AI Security

Organisaties integreren AI in kernprocessen zonder dat de bijbehorende beveiligingslaag meegroeit. ChatGPT Enterprise, Copilot, Claude, eigen RAG-pipelines en autonome AI-agents die via tool-calling en het Model Context Protocol (MCP) acties uitvoeren, verwerken gevoelige data, nemen beslissingen en hebben toegang tot interne systemen. Dezelfde fouten die tien jaar geleden in webapplicaties zaten, zitten nu in LLM- en MCP-integraties, vaak met grotere impact.

Rootsec biedt AI Security als technische dienst: wij testen, beoordelen en adviseren over de beveiliging van AI-systemen, LLM-integraties en MCP-services. Geen consultancypraatjes, wel concrete bevindingen met werkende proof-of-concepts die je kunt oplossen.

Plan een Strategische Sessie

AI security testing.

Wat is AI Security?

AI Security is het geheel aan maatregelen dat AI-systemen beschermt tegen misbruik, manipulatie en datalekkage. Het verschilt van traditionele cybersecurity op drie punten:

  • Aanvalsoppervlak: een LLM accepteert natuurlijke taal als input. Elke gebruiker, elk document en elke externe bron is potentieel een aanvalsvector.
  • Niet-deterministisch gedrag: hetzelfde systeem reageert verschillend op dezelfde input. Klassieke testmethoden schieten tekort.
  • Datalekkage via het model zelf: trainingsdata, systeemprompts en verbonden tools lekken via prompt injection, niet via een kwetsbare endpoint.

De belangrijkste risicocategorieën zijn gedocumenteerd in de OWASP Top 10 for LLM Applications, het MITRE ATLAS framework en het NIST AI Risk Management Framework. Rootsec gebruikt deze als basis voor onze testmethodiek.

Concrete voorbeelden van wat er misgaat:

  • Een medewerker plakt klantdata in Copilot, die data wordt onderdeel van een gedeelde context.
  • Een RAG-chatbot haalt een kwaadaardig document op en voert verborgen instructies uit (indirecte prompt injection).
  • Een AI-agent met toegang tot e-mail wordt misbruikt om namens de organisatie phishing te versturen.
  • Een custom GPT lekt de systeemprompt, inclusief API-keys en interne instructies.
  • Een AI-agent met tool-calling voert via een confused deputy-aanval handelingen uit in de context van een andere gebruiker of tenant.
  • Een LLM-integratie in een klantportaal wordt gejailbreakt om toegang te krijgen tot data van andere klanten.

Welke soorten AI Security zijn er?

LLM Penetration Testing

Technisch testen van AI-applicaties, chatbots en custom GPTs op basis van de OWASP Top 10 for LLM Applications en het MITRE ATLAS framework. Focus op prompt injection (direct en indirect), data leakage, insecure output handling en model denial of service.

AI Red Teaming

Adversarial testing van productie-AI-systemen, inclusief agentic AI en MCP-integraties. Gaat verder dan een pentest: jailbreaks, model extraction, training data inference en het misbruiken van AI-agents die via tool-calling toegang hebben tot interne systemen, met aandacht voor privilege escalation en cross-tenant impact.

Secure AI Implementation

Veilige uitrol van Copilot, ChatGPT Enterprise, Claude en Gemini binnen de organisatie. Review van data flows, tenant-isolatie, MCP-koppelingen, DLP-beleid en logging. Voorkomt dat medewerkers onbedoeld gevoelige data lekken via AI-tools.

AI-Powered Defense

Inzet van AI binnen detectie- en responsplatformen. Denk aan AI-gedreven XDR, geautomatiseerde threat hunting en anomalie-detectie in logdata.

AI Governance en Compliance

Naleving van regelgeving zoals de EU AI Act, het NIST AI Risk Management Framework en ISO/IEC 42001. Omvat AI-inventarisatie, risicoclassificatie en het opstellen van beleid.

AI Supply Chain Security

Beoordeling van externe AI-componenten: third-party modellen, API’s (OpenAI, Anthropic, Google), MCP-servers, open source modellen van Hugging Face en AI-plugins. Richt zich op risico’s als model poisoning, kwaadaardige modellen en afhankelijkheid van leveranciers.

