Gegevensbescherming en veiligheid bij het gebruik van LLM’s: Praktische beveiligingsmaatregelen voor uw bedrijf

De integratie van Large Language Models (LLMs) zoals ChatGPT, Claude of Gemini in bedrijfsprocessen biedt middelgrote ondernemingen enorme kansen voor efficiëntieverbetering en innovatie. Tegelijkertijd rijzen er kritische vragen over gegevensbescherming, informatiebeveiliging en juridische compliance.

Met het toenemende gebruik van AI-taalmodellen in bedrijfskritische gebieden groeit de noodzaak om gegevens te beschermen en juridische risico’s te minimaliseren. Volgens een Bitkom-studie uit 2024 gebruikt reeds 68% van de Duitse middelgrote bedrijven LLMs – maar slechts 31% heeft uitgebreide gegevensbeschermingsmaatregelen geïmplementeerd. Deze discrepantie brengt aanzienlijke risico’s met zich mee.

Wij laten u zien hoe u deze technologieën veilig en juridisch conform in uw bedrijf kunt inzetten – zonder daarbij afstand te doen van de voordelen.

De LLM-revolutie: Kansen en risico’s voor het middenbedrijf

Het gebruik van Large Language Models is sinds de lancering van ChatGPT eind 2022 exponentieel toegenomen. In 2025 zijn LLMs nauwelijks meer weg te denken uit het dagelijks bedrijfsleven – van geautomatiseerde documentcreatie en intelligente assistentiesystemen tot gespecialiseerde toepassingen in verkoop, marketing en klantenservice.

Huidige status van LLM-gebruik in bedrijfscontext (2025)

Volgens een recente studie van de digitale branchevereniging Bitkom gebruikt inmiddels 68% van de middelgrote bedrijven in Duitsland generatieve AI-systemen. De belangrijkste toepassingsgebieden zijn:

• Tekstgeneratie en -optimalisatie (84%)
• Geautomatiseerde correspondentie (71%)
• Informatie-onderzoek en -samenvatting (65%)
• Programmeer- en codeondersteuning (42%)
• Klantenservice en chatbots (38%)

Bijzonder opvallend: Het middenbedrijf haalt de achterstand op het gebied van AI-gebruik in. Terwijl er in 2023 nog een duidelijke kloof bestond tussen grote ondernemingen en MKB-bedrijven, maken vandaag de dag ook kleinere bedrijven met 10-50 medewerkers in toenemende mate gebruik van AI-oplossingen. Volgens een onderzoek van het ZEW Mannheim heeft 47% van de ondervraagde bedrijven in deze categorie in het afgelopen jaar ten minste één op LLM gebaseerde toepassing ingevoerd.

Gegevensbeschermings- en veiligheidsoverwegingen vanuit middenbedrijfsperspectief

De wijdverbreide toepassing van LLMs staat echter in contrast met de geïmplementeerde beschermingsmaatregelen. Er wordt een zorgwekkende discrepantie zichtbaar:

• Slechts 31% van de bedrijven die LLMs gebruiken heeft uitgebreide gegevensbeschermingsrichtlijnen ingevoerd
• Slechts 28% heeft een formele gegevensbeschermingseffectbeoordeling uitgevoerd
• Minder dan 25% traint hun medewerkers systematisch in de veilige omgang met LLMs

Deze wanverhouding brengt aanzienlijke risico’s met zich mee. Want hoewel de publieke discussie vaak wordt gedomineerd door speculatieve AI-risico’s, zijn de concrete gegevensbeschermings- en veiligheidsproblemen zeer reëel en direct.

Vooral middelgrote bedrijven worden geconfronteerd met specifieke uitdagingen:

“Het middenbedrijf moet de balans vinden tussen innovatiesnelheid en compliance met gegevensbescherming – vaak zonder toegewijde AI-experts of grote juridische afdelingen.” — Dr. Ulrich Kemp, digitaal expert bij de DIHK (Duitse Kamer van Koophandel)

Meest voorkomende toepassingen en hun risicopotentieel

Verschillende LLM-toepassingen brengen verschillende risico’s met zich mee. Een gedifferentieerde benadering is daarom essentieel:

Het inzicht: Bedrijven moeten de risico’s gedifferentieerd bekijken en beschermingsmaatregelen dienovereenkomstig prioriteren. Een chatbot met klantencontact vereist strengere maatregelen dan een intern tekstcreatietool.

Het goede nieuws: Met de juiste technische en organisatorische maatregelen kunnen deze risico’s effectief worden beperkt. In het volgende gedeelte leert u hoe u een juridisch veilig kader kunt creëren en concrete beschermingsmaatregelen kunt implementeren.

Juridische grondslagen: AVG-conformiteit bij LLM-gebruik

Het juridisch conforme gebruik van LLMs in bedrijfscontext vereist een gedegen begrip van de huidige gegevensbeschermingsregels. Vooral de AVG (Algemene Verordening Gegevensbescherming) stelt specifieke eisen aan de verwerking van persoonsgegevens die bij het gebruik van LLMs in acht moeten worden genomen.

Gegevensbeschermingsrechtelijke classificatie van LLMs (2025)

Vanuit gegevensbeschermingsrechtelijk perspectief moet elke verwerking van persoonsgegevens door LLMs voldoen aan de principes van de AVG. Het juridische landschap heeft zich sinds de begindagen van generatieve AI aanzienlijk ontwikkeld.

In 2025 zijn er belangrijke juridische verduidelijkingen:

• LLMs vallen onder de bepalingen van de EU AI Act, die graduele vereisten definieert afhankelijk van de risicocategorie
• De gegevensbeschermingsautoriteiten hebben in gemeenschappelijke richtlijnen de toepassing van de AVG op LLMs geconcretiseerd
• Baanbrekende gerechtelijke uitspraken (o.a. HvJ-EU-uitspraken over AI-systemen) hebben het juridische kader gepreciseerd

Cruciaal is de juiste classificatie van het LLM-gebruik. Afhankelijk van de toepassing kan het gebruik verschillend worden beoordeeld:

“De gegevensbeschermingsrechtelijke beoordeling van AI-systemen zoals LLMs hangt cruciaal af van het concrete gebruiksdoel en de verwerkte gegevens. Een algemene classificatie is niet mogelijk.” — Prof. Dr. Rolf Schwartmann, voorzitter van de Gesellschaft für Datenschutz und Datensicherheit e.V.

