Organisaties hebben vaak moeite om volledig te voldoen aan het NIST Cybersecurity Framework (CSF), vooral met de nieuwste versie, CSF 2.0. Handmatige audits zijn traag en foutgevoelig, waardoor er hiaten ontstaan op gebieden als het volgen van bedrijfsmiddelen, risicobeheer en privacycontroles. AI-gestuurde tools veranderen het spel door compliancecontroles te automatiseren, continu toezicht te houden en hiaten in realtime te identificeren. Hier zijn 10 veelvoorkomende hiaten in NIST-compliance die AI kan aanpakken:
- Onvolledige inventaris van bedrijfsmiddelen: AI volgt ongeautoriseerde apparaten en verouderde software en maakt gedetailleerde Software Bills of Materials (SBOM's).
- Onbepaalde risicotolerantieniveaus: AI controleert bestuursdocumenten op ontbrekende risicodrempels.
- Onbeheerde vooringenomenheid: AI detecteert vooringenomenheid in datasets en systeemprestaties tussen verschillende groepen.
- Ontoereikende privacycontroles: AI automatiseert privacybeoordelingen en identificeert risico's zoals datalekken.
- Geen AI-risicotoezichtgroep: AI controleert governance-structuren en signaleert omzeilde goedkeuringsprocessen.
- Slechte documentatiepraktijken: AI automatiseert het verzamelen van bewijsmateriaal en werkt documentatie in realtime bij.
- Zwakke monitoring voor datadrift: AI-tools monitoren continu gegevenswijzigingen om prestatieverlies te voorkomen.
- Blootgestelde gevoelige trainingsgegevens: AI identificeert risico's zoals openbaar toegankelijke trainingsgegevens en volgt gegevensstromen.
- Ontbrekende technieken voor het verminderen van vooringenomenheid: AI signaleert systemen die geen eerlijkheidsstatistieken en hertrainingswaarborgen hebben.
- Ontoereikende AI-classificatie van leveranciers: AI scant leverancierssystemen op verkeerde classificaties en niet-beoordeelde risico's.
AI-tools zoals ISMS Copilot stroomlijnen compliance door gap-analyses te automatiseren, controles af te stemmen op NIST-normen en auditklare documentatie te genereren. Hierdoor verandert compliance van een periodieke taak in een realtime, efficiënt proces.
10 veelvoorkomende tekortkomingen op het gebied van NIST-compliance die AI kan identificeren en aanpakken
GRC - Gap-analyse 101 met behulp van NIST RMF en CIS Controls Compliance
1. Onvolledige inventaris van activa
Het bijhouden van een grondige inventaris van bedrijfsmiddelen is cruciaal om te voldoen aan de NIST-compliancevereisten. Toch hebben veel organisaties moeite om alle apparaten, applicaties en softwarecomponenten die ze gebruiken bij te houden. Wanneer bedrijfsmiddelen niet worden bijgehouden, ontstaan er kwetsbaarheden die aanvallers kunnen misbruiken.
Een NIST 800-53 Copilot kan helpen door de werkelijke toestand van uw netwerk te vergelijken met de gewenste toestand. Door continu te scannen worden afwijkingen van uw goedgekeurde assetlijst gemarkeerd, waardoor het gemakkelijker wordt om problemen op te sporen, zoals ongeautoriseerde apparaten of verouderde software zonder cruciale beveiligingspatches. Dit doorlopende proces versterkt niet alleen het risicobeheer, maar biedt ook waardevolle inzichten in de beveiliging van uw netwerk.
"De focus van de SWAM-functionaliteit ligt op het beheren van risico's die worden veroorzaakt door onbeheerde of ongeautoriseerde software op een netwerk. Onbeheerde of ongeautoriseerde software is een doelwit dat aanvallers kunnen gebruiken als platform om componenten op het netwerk aan te vallen." – NIST IR 8011 Vol. 3
Naast scannen bieden CDM-dashboards realtime inzicht in uw activainventaris, waardoor u afstapt van verouderde, statische audits en overgaat op continue monitoring. AI-systemen kunnen ook automatisch een gedetailleerde Software Bill of Materials (SBOM) voor elke softwareversie maken, waarbij elke component en afhankelijkheid – direct of indirect – wordt gecatalogiseerd. Deze functionaliteit wordt steeds belangrijker, aangezien bijna 220.000 Amerikaanse organisaties moeten voldoen aan CMMC-normen, waarvan 80.000 onderworpen zijn aan Level 2-controles die in overeenstemming zijn met NIST SP 800-171.
Om uw inventaris van bedrijfsmiddelen te verbeteren, kunt u overwegen om Software Identification (SWID)-tags te gebruiken om het opsporen van software in uw netwerk te automatiseren. U kunt ook automatische whitelisting implementeren om ervoor te zorgen dat alleen geautoriseerde software mag worden uitgevoerd. Voor AI-systemen is het essentieel om niet alleen de hardware te inventariseren, maar ook de integraties van derden waarop ze vertrouwen, aangezien deze externe componenten extra risico's met zich mee kunnen brengen.
