Hoe Kiteworks MCP veilige AI-integratie mogelijk maakt zonder vertrouwelijke gegevens bloot te stellen
Naarmate de adoptie van AI versnelt binnen gereguleerde sectoren, staan grote organisaties voor een cruciale beveiligingsuitdaging: medewerkers in staat stellen Large Language Models te benutten zonder vertrouwelijke informatie bloot te stellen aan onbevoegde toegangscontroles, datalekken of nalevingsschendingen.
De Kiteworks Secure Model Context Protocol (MCP) Server biedt een governance-gestuurde brug waarmee AI-assistenten kunnen interacteren met gevoelige bestanden, terwijl volledige AI data governance wordt gehandhaafd en bestaande toegangscontroles worden afgedwongen.
Samenvatting voor het management
Belangrijkste idee: Kiteworks Secure MCP Server stelt organisaties in staat om AI-assistenten veilig te integreren met private content netwerken via governance-gestuurde data-toegang die bestaande RBAC- en ABAC-beleidsregels respecteert.
Waarom dit belangrijk is: Deze oplossing stelt ondernemingen in gereguleerde sectoren in staat om AI-productiviteitswinst te benutten zonder concessies te doen aan AI-gegevensbescherming, compliance-status of zero-trust architectuurvereisten.
Je vertrouwt erop dat je organisatie veilig is. Maar kun je het bewijzen?
5 Belangrijkste Inzichten
1. AI-integratie zonder data-exposure: De Kiteworks Secure MCP Server fungeert als een veilige tussenlaag tussen AI-applicaties en bedrijfscontent, waardoor gevoelige data nooit het Private Data Network verlaat en AI-gestuurde bestandsbewerkingen en analyses mogelijk blijven.
2. Governance via bestaande controles: Elke AI-risico-operatie respecteert de vastgestelde rolgebaseerde toegangscontrole (RBAC) en op attributen gebaseerde toegangscontrole (ABAC) van jouw organisatie, waardoor naleving van regelgeving zoals GDPR, HIPAA en FedRAMP wordt gewaarborgd.
3. Compatibiliteit met Zero-Trust Architectuur: De MCP-implementatie dwingt end-to-end encryptie en hardened virtual appliance-operaties af binnen het bestaande zero-trust framework, zodat vertrouwelijke data binnen de gecontroleerde omgeving blijft.
4. Uitgebreide audittrail: Ingebouwde audit logs worden direct gevoed naar SIEM-systemen en creëren gedetailleerde registraties van elke AI-geïnitieerde data-toegang en bewerking voor compliance-verificatie en beveiligingsmonitoring.
5. AI-innovatie zonder compromissen: Organisaties hoeven niet langer te kiezen tussen AI-productiviteit en databeveiliging—Kiteworks MCP maakt volledige LLM-functionaliteit mogelijk met behoud van governance en controle op ondernemingsniveau.
De AI-beveiligingsuitdaging in bedrijfsomgevingen begrijpen
Technologieleiders binnen ondernemingen staan voor een steeds complexer dilemma. Enerzijds beloven AI-assistenten en Large Language Models baanbrekende productiviteitsverbeteringen voor kenniswerkers. Anderzijds beperken strikte AI data governance-vereisten, compliance-eisen en zero-trust beveiligingskaders hoe en waar gevoelige informatie verwerkt mag worden.
Waarom traditionele AI-integratie beveiligingslekken creëert
Standaardimplementaties van AI-assistenten creëren diverse kritieke kwetsbaarheden voor organisaties die gevoelige data verwerken:
- Risico op data-exfiltratie: Wanneer medewerkers vertrouwelijke documenten uploaden naar publieke AI-platforms, verlaat die informatie de beveiligingsperimeter van de organisatie en komt terecht in systemen van derden met onduidelijke gegevensverwerkingspraktijken
- Omzeilen van toegangscontrole: Publieke AI-tools kunnen geen bedrijfs-RBAC- of ABAC-beleidsregels afdwingen, waardoor gebruikers mogelijk onbedoeld informatie blootstellen waartoe ze geen toegang zouden moeten hebben of die ze niet mogen delen
- Nalevingsschendingen: Het uploaden van gereguleerde data—zoals beschermde gezondheidsinformatie (PHI), persoonlijk identificeerbare informatie (PII) of gecontroleerde niet-geclassificeerde informatie (CUI)—naar externe AI-diensten kan in strijd zijn met HIPAA, GDPR, CMMC of andere wettelijke vereisten
- Audit-gap: Organisaties verliezen het zicht op hoe gevoelige data wordt gebruikt wanneer medewerkers interacteren met externe AI-platforms, wat blinde vlekken creëert in compliance-monitoring
Belangrijke inzichten:
- Gereguleerde sectoren zoals de financiële sector, zorg, juridische dienstverlening en overheid hebben de strengste AI-integratie-uitdagingen
- De productiviteitsvoordelen van AI-assistenten zijn zo groot dat medewerkers workarounds zullen zoeken als er geen veilige opties zijn
- Shadow AI-gebruik creëert onbekende AI-risico-exposure die beveiligingsteams niet kunnen monitoren of beheersen
De inzet voor gereguleerde sectoren
Financiële instellingen die klantgegevens verwerken, zorgorganisaties die patiëntendossiers beheren, advocatenkantoren die het beroepsgeheim beschermen en overheidsinstanties die geclassificeerde informatie beveiligen, delen allemaal dezelfde vereiste: volledige controle behouden over gevoelige informatie en tegelijkertijd moderne productiviteitstools mogelijk maken.
Voor deze organisaties kan één enkel datalek of een compliance-schending leiden tot aanzienlijke financiële boetes, sancties, reputatieschade en verlies van klantvertrouwen. Volgens schattingen uit de sector bedragen de gemiddelde kosten van een datalek in de zorgsector meerdere miljoenen dollars, terwijl GDPR-boetes kunnen oplopen tot 4% van de wereldwijde jaaromzet.
Belangrijke inzichten:
- Privacy-first ondernemingen vereisen zero-trust architecturen waarbij AI-operaties bestaande beveiligingsgrenzen moeten respecteren
- Datasoevereiniteit vereist vaak dat gevoelige informatie nooit specifieke geografische regio’s of gecertificeerde infrastructuren verlaat
- Compliance-kaders zoals CMMC, FedRAMP en ISO 27001 vereisen gedocumenteerde controles over hoe AI-systemen toegang krijgen tot organisatiedata
Wat is het Model Context Protocol (MCP)?
Het Model Context Protocol is een open standaard die definieert hoe AI-applicaties en assistenten veilig kunnen interacteren met externe databronnen en tools. MCP creëert een gestructureerd communicatieframework tussen LLM’s en bedrijfssystemen, waardoor AI-assistenten handelingen kunnen uitvoeren zoals het ophalen van bestanden, mapbeheer en informatie-toegang via gestandaardiseerde interfaces.
Hoe MCP gecontroleerde AI-naar-data verbindingen creëert
In plaats van dat gebruikers handmatig bestanden uploaden naar AI-platforms, stelt MCP AI-assistenten in staat om via een governance-gestuurde tussenlaag toegang te vragen tot specifieke bronnen. Deze architectuur scheidt de AI-applicatielaag van de datalaag, waarbij een MCP-server authenticatie, autorisatie en toegangscontrole beheert.
Het protocol definieert specifieke mogelijkheden die AI-assistenten kunnen aanvragen, zoals het lezen van bestandsinhoud, zoeken binnen mappen of toegang tot gebruikersinformatie. De MCP-server beoordeelt elk verzoek aan de hand van organisatorische beleidsregels voordat toegang wordt verleend, en creëert zo een toestemmingsgebaseerd systeem vergelijkbaar met hoe API’s werken in moderne softwarearchitectuur.
Belangrijke inzichten:
- MCP standaardiseert hoe AI-assistenten data-toegangsverzoeken communiceren, waardoor implementaties consistent en auditbaar zijn
- De protocolarchitectuur stelt organisaties in staat AI-mogelijkheden te bieden zonder datacontrole op te geven
- MCP-servers fungeren als beleidshandhavingspunten waar governance-regels op elke AI-operatie worden toegepast
Kiteworks Secure MCP Server: Enterprise AI Governance Architectuur
De Kiteworks Secure MCP Server implementeert het Model Context Protocol specifiek voor bedrijfsomgevingen die strikte AI data governance en compliance vereisen. Deze oplossing vormt de integratielaag tussen AI-assistenten, MCP-clients en het Private Data Network van jouw organisatie.
Hoe de governance-gestuurde brug werkt
Wanneer een medewerker via een AI-assistent toegang wil tot een bestand in Kiteworks, verloopt de interactie via meerdere beveiligings- en governance-controlepunten:
- De AI-assistent stuurt een verzoek via de MCP-client naar de Kiteworks Secure MCP Server
- De MCP-server authenticeert de identiteit van de gebruiker en valideert diens rechten aan de hand van bestaande RBAC- en ABAC-beleidsregels
- Indien geautoriseerd haalt de server het gevraagde bestand op uit het Kiteworks Private Data Network
- De bestandsinhoud wordt via een versleuteld kanaal aan de AI-assistent geleverd
- Alle toegangsverzoeken, succesvol of geweigerd, worden vastgelegd in de audit logs van Kiteworks
- De data verlaat nooit de hardened virtual appliance-omgeving en schendt geen end-to-end encryptie
Deze architectuur zorgt ervoor dat AI-assistenten binnen hetzelfde governance-framework opereren als menselijke gebruikers, zonder speciale privileges of uitzonderingen op het beleid.
Belangrijke inzichten:
- De MCP-server dwingt dezelfde toegangscontroles af voor AI-operaties als voor menselijke gebruikers
- Datasoevereiniteit blijft behouden omdat contentopvraging plaatsvindt binnen het bestaande Private Data Network
- De oplossing integreert met de huidige infrastructuur zonder aparte AI-specifieke systemen te vereisen
Kernbeveiligingsfuncties voor veilige AI-integratie
De Kiteworks-implementatie bevat diverse beveiligingsfuncties op ondernemingsniveau, speciaal ontworpen voor gereguleerde omgevingen:
- End-to-End Encryptie: Alle data blijft versleuteld tijdens transport en in rust, waarbij decryptie uitsluitend plaatsvindt binnen de hardened virtual appliance die het Private Data Network host
- Hardened Virtual Appliance: De MCP-server draait in de beveiligde omgeving van Kiteworks, die regelmatig wordt getest op penetratie en kwetsbaarheden
- Zero-Trust Handhaving: Elke AI-operatie vereist expliciete autorisatie op basis van identiteitsverificatie en actuele toegangsrechten, zonder blijvende privileges
- Uitgebreide audit logging: Gedetailleerde registraties van elke bestands-, map- en databeweging die door AI-assistenten wordt geïnitieerd, worden gevoed naar bestaande SIEM-systemen
- Integratie met Data Policy Engine: De MCP-server dwingt beleidsregels af die zijn gedefinieerd in de Kiteworks Data Policy Engine, voor consistentie in alle data-toegangsmanieren
Belangrijke inzichten:
- Beveiligingscontroles gelden uniform, ongeacht of toegang wordt geïnitieerd door een menselijke gebruiker of een AI-assistent
- Audit logs leveren het bewijs dat nodig is voor compliance-verificatie en onderzoek naar beveiligingsincidenten
- Integratie met bestaande beveiligingsinfrastructuur betekent geen nieuwe monitoringgaten of blinde vlekken
Belangrijkste use cases: AI-gestuurde productiviteit zonder data-exposure
De Kiteworks Secure MCP Server maakt diverse waardevolle AI-toepassingen mogelijk, met behoud van volledige AI data governance.
Intelligente documentanalyse en samenvatting
Medewerkers kunnen AI-assistenten vragen om lange contracten te analyseren, financiële rapporten samen te vatten of kerninformatie uit technische documenten te halen—zonder bestanden te uploaden naar externe platforms. De AI-assistent vraagt via MCP toegang, ontvangt geautoriseerde content en voert analyses uit terwijl de brondocumenten veilig binnen het Private Data Network blijven.
Deze functionaliteit is met name waardevol voor juridische teams die discovery-documenten beoordelen, financiële analisten die kwartaalrapporten analyseren of compliance officers die beleidsdocumenten toetsen. De AI levert productiviteitswinst zonder datarisico’s te creëren.
Veilige bestandsbewerkingen en mapbeheer
AI-assistenten kunnen gebruikers helpen bij het organiseren van bestanden, het aanmaken van mappenstructuren, het verplaatsen van documenten tussen projecten en het beheren van informatiestructuren via natuurlijke taalopdrachten. Deze handelingen worden uitgevoerd via de MCP-server, die controleert of gebruikers de juiste rechten hebben en alle wijzigingen vastlegt in audit logs.
Kenniswerkers winnen efficiëntie bij documentbeheer, terwijl beheerders volledige zichtbaarheid en controle behouden over de data-organisatie binnen het Private Data Network.
Kruisverwijzing en onderzoeksfunctionaliteit
Onderzoeksteams en analisten kunnen AI-assistenten opdracht geven om in meerdere documenten te zoeken, relevante informatie te identificeren en bevindingen uit diverse bronnen binnen de Kiteworks-omgeving te bundelen. De MCP-server zorgt ervoor dat zoekopdrachten toegangscontroles respecteren, zodat gebruikers alleen resultaten ontvangen uit bestanden waarvoor ze geautoriseerd zijn.
Deze use case levert aanzienlijke productiviteitsverbeteringen op voor organisaties die interne onderzoeken, concurrentieanalyses of onderzoeksprojecten uitvoeren met gevoelige informatie die niet naar publieke AI-platforms mag worden geüpload.
Belangrijke inzichten:
- AI-functionaliteit verhoogt de productiviteit van veelvoorkomende bedrijfsprocessen zonder dat gebruikers beveiligingscontroles hoeven te omzeilen
- Toegangsrechten zorgen ervoor dat informatiecompartimentering behouden blijft, zelfs als AI-assistenten meerdere documenten verwerken
- Natuurlijke taalinterfaces maken veilige AI-interacties toegankelijk voor niet-technische gebruikers
Compliance- en regelgevingsvoordelen
Organisaties die onderworpen zijn aan strikte AI-gegevensbeschermingsregels profiteren specifiek van de Kiteworks MCP-architectuur.
GDPR-, HIPAA- en FedRAMP-afstemming
De Kiteworks Secure MCP Server ondersteunt compliance met belangrijke regelgevingskaders omdat data binnen de gecontroleerde omgeving blijft:
- GDPR-naleving: Datasoevereiniteit wordt gegarandeerd omdat persoonlijke informatie nooit jouw aangewezen geografische regio of gecertificeerde infrastructuur verlaat. De audittrail biedt bewijs van rechtmatige verwerking en toegangscontrole.
- HIPAA-afstemming: Beschermde gezondheidsinformatie blijft binnen het HIPAA-conforme Private Data Network, waarbij de MCP-server het minimumtoegangsprincipe afdwingt en vereiste audit logs aanmaakt voor AI-geïnitieerde handelingen.
- FedRAMP-autorisatie: Organisaties die onder FedRAMP-vereisten opereren, kunnen AI-functionaliteit benutten zonder data buiten FedRAMP-geautoriseerde systemen te verplaatsen, omdat de MCP-server binnen de bestaande gecertificeerde grens werkt.
CMMC- en overheidscontractorvereisten
Defensie-aannemers en overheidsinstanties die Cybersecurity Maturity Model Certification (CMMC) nastreven, hebben specifieke vereisten voor het beschermen van gecontroleerde niet-geclassificeerde informatie. De Kiteworks MCP-architectuur ondersteunt deze vereisten door:
- CUI binnen de gecertificeerde beveiligingsgrens te houden
- Toegangscontrolevereisten uit NIST SP 800-171 af te dwingen
- Audit- en verantwoordingsmogelijkheden te bieden voor alle systeemtoegang
- Incident response te ondersteunen via uitgebreide activiteitslogging
Belangrijke inzichten:
- De MCP-architectuur maakt compliance mogelijk doordat bestaande beveiligingsgrenzen behouden blijven in plaats van nieuwe datapaden te creëren
- Auditmogelijkheden leveren de documentatie die toezichthouders eisen voor AI-systeemgovernance
- Organisaties kunnen aantonen dat AI-operaties dezelfde controles respecteren als die voor menselijke gebruikers gelden
Implementatie-overwegingen voor enterprise AI governance
Het inzetten van de Kiteworks Secure MCP Server vereist planning om te zorgen dat de oplossing effectief integreert met bestaande beveiligingsinfrastructuur en aan organisatorische vereisten voldoet.
Technische integratievereisten
Organisaties die MCP-gebaseerde AI-integratie implementeren, dienen diverse technische factoren te beoordelen:
- Identity & Access Management: De MCP-server integreert met bestaande IAM-systemen en gebruikt huidige gebruikersdirectories en authenticatiemechanismen
- SIEM-integratie: Audit logs van AI-operaties moeten naar het security information and event management-platform stromen voor gecentraliseerde monitoring
- Netwerkarchitectuur: Plan hoe de MCP-server past binnen je netwerksegmentatie en zero-trust architectuur
- Beleidsdefinitie: Evalueer en verfijn eventueel RBAC- en ABAC-beleidsregels om te waarborgen dat deze AI-geïnitieerde toegang correct adresseren
Verandermanagement en gebruikersadoptie
Succesvolle implementatie gaat verder dan technische inzet en omvat ook organisatorische gereedheid:
- Gebruikerstraining: Informeer medewerkers over veilige AI-functionaliteit en geschikte use cases om shadow AI-gebruik te verminderen
- Beleidscommunicatie: Documenteer duidelijk welke AI-operaties zijn toegestaan en hoe de MCP-architectuur gevoelige data beschermt
- Stakeholderafstemming: Zorg dat juridische, compliance-, beveiligings- en business-teams de AI-integratiebenadering begrijpen en ondersteunen
Belangrijke inzichten:
- Technische integratie benut bestaande infrastructuur zonder parallelle systemen te vereisen
- Gebruikersadoptie verbetert wanneer medewerkers zowel de functionaliteit als de beveiligingsmaatregelen begrijpen
- Cross-functionele afstemming zorgt ervoor dat de oplossing volledig aan de bedrijfsvereisten voldoet
Hoe Kiteworks veilige AI-integratie mogelijk maakt
Het Kiteworks-platform vormt de basis voor veilige enterprise AI-adoptie dankzij de Private Data Network-architectuur en governance-mogelijkheden.
Kiteworks Private Data Network
De gevoelige content van jouw organisatie bevindt zich binnen het Kiteworks Private Data Network—een hardened virtual appliance die beveiligde bestandsoverdracht, beheerde bestandsoverdracht, e-mail, dataformulieren en andere communicatiekanalen samenbrengt onder één governance-laag. Deze architectuur creëert een duidelijke beveiligingsperimeter waar toegangscontroles, encryptie en audit logs consequent gelden voor alle data-interacties.
Het Private Data Network waarborgt datasoevereiniteit door gevoelige informatie binnen de gecontroleerde infrastructuur te houden, zowel on-premises als in dedicated cloudomgevingen. Geografische en regelgevende vereisten worden nageleefd omdat data nooit via multi-tenant omgevingen of ongeautoriseerde regio’s wordt getransporteerd.
Unified governance via de Data Policy Engine
De Kiteworks Data Policy Engine stelt beheerders in staat om uitgebreide beleidsregels te definiëren die data-toegang, -beweging en -operaties binnen het Private Data Network reguleren. Deze beleidsregels gelden voor menselijke gebruikers én, via de MCP-server, voor AI-geïnitieerde handelingen.
RBAC- en ABAC-beleidsregels zorgen ervoor dat toegangsrechten de organisatiestructuur en dataclassificatie weerspiegelen. Of een medewerker nu direct toegang vraagt tot een bestand of een AI-assistent dit namens hem doet, dezelfde autorisatielogica wordt toegepast.
Uitgebreide audit- en compliance-rapportage
Elke interactie met content in de Kiteworks-omgeving genereert gedetailleerde audit logs, waardoor een volledige chain of custody ontstaat voor gevoelige informatie. Wanneer AI-assistenten via MCP bestanden openen, verschijnen deze handelingen in de audit logs met dezelfde details als acties die door mensen zijn geïnitieerd.
Compliance-teams kunnen rapportages genereren die aantonen dat AI-operaties de AI data governance-beleidsregels respecteren, wat bewijs levert voor regelgevende audits en interne controles. Deze zichtbaarheid adresseert een belangrijk tekort in traditionele AI-adoptie, waar organisaties vaak geen inzicht hebben in hoe medewerkers externe AI-platforms gebruiken met bedrijfsdata.
FedRAMP-autorisatie en compliance-certificeringen
Kiteworks beschikt over FedRAMP-autorisatie, waarmee wordt aangetoond dat het platform aan strenge federale beveiligingsvereisten voldoet. Organisaties die onder overheidsregulering vallen, kunnen deze autorisatie benutten om hun eigen compliance-processen te versnellen bij het implementeren van AI-functionaliteit.
Belangrijke inzichten:
- De Private Data Network-architectuur vormt de beveiligingsbasis die governance-gestuurde AI-integratie mogelijk maakt
- Unified governance elimineert de noodzaak voor aparte AI-specifieke beveiligingscontroles
- Bestaande compliance-certificeringen verkorten de implementatietijd en beperken het regelgevingsrisico
Bereik AI data governance met Kiteworks
De Kiteworks Secure MCP Server lost het centrale dilemma van enterprise AI-adoptie op: hoe de productiviteitsvoordelen van Large Language Models te benutten zonder vertrouwelijke informatie bloot te stellen aan onbevoegde toegang, datalekken of compliance-schendingen. Door een governance-gestuurde brug te implementeren tussen AI-assistenten en het Private Data Network, stelt Kiteworks organisaties in staat AI-functionaliteit te bieden met behoud van volledige datasoevereiniteit en handhaving van bestaande beveiligingsbeleid.
Deze architectuur levert diverse cruciale voordelen: AI-operaties respecteren de vastgestelde RBAC- en ABAC-controles, gevoelige data verlaat nooit de beveiligingsperimeter, uitgebreide audit logs voldoen aan de vereisten voor regelgeving en zero-trust principes blijven intact. Organisaties in gereguleerde sectoren zoals de financiële sector, zorg, juridische dienstverlening en overheid kunnen hun medewerkers nu AI-gestuurde productiviteitstools bieden zonder onaanvaardbare beveiligings- of compliance-risico’s te creëren.
De keuze tussen AI-innovatie en databeveiliging is een schijnbare tegenstelling. De Kiteworks Secure MCP Server bewijst dat organisaties beide kunnen realiseren—transformatieve AI-mogelijkheden mogelijk maken én de strenge AI data governance-standaarden handhaven die in de huidige gereguleerde omgeving vereist zijn.
Wil je meer weten over Kiteworks Secure MCP voor AI data governance en bredere gegevensprivacy, plan dan vandaag nog een persoonlijke demo.
Veelgestelde vragen
De Kiteworks Secure MCP Server houdt alle gevoelige data binnen het Private Data Network en levert content aan AI-assistenten uitsluitend via versleutelde, governance-gestuurde verzoeken. Data verlaat nooit de gecontroleerde omgeving en wordt niet geüpload naar externe AI-platforms. Deze architectuur zorgt ervoor dat bedrijfsgevoelige informatie niet kan worden opgenomen in AI-modeltrainingsdatasets, omdat de AI-applicatie alleen de specifieke content ontvangt die per verzoek is geautoriseerd, zonder blijvende toegang of dataretentie. De MCP-server dwingt toegangscontroles af en houdt audit logs bij van alle AI-interacties.
Ja, beheerders kunnen in de Kiteworks Data Policy Engine aparte beleidsregels definiëren die specifiek gelden voor AI-geïnitieerde handelingen, terwijl aparte regels blijven gelden voor directe menselijke toegang. Deze flexibiliteit stelt organisaties in staat om strengere controles toe te passen op AI-interacties indien gewenst, zoals het beperken van AI-toegang tot bepaalde bestandstypen of het vereisen van extra goedkeuringsworkflows, terwijl standaardtoegangscontroles voor medewerkers behouden blijven. Het systeem ondersteunt zowel RBAC- als ABAC-benaderingen voor gedetailleerde beleidsdefinitie.
Elke AI-geïnitieerde bestandsactie genereert een gedetailleerd audit log-record met daarin de gebruikersidentiteit, de AI-assistent die het verzoek doet, het specifieke bestand of de map die is geopend, de tijdstempel en de uitgevoerde handeling. Deze logs integreren met bestaande SIEM-systemen en compliance-rapportagetools. De audittrail maakt duidelijk onderscheid tussen directe gebruikersacties en AI-gemedieerde handelingen, wat volledige zichtbaarheid biedt voor beveiligingsmonitoring en nalevingsverificatie onder kaders als GDPR, HIPAA en FedRAMP.
De Kiteworks Secure MCP Server beoordeelt elk AI-verzoek aan de hand van de RBAC- en ABAC-beleidsregels van jouw organisatie voordat toegang wordt verleend. Als een AI-assistent namens een gebruiker een bestand opvraagt waarvoor deze geen rechten heeft, weigert de MCP-server het verzoek en wordt de poging vastgelegd in de audit logs. Deze handhaving zorgt ervoor dat AI-assistenten bestaande toegangscontroles niet kunnen omzeilen of gebruikers in staat stellen informatiebeveiligingsbeleid te omzeilen, waardoor consistente AI data governance wordt gewaarborgd.
Organisaties kunnen afzonderlijke Kiteworks Private Data Networks inzetten in verschillende geografische regio’s, elk met een eigen MCP-serverinstantie. Deze architectuur zorgt ervoor dat data binnen de vereiste rechtsbevoegdheid blijft, terwijl AI-functionaliteit mogelijk blijft. De MCP-server respecteert de geografische grenzen van de inzet, wat betekent dat AI-geïnitieerde handelingen alleen toegang krijgen tot data die is opgeslagen binnen de juiste regionale instantie, in overeenstemming met GDPR, dataresidentie-eisen en andere locatiegebonden regelgeving. Elke inzet behoudt onafhankelijke toegangscontroles en audit logs voor compliance.
Aanvullende bronnen
- Blog Post
Kiteworks: AI-ontwikkelingen versterken met databeveiliging - Persbericht
Kiteworks benoemd tot Founding Member van het NIST Artificial Intelligence Safety Institute Consortium - Blog Post
Amerikaanse Executive Order over Artificial Intelligence vereist veilige, betrouwbare en verantwoorde ontwikkeling - Blog Post
Een allesomvattende aanpak voor het verbeteren van databeveiliging en privacy in AI-systemen - Blog Post
Vertrouwen opbouwen in Generatieve AI met een Zero Trust-aanpak