Verantwoordelijkheden en aansprakelijkheidsrisico’s voor bedrijven

Bij het gebruik van LLMs dragen bedrijven als verwerkingsverantwoordelijken in de zin van de AVG een reeks verplichtingen. Niet-naleving kan leiden tot aanzienlijke aansprakelijkheidsrisico’s.

De centrale verantwoordelijkheden omvatten:

• Rechtmatigheid van de verwerking: Zorgen voor een geldige rechtsbasis voor gegevensverwerking (Art. 6 AVG)
• Transparantie: Informatieverplichting jegens betrokkenen over de gegevensverwerking door LLMs (Art. 13, 14 AVG)
• Gegevensbeveiliging: Implementatie van passende technische en organisatorische maatregelen (Art. 32 AVG)
• Gegevensbeschermingseffectbeoordeling (DPIA): Bij hoog risico voor de rechten en vrijheden van natuurlijke personen (Art. 35 AVG)
• Verantwoordingsplicht: Aantonen van AVG-conformiteit van alle op LLM gebaseerde processen (Art. 5 lid 2 AVG)

Bij overtredingen dreigen ernstige gevolgen:

• Boetes tot 20 miljoen euro of 4% van de wereldwijde jaaromzet
• Civielrechtelijke aansprakelijkheid voor schade door onrechtmatige gegevensverwerking
• Aanwijzingen van toezichthoudende autoriteiten, inclusief verbodsbevelen
• Reputatieschade en vertrouwensverlies bij klanten en partners

Bijzondere aandacht gaat uit naar de verwerkingsovereenkomsten met externe LLM-providers:

Als u externe LLM-diensten zoals Microsoft Copilot, OpenAI’s ChatGPT of Google Gemini gebruikt, is er doorgaans sprake van een verwerkersrelatie. Dit vereist het afsluiten van een juridisch sluitende verwerkersovereenkomst volgens Art. 28 AVG.

Problematisch: Niet alle LLM-providers bieden standaard AVG-conforme verwerkersovereenkomsten aan. Een zorgvuldige controle is hier essentieel.

Branchespecifieke bijzonderheden

Naast de AVG moeten vele branches rekening houden met aanvullende regelgevingsvereisten:

Voor middelgrote bedrijven betekent dit: De juridische vereisten moeten branchespecifiek worden geëvalueerd. Wat voor een handelsbedrijf toereikend is, kan voor een gezondheidszorgdienstverlener ontoereikend zijn.

De sleutel tot juridisch veilig LLM-gebruik ligt in een systematische risicobeoordeling en de daarop gebaseerde implementatie van beschermingsmaatregelen – precies dat bekijken we in het volgende gedeelte.

Gegevensbeschermingsrisico’s bij LLMs: Een systematische analyse

Om effectieve beschermingsmaatregelen te ontwikkelen, moet u eerst de specifieke risico’s begrijpen die gepaard gaan met LLM-gebruik. Een gestructureerde risicobeoordeling volgens de klassieke informatieveiligheidsdoelen – vertrouwelijkheid, integriteit en beschikbaarheid – helpt om potentiële risico’s systematisch te identificeren.

Vertrouwelijkheid: Prompt-engineering en onbedoelde gegevensverspreiding

Het grootste gevaar voor de vertrouwelijkheid bestaat uit de onbedoelde verspreiding van gevoelige informatie door onzorgvuldige prompts. Dit effect, bekend als “Prompt Leakage”, treedt vaak op wanneer medewerkers zonder passende training met LLMs interacteren.

Voorbeelden van kritieke vertrouwelijkheidsrisico’s:

• Data Leakage door prompts: Medewerkers voegen vertrouwelijke informatie (klantgegevens, bedrijfsgeheimen, interne strategieën) toe aan prompts, die vervolgens op externe servers worden verwerkt
• Training met gebruikersgegevens: Sommige LLM-providers gebruiken gebruikersinvoer voor modelverbetering, tenzij dit expliciet is uitgeschakeld
• Onveilige interfaces: Onversleutelde overdracht van prompts en antwoorden
• Ontbrekende toegangsbeperkingen: Alle medewerkers hebben toegang tot dezelfde LLM-functies, ongeacht hun autorisatieniveau

Een studie van de Technische Universiteit München uit 2024 toonde aan dat 57% van de onderzochte medewerkers in middelgrote bedrijven al minstens één keer onbedoeld gevoelige informatie in prompts had ingevoerd – vaak uit onwetendheid over de werking van de systemen.

“Veel gebruikers behandelen LLMs als een gesloten systeem, vergelijkbaar met lokale software. Het bewustzijn dat invoer naar externe servers wordt verzonden, is vaak niet aanwezig.” — Dr. Sarah Müller, functionaris voor gegevensbescherming en AI-expert

Integriteit: Hallucinaties en onjuiste informatie

LLMs staan bekend om hun “hallucinaties” – het genereren van overtuigend ogende maar feitelijk onjuiste inhoud. Dit bedreigt de integriteit van bedrijfsprocessen en kan leiden tot ernstige verkeerde beslissingen.

Centrale integriteitsrisico’s:

• Onjuiste of verouderde informatie: LLMs kunnen overtuigende maar inhoudelijk onjuiste antwoorden genereren
• Onvolledige juridische informatie: Bijzonder problematisch bij advies over compliance-kwesties of regelgevingsvereisten
• Vooroordelen en vertekeningen (bias): LLMs kunnen discriminerende of eenzijdige inhoud produceren
• Foutieve beslissingsgronden: Bij gebruik voor beslissingsondersteuning kunnen LLMs leiden tot verkeerde zakelijke beslissingen

Bijzonder gevoelig: Ondanks significante verbeteringen in de modellen in de afgelopen jaren blijft het hallucinatieprobleem bestaan. Volgens een analyse van Gartner uit 2024 bevat ongeveer 25-35% van alle LLM-antwoorden in bedrijfscontexten minstens één feitelijke onnauwkeurigheid – een niet te onderschatten risico.