2. Onbepaalde risicotolerantieniveaus
Veel organisaties erkennen de risico's die aan AI verbonden zijn, maar slagen er vaak niet in om duidelijke drempels vast te stellen voor wat aanvaardbaar is. Zonder deze gedefinieerde grenzen kan het voor teams een uitdaging zijn om te bepalen wanneer ze verder moeten gaan met een project of het moeten pauzeren. Dit is waar AI-tools van pas komen. Met behulp van natuurlijke taalverwerking kunnen cross-framework ISMS-assistenten beleid, risicobeheerstrategieën en governancekaders beoordelen om te bevestigen of er specifieke criteria – zoals kwantitatieve limieten of kwalitatieve grenzen – zijn vastgesteld voor verschillende AI-toepassingen. Systemen die gevoelige gegevens verwerken, zoals persoonlijk identificeerbare informatie (PII), vereisen bijvoorbeeld strengere drempels om veiligheid en naleving te garanderen. Wanneer deze waarborgen ontbreken, zijn onmiddellijke corrigerende maatregelen noodzakelijk, zoals benadrukt door NIST.
"Aangezien de uitdagingen voor het specificeren van AI-risicotoleranties nog steeds niet zijn opgelost, kunnen er situaties zijn waarin een risicobeheerkader nog niet direct toepasbaar is voor het beperken van negatieve AI-risico's." - NIST AI RMF 1.0
NIST definieert risicotolerantie als "de bereidheid van de organisatie of AI-actor om het risico te dragen om haar doelstellingen te bereiken". AI-tools spelen een cruciale rol bij het scannen van bestuursdocumenten om te controleren of er duidelijk gedocumenteerde criteria voor risicoacceptatie zijn, of het nu gaat om numerieke limieten of bredere kwalitatieve grenzen. Het NIST AI Risk Management Framework, dat op 26 januari 2023 werd geïntroduceerd, schrijft echter geen specifieke tolerantieniveaus voor. In plaats daarvan benadrukt het het belang van het identificeren van hiaten – zoals ontbrekende documentatie over restrisico's of vage risicobeheerstrategieën – die organisaties kwetsbaar kunnen maken.
NIST biedt een duidelijke richtlijn voor dergelijke scenario's:
"In gevallen waarin een AI-systeem onaanvaardbare negatieve risiconiveaus vertoont... moeten de ontwikkeling en implementatie op een veilige manier worden stopgezet totdat de risico's voldoende kunnen worden beheerst." - NIST AI RMF 1.0
3. Ongecontroleerde schadelijke vooringenomenheid
Bias in AI-systemen komt voort uit de wisselwerking tussen code, trainingsgegevens en de bredere sociale context. Zonder goed nalevingsbeleid kunnen deze systemen onbedoeld bestaande ongelijkheden verergeren of zelfs nieuwe patronen van discriminatie creëren. Dit heeft reële gevolgen op gebieden als gezondheidszorg, werving en financiën. Het probleem wordt nog verergerd door de complexiteit van AI-systemen, die vaak talloze beslissingsmomenten omvatten, waardoor het bijna onmogelijk is om vooroordelen handmatig te identificeren en aan te pakken. Organisaties maken vaak gebruik van een AI-complianceassistent om deze complexe, meerstapsworkflows te beheren.
"Zonder de juiste controles kunnen AI-systemen ongelijke of ongewenste uitkomsten voor individuen en gemeenschappen versterken, bestendigen of verergeren." - NIST AI RMF 1.0
AI-tools pakken schadelijke vooringenomenheid aan door middel van processen zoals Test, Evaluatie, Verificatie en Validatie (TEVV), zoals beschreven in de MEASURE-functie van het NIST AI RMF. Deze processen beoordelen of trainingsdatasets aansluiten bij het beoogde doel en een afspiegeling zijn van de huidige maatschappelijke omstandigheden. Geautomatiseerde monitoring speelt hierbij een belangrijke rol door 'datadrift' te identificeren. Dit verwijst naar veranderingen in invoergegevens die van invloed kunnen zijn op de systeemprestaties en nieuwe vooringenomenheid kunnen introduceren die tijdens de eerste tests mogelijk nog niet aanwezig was.
Dit detectieproces gaat verder dan alleen het verwerken van cijfers. AI-tools evalueren hoe systemen presteren in verschillende subgroepen, waarbij ze erkennen dat zelfs mensen die het systeem niet direct gebruiken, hierdoor kunnen worden beïnvloed. Deze benadering, vaak socio-technische evaluatie genoemd, houdt niet alleen rekening met het technische ontwerp, maar ook met hoe dit interageert met maatschappelijke normen en menselijk gedrag om ongelijkheden te veroorzaken. Om objectiviteit te garanderen, pleit NIST voor een duidelijke verdeling van verantwoordelijkheden: teams die AI-modellen bouwen, moeten gescheiden zijn van teams die deze modellen verifiëren en valideren. Deze opzet maakt meer onpartijdige beoordelingen en continue monitoring van vooringenomenheid bij alle gebruikersgroepen mogelijk.