Plan een Strategische Sessie

Typen AI Security tests

Ontdek hoe onze Chatbot-, RAG- en Agent-tests kwetsbaarheden identificeren en aanpakken om uw AI-integraties beter te beschermen tegen misbruik en datalekkage.
Chatbot & Custom GPT Testing

Bij Chatbot Testing richten wij ons op AI-assistenten die direct met eindgebruikers communiceren. Wij testen op prompt injection, jailbreaks, lekkage van de systeemprompt en manipulatie van het bot-gedrag. Perfect om te controleren of uw klantenservice-bot, interne assistent of custom GPT bestand is tegen misbruik.

RAG Pipeline Testing

RAG Pipeline Testing richt zich op AI-systemen die externe documenten of databronnen raadplegen om antwoorden te genereren. Wij onderzoeken indirecte prompt injection via documenten, ongewenste blootstelling van interne data en manipulatie van zoekresultaten. Cruciaal voor elke organisatie die interne kennis ontsluit via een AI-laag.

AI Agent & Tool-Calling Testing

AI Agent Testing biedt diepgaand inzicht in AI-systemen die zelfstandig acties uitvoeren via tool-calling of het Model Context Protocol (MCP): e-mails versturen, API’s aanroepen of code uitvoeren. Wij testen op excessive agency, tool-misbruik, confused deputy-aanvallen, privilege escalation via tool-parameters, cross-tenant datalekkage in multi-tenant SaaS-omgevingen en resource abuse (cost escalation en denial of service via de agent). Ideaal voor organisaties die AI-agents of MCP-integraties in productie hebben.

Vraag offerte aan

Stap-voor-stap proces

Wat we testen bij AI Security
Stap 1
Input- en Prompt-aanvallen

Hier zit het grootste risico voor elk AI-systeem dat gebruikersinput verwerkt. Wij testen op prompt injection (direct en indirect via externe bronnen), jailbreaks die veiligheidsrichtlijnen omzeilen en manipulatie van systeemprompts. Concreet: kan een aanvaller uw chatbot instructies laten negeren, gevoelige data laten lekken of namens uw organisatie ongewenste acties laten uitvoeren?

Stap 2
Data- en Output-lekkage

AI-systemen lekken informatie op manieren die traditionele beveiliging niet detecteert. Wij testen op ongewenste blootstelling van trainingsdata, systeemprompts en interne documenten via RAG-pipelines. Ook onderzoeken wij insecure output handling: situaties waarin de output van een LLM direct doorgegeven wordt aan andere systemen en daar code-executie, XSS of SQL-injectie veroorzaakt.

Stap 3
Agent- en Integratiemisbruik

AI-agents met toegang tot e-mail, bestanden, API’s of interne systemen via tool-calling of MCP vormen een nieuwe klasse aanvalsvectoren. Wij testen de volledige keten van gebruikersinput via het LLM naar de aangeroepen tools en terug, op excessive agency, confused deputy-scenario’s, autorisatiebypass, cross-tenant toegang, supply chain risico’s van externe modellen en plugins, en denial of service door resource-intensieve prompts. Resultaat: inzicht in wat een aanvaller via uw AI- en MCP-integratie kan bereiken binnen uw infrastructuur.

Plan een Strategische Sessie

Waarom kiezen voor Rootsec voor AI Security?

Rootsec is een onafhankelijk pentestbureau met diepgaande technische kennis van LLM's, AI-integraties, MCP-services en moderne aanvalsvectoren op agentic AI en tool-calling architecturen. Wij leveren geen generieke checklist of consultancyrapport, maar concrete bevindingen met werkende proof-of-concepts, risicoclassificatie volgens CVSS v4.0 en een hertest na verwerking van de fixes, afgestemd op hoe uw organisatie AI daadwerkelijk gebruikt.

Wie heeft baat bij AI Security?

Organisaties die AI-tools inzetten voor klantinteractie, interne processen of besluitvorming, zeker wanneer gevoelige data in het spel is of wanneer regelgeving zoals de EU AI Act van toepassing is. AI Security is essentieel om kwetsbaarheden in chatbots, custom GPTs, RAG-pipelines en AI-agents op te sporen voordat aanvallers ze misbruiken. Kies Rootsec om uw AI-integraties veilig, compliant en onder controle te houden.

