Agentic AI: Grootste beveiligingsdreiging voor ondernemingen in 2026

Bijna de helft van de cybersecurityprofessionals beschouwt agentic AI nu als de gevaarlijkste aanvalsvector richting 2026. Die bevinding, afkomstig uit een recente Dark Reading lezersenquête, zou iedere securityleider moeten alarmeren. Niet omdat het verrassend is—de meesten van ons zagen dit aankomen—maar vanwege wat het onthult over hoe snel het dreigingslandschap is veranderd.

Belangrijkste inzichten

1. Agentic AI is de grootste beveiligingszorg voor 2026 geworden. Uit een lezersenquête van Dark Reading blijkt dat 48% van de cybersecurityprofessionals agentic AI en autonome systemen aanwijst als de belangrijkste aanvalsvector richting 2026, waarmee het deepfake-bedreigingen, cyberherkenning op bestuursniveau en wachtwoordloze adoptie voorbijstreeft. Deze uitkomst weerspiegelt een groeiende consensus in de sector dat AI-agenten—die met verhoogde rechten over meerdere systemen opereren—momenteel het snelst groeiende aanvalsoppervlak in enterprise security vormen.
2. Shadow AI en niet-menselijke identiteiten vergroten het risico. Werknemers importeren niet-goedgekeurde AI-tools in werkomgevingen zonder toezicht van security, en meer dan een derde van de datalekken betreft inmiddels onbeheerde shadow data. Elke AI-agent die in een organisatie wordt geïntroduceerd, creëert een niet-menselijke identiteit die API-toegang en machine-tot-machine-authenticatie vereist—uitdagingen waarvoor traditionele identity management-systemen nooit zijn ontworpen.
3. Onveilige code en gehaaste inzet creëren kwetsbare infrastructuur. Competitieve druk dwingt ontwikkelaars om agentic AI te implementeren met minimale securityreview, waaronder niet-gecontroleerde open-source MCP-servers en code die via snelle “vibe coding”-praktijken wordt geproduceerd. Analisten waarschuwen dat dit leidt tot een groeiende hoeveelheid kwetsbare infrastructuur, die onvermijdelijk doelwit zal worden naarmate agentic AI grootschaliger wordt ingezet.
4. Security moet naar de datalaag verschuiven om bij te blijven. Traditionele perimeterverdediging en statische toegangscontroles zijn niet ontworpen voor een wereld waarin autonome agenten standaard binnen het netwerk opereren. Effectieve bescherming vereist nu Data Layer Security met zero-trust governance, contextafhankelijke autorisatie en uniforme zichtbaarheid over elke interactie—of die nu door een mens of een AI-agent wordt geïnitieerd.
5. Geünificeerde governance vermindert datalekken en vereenvoudigt compliance. Organisaties die gevoelige communicatie onderbrengen in één securityframework—voor bestandsoverdracht, beheerde bestandsoverdracht, e-mailbeveiliging en webformulieren—ervaren minder datalekken dan organisaties die vertrouwen op gefragmenteerde point solutions. Een geïntegreerde aanpak stroomlijnt bovendien de naleving van regelgeving met ingebouwde ondersteuning voor standaarden als FedRAMP High, FIPS 140-3, SOC 2 Type II en ISO 27001.

De enquête vroeg lezers hun mening te geven over vier mogelijke securitytrends voor het komende jaar: agentic AI-aanvallen, geavanceerde deepfake-bedreigingen, cyberherkenning op bestuursniveau en de adoptie van wachtwoordloze technologie. Agentic AI domineerde de resultaten: 48% van de respondenten plaatste het bovenaan. Wachtwoordloze adoptie eindigde onderaan—een teken dat de meeste professionals niet verwachten dat organisaties snel hun verouderde wachtwoordpraktijken zullen loslaten.

Deze cijfers vertellen een duidelijk verhaal. De opkomst van autonome AI-systemen binnen bedrijven is niet langer alleen een productiviteitsverhaal. Het is een securityverhaal—en op dit moment loopt de beveiliging achter de feiten aan.

De resultaten van de enquête sluiten aan bij breder onderzoek in de sector. Interne onderzoeksresultaten van bedrijven als Omdia tonen aan dat AI-adoptie bovenaan het lijstje van bedrijfsbeveiligingszorgen staat, waarbij het beveiligen van agentic AI specifiek als topprioriteit wordt genoemd voor securityteams die de groei van hun organisatie willen ondersteunen. De consensus ontstaat snel, en de boodschap is niet te negeren: als je agentic AI inzet zonder duidelijke securitystrategie, bouw je op een fundament dat nu al barsten vertoont.