Een andere belangrijke strategie om vooringenomenheid te beheersen, is verbeterde gegevensregistratie. Organisaties die AI-native zichtbaarheidstools gebruiken, rapporteerden bijvoorbeeld een verbluffende toename van 1660% in hun vermogen om gegevensverwerkingsactiviteiten te monitoren binnen slechts drie weken na implementatie. Deze tools brengen 'gegevensreizen' in kaart en volgen hoe gegevens van de bron via AI-modellen stromen. Op die manier kunnen ze potentiële schendingen in realtime voorspellen en voorkomen. Dit is van cruciaal belang, aangezien AI gegevens verwerkt met snelheden die veel hoger liggen dan wat handmatige teams aankunnen. Het volgen van deze gegevensstromen is essentieel om verschuivingen op te merken die kunnen leiden tot nieuwe of verergerende vooroordelen, voordat ze schade veroorzaken.
4. Ontoereikende privacycontroles
Door de snelle ontwikkeling en schaalgrootte van AI-systemen zijn privacykwesties een belangrijk punt van zorg, vooral omdat handmatig toezicht moeite heeft om bij te blijven. Zonder goede privacywaarborgen lopen organisaties het risico dat persoonlijk identificeerbare informatie (PII) openbaar wordt door lekken in trainingsgegevens, ongeoorloofde toegang of onbedoelde openbaarmaking in modeloutputs. De afhankelijkheid van API's voor gegevensopname en inferentie vergroot het aanvalsoppervlak nog verder, waardoor robuuste privacycontroles noodzakelijk zijn.
Om deze uitdagingen aan te pakken, automatiseren AI-tools, waaronder gespecialiseerde compliance-assistenten, nu privacycontrolebeoordelingen met behulp van machinaal leesbare formaten zoals OSCAL. Deze tools evalueren continu controles die zijn beschreven in kaders zoals NIST SP 800-53, waarbij gebruik wordt gemaakt van formaten zoals JSON, XML en YAML. Opmerkelijk is dat NIST op 27 augustus 2025 versie 5.2.0 van SP 800-53 heeft uitgebracht, waarin privacycontroles volledig zijn geïntegreerd in de bredere catalogus van beveiligingscontroles, waarmee wordt afgestapt van de eerdere standalone-benadering.
"Door aandacht te besteden aan functionaliteit en zekerheid kan worden gewaarborgd dat informatietechnologieproducten en de systemen die op deze producten zijn gebaseerd, voldoende betrouwbaar zijn." - Joint Task Force, NIST SP 800-53 Rev. 5
Geautomatiseerde tools richten zich op de PII Processing and Transparency (PT)-controlegroep om ongeoorloofd gebruik van PII, openbaarmakingen of risico's op de-anonimisering te identificeren. Ze brengen ook schaduw-API's en schaduw-AI aan het licht die bij handmatige audits vaak over het hoofd worden gezien. Door "Policy-as-Code" te implementeren, kunnen organisaties de complexe vereisten van NIST SP 800-53 omzetten in realtime operationele regels. Dit proces wordt gestroomlijnd wanneer organisaties hun AI-complianceassistenten trainen op zeer nauwkeurige modellen die zijn ontworpen voor GRC. Deze regels verwijderen automatisch gevoelige gegevens uit AI-prompts en -outputs voordat ze door het model worden verwerkt.
Daarnaast ondersteunt de Dioptra-software van NIST red-teaming-oefeningen, waarmee organisaties privacy- en beveiligingsmaatregelen onder vijandige omstandigheden kunnen testen. Met deze simulaties kunnen prestatieverliezen worden gemeten en specifieke kwetsbaarheden worden geïdentificeerd. Dit is vooral belangrijk gezien het feit dat het NIST AI RMF Generative AI Profile twaalf unieke of verhoogde risico's in verband met AI beschrijft, waaronder zorgen over gegevensprivacy, zoals lekken en ongeoorloofde de-anonimisering. Op 14 april 2025 benadrukte NIST deze kwesties nogmaals door het ontwerp van Privacy Framework 1.1 te publiceren, dat specifiek ingaat op AI-gerelateerde privacyrisico's zoals inferentieaanvallen en biasversterking.
5. Geen AI-risicotoezichtsgroep
Een grote uitdaging bij het beheer van AI-risico's is het ontbreken van een speciale toezichthoudende groep. Zonder een dergelijke commissie vallen governance en verantwoordingsplicht vaak tussen wal en schip, wat leidt tot gefragmenteerde inspanningen met een lagere prioriteit. Tegenwoordig kunnen geavanceerde tools die gebruikmaken van Natural Language Processing (NLP) helpen om deze leemte op te vullen door het beleid, de statuten en de notulen van vergaderingen van organisaties te analyseren. Deze tools kunnen bevestigen of er een formele AI-risicotoezichtgroep bestaat en zorgen voor afstemming met de NIST AI RMF "Govern"-functie - met name Govern 1.2, die de noodzaak van duidelijke governance- en verantwoordingsstructuren benadrukt.
