In het afgelopen decennium heeft ransomware de krantenkoppen en discussies in directiekamers gedomineerd als een van de meest kritieke bedreigingen voor cyberbeveiliging. Maar volgens recent onderzoek onder beveiligingsleiders in de Benelux en daarbuiten is er een nieuwe bedreiging die ransomware in urgentie en complexiteit voorbijstreeft: kunstmatige intelligentie (AI) en grote taalmodellen (LLM's). Wat ooit een gouden kans voor innovatie leek, blijkt nu een tweesnijdend zwaard te zijn en bedrijven worden aangespoord om actie te ondernemen voordat het te laat is.
De toenemende afhankelijkheid van generatieve AI-tools, vooral die welke zijn gebaseerd op grote taalmodellen zoals ChatGPT, heeft een doos van Pandora aan kwetsbaarheden geopend. Beveiligingsleiders rangschikken AI en LLM's nu als de grootste zorg in hun bedreigingslandschap, zelfs boven traditionele bedreigingen zoals ransomware, phishing en aanvallen van binnenuit. Deze dramatische verschuiving weerspiegelt zowel de snelle verspreiding van AI als de achterstand in beveiligingsstrategieën.
Waarom LLM's een ongekend risico vormen
Grote taalmodellen werken door tekst te voorspellen en te genereren op basis van enorme datasets. Hoewel hun mogelijkheden indrukwekkend zijn - klantenservice automatiseren, code genereren, documenten samenvatten - maakt hun architectuur ze inherent moeilijk te controleren. De meeste bedrijven gebruiken LLM's van derden die in de cloud worden gehost, waar de interne werking van het model en de beveiligingsparameters ondoorzichtig blijven. Dit gebrek aan transparantie brengt een groot risico met zich mee: je hebt geen volledige controle over wat het model weet, hoe het inputs verwerkt en hoe het kan worden gemanipuleerd.
Een van de meest verontrustende kwetsbaarheden is "prompt injection". Deze techniek stelt aanvallers in staat om slim geformuleerde invoer te gebruiken waardoor het model onbedoelde acties uitvoert, gevoelige informatie lekt, beveiligingsregels negeert of zelfs kwaadaardige uitvoer genereert. Prompt injection staat nu in de OWASP 2025 LLM Security Top 10 als het grootste beveiligingsrisico voor LLM's. Het is eenvoudig uit te voeren, moeilijk te detecteren en moeilijk te verdedigen met traditionele perimeterbeveiliging.
Daarnaast heeft het probleem van hallucinaties - wanneerLLM's onjuiste of fictieve gegevens genereren - de deur geopend voor een nieuwe klasse aanvallen op de toeleveringsketen. Een bijzonder zorgwekkend fenomeen dat bekend staat als"slopsquatting" houdt in dat LLM's valse softwarepakketnamen hallucineren, die cybercriminelen vervolgens registreren en vullen met malware. Ontwikkelaars die vertrouwen op de uitvoer van het model kunnen onbedoeld gecompromitteerde pakketten installeren en implementeren.
Bovendien nemen deze modellen vaak gevoelige of bevooroordeelde gegevens op en braken ze die weer uit, wat zowel ethische als juridische problemen oplevert. Bedrijven die gebruik maken van LLM's van derden lopen het risico de controle te verliezen over klantgegevens, bedrijfseigen informatie en compliance alignment - vooral onder strenge regelgeving zoals de GDPR of de EU Artificial Intelligence Act. En als gevoelige gegevens eenmaal zijn gebruikt om een extern model te trainen of te verfijnen, is er vaak geen manier om deze gegevens terug te halen of te verwijderen.
Publieke AI vs. private AI: waarom de verschuiving dringend is
Het gebruik van publieke AI-diensten lijkt handig. Ze bieden schaalbaarheid, plug-and-play toegankelijkheid en krachtige API's. Maar dit gemak gaat ten koste van de beveiliging, compliance en controle op de lange termijn. Zodra je bedrijf gegevens invoert in een model van een derde partij, verlies je het overzicht - niet alleen over waar die gegevens terechtkomen, maar ook over hoe de AI zich gedraagt bij interactie met gebruikers of systemen.
Daarom keert het tij in de richting van een eigen AI-infrastructuur. Beveiligingsleiders in verschillende sectoren - van financiën en gezondheidszorg tot gaming en telecom - zijn actief bezig met het onderzoeken van de private inzet van LLM's. Het hosten van AI-modellen op je eigen infrastructuur vermindert niet alleen de blootstelling aan risico's van derden, maar maakt ook volledige aanpassing, strikte toegangscontroles en afstemming op het interne beleid mogelijk. Bedrijven kunnen hun gegevenssoevereiniteit behouden, beveiliging vanaf de basis inbouwen en het risico van schaduwverwerking van gegevens elimineren.
Maar om dit effectief te doen, heb je de juiste hardware nodig - krachtig, betrouwbaar en schaalbaar.
NovoServe: De volgende generatie van veilige AI
We begrijpen dat het steeds dringender wordt om de controle over jouw AI-infrastructuur terug te nemen. Daarom bieden we nu onze krachtige bare metal GPU-servers aan tegen een speciale promotieprijs. Onze servers zijn speciaal gebouwd voor AI en high-performance computing workloads en bieden jou de ruwe prestaties en flexibiliteit die je nodig hebt om LLM's privé te trainen en in te zetten, zonder afhankelijk te zijn van publieke cloudplatforms die jouw gegevensintegriteit of beveiligingsstatus in gevaar kunnen brengen.
Onze GPU-servers worden aangedreven door toonaangevende NVIDIA GPU's en gehost in ISO-gecertificeerde datacenters in Europa en de VS. Je krijgt volledige toegang tot jouw omgeving: geen hypervisors, geen luidruchtige buren, geen beperkingen op wat je kunt installeren of hoe je jouw modellen kunt optimaliseren. Of je nu een transformatormodel voor intern kennisbeheer wilt verfijnen of een meertalige chatbot met domeinspecifieke gegevens wilt implementeren, onze bare metal-oplossingen bieden de basis om dit veilig en efficiënt te doen.
Nog belangrijker is dat u, door jouw AI op de infrastructuur van NovoServe te hosten, veerkracht in jouw digitale strategie inbouwt. Jij bepaalt waar jouw gegevens zich bevinden, wie er toegang toe heeft en hoe jouw modellen zich gedragen. Dat is niet alleen een technisch voordeel, maar ook een concurrentievoordeel.
Elimineer de AI/LLM-risico's met NovoServe
Inbreuken op de beveiliging door AI zijn niet langer hypothetisch. Van gemanipuleerde LLM's die frauduleuze instructies genereren tot modellen die vertrouwelijke invoergegevens lekken: de risico's zijn reëel en nemen toe. Vooruitstrevende bedrijven wachten niet tot een ramp toeslaat, maar nemen proactieve stappen om hun AI-stack vandaag nog te beveiligen.
Als je innovatie serieus neemt en jouw gegevens net zo goed wilt beschermen, is het tijd om jouw AI in huis te halen. Met de bare metal GPU-servers van NovoServe kun je vol vertrouwen jouw eigen AI ontwikkelen - snel, conform de voorschriften en met volledige controle.
Het is nu tijd om jouw meest waardevolle digitale activa niet langer toe te vertrouwen aan black-box AI-services. Stel jouw team in staat. Bescherm jouw bedrijf. Bouw jouw AI op de infrastructuur van NovoServe.