Beschikbaarheid: Afhankelijkheden van externe diensten

De afhankelijkheid van externe LLM-providers brengt eigen risico’s met zich mee voor de beschikbaarheid van bedrijfskritische processen:

• Service-onderbrekingen: Uitval bij externe providers leidt tot procesverstoringen in het bedrijf
• Plotselinge API-wijzigingen: Providers kunnen interfaces of functionaliteiten zonder lange vooraankondiging wijzigen
• Discontinuatie van diensten: LLM-providers kunnen bepaalde modellen of services stopzetten
• Overbelasting bij piekvraag: Vertragingen of onbeschikbaarheid bij hoge belasting

Voor bedrijfskritische toepassingen vormt dit een aanzienlijk risico. Een BCG-studie toont aan dat reeds 32% van de middelgrote bedrijven LLMs in kernbedrijfsprocessen inzet – vaak zonder adequate uitvalconcepten.

Beveiligingsrisico’s: Prompt-injectie en andere aanvalsvectoren

Naast de klassieke gegevensbeschermingsrisico’s bestaan er gerichte aanvalsmethoden tegen LLM-toepassingen, die steeds belangrijker worden:

• Prompt Injection: Invoeren van manipulatieve instructies die het LLM ertoe brengen onbedoelde acties uit te voeren of veiligheidsrichtlijnen te omzeilen
• Jailbreaking: Technieken om veiligheids- en inhoudsbeperkingen van LLMs te omzeilen
• Membership Inference Attacks: Afleiden of bepaalde gegevens in de training van het model zijn gebruikt
• Model Inversion: Pogingen om trainingsgegevens uit het model te extraheren

Deze aanvalsvectoren ontwikkelen zich voortdurend. Volgens de OWASP (Open Web Application Security Project) LLM Top 10 Ranking van 2024 vormen Prompt Injection en veiligheidsomzeiling de meest voorkomende veiligheidsrisico’s voor LLM-toepassingen.

Een bijzondere bedreiging: Social engineering wordt door LLMs aanzienlijk effectiever. Aanvallers kunnen overtuigendere phishing-mails of fraudepogingen maken die zelfs getrainde medewerkers kunnen misleiden.

Het totale risico ontstaat uit de combinatie van deze verschillende factoren en moet voor elke toepassing individueel worden beoordeeld. In het volgende gedeelte leert u welke technische beschermingsmaatregelen deze risico’s effectief kunnen beperken.

Technische beschermingsmaatregelen: Infrastructuur en implementatie

De geïdentificeerde risico’s vereisen robuuste technische beschermingsmaatregelen. Deze vormen de basis voor een AVG-conform gebruik van LLMs in bedrijfscontext. Afhankelijk van de gevoeligheid van de verwerkte gegevens en de specifieke toepassingen zijn verschillende beveiligingsniveaus passend.

Lokale vs. cloudgebaseerde LLM-oplossingen

Een fundamentele beslissing betreft de keuze tussen cloudgebaseerde en lokale LLM-oplossingen. Beide benaderingen hebben specifieke voor- en nadelen die zorgvuldig moeten worden afgewogen:

De trend gaat naar hybride oplossingen: Terwijl in 2023 nog 82% van de bedrijven uitsluitend cloud-LLMs gebruikte, zet in 2025 al 41% van de middelgrote bedrijven in op hybride modellen, die gevoelige toepassingen lokaal en minder kritische in de cloud draaien.

Voor zeer gevoelige gegevens en gereguleerde branches bieden lokale oplossingen zoals LLaMA 3, Mistral, Bloom of MiniLLM inmiddels voldoende prestaties bij aanvaardbaar resourcegebruik. Deze kunnen op eigen bedrijfshardware of in een private cloud worden gebruikt.

“De beslissing tussen cloud- en on-premise-LLMs moet niet algemeen, maar toepassingsgericht worden genomen. Een hybride strategie maakt het mogelijk om de respectieve sterke punten optimaal te benutten.” — Michael Weber, CTO van een middelgroot softwarebedrijf

Veilige architectuurmodellen voor LLM-toepassingen

Onafhankelijk van de principiële beslissing tussen cloud en on-premise is een veilige architectuur voor LLM-toepassingen essentieel. Een bewezen benadering is het “Defense-in-Depth”-principe met meerdere beveiligingslagen:

1. Inputvalidatie en sanitization:
   • Implementatie van prompt-filters om gevoelige inhoud te herkennen voordat deze naar het LLM wordt verzonden
   • Patroonherkenning voor persoonsgegevens (PII’s) zoals creditcardnummers, burgerservicenummers, enz.
   • Automatische anonimisering van geïdentificeerde gevoelige gegevens
2. Veilige communicatie:
   • End-to-end versleuteling (TLS 1.3) voor alle API-communicatie
   • Veilig API-sleutelbeheer met regelmatige rotatie
   • IP-gebaseerde toegangsbeperkingen voor API-eindpunten
3. Toegangsbeheer:
   • Rolgebaseerde toegangscontrole (RBAC) voor LLM-functies
   • Multi-factor authenticatie voor alle LLM-toegangen
   • Granulaire rechten afhankelijk van gebruikscontext en gevoeligheid
4. Monitoring en auditing:
   • Sluitende logging van alle LLM-verzoeken en -antwoorden
   • Geautomatiseerde anomaliedetectie voor verdachte verzoekpatronen
   • Regelmatige veiligheidsaudits en penetratietests

Een bijzonder effectieve aanpak is de implementatie van een “AI Gateway” als centrale controle-instantie voor alle LLM-interacties. Deze gateway kan:

• Prompt-filtering en -validatie uitvoeren
• AVG-conforme logging verzekeren
• Autorisatiecontroles uitvoeren
• Indien nodig bemiddelen tussen verschillende LLMs

Toonaangevende bedrijven zetten steeds meer in op dergelijke gecentraliseerde gateway-oplossingen, die een consistente veiligheidsstandaard over alle LLM-toepassingen heen garanderen.

Anonimisering en pseudonimisering in de praktijk

Anonimisering en pseudonimisering zijn centrale technieken om AVG-conform gebruik van LLMs mogelijk te maken – vooral wanneer persoonsgegevens moeten worden verwerkt.