AI-gestuurde systemen onderzoeken ook organigrammen en identiteitsbeheersystemen om formele toezichthoudende rollen binnen AI-risicobeheer te identificeren. Governanceplatforms voegen een extra beschermingslaag toe door projecten te markeren die formele goedkeuringsprocessen omzeilen. Dit zorgt voor continu toezicht, een cruciaal onderdeel van de naleving van het NIST RMF. De functie 'Govern' fungeert als basis en beïnvloedt alle andere RMF-functies, zoals 'Map', 'Measure' en 'Manage'. Deze onderling verbonden aanpak versterkt het algehele kader.
"Zonder duidelijk omschreven verantwoordelijkheden kunnen inspanningen op het gebied van AI-risicobeheer versnipperd raken of minder prioriteit krijgen, waardoor de organisatie kwetsbaar wordt." - Kezia Farnham, Senior Manager, Diligent
De urgentie van goed toezicht wordt onderstreept door de snelle groei van investeringen in en regelgeving voor AI. In 2024 bedroegen de investeringen van de Amerikaanse privésector in AI meer dan 100 miljard dollar, terwijl het aantal vermeldingen van AI in wereldwijde wetgeving sinds 2023 in 75 landen met 21,3% is gestegen – een verbluffende negenvoudige toename sinds 2016. Zonder formele toezichtmechanismen lopen organisaties het risico niet te voldoen aan nieuwe regelgeving, zoals de EU AI Act en het Amerikaanse Executive Order 14110, die het belang van menselijk toezicht en controleerbaar risicobeheer benadrukken.
Om deze kloof te overbruggen, moeten organisaties een multifunctionele AI-risicocommissie oprichten met daarin belangrijke leidinggevenden zoals de General Counsel, Chief Information Security Officer (CISO), Chief Risk Officer en AI/ML-leiders. Door de verantwoordelijkheid voor het AI RMF toe te wijzen aan één enkele leidinggevende – vaak het hoofd van Risk of Legal – kan de verantwoordelijkheid verder worden gecentraliseerd. Bovendien kan de invoering van een speciaal ontwikkelde AI-complianceassistent dit proces stroomlijnen, door het in kaart brengen van rollen en verantwoordelijkheden te automatiseren en verouderde handmatige spreadsheets te vervangen door continue monitoringsystemen.
6. Slechte documentatiepraktijken
Voortbouwend op eerdere problemen met het volgen en controleren van activa, ondermijnt slechte documentatie de nalevingsinspanningen nog verder. Hiaten in de documentatie zijn wijdverbreid en kostbaar als het gaat om NIST-naleving. Maar liefst 86% van de organisaties heeft geen inzicht in hun AI-gegevensstromen, wat leidt tot aanzienlijke hiaten in de documentatie en audits, wat problemen kan opleveren tijdens regelgevende controles. Wanneer auditors bijvoorbeeld logboeken opvragen van AI-interacties waarbij persoonsgegevens betrokken zijn, zijn veel organisaties niet in staat deze te verstrekken. Deze nalatigheid is in strijd met belangrijke regelgeving, zoals artikel 30 van de AVG, sectie 1798.130 van de CCPA en § 164.312 van de HIPAA.
AI-aangedreven complianceplatforms bieden een praktische oplossing door verouderde handmatige spreadsheets te vervangen door realtime dashboards. Deze dashboards signaleren automatisch ontbrekende bewijzen en documentatieproblemen. Ze maken ook gebruik van continue controlemonitoring om 'afwijkingen' op te sporen - gevallen waarin de huidige documentatie of het huidige beleid niet meer overeenkomt met de werkelijke toestand van systemen of infrastructuur. Geautomatiseerde tools leggen realtime configuraties en logboeken vast, waardoor uitgebreide audittrails worden gecreëerd.
"Door elke wijziging, implementatie en elk incident als een documentatiegebeurtenis te behandelen, wordt een gestage verzameling van bewijsmateriaal gegarandeerd dat veel betrouwbaarder is dan een overhaaste poging na een incident." - Abnormal AI
Het principe van 'documenteren terwijl je bezig bent' versterkt de naleving door bewijsmateriaal in realtime vast te leggen. Door integratie met tools zoals wiki's met versiebeheer en ticketsystemen zorgt AI ervoor dat goedkeuringen en schermafbeeldingen worden toegevoegd aan pull-verzoeken. Dit is vooral van cruciaal belang gezien het feit dat slechts 17% van de organisaties geautomatiseerde AI-beveiligingsmaatregelen heeft geïmplementeerd die de logs kunnen leveren die nodig zijn voor wettelijke audits.
Organisaties die gebruikmaken van geautomatiseerde complianceplatforms zien grote voordelen, waaronder het terugbrengen van beoordelingscycli van weken naar slechts enkele uren en een aanzienlijke vermindering van de compliancewerkzaamheden. Deze tools vergelijken ook het 'huidige profiel' van een organisatie met een 'doelprofiel' van NIST, waardoor hiaten in beveiligingsmaatregelen en documentatie worden opgespoord. Door het proces van 'identificeren, beoordelen en categoriseren' te automatiseren, helpen ze ervoor te zorgen dat de inventaris van activa en risicoclassificaties up-to-date blijven. Deze continue benadering van documentatie speelt een belangrijke rol bij het handhaven van NIST-compliance.
sbb-itb-4566332
7. Zwakke monitoring van gegevensafwijkingen
Datadrift treedt op wanneer de gegevens waarop een AI-systeem is getraind in de loop van de tijd veranderen, wat leidt tot een afname van de prestaties en betrouwbaarheid. Aangezien meer dan 75% van de organisaties nu AI gebruikt in ten minste één bedrijfsfunctie, leidt het niet monitoren van deze verschuivingen tot een ernstig nalevingsrisico – een risico dat AI-aangedreven tools goed kunnen aanpakken. Om dit probleem aan te pakken zijn geavanceerdere monitoringoplossingen nodig, zoals hieronder wordt beschreven.