Plan een Strategische Sessie

Rootsec: Toonaangevend in AI Security

Bij Rootsec begrijpen we dat elke AI-implementatie uniek is. Een custom GPT voor HR vraagt om een andere aanpak dan een RAG-chatbot in een klantportaal of een agent met toegang tot interne systemen. Onze AI Security trajecten zijn daarom volledig op maat, zodat we niet alleen kwetsbaarheden identificeren, maar ook concrete oplossingen bieden die passen bij uw specifieke architectuur. Kies voor Rootsec en ervaar het verschil tussen generieke AI-audits en echte technische diepgang.

Plan een Strategische Sessie

Plan een Strategische Sessie

Veelgestelde vragen (FAQ)

Handige antwoorden op veelvoorkomende vragen over AI Security en Rootsec
Wat maakt Rootsec anders dan andere AI Security aanbieders?

Rootsec test AI-systemen met dezelfde technische diepgang als een klassieke pentest, maar dan toegespitst op LLM’s, RAG-pipelines, agentic AI en MCP-integraties. We zijn onafhankelijk, leveren werkende proof-of-concepts en geen theoretische checklists, en combineren onze pentest-ervaring met actuele kennis van AI-aanvalsvectoren zoals prompt injection, tool-calling misbruik en confused deputy-aanvallen.

Hoe vaak moet mijn organisatie een AI Security test uitvoeren?

We raden aan om minimaal één keer per jaar een AI Security test uit te voeren. Daarnaast is een test verstandig na grote wijzigingen in uw AI-omgeving, zoals een nieuw model, uitgebreide systeemprompts, nieuwe tool-integraties, toegevoegde MCP-servers of wijzigingen in de autorisatielaag, om nieuwe kwetsbaarheden tijdig te ontdekken en te verhelpen.

Welke bedrijven hebben baat bij AI Security?

Elke organisatie die AI-tools inzet voor klantinteractie, interne processen of besluitvorming. Dit geldt vooral voor SaaS-platforms met AI-functionaliteit en MCP-integraties, en voor bedrijven in sectoren zoals financiële dienstverlening, pensioen, zorg, onderwijs, overheid en IT, maar ook voor MKB-bedrijven die Copilot, ChatGPT Enterprise of eigen chatbots veilig willen uitrollen.

Wat houdt een AI Security test precies in?

Een AI Security test is een gesimuleerde aanval op uw AI-systemen om kwetsbaarheden op te sporen. Onze experts testen prompt injection (direct en indirect), data leakage, jailbreaks, insecure output handling, tool-calling misbruik, confused deputy-aanvallen en autorisatiebypass, en leveren een duidelijk rapport met concrete aanbevelingen om uw AI- en MCP-integraties te versterken.

Wat kan ik verwachten van de rapportage na een AI Security test?

De rapportage bevat een overzicht van gevonden kwetsbaarheden, inclusief risicoclassificatie volgens CVSS v4.0, impact en werkende proof-of-concepts. Daarnaast krijgt u concrete aanbevelingen en een prioriteitenlijst om uw AI-beveiliging effectief te verbeteren, gevolgd door een hertest na verwerking van de fixes. Wilt u zien hoe dit eruitziet? Neem gerust contact op voor een voorbeeldrapportage.

Our Blog

post image
Claude Opus 5: waar security-specialisten wel en niet iets aan hebben

Claude Opus 5: waar security-specialisten wel en niet iets aan hebben Anthropic bracht op 24 juli 2026 Claude Opus 5 uit. De meeste...
post image
Toen de aanvaller een AI-agent was: wat de Hugging Face-hack ons leert

Toen de aanvaller een AI-agent was: wat de Hugging Face-hack ons leert Hugging Face, de grootste open-source repository voor AI-modellen...
post image
Claude Fable 5: complete gids voor Anthropic’s krachtigste publieke AI in 2026

Claude Fable 5: complete gids voor Anthropic’s krachtigste publieke AI in 2026 Op 9 juni 2026 lanceerde Anthropic Claude Fable 5, de...
View All
Bent u bezig met het verbeteren van uw cybersecurity? Aarzel niet en neem contact met ons op voor deskundige ondersteuning!

Door dit formulier in te dienen, ga ik akkoord met de Algemene Voorwaarden en het Privacybeleid.