Effectieve anonimiseringsmethoden voor LLM-contexten omvatten:

• Patroongebaseerde herkenning en vervanging: Automatische identificatie en maskering van PII’s zoals namen, e-mails, telefoonnummers
• Entity Recognition (NER): AI-ondersteunde herkenning van entiteiten zoals persoonsnamen, organisaties, locaties
• Differentiële privacy: Introductie van gecontroleerde onnauwkeurigheden om re-identificatie te bemoeilijken
• Aggregatie: Samenvatting van individuele gegevens tot groepsstatistieken

Praktijkvoorbeeld: Een verzekeringsmaatschappij in het middensegment gebruikt LLMs voor de analyse van schademeldingen. Vóór de verwerking worden alle persoonlijke gegevens vervangen door een voorgeschakelde anonimiseringsdienst:


Originele prompt: "Analyseer de schademelding van Anna Müller (Contractnr. V123456, Tel. 0170-1234567), waterschade op 15.03.2025"
Geanonimiseerde prompt: "Analyseer de schademelding van [NAAM] (Contractnr. [CONTRACTNUMMER], Tel. [TELEFOON]), waterschade op [DATUM]"


In dit geval blijft de voor de analyse relevante informatie behouden, terwijl de persoonlijke gegevens worden beschermd.

Gegevenstoegang en -transport beveiligen

De veilige overdracht en opslag van gegevens in verband met LLM-gebruik vereist specifieke maatregelen:

• Transportversleuteling: TLS 1.3 voor alle API-communicatie, veilige cipher suites
• Opslagversleuteling: Versleuteling van alle opgeslagen prompts en antwoorden
• Private VPN-tunnels voor communicatie met externe LLM-diensten
• Gegevensresidentie: Verzekeren dat gegevens uitsluitend in conforme rechtssystemen worden verwerkt
• Veilige tussentijdse opslag (caching): Versleutelde en tijdelijk beperkte opslag van resultaten

Een praktische implementatie van deze maatregelen zou er bijvoorbeeld zo uit kunnen zien:

1. Bedrijfsspecifieke API-gateway voor alle LLM-verzoeken
2. VPN-tunnel naar de LLM-provider met vastgestelde IP-bereiken
3. Versleutelde tussentijdse opslag van veelvoorkomende verzoeken om gegevensoverdracht te verminderen
4. Automatische verwijdering van alle verzoeken en antwoorden na een gedefinieerde bewaartermijn

De technische beschermingsmaatregelen moeten steeds gepaard gaan met de selectie van geschikte LLM-oplossingen en -providers – het onderwerp van het volgende gedeelte.

Selectie van AVG-conforme LLM-oplossingen

De keuze van de juiste LLM-provider en de passende modellen is cruciaal voor een AVG-conforme implementatie. De markt heeft zich sinds de begindagen van generatieve AI aanzienlijk ontwikkeld, en er bestaan nu talrijke opties met verschillende gegevensbeschermingskenmerken.

Beoordelingscriteria voor LLM-providers en -tools

Bij de selectie van een LLM-provider moet u de volgende gegevensbeschermingsrelevante criteria systematisch controleren:

1. Gegevensbeschermings- en compliance-kenmerken:
   • Gegevensverwerkingslocatie (EU/EER vs. derde landen)
   • Gebruik van invoergegevens voor modeltraining (opt-out-mogelijkheden)
   • Bewaartermijnen voor prompts en antwoorden
   • AVG-conforme verwerkersovereenkomst
   • Certificeringen en compliance-bewijzen
2. Technische veiligheidsfuncties:
   • Versleutelingsstandaarden (in rusttoestand en bij overdracht)
   • Authenticatie- en toegangscontrolemechanismen
   • API-veiligheidskenmerken
   • Private endpoints en VPC-integratie
3. Transparantie en controle:
   • Omvang en kwaliteit van de documentatie
   • Gedetailleerde gebruikslogboeken en audit-trails
   • Controlemogelijkheden over gegevensgebruik en -opslag
   • Duidelijkheid over onderaannemers en hun rol
4. Contractuele en zakelijke aspecten:
   • SLA’s voor beschikbaarheid en ondersteuning
   • Flexibiliteit bij juridische aanpassingen
   • Duidelijke verantwoordelijkheden bij gegevensbeschermingsincidenten
   • Bedrijfslocatie en toepasselijk recht

Deze criteria moeten worden samengevat in een gestructureerde beoordelingsmatrix om verschillende providers objectief te kunnen vergelijken.

Marktoverzicht: Gegevensbeschermingsconforme alternatieven

De markt voor LLM-oplossingen heeft zich in de afgelopen jaren gediversifieerd, met een groeiend aanbod van op gegevensbescherming geoptimaliseerde opties. Hier een overzicht van de belangrijkste categorieën met voorbeelden (stand 2025):

Een opmerkelijke ontwikkeling: Europese LLM-providers hebben aanzienlijk marktaandeel gewonnen. Bedrijven zoals Aleph Alpha (Duitsland), Mistral AI (Frankrijk) en Silo AI (Finland) bieden inmiddels krachtige alternatieven voor de Amerikaanse giganten, met bijzondere focus op Europese gegevensbeschermingsstandaarden.

“De beslissing voor een LLM-provider is niet meer alleen een technologische kwestie, maar een strategische keuze met aanzienlijke compliance-implicaties.” — Dr. Julia Mayer, digitale strateeg

Verwerkersovereenkomsten en compliance-bewijzen

De juridische bescherming van het LLM-gebruik vereist een zorgvuldige contractuele vormgeving. Centraal hierbij is de verwerkersovereenkomst conform Art. 28 AVG, die de gegevensverwerking door de LLM-provider reguleert.

Kritieke controlepunten voor een AVG-conforme verwerkersovereenkomst met LLM-providers:

• Nauwkeurige definitie van het verwerkingsdoel en de gegevenssoorten
• Duidelijke instructiebinding van de verwerker
• Expliciete regelingen voor het gebruik van prompts voor modeltraining (idealiter opt-out)
• Transparante subverwerkers met informatie- en bezwaarrecht
• Gedetailleerde technische en organisatorische maatregelen (TOM’s)
• Verwijderingsplichten en -termijnen voor verwerkte gegevens
• Ondersteuningsverplichtingen bij rechten van betrokkenen en gegevensbeschermingsincidenten

Let op: Bij veel standaard LLM-diensten voldoen de gebruiksvoorwaarden niet volledig aan de AVG-vereisten. Bijzonder problematisch zijn vaak:

• Ontoereikende opt-out-mogelijkheden voor training met klantgegevens
• Onduidelijke regelingen voor subverwerkers
• Gegevensoverdrachten naar derde landen zonder voldoende garanties
• Ontbrekende ondersteuningstoezegingen bij gegevensbeschermingsincidenten

Naast de verwerkersovereenkomst zou u ook de volgende compliance-bewijzen moeten opvragen:

• ISO 27001/27018-certificeringen
• SOC 2 Type II-rapporten
• Bewijs van implementatie van passende TOM’s
• Documentatie over gegevensstromen en -opslaglocaties

Praktijkvoorbeeld: Implementatie van een veilig RAG-systeem

Een bijzonder relevante toepassing voor middelgrote bedrijven is de implementatie van een RAG-systeem (Retrieval Augmented Generation), dat LLMs verrijkt met bedrijfsinterne gegevens. Dit maakt contextspecifieke antwoorden mogelijk op basis van interne documenten, maar brengt bijzondere gegevensbeschermingsrisico’s met zich mee.

Een AVG-conform RAG-systeem zou er als volgt uit kunnen zien:

1. Documentvoorbereiding:
   • Automatische identificatie en maskering van persoonsgegevens
   • Gestructureerde metadata voor toegangsrechtenbeheer
   • Auditeerbare gegevensvoorbereiding met versiegeschiedenis
2. Veilige vectorisatie en opslag:
   • Versleutelde vector-database met toegangscontroles
   • Rolgebaseerde beperkingen bij retrieval
   • Lokaal uitgevoerde embedding-modellen zonder externe gegevensoverdracht
3. Gecontroleerde LLM-integratie:
   • Strikte prompt-templates met minimale gegevensoverdracht
   • Duidelijke markering van de gegevensbronnen in de output
   • Hybride model: Lokaal LLM voor gevoelige gegevens, cloud-LLM voor algemene inhoud
4. Governance en auditing:
   • Volledige logging van alle toegangen en query’s
   • Regelmatige controle op ongeautoriseerde gegevensblootstelling
   • Periodieke herevaluatie van de opgenomen documenten

De technische implementatie is slechts een deel van het totaalbeeld – even belangrijk zijn de organisatorische maatregelen, die we in het volgende gedeelte bekijken.

Organisatorische maatregelen: Mensen, processen, richtlijnen

Technische beschermingsmaatregelen alleen zijn niet voldoende – ze moeten worden aangevuld met uitgebreide organisatorische maatregelen. Deze richten zich op de menselijke factor, die bij het gebruik van LLMs vaak het grootste risico vormt.

Ontwikkeling van een bedrijfsbrede LLM-gebruiksrichtlijn

Een duidelijke, bindende richtlijn voor LLM-gebruik is de basis van alle organisatorische maatregelen. Deze richtlijn moet de volgende aspecten omvatten:

• Toegestane toepassingen: Duidelijke definitie waarvoor LLMs mogen worden gebruikt
• Verboden invoer: Expliciete regels over gegevens die niet in prompts mogen worden ingevoerd
• Goedgekeurde tools en providers: Whitelist van toegestane LLM-diensten
• Authenticatie en toegangsrechten: Wie mag welke LLM-functies gebruiken?
• Verificatieplichten: Vereisten voor het controleren van LLM-outputs
• Documentatievoorschriften: Hoe moeten LLM-gebruik en -resultaten worden gedocumenteerd?
• Vertrouwelijkheidsclassificatie: Gradatie van gegevens naar beschermingsbehoefte
• Incident-response: Procedure bij gegevensbeschermingsschendingen

Deze richtlijn moet worden beschouwd als een levend document, dat regelmatig wordt bijgewerkt om rekening te houden met nieuwe ontwikkelingen en inzichten.

Praktische tip: Betrek vroegtijdig de ondernemingsraad bij de ontwikkeling van de richtlijn, aangezien LLM-gebruik medezeggenschapsplichtige aspecten kan raken. Een coöperatieve ontwikkeling verhoogt bovendien de acceptatie.

“Een goede LLM-gebruiksrichtlijn schept zekerheid voor beide partijen: Werknemers weten wat is toegestaan, en het bedrijf minimaliseert zijn aansprakelijkheidsrisico’s.” — Lena Schmidt, functionaris voor gegevensbescherming bij een middelgroot bedrijf

Werknemerstraining en awareness-programma’s

Zelfs de beste richtlijn blijft ineffectief zonder adequate training van medewerkers. Een effectief trainingsprogramma voor veilig LLM-gebruik moet de volgende elementen omvatten:

1. Basistraining:
   • Werking van LLMs en hun beperkingen
   • Grondbeginselen van gegevensbescherming
   • Typische risico’s bij LLM-gebruik
2. Praktisch prompt-engineering:
   • Veilige vs. onveilige prompts (met voorbeelden)
   • Technieken om gegevenslekken te voorkomen
   • Anonimiseringsmethoden voor noodzakelijke gegevens
3. Outputvalidatie:
   • Kritische beoordeling van LLM-antwoorden
   • Herkenning van hallucinaties en onjuiste informatie
   • Verificatietechnieken voor belangrijke beslissingen
4. Incidentherkenning en -melding:
   • Tekenen van gegevensbeschermingsschendingen
   • Onmiddellijke maatregelen bij geïdentificeerde problemen
   • Meldingsprocedures en verantwoordelijkheden

Aanvullend op formele trainingen hebben de volgende awareness-maatregelen hun waarde bewezen:

• Regelmatige microlearning-eenheden ter opfrissing
• Praktijkgerichte handouts en checklists op de werkplek
• Geanonimiseerde praktijkvoorbeelden uit het eigen bedrijf
• Peer learning door LLM-experts in de vakafdelingen
• Gamified phishing-achtige tests voor bewustwording

De training moet een continu proces zijn, niet een eenmalige activiteit. Regelmatige opfrissingen en updates over nieuwe risico’s zijn essentieel.

Governance-structuren en verantwoordelijkheden

Een duidelijke governance-structuur voor LLM-toepassingen is essentieel om gegevensbescherming en veiligheid duurzaam te waarborgen. Voor middelgrote bedrijven heeft het volgende model zijn waarde bewezen:

1. AI-stuurgroep (bij kleinere bedrijven ook als deeltaak van het digitaliseringsteam):
   • Strategische richting van LLM-gebruik
   • Goedkeuring van nieuwe toepassingsgevallen
   • Budget- en resourceplanning
   • Rapportage aan het management
2. AI-domeinverantwoordelijken in de vakafdelingen:
   • Behoeftenidentificatie en toepassingsgevalbeoordeling
   • Eerste gegevensbeschermingsrisicobeoordeling
   • Implementatiebegeleiding en effectiviteitscontroles
   • Training en ondersteuning van vakgebruikers
3. Functionaris voor gegevensbescherming:
   • Gegevensbeschermingsrechtelijke beoordeling van LLM-toepassingen
   • Uitvoering van gegevensbeschermingseffectbeoordelingen
   • Advisering over gegevensbeschermingsmaatregelen
   • Toezicht op de naleving van gegevensbeschermingsbepalingen
4. IT-beveiligingsfunctionaris:
   • Beoordeling van de veiligheidsrisico’s van LLM-toepassingen
   • Implementatie van technische beschermingsmaatregelen
   • Veiligheidsmonitoring en incident-response
   • Regelmatige veiligheidscontroles

Bij kleinere bedrijven kunnen rollen worden gecombineerd, maar een duidelijke taakverdeling is belangrijk, evenals het vermijden van belangenconflicten, vooral tussen implementatie en controle.

Daarnaast moet een geformaliseerd proces voor de invoering van nieuwe LLM-toepassingen worden vastgesteld:

1. Initieel toepassingsvoorstel met waardering van het nut
2. Gegevensbeschermings- en veiligheids-quickscan
3. Bij positieve quickscan: Gedetailleerde risicobeoordeling
4. Ontwikkeling en documentatie van vereiste beschermingsmaatregelen
5. Formele goedkeuring door de AI-stuurgroep
6. Implementatie met begeleidende monitoring
7. Regelmatige evaluatie en aanpassing

Monitoring en auditing van LLM-gebruik

Een continue monitoring van het LLM-gebruik is essentieel om risico’s vroegtijdig te herkennen en compliance aan te tonen. Een effectief monitoring-systeem moet de volgende aspecten omvatten:

• Toegangsmonitoring:
  • Wie gebruikt welke LLM-functies?
  • Zijn er ongewone toegangspatronen of -tijden?
  • Worden autorisatiegrenzen nageleefd?
• Prompt-monitoring:
  • Automatische herkenning van potentieel problematische invoer
  • Identificatie van patronen die wijzen op gegevenslekken
  • Compliance-checks voor gereguleerde gebieden
• Output-monitoring:
  • Steekproefsgewijze controle van LLM-antwoorden
  • Herkenning van hallucinaties en onjuiste informatie
  • Identificatie van outputpatronen die wijzen op veiligheidsproblemen
• Gebruiksanalyse:
  • Welke toepassingsgevallen domineren?
  • Zijn er onverwachte gebruiksontwikkelingen?
  • Zijn verdere trainings- of ondersteuningsmaatregelen nodig?

Voor effectieve monitoring hebben de volgende praktijken hun waarde bewezen:

1. Centrale log-aggregatie van alle LLM-gerelateerde activiteiten
2. Geautomatiseerde waarschuwingen bij verdachte patronen
3. Regelmatige compliance-rapporten voor management en functionarissen voor gegevensbescherming
4. Steekproefsgewijze handmatige controles naast geautomatiseerde analyse
5. Feedbackmechanismen voor gebruikers om problematische inhoud te melden

De organisatorische maatregelen vormen samen met de technische beschermingsmaatregelen een coherent veiligheidsconcept. In het volgende gedeelte bekijken we hoe dit concept kan worden verankerd in een uitgebreide compliance-strategie.

LLM-compliance-strategie: Documentatie en verifieerbaarheid

Een doordachte compliance-strategie is cruciaal om de AVG-conformiteit van het LLM-gebruik te kunnen aantonen. Bijzonder belangrijk is de naleving van de verantwoordingsplicht volgens Art. 5 lid 2 AVG, die van het bedrijf vereist dat het de naleving van alle gegevensbeschermingsprincipes kan aantonen.

Uitvoering van een gegevensbeschermingseffectbeoordeling

Voor veel LLM-toepassingen, vooral die met persoonsgegevens of geautomatiseerde beslissingen, is een gegevensbeschermingseffectbeoordeling (DPIA) conform Art. 35 AVG vereist. Deze systematische risicobeoordeling moet de volgende elementen omvatten:

1. Toepassingsbeschrijving:
   • Gedetailleerde beschrijving van het LLM-gebruiksdoel
   • Omvang en aard van de verwerkte gegevens
   • Betrokken systemen en gegevensstromen
   • Gebruikte modellen en providers
2. Noodzakelijkheidstoets:
   • Rechtvaardiging van de gegevensverwerking
   • Evaluatie van alternatieven met minder impact
   • Beoordeling van gegevensminimalisatie
3. Systematische risicobeoordeling:
   • Identificatie van potentiële risico’s voor de rechten en vrijheden van betrokkenen
   • Beoordeling van waarschijnlijkheid en ernstgraad
   • Afweging van bijzondere risico’s van LLMs (bijv. hallucinaties, bias)
4. Beschermingsmaatregelen:
   • Technische maatregelen voor risicominimalisatie
   • Organisatorische voorzorgsmaatregelen
   • Bewijs van effectiviteit
5. Resultaatbeoordeling:
   • Evaluatie van het restrisico na implementatie van de beschermingsmaatregelen
   • Beslissing over toelaatbaarheid
   • Evt. raadpleging van de toezichthoudende autoriteit bij hoog restrisico

Voor middelgrote bedrijven is het gebruik van gestructureerde DPIA-sjablonen, aangepast aan LLM-specifieke risico’s, aan te bevelen. Sommige gegevensbeschermingsautoriteiten hebben inmiddels specifieke richtlijnen voor AI-toepassingen gepubliceerd die als oriëntatie kunnen dienen.

“De DPIA is geen bureaucratisch doel op zich, maar een waardevol instrument voor systematische risicominimalisatie. Vooral bij innovatieve technologieën zoals LLMs helpt het blinde vlekken te identificeren.” — Klaus Hartmann, IT-beveiligingsexpert

Juridisch conforme documentatie van LLM-gebruik

Een uitgebreide documentatie van het LLM-gebruik is essentieel voor zowel interne governance als mogelijke bewijsvoering tegenover toezichthoudende autoriteiten. De volgende documenten moeten worden opgesteld en actueel gehouden:

• Register van verwerkingsactiviteiten (Art. 30 AVG):
  • Opname van alle LLM-verwerkingen met persoonsgegevens
  • Gedetailleerde doelbeschrijving en categorisering van de gegevens
  • Informatie over externe dienstverleners en doorgifte naar derde landen
• Technische systeemdocumentatie:
  • Architectuurdiagrammen van de LLM-integratie
  • Gegevensstroommodellen en interfacebeschrijvingen
  • Veiligheidsconcepten en geïmplementeerde beschermingsmaatregelen
• Contracten en overeenkomsten:
  • Verwerkersovereenkomsten met LLM-providers
  • Standaardgegevensbeschermingsclausules voor doorgifte naar derde landen
  • Service Level Agreements en ondersteuningsovereenkomsten
• Richtlijnen en procesdocumentaties:
  • LLM-gebruiksrichtlijn
  • Trainingsmateriaal en bewijs van uitgevoerde trainingen
  • Procesbeschrijvingen (bijv. voor incident-response)
• Compliance-bewijzen:
  • Resultaten van gegevensbeschermingseffectbeoordelingen
  • Logboeken van veiligheidsaudits en tests
  • Gedocumenteerde controles en hun resultaten

Een gestructureerd documentbeheersysteem met duidelijke verantwoordelijkheden voor updates zorgt ervoor dat de documentatie altijd up-to-date is.

Incident-responseplannen voor gegevensbeschermingsincidenten

Ondanks alle voorzorgsmaatregelen kunnen zich gegevensbeschermingsincidenten in verband met LLMs voordoen. Een doordacht incident-responseplan is cruciaal om de schade te beperken en aan wettelijke vereisten te voldoen.

Een LLM-specifiek incident-responseplan moet de volgende elementen omvatten:

1. Detectie en initiële beoordeling:
   • Criteria voor identificatie van potentiële incidenten
   • Meldroutes voor medewerkers
   • Initiële beoordeling van ernst en omvang
2. Inperking en schadebeperking:
   • Onmiddellijke maatregelen om gegevensblootstelling te beperken
   • Tijdelijke beperking of afsluiting van getroffen systemen
   • Specifieke maatregelen voor verschillende LLM-incidenttypes
3. Onderzoek en documentatie:
   • Logging van alle relevante informatie
   • Bewijsveiligstelling (logs, prompts, outputs)
   • Oorzakenanalyse en schadevaststelling
4. Meldplichten:
   • Beoordeling van de meldplicht volgens Art. 33 AVG
   • Voorbereiding van de melding aan de toezichthoudende autoriteit (binnen 72 uur)
   • Evaluatie van de meldplicht jegens betrokkenen (Art. 34 AVG)
5. Herstel en nazorg:
   • Herstel van veilige bedrijfsvoering
   • Implementatie van verbeteringsmaatregelen
   • Documentatie van geleerde lessen
   • Aanpassing van richtlijnen en trainingsinhoud

LLM-specifieke incidenten kunnen bijvoorbeeld zijn:

• Onbedoelde verspreiding van grote hoeveelheden persoonsgegevens via een prompt
• Succesvolle prompt-injection-aanvallen die veiligheidscontroles omzeilen
• Creatie en verspreiding van onjuiste maar overtuigend ogende informatie over personen
• Ongeoorloofde geautomatiseerde beslissingen op basis van LLM-outputs

Praktische tip: Regelmatige simulatie-oefeningen (“tabletop exercises”) kunnen de effectiviteit van het incident-responseplan testen en de reactievaardigheid van het team verbeteren.

Continue verbetering van het beschermingsconcept

Gegevensbescherming en veiligheid bij LLM-gebruik zijn geen eenmalige projecten maar continue processen. Een systematische aanpak voor constante verbetering moet worden gevestigd:

1. Regelmatige risicobeoordeling:
   • Halfjaarlijkse herbeoordeling van de risicosituatie
   • Overweging van nieuwe dreigingsscenario’s
   • Aanpassing aan technologische ontwikkelingen
2. KPI-gebaseerde monitoring:
   • Definitie en tracking van veiligheids-KPI’s
   • Meting van de effectiviteit van beschermingsmaatregelen
   • Identificatie van verbeterpotentieel
3. Feedbackmechanismen:
   • Regelmatige gebruikersenquêtes
   • Laagdrempelige meldingsmogelijkheden voor problemen
   • Analyse van incidentpatronen
4. Systematische aanpassing:
   • Geprioriteerde actieplannen
   • Duidelijke verantwoordelijkheden voor verbeteringen
   • Regelmatige controle op implementatie

Een bewezen instrument is de oprichting van een “Security Champions”-netwerk, waarbij speciaal getrainde medewerkers in de vakafdelingen fungeren als eerste aanspreekpunten en verbetervoorstellen verzamelen.

Met een systematische compliance-strategie creëert u de basis voor een juridisch conform en veilig LLM-gebruik. In het laatste gedeelte werpen we een blik op toekomstige ontwikkelingen en vereisten.

Praktijkgericht toekomstperspectief: LLM-beveiliging vanaf 2025

Het landschap van LLM-technologieën en -regulering ontwikkelt zich razendsnel. Om op lange termijn AVG-conform en veilig te blijven, moeten middelgrote bedrijven nu al anticiperen op komende ontwikkelingen en hun strategieën dienovereenkomstig aanpassen.

Komende regulatorische wijzigingen

De regulering van AI en met name LLMs zal in de komende jaren aanzienlijk duidelijker worden, met verstrekkende gevolgen voor de bedrijfspraktijk:

• EU AI Act: De volledige implementatie van de EU AI Act zal gefaseerd plaatsvinden, met de volgende gevolgen voor LLM-gebruikers:
  • Risicoindeling van verschillende LLM-toepassingen
  • Transparantie- en documentatievereisten
  • Verplichtingen om discriminatie en bias te voorkomen
  • Menselijk toezicht op AI-systemen
• Uitgebreide AVG-interpretaties: De gegevensbeschermingstoezichthouders zullen hun richtlijnen voor AVG-conform AI-gebruik verder concretiseren:
  • Specifieke vereisten voor LLM-providers
  • Nauwkeurigere voorschriften voor verwerkersovereenkomsten
  • Gedetailleerde regels voor doorgifte naar derde landen in AI-context
• Branchespecifieke regulering: Verdere sectorvoorschriften zullen ontstaan:
  • Financiële sector: Uitgebreide MiFID/MaRisk-vereisten voor AI
  • Gezondheidszorg: Specifieke regelgeving voor medische AI-toepassingen
  • Kritieke infrastructuur: Strengere veiligheidsvereisten voor AI-systemen

Bedrijven moeten regulatorische ontwikkelingen proactief volgen en hun compliance-strategieën continu aanpassen. Een vroege afstemming op komende standaarden kan latere kostbare aanpassingen voorkomen.

“De AI-regulering ontwikkelt zich van generieke principes naar steeds specifiekere vereisten. Bedrijven die nu solide governance-structuren opbouwen, zullen de regulatorische veranderingen beter kunnen beheren.” — Prof. Dr. Marie Weber, expert in digitaliseringsrecht

Technologische ontwikkelingen voor meer gegevensbescherming

Parallel aan de regulering ontwikkelen zich technologische oplossingen die gegevensbescherming en veiligheid bij LLM-gebruik verbeteren:

• Privacy-Preserving Machine Learning:
  • Federatief leren, waarbij modellen worden getraind zonder dat ruwe gegevens worden gedeeld
  • Homomorfische versleuteling voor berekeningen op versleutelde gegevens
  • Differentiële privacy met mathematische garanties voor gegevensbescherming
• Lokale AI-infrastructuren:
  • Energie-efficiëntere modellen voor on-device verwerking
  • Gecomprimeerde LLMs met verbeterde prestaties op standaardhardware
  • Hybride architecturen met lokale voorverwerking van gevoelige gegevens
• Uitgebreide veiligheidsfuncties:
  • Verbeterde prompt-injectie-afweer door contextgebaseerde analyse
  • Geautomatiseerde PII-herkenning en -maskering in realtime
  • Geïntegreerde hallucinatiedetectie met bronverificatie
• Betrouwbare AI:
  • Verbeterde verklaarbaarheid van LLM-beslissingen
  • Bias-detectie en -reductietools
  • Gecertificeerde LLMs met bewezen veiligheidseigenschappen

Voor middelgrote bedrijven bieden deze ontwikkelingen op lange termijn de kans om krachtige LLMs met lager gegevensbeschermingsrisico in te zetten. Een technologische roadmap moet deze ontwikkelingen in aanmerking nemen en regelmatig worden bijgewerkt.

10-puntenplan voor toekomstbestendige LLM-integratie

Op basis van de huidige trends en voorzienbare ontwikkelingen bevelen wij het volgende 10-puntenplan aan voor een toekomstbestendige LLM-integratie in het middenbedrijf:

1. LLM-governance opzetten:
   • Interdisciplinair stuurteam instellen
   • Verantwoordelijkheden duidelijk definiëren
   • Regelmatige review-processen implementeren
2. Toepassingen risicogericht prioriteren:
   • Beginnen met minder risicovolle toepassingen
   • Stapsgewijze uitbreiding na succesvolle beproeving
   • Duidelijke criteria voor risicobeoordeling vastleggen
3. Hybride LLM-strategie ontwikkelen:
   • Lokale modellen voor gevoelige gegevens
   • Clouddiensten voor algemene toepassingen
   • Technologische ontwikkeling continu monitoren
4. Privacy by Design implementeren:
   • Gegevensbescherming vanaf het begin in alle LLM-projecten integreren
   • Standaard anonimisering en minimalisatie
   • Regelmatige controle door privacy-experts
5. Uitgebreid trainingsprogramma opbouwen:
   • Rolspecifieke trainingsmodules ontwikkelen
   • Regelmatige opfrissingen garanderen
   • Praktische oefeningen en realistische scenario’s inbouwen
6. Centrale LLM-gateway opzetten:
   • Uniforme controle van alle LLM-toegangen
   • Gestandaardiseerde veiligheids- en gegevensbeschermingscontroles
   • Centrale logging en auditing
7. Compliance-monitoring automatiseren:
   • AI-ondersteunde monitoring van compliance-overtredingen
   • Automatische waarschuwingen bij verdachte patronen
   • Regelmatige compliance-rapporten genereren
8. Brancheoverschrijdende uitwisseling onderhouden:
   • Deelname aan ervaringsuitwisselingsnetwerken
   • Samenwerking met brancheverenigingen en standaardisatieorganen
   • Gemeenschappelijke best practices ontwikkelen
9. Regulatorische ontwikkelingen proactief volgen:
   • Vroege aanpassing aan komende vereisten
   • Deelname aan consultatieprocessen
   • Regelmatige juridische updates
10. Ethisch LLM-gebruik bevorderen:
    • Ethische richtlijnen voor AI-toepassingen ontwikkelen
    • Regelmatige ethische beoordelingen uitvoeren
    • Transparante communicatie over AI-gebruik

Dit plan biedt een gestructureerde aanpak om het LLM-gebruik in het middenbedrijf op lange termijn veilig, juridisch conform en effectief vorm te geven. De implementatie moet worden beschouwd als een continu proces, niet als een eenmalig project.

Met deze toekomstgerichte maatregelen kunnen middelgrote bedrijven de voordelen van LLMs benutten zonder onevenredige risico’s te nemen – en zich tegelijkertijd voorbereiden op toekomstige vereisten.

Veelgestelde vragen over gegevensbescherming bij LLMs

Over de auteur

Dit artikel is geschreven door experts op het gebied van gegevensbescherming en AI-beveiliging bij Brixon AI. Ons specialistenteam combineert jarenlange ervaring in de implementatie van AVG-conforme AI-oplossingen voor middelgrote bedrijven met gedegen technische en juridische kennis.

Brixon AI ondersteunt middelgrote B2B-bedrijven bij het versnellen, vereenvoudigen en toekomstbestendig maken van hun kantoor- en kenniswerk met behulp van kunstmatige intelligentie – altijd met bijzondere aandacht voor gegevensbescherming, informatiebeveiliging en compliance.

Meer informatie over onze diensten en expertise vindt u op brixon.ai.

Bronnen en verder lezen

• Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik (BSI): Leidraad voor veilig AI-gebruik (2024)
• Bitkom e.V.: Studie over AI-gebruik in het Duitse middenbedrijf (2024)
• Datenschutzkonferenz (DSK): Oriëntatiehulp voor het gebruik van AI-systemen (2023/2024)
• Gartner Research: Market Guide for Generative AI Security (2024)
• OWASP Foundation: OWASP Top 10 for Large Language Model Applications (2024)
• European Union Agency for Cybersecurity (ENISA): Securing Large Language Models (2024)
• Der Bundesbeauftragte für den Datenschutz und die Informationsfreiheit (BfDI): Gegevensbeschermingsrechtelijke beoordeling van AI-systemen (2024)