In de praktijk functioneert AI vaak als een 'black box', waardoor het moeilijker is om te detecteren wanneer er iets misgaat. 45% van de organisaties noemt zorgen over de nauwkeurigheid of vertekening van gegevens als een belangrijk obstakel voor de invoering van AI. Toch beschikken veel organisaties nog steeds niet over de tools voor continue monitoring, waardoor ze kwetsbaar zijn voor datadrift. In tegenstelling tot handmatige controles maakt continue monitoring realtime analyse mogelijk, waardoor problemen worden opgespoord voordat ze escaleren.
"AI-systemen ... kunnen worden getraind op basis van gegevens die in de loop van de tijd kunnen veranderen, soms aanzienlijk en onverwacht, waardoor de functionaliteit en betrouwbaarheid van het systeem op moeilijk te begrijpen manieren worden beïnvloed".
Om datadrift aan te pakken, kunnen geavanceerde AI-SPM-tools automatisch geïmplementeerde AI-modellen detecteren, 'Shadow AI' identificeren en zowel trainings- als inferentiedatasets in kaart brengen, inclusief documentopslagplaatsen en vectordatabases. Deze tools signaleren ook verkeerde configuraties, zoals openbaar toegankelijke trainingsdata, die veiligheidsrisico's kunnen opleveren.
Net Solutions heeft bijvoorbeeld onlangs samengewerkt met een Noord-Amerikaans schoonmaakbedrijf om AI-governance te implementeren voor een verkoopchatassistent. Door gebruik te maken van realtime monitoringtools zoals AWS CloudWatch en DataDog, in combinatie met geautomatiseerde pijplijnen die zijn geïntegreerd met Zoho Desk-waarschuwingen, maakte het bedrijf in slechts zes weken de overstap van een proof-of-concept naar een conforme, schaalbare AI-oplossing.
Technoloog Akash Lomas van Net Solutions benadrukt het belang van monitoring:
"Metingen worden vooral cruciaal in omgevingen waar AI rechtstreeks invloed heeft op de klantervaring... zonder continu toezicht kunnen deze systemen afdwalen en irrelevante, bevooroordeelde of misleidende inhoud aanbieden".
Het negeren van datadrift kan grote gevolgen hebben: verminderde systeemprestaties, boetes van toezichthouders en verlies van vertrouwen. Bovendien kosten cyberaanvallen bedrijven gemiddeld 4,45 miljoen dollar per jaar.
8. Blootgestelde gevoelige trainingsgegevens
Het risico van blootstelling van gevoelige trainingsgegevens is een ernstig probleem, vooral als het gaat om schendingen van de regelgeving. Volgens NIST brengt generatieve AI twaalf verschillende risico's met zich mee, waarbij gegevensprivacykwesties – zoals het lekken en ongeoorloofd openbaar maken van persoonlijke informatie – een belangrijk aandachtspunt zijn. Veel organisaties hebben moeite om bij te houden waar hun AI-trainingsgegevens zich bevinden en om de veiligheid ervan te waarborgen.
Om dit aan te pakken, zijn AI-Security Posture Management (AI-SPM) -tools essentieel geworden. Deze tools kunnen automatisch geïmplementeerde AI-modellen identificeren en de datasets lokaliseren die worden gebruikt voor training op verschillende cloudplatforms, waaronder documentopslag en vectordatabases. Ze signaleren ook kwetsbaarheden, zoals openbaar toegankelijke trainingsgegevens of open applicatie-eindpunten. Mahesh Nawale, Product Marketing Manager bij Zscaler, benadrukt het belang van deze tools:
"Zscaler AI-SPM lokaliseert automatisch datasets die worden gebruikt voor AI-training en -inferentie in uw cloudomgeving, inclusief gegevens, documentopslagplaatsen en vectordatabases. Het signaleert verkeerde configuraties, zoals openbaar toegankelijke trainingsgegevens, waardoor uw beveiligingsteams de nodige inzichten krijgen om onderzoek te doen, problemen op te lossen en naleving aan te tonen."
AI-tools doen meer dan alleen verkeerde configuraties identificeren. Ze monitoren ook het gedrag van modellen om potentiële bedreigingen op te sporen. Ze kunnen bijvoorbeeld problemen detecteren zoals het opslaan van gegevens, modelinversie of verdachte activiteiten zoals het downloaden van grote hoeveelheden gegevens of ongeoorloofde wijzigingen, die kunnen duiden op gegevenslekken. Geautomatiseerde scanfuncties versterken de beveiliging nog verder door gevoelige informatie te identificeren – zoals biometrische, gezondheids- of locatiegegevens – die niet op de juiste manier is geanonimiseerd.