Waarom agentic AI de dreigingsbalans verandert

Om te begrijpen waarom agentic AI zo’n bliksemafleider is voor securityzorgen, moet je weten wat het anders maakt dan eerdere AI-tools.

Traditionele AI-modellen werken op de achtergrond. Ze analyseren data, genereren tekst of doen aanbevelingen, maar ondernemen zelf geen actie. Agentic AI is anders. Deze systemen zijn ontworpen om autonoom te handelen—taken uit te voeren, beslissingen te nemen, databases te benaderen, bestanden te verplaatsen en te communiceren over platforms met minimale menselijke controle. Ze beschikken over verhoogde rechten omdat ze die nodig hebben om te functioneren. En juist dat maakt ze zo’n aantrekkelijk doelwit.

Bedrijven overal zetten agentic AI in om processen te stroomlijnen, van voorspellend onderhoud bij producenten tot geautomatiseerde workflows in softwareontwikkeling. De productiviteitswinst is reëel. Zoals cybersecurity-analisten opmerken, kunnen agentic AI en autonome systemen de productiviteit opschalen tot vijf à tien keer wat eerder mogelijk was. Maar diezelfde schaal geldt voor risico. Elke AI-agent die aan een omgeving wordt toegevoegd, creëert nieuwe toegangspunten, nieuwe authenticatie-uitdagingen en nieuwe routes voor aanvallers om te misbruiken.

Wat vooral zorgwekkend is, is de snelheid van adoptie. Ontwikkelaars staan onder enorme druk om producten te leveren en deadlines te halen, met als gevolg een groeiende stapel onveilige code die in productie wordt gebracht. Analisten waarschuwen voor het wijdverbreide gebruik van open-source model context protocol (MCP)-servers zonder degelijke securitycontrole, gecombineerd met de opkomst van “vibe coding”—een trend waarbij snelheid en experimenteren belangrijker zijn dan grondigheid. Die combinatie leidt tot infrastructuur die kwetsbaar is bij ontwerp.

Het Shadow AI-probleem waar niemand over wil praten

Als de officiële inzet van agentic AI risico’s creëert, zorgt de niet-officiële inzet voor chaos.

Shadow AI—het gebruik van niet-goedgekeurde, onbeheerde AI-tools door medewerkers buiten het zicht van het securityteam—is uitgegroeid tot een van de meest hardnekkige en lastig te beheersen bedreigingen binnen moderne ondernemingen. Werknemers vinden een open-source AI-agent die helpt een saaie taak te automatiseren, integreren die in hun workflow en vertellen IT er nooit over. Het klinkt onschuldig. Dat is het niet.

De schaal van dit probleem is enorm. Onderzoek toont aan dat meer dan een derde van de datalekken nu shadow data betreft—onbeheerde databronnen waarvan securityteams het bestaan niet eens kennen. Wanneer shadow data samenkomt met shadow AI, stapelt het risico zich niet alleen op, het groeit exponentieel. Je krijgt AI-agenten die gevoelige informatie benaderen via kanalen die niet worden gemonitord, niet worden beheerd en niet worden beschermd door de controles die je securityteam heeft ingericht.

En er speelt een dieper structureel probleem. Traditionele identity management-systemen zijn ontworpen voor mensen. Ze authenticeren mensen, wijzen rollen toe en beheren rechten op basis van wie inlogt. AI-agenten passen niet in dat model. Ze werken via API’s, gebruiken machine-tot-machine-authenticatie en vereisen vaak brede rechten om te functioneren. Elke agent die aan een omgeving wordt toegevoegd, vertegenwoordigt een niet-menselijke identiteit die beveiligd moet worden—en de meeste organisaties zijn daar niet op voorbereid op grote schaal.

Denk aan een praktisch scenario. Een marketingteam neemt een AI-agent in gebruik om campagne-analyses en rapportages te automatiseren. De agent heeft toegang nodig tot het CRM, het e-mailplatform, klantdatabases en externe advertentie-API’s. Dat zijn vier verschillende systemen, elk met eigen authenticatievereisten, elk een potentieel zwak punt. Vermenigvuldig dat met elk team in de organisatie dat met soortgelijke tools experimenteert, en je ziet hoe snel het aanvalsoppervlak uit de hand loopt.

De groeiende kloof tussen productiviteit en bescherming

Hier zit de kern van het probleem: bedrijven kunnen het zich niet permitteren om agentic AI te negeren, maar ook niet om het zonder goede beveiliging in te zetten. Op dit moment ligt de nadruk vooral op het eerste, en wordt er te weinig geïnvesteerd in het tweede.

