Modellen AI-beveiliging doorbreken

Modellen doorbreken — Sessie 4: Aanval & Verdediging Editie 🛡️ Eén presentatie over wat er gebeurt nadat een AI is gehackt. Eén presentatie over hoe je voorkomt dat je gegevens in de eerste plaats in AI lekken. Offensief en defensief, dezelfde avond. Presentatie 1 — DLP is Dood; Leve DLP: Houd Je Geheimen Buiten ChatGPT \Ritesh Ahuja, Mede-oprichter & CTO, Wald.ai Je werknemers plakken gevoelige data in ChatGPT, Claude en Gemini tientallen keren per dag — en de DLP-tools die je bedrijf decennia heeft ingezet, kunnen er niets van zien. Ritesh (ex-Google, Stanford, IIT Delhi) legt uit waarom traditionele data verliespreventie volledig blind is voor AI-verkeer, en hoe een moderne, contextbewuste aanpak er in werkelijkheid uitziet — inclusief hoe je jezelf kunt verdedigen tegen AI-aangedreven aanvallen die de kwetsbaarheden gebruiken die er altijd al waren. Zoals altijd: eerst presentaties, daarna open vloer. Breng je vragen, je brandende meningen, je halfafgemaakte exploit mee — dit publiek zal tegenin gaan, liefdevol. Presentatie 2 — Na de Jailbreak: Wanneer je AI-assistent wordt gehackt, wie ruimt de troep op? Arshi Chadha, Beveiligingsonderzoeker bij Zscaler (vers van BSides Las Vegas) Iedereen laat graag de jailbreak zien. Niemand praat over de ochtend erna — wanneer die slimme prompt op een product van JOU belandt. Arshi doorloopt twee echte incidenten van afgelopen zomer: EchoLeak, waar een enkele saai uitziende e-mail Microsoft 365 Copilot stilletjes je bestanden liet stelen (nul klikken, nul malware), en Amazon Q, waar een aanvaller een "verwijder alles" prompt in een officiële AWS-extensie-update heeft gestopt die automatisch werd geïnstalleerd op ~1 miljoen machines. Wie is verantwoordelijk voor het incident? Hoe ziet de respons eruit wanneer de "bug" jouw AI is die instructies iets te goed opvolgt? Je verlaat met een echte handleiding. 📩 Om in de toekomst op te treden, mail naar: [[email protected]]