NIST heeft ook "Dioptra" ontwikkeld, een softwareoplossing die organisaties helpt AI-modellen te testen op cyberaanvallen. Het meet hoe aanvallen de prestaties van modellen beïnvloeden en identificeert scenario's waarin trainingsgegevens gevaar kunnen lopen.
Katerina Megas, programmamanager bij NIST, benadrukt de groeiende uitdaging:
"AI creëert nieuwe risico's op heridentificatie, niet alleen vanwege zijn analytische kracht over uiteenlopende datasets heen, maar ook vanwege mogelijke gegevenslekken bij het trainen van modellen".
Met de enorme datasets die worden gebruikt bij het trainen van grote taalmodellen, is continu geautomatiseerd testen niet langer optioneel, maar een noodzaak om gevoelige informatie te beschermen.
9. Ontbrekende technieken voor het verminderen van vooringenomenheid
Wanneer AI-systemen niet over de juiste methoden beschikken om vooringenomenheid aan te pakken, lopen ze het risico oneerlijke resultaten te versterken en aanzienlijke nalevingsproblemen te veroorzaken. Volgens NIST is het beheersen van schadelijke vooringenomenheid een van de zeven cruciale kenmerken van een betrouwbaar AI-systeem. Traditionele risicobeheerkaders schieten tekort bij het omgaan met AI-vooringenomenheid, waardoor gespecialiseerde mitigatiestrategieën essentieel zijn. In eerdere paragrafen is het opsporen van vooringenomenheid aan de orde gekomen, maar om dit effectief aan te pakken zijn duidelijke controles en voortdurende hertraining nodig. Het is niet voldoende om vooringenomenheid alleen maar te identificeren – er zijn langetermijnstrategieën nodig om dit tegen te gaan.
AI-tools spelen een belangrijke rol bij het opsporen van hiaten in biascontroles. Ze signaleren problemen zoals ontbrekende fairness-metrics (bijvoorbeeld ongelijke impactratio's of verschillen in het percentage valse positieven), systemen die geen adversarial testing of AI red teaming hebben, en modellen zonder geplande hertraining, waardoor ze kwetsbaar zijn voor datadrift.
"Zonder de juiste controles kunnen AI-systemen ongelijke of ongewenste resultaten voor individuen en gemeenschappen versterken, bestendigen of verergeren." – NIST AI RMF 1.0
Om deze uitdagingen aan te pakken, voeren AI-governanceplatforms geautomatiseerde scans uit om nalevingslacunes op te sporen op basis van de NIST AI RMF-richtlijnen. Ze zorgen ervoor dat organisaties de nodige veiligheidsmaatregelen hebben geïmplementeerd, zoals inhoudsfilters, protocollen voor het corrigeren van vooringenomenheid en andere veiligheidsmaatregelen die worden voorgeschreven door normen zoals NIST AI 600-1. Deze platforms traceren ook de herkomst van gegevens om te bevestigen dat trainingsdatasets vrij zijn van problemen die tot vooringenomen resultaten kunnen leiden. Bovendien identificeren AI-Security Posture Management (AI-SPM)-tools alle geïmplementeerde AI-modellen, inclusief "schaduw-AI"-systemen die mogelijk helemaal niet aan eerlijkheidstests zijn onderworpen.
Aangezien AI-systemen miljarden beslissingen nemen, kunnen onopgemerkte vooroordelen het vertrouwen van het publiek ondermijnen, burgerlijke vrijheden schenden en leiden tot sancties van regelgevende instanties. Opvallend is dat sinds 2023 wereldwijd 21,3% meer meldingen zijn gedaan over AI-wetgeving. Deze risico's onderstrepen de dringende noodzaak van continu, geautomatiseerd toezicht om eerlijkheid en verantwoordingsplicht te waarborgen.
10. Ontoereikende AI-classificatie van leveranciers
Wanneer organisaties AI-systemen van derden niet correct categoriseren, stellen ze zich bloot aan compliance-risico's die ze misschien niet eens zien aankomen. Het probleem? Risicometrics van leveranciers sluiten vaak niet aan bij de interne risicokaders van een bedrijf. Als leveranciers verkeerd worden geclassificeerd, is het onmogelijk om de juiste controles toe te passen of te bepalen of hun label 'laag risico' daadwerkelijk past bij de risicotolerantie van uw organisatie. Deze mismatch benadrukt de behoefte aan geautomatiseerde tools die de classificaties van leveranciers in realtime kunnen verifiëren.
AI-aangedreven tools komen hier in beeld en automatiseren het proces van het identificeren van classificatiehiaten. Door leverancierscontracten en technische specificaties te scannen, sporen deze tools verkeerd geclassificeerde systemen op en markeren ze niet-beoordeelde AI-componenten van derden, zoals beschreven in NIST AI RMF-functies Govern 6.1 en Map 4.1. Ze sporen ook systemen op die onvoldoende transparantie bieden over cruciale elementen zoals vooraf getrainde modellen, datapijplijnen of ontwikkelingsprocessen.
"Risico's kunnen zowel voortkomen uit gegevens van derden, software of hardware zelf als uit de manier waarop deze worden gebruikt." – NIST AI RMF 1.0
Het NIST Cybersecurity Framework Profile for AI, ontwikkeld met input van meer dan 6.500 bijdragers, benadrukt het belang van zichtbaarheid in de toeleveringsketen. AI-gestuurde tools helpen door realtime inventarissen van systemen van derden bij te houden en de AI-toeleveringsketen in kaart te brengen om niet-geclassificeerde of niet-gecontroleerde componenten op te sporen. Deze tools leggen kwetsbaarheden bloot die verborgen zitten in software, hardware of gegevensbronnen en die mogelijk pas tijdens de implementatie aan het licht komen. Met geautomatiseerde leveranciersclassificatie kunnen organisaties een uitgebreid overzicht krijgen van hun AI-risicolandschap, in overeenstemming met de richtlijnen van NIST.
Een ander voordeel van automatisering is dat leveranciersbeoordelingen kunnen worden geprioriteerd op basis van de gevoeligheid van gegevens. Zo worden systemen die persoonlijk identificeerbare informatie verwerken of rechtstreeks met gebruikers communiceren, gemarkeerd voor nader onderzoek. Deze aanpak erkent dat een systeem dat in de ene context als laagrisico wordt beschouwd, zoals het verwerken van fysieke sensorgegevens, in een andere context, zoals het beheren van beschermde gezondheidsinformatie, een hoog risico kan vormen. Zonder dit geautomatiseerde toezicht lopen bedrijven het risico middelen te verspillen aan systemen met een laag risico, terwijl AI-tools met een hoog risico onvoldoende worden gecontroleerd.
Hoe ISMS Copilot deze hiaten identificeert
ISMS Copilot hanteert een frameworkspecifieke aanpak om hiaten in de naleving van NIST 800-53 op te sporen. In plaats van het internet af te speuren naar antwoorden, maakt het gebruik van Retrieval-Augmented Generation (RAG) om gerichte informatie uit een zorgvuldig samengestelde dataset te halen. Deze dataset omvat meer dan 30 frameworks, zoals NIST 800-53, ISO 27001, SOC 2 en GDPR, en biedt nauwkeurige en bruikbare richtlijnen om hiaten in de naleving aan te pakken.
De tool vereenvoudigt gap-analyse door controles voor meerdere normen in kaart te brengen, documentatie te creëren die klaar is voor auditors en lange rapporten op te splitsen. Met ISMS Copilot One kunnen gebruikers compliance-documenten uploaden – zelfs documenten van meer dan 20 pagina's – voor geautomatiseerde analyse. Momenteel vertrouwen meer dan 600 consultants op deze tool voor hun behoeften op het gebied van informatiebeveiligingscompliance. Hier volgt een korte vergelijking van de gespecialiseerde functies van ISMS Copilot met algemene AI-tools:
| Functie | ISMS Copiloot | Algemene AI |
|---|---|---|
| Dataset | Gericht op naleving van informatiebeveiliging | Brede, algemene kennisbasis |
| Nauwkeurigheid | Levert frameworkspecifieke begeleiding | Vaak vaag of te algemeen |
| Auditgereedheid | Maakt documentatie klaar voor de auditor | Niet geschikt voor formele audits |
| Gegevensprivacy | SOC 2 Type II-conform; geen training met gebruikersgegevens | Kan gebruikmaken van gebruikersinvoer voor training |
| Documentanalyse | Voert gedetailleerde gap-analyses uit voor grote rapporten | Beperkt tot basistekstverwerking |
Om klantgegevens te beveiligen, biedt ISMS Copilot speciale werkruimten die projecten geïsoleerd en veilig houden. Alle gegevens worden opgeslagen in SOC 2 Type II-conforme datastores met end-to-end-encryptie, waardoor gegarandeerd wordt dat geüploade documenten of gesprekken nooit worden gebruikt om de AI-modellen te trainen.
Voor organisaties die zich bezighouden met NIST 800-53-gapanalyses biedt ISMS Copilot duidelijke, uitvoerbare stappen om controles te implementeren en te voldoen aan de FISMA-vereisten. U kunt de gratis versie bekijken op chat.ismscopilot.com. Betaalde abonnementen zijn beschikbaar vanaf $ 20 per maand.
Conclusie
AI heeft NIST-compliance veranderd van een periodiek, reactief proces naar een proactief, realtime systeem. Door volledige datasets te analyseren, kan AI potentiële problemen identificeren voordat ze uitgroeien tot grotere problemen. Met AI-gestuurde automatisering kunnen organisaties audit-ready blijven door het verzamelen van bewijsmateriaal te automatiseren en tegelijkertijd gelijke tred te houden met veranderende compliance-eisen.
Tools zoals policy-as-code en continuous assurance maken het mogelijk om NIST-controles te automatiseren, waardoor problemen al in een vroeg stadium van het ontwikkelingsproces kunnen worden aangepakt. AI-aangedreven tools kunnen snel afwijkingen in verschillende omgevingen opsporen, waardoor gecentraliseerd toezicht op meerdere compliancekaders wordt gewaarborgd. Deze mogelijkheden vormen de kern van de oplossingen die ISMS Copilot biedt.
ISMS Copilot zorgt voor continue compliance door middel van zijn RAG-benadering (Red-Amber-Green), waarbij gebruik wordt gemaakt van een samengestelde dataset die frameworks zoals NIST 800-53, ISO 27001, SOC 2 en meer omvat. De functies omvatten geautomatiseerde gap-analyse, cross-framework mapping en audit-ready documentatie, waardoor organisaties blijven voldoen aan de steeds veranderende NIST-normen.
Naast deze voordelen ondersteunt ISMS Copilot meerdere frameworks, wat van cruciaal belang is voor de complexe beveiligingsprogramma's van vandaag. Organisaties kunnen deze AI-aangedreven compliance-tools gratis verkennen door naar chat.ismscopilot.com te gaan.
Veelgestelde vragen
Hoe vereenvoudigt AI het beheer van de inventaris van activa voor NIST-compliance?
Het bijhouden van een nauwkeurige en actuele inventaris van bedrijfsmiddelen is een cruciaal onderdeel van het NIST Cybersecurity Framework (bijv. ID.AM-1) en NIST 800-53-controles. AI vereenvoudigt deze taak door het opsporen, classificeren en volgen van zowel hardware- als softwarebedrijfsmiddelen te automatiseren. In plaats van te vertrouwen op traditionele, vaak foutgevoelige handmatige methoden, maakt AI gebruik van geavanceerde technieken zoals machine learning om netwerkverkeer, eindpuntactiviteit en cloudlogs te analyseren. Deze aanpak zorgt ervoor dat niet-geïdentificeerde of ongeautoriseerde activa worden gedetecteerd, discrepanties worden gemarkeerd en de inventaris continu wordt bijgewerkt.
AI-gestuurde tools zoals ISMS Copilot verbeteren dit proces door naadloos te integreren met scanners, CMDB's en cloud-API's. Ze kunnen automatisch NIST-conforme inventaristabellen invullen en essentiële documentatie genereren, waaronder assetrapporten en wijzigingslogboeken. Met zijn natuurlijke taalinterface maakt ISMS Copilot het voor gebruikers gemakkelijk om vragen te stellen zoals "Welke apparaten missen firmware-updates?" en direct bruikbare inzichten te krijgen. Dit vermindert niet alleen de handmatige werklast, maar verhoogt ook de nauwkeurigheid, waardoor uw activainventaris perfect synchroon loopt met de NIST-normen.
Hoe helpt AI bij het identificeren en verminderen van vooringenomenheid in AI-systemen?
AI speelt een belangrijke rol bij het opsporen en verhelpen van vooringenomenheid binnen kunstmatige-intelligentiesystemen. Het NIST AI Risk Management Framework benadrukt eerlijkheid als een van de belangrijkste principes van betrouwbare AI, naast veiligheid, transparantie en privacy. Met behulp van AI-tools kunnen organisaties grote datasets, voorspellingen en metadata doorzoeken om patronen van ongelijke behandeling aan het licht te brengen, zoals hogere foutenpercentages die bepaalde demografische groepen onevenredig zwaar treffen. Deze tools passen ook statistische eerlijkheidsmaatstaven toe en bieden bruikbare inzichten om de geïdentificeerde problemen aan te pakken.
AI-gestuurde assistenten, zoals ISMS Copilot, gaan nog een stap verder door AI-systemen actief te controleren op naleving van NIST-controles. Ze kunnen ontbrekende documentatie opsporen, niet-geteste gegevensbronnen markeren of hiaten in bias-testprocessen identificeren. Door op maat gemaakte sjablonen en stapsgewijze begeleiding aan te bieden, transformeren deze tools compliance van een statische checklist naar een interactieve workflow. Dit maakt het voor organisaties gemakkelijker om vooringenomenheid aan te pakken, waardoor hun AI-systemen niet alleen compliant zijn, maar ook eerlijker en betrouwbaarder.
Hoe kan AI helpen bij het automatiseren van privacycontrolebeoordelingen volgens NIST-normen?
AI maakt het beoordelen van privacycontroles een stuk eenvoudiger door het NIST Privacy Framework en SP 800-53 privacygerelateerde controles te analyseren. Vervolgens stemt het deze controles af op de gegevensstromen, systemen en beleidsregels van uw organisatie. Door configuratiebestanden, API-logs en documentatie te scannen, bouwt het een realtime kaart die controles koppelt aan activa en automatisch problemen zoals ontbrekende encryptie of verouderde toegangscontroles opspoort.
ISMS Copilot, vaak aangeduid als 'de ChatGPT van ISO 27001', brengt deze functionaliteit naar de NIST-normen. U kunt het bijvoorbeeld vragen om een specifieke controle te evalueren, zoals NIST 800-53 Privacy Control AU-3. Als reactie hierop genereert het op maat gemaakte checklists, stappen voor het verzamelen van bewijsmateriaal en herstelplannen. Dit elimineert vervelend handmatig werk en biedt directe, nauwkeurige en bruikbare inzichten om nalevingsinspanningen te stroomlijnen.