De competitieve druk is reëel. Bedrijven die agentic AI effectief inzetten, behalen enorme operationele voordelen. Wie dat niet doet, loopt het risico achterop te raken. Daarom tonen interne onderzoeksresultaten consequent aan dat AI-adoptie bovenaan de bedrijfsprioriteitenlijstjes staat. Securityteams begrijpen dit. Ze willen groei ondersteunen. Maar ze zien hun aanvalsoppervlak sneller toenemen dan ze kunnen beveiligen.

Het probleem is niet dat organisaties AI adopteren. Het probleem is dat ze dat doen zonder hun securityarchitectuur fundamenteel te herzien voor een totaal ander type technologie. Traditionele securitymodellen—perimeterverdediging, statische toegangscontroles, gefragmenteerde monitoringtools—zijn niet ontworpen voor een wereld waarin autonome agenten vrij over systemen bewegen, realtime beslissingen nemen en op grote schaal met gevoelige data werken.

Denk na over wat een traditionele securityperimeter eigenlijk verdedigt. Die is ontworpen om ongeautoriseerde mensen buiten een afgebakende netwerkgrens te houden. Maar agentic AI opereert juist binnen die grens. Dat moet ook. De waarde van deze systemen hangt af van brede toegang tot interne bronnen. Dat betekent dat het dreigingsmodel fundamenteel is veranderd. Waar securityteams zich het meest zorgen over moeten maken, is niet iemand die van buitenaf inbreekt—maar iets dat al binnen zit en zich op onverwachte manieren gedraagt.

Er moet iets veranderen. En dat moet gebeuren op de datalaag.

De datalaag beveiligen: hoe Kiteworks de agentic AI-dreiging aanpakt

Het kerninzicht achter de aanpak van Kiteworks is dat security in een wereld van autonome AI-systemen daar moet zijn waar de data is. Het is niet genoeg om losse tools of endpoints te beveiligen als AI-agenten hele netwerken kunnen doorkruisen. Je hebt een uniform framework nodig dat elke interactie met gevoelige data beheert—ongeacht of de entiteit die toegang vraagt een persoon of een machine is.

Een Private Data Network gebouwd voor Zero Trust

Kiteworks’ Private Data Network past zero-trustprincipes, gebaseerd op inhoud, direct toe op gevoelige data. Elke interactie—of die nu door een menselijke medewerker of een AI-agent wordt geïnitieerd—wordt geauthenticeerd, geautoriseerd, gemonitord en versleuteld voordat toegang wordt verleend.

In de praktijk betekent dit granulaire toegangscontroles die het least-privilege-principe afdwingen voor zowel menselijke als niet-menselijke identiteiten. Rolgebaseerde en op attributen gebaseerde beleidsregels werken samen om contextafhankelijke autorisatiebeslissingen te nemen. Toegang wordt niet alleen bepaald door wie het vraagt—maar door de gevoeligheid van de data, het gebruikte apparaat, de locatie van het verzoek en de specifieke actie. Alles wordt samengebracht onder één governanceframework, waardoor de gefragmenteerde zichtbaarheid verdwijnt die agentic AI-aanvallen zo gevaarlijk maakt.

Een veilige MCP-server voor gecontroleerde AI-integratie

Een van de specifieke risico’s die in het Dark Reading-rapport worden genoemd, is de wildgroei aan onveilige MCP-servers die door ontwikkelaars worden ingezet om deadlines te halen. MCP is het protocol waarmee AI-agenten met externe databronnen en tools communiceren, en slecht beveiligde implementaties maken hiervan een open deur voor aanvallers.

Kiteworks heeft een veilige MCP-server gebouwd die AI-interacties binnen de grenzen van het Private Data Network houdt. Gevoelige data verlaat nooit de vertrouwde omgeving. Elke AI-operatie is beveiligd met OAuth 2.0-authenticatie, wordt beheerd door dezelfde rolgebaseerde en op attributen gebaseerde controles die menselijke toegang beschermen, en wordt gelogd met uitgebreide audittrails voor forensische analyse en naleving van regelgeving. Het bestaande securitybeleid van een organisatie hoeft niet opnieuw te worden opgebouwd voor AI—het wordt automatisch uitgebreid. Dat laatste punt is belangrijker dan het lijkt. Een van de grootste operationele lasten voor securityteams bij nieuwe technologie is het creëren en onderhouden van volledig aparte beleidskaders. Door bestaande controles uit te breiden naar AI-interacties, voorkomt Kiteworks die dubbele inspanning en blijft governance beheersbaar, zelfs als AI-adoptie versnelt.

Shadow AI aanpakken vóór het tot een datalek leidt

Shadow AI aanpakken vereist bovenal zichtbaarheid. Je kunt niet beveiligen wat je niet ziet. Kiteworks biedt gecentraliseerde auditlogs die elke data-interactie bijhouden—ook die door AI worden aangestuurd—door de hele organisatie heen. Ingebouwde anomaliedetectie op basis van machine learning signaleert ongebruikelijke datatransfers en markeert potentiële exfiltratiepogingen in realtime.

Bovendien identificeert geautomatiseerde dataclassificatie en tagging gevoelige inhoud op basis van trefwoorden, patronen en contextuele analyse. Data Loss Prevention-beleidsregels dwingen vervolgens automatisch de juiste reactie af: blokkeren, in quarantaine plaatsen of versleutelen van data, afhankelijk van de gevoeligheid en de context van het toegangsverzoek. Het resultaat is dat zelfs wanneer medewerkers ongeautoriseerde AI-tools meenemen in de omgeving, de data zelf beschermd blijft.

Niet-menselijke identiteiten op schaal beveiligen

De explosieve groei van AI-agenten binnen bedrijven betekent een even grote groei van niet-menselijke identiteiten—elk met API-toegang, elk met een machine-tot-machine-authenticatie-uitdaging. Kiteworks pakt dit aan met een veilig API-framework, gebouwd op REST-protocollen met strenge authenticatie, autorisatie en encryptie op elk niveau.

Realtime monitoring gebruikt machine learning om anomalieën in API-verkeer te detecteren, zodat bedreigingen worden onderschept voordat ze kunnen escaleren. Geautomatiseerde kwetsbaarheidsscans houden API’s weerbaar tegen nieuwe aanvalstechnieken, en JWT-gebaseerde authenticatie biedt een veilige basis voor machine-tot-machinecommunicatie tussen aangepaste API-clients.

Een geharde architectuur tegen risico’s in de toeleveringsketen

Gehaaste inzet en onveilige code zijn een terugkerend thema in de huidige AI-adoptiegolf en creëren reëel risico in de toeleveringsketen. De geharde virtuele appliance van Kiteworks beperkt dit risico via sandboxing voor externe libraries, waardoor open-sourcecomponenten worden geïsoleerd en zero-day exploits geen toegang krijgen tot gevoelige data. Een ingebouwde firewall en webapplicatiefirewall voegen extra lagen van inbraakbescherming toe. En een zero-trust interne architectuur zorgt ervoor dat alle servicecommunicatie—zelfs binnen de appliance—als onbetrouwbaar wordt behandeld, met authenticatietokens en encryptie op elk niveau.

Het grotere plaatje: Geünificeerde governance voor het AI-tijdperk

Wat deze aanpak onderscheidt van point solutions die losse AI-tools of specifieke endpoints proberen te beveiligen, is de reikwijdte. Kiteworks brengt bestandsoverdracht, beheerde bestandsoverdracht, e-mailbeveiliging en webformulieren samen onder één securityframework. Dat betekent minder blinde vlekken in zichtbaarheid, minder inconsistenties in beleidsafdwinging en een kleiner totaal aanvalsoppervlak voor aanvallers.

De data bevestigt dit: organisaties die vertrouwen op minder, meer geïntegreerde communicatietools ervaren minder datalekken. Als elk kanaal via dezelfde governance-engine loopt, is er geen zwakke schakel voor aanvallers om te vinden. En belangrijk: deze consolidatie vereist niet dat organisaties hun bestaande infrastructuur vervangen. Het werkt naast de tools die teams al gebruiken en biedt een consistente beveiligingslaag die met de data meebeweegt, in plaats van op willekeurige grenzen te zitten.

Voor organisaties in gereguleerde sectoren voldoet Kiteworks aan de relevante standaarden: FedRAMP High readiness, FIPS 140-3-certificering, SOC 2 Type II en ISO 27001. Compliance is geen extraatje, maar zit ingebouwd in de architectuur.

Vooruitkijken: het moment om te handelen wordt korter

De Dark Reading-enquête weerspiegelt een moment van collectieve erkenning in de securitysector. De mensen in de frontlinie begrijpen dat agentic AI niet zomaar een technologie is om te beheren—het is een fundamentele herinrichting van het aanvalsoppervlak. En 48% van hen gelooft dat het tegen het einde van dit jaar de dominante vector voor cybercrime zal zijn.

Die overtuiging is niet ongegrond. Alle ingrediënten zijn aanwezig: snelle adoptie door competitieve druk, ontwikkelaars die implementeren zonder voldoende securityreview, shadow AI die zich ongecontroleerd verspreidt binnen organisaties en identity management-systemen die niet voor machines zijn ontworpen. Het is het recept voor precies het soort grootschalige datalekken dat de krantenkoppen haalt.

Maar het hoