Robert Jaakke en Albert-Jan Schot zien dit dagelijks bij klanten. Teams die AI-toepassingen bouwen zonder security mee te nemen. En teams die het wél willen, maar vastlopen op onduidelijke richtlijnen en lange reviewprocessen. Dit whitepaper lost beide op.
Per risico uit de OWASP LLM Top 10 lees je wat het voor jóuw applicatie betekent, of je nu op Azure AI Foundry of Power Platform bouwt. En per risico: een geprioriteerde checklist met wat je vandaag al kunt doen, zonder je applicatie te breken.
Die security review waar je al weken op wacht? Loop je straks met vertrouwen tegemoet.
In dit whitepaper lees je:
- De 10 grootste beveiligingsrisico's bij LLM-toepassingen, direct vertaald naar jouw applicatie
- Welke basismaatregelen meerdere risico's tegelijk afdekken
- Hoe je prompt injection, data leakage en excessive agency aanpakt op Azure AI Foundry én Power Platform
- Wat je vandaag direct kunt implementeren
- Waarom goede security je sneller laat bouwen
Over de auteurs
Robert Jaakke is senior cloudarchitect en Techlead AI Solutions bij Blis Digital, gespecialiseerd in security-architectuur en het veilig inrichten van AI-oplossingen.
Albert-Jan Schot is senior cloudarchitect en CTO bij Blis Digital, verantwoordelijk voor de technische visie en strategie. Hij is Microsoft MVP voor M365 Development en M365 Apps & Services en deelt actief zijn praktijkervaring met de community en Microsoft.
Wil je weten waar de risico's zitten voordat iemand anders ze voor je vindt?
FAQ
Veelgestelde vragen
Die beantwoorden we graag alvast. Staat je vraag er niet tussen, neem dan gerust contact op.
De OWASP LLM Top 10 is een overzicht van de tien grootste beveiligingsrisico's bij toepassingen die large language models gebruiken. Denk aan prompt injection, het lekken van gevoelige data en een agent die te veel mag. OWASP stelt de lijst samen op basis van praktijkincidenten en input uit de securitygemeenschap.
Omdat je aan de voorkant voorkomt dat een review je project weken stillegt. Als je basismaatregelen vanaf het begin inbouwt, sta je met vertrouwen voor die securitycheck en hoef je achteraf niets open te breken. Je verliest minder tijd aan herstelwerk en kunt met een gerust hoofd door naar productie.
Je begint met het scheiden van instructies en gebruikersinvoer, zodat een model kwaadaardige input niet als opdracht leest. Daarnaast filter je invoer, beperk je wat de agent mag aanroepen en log je alle acties. Beide platformen bieden hiervoor ingebouwde opties. Het whitepaper zet per platform op een rij wat je concreet aanzet.
Toegangsbeheer, invoervalidatie en logging leveren de meeste winst. Wie strak regelt welke data en systemen een model mag benaderen, dekt in een keer risico's als data leakage en excessive agency af. Het whitepaper markeert per maatregel welke risico's je ermee afvangt, zodat je begint bij wat het breedst beschermt.
Zodra een model toegang heeft tot gevoelige bronnen zonder duidelijke grenzen. Denk aan een agent die klantgegevens kan opvragen en die per ongeluk in een antwoord teruggeeft, of documenten die via de context uitlekken. Je beperkt dit door de agent alleen toegang te geven tot wat hij echt nodig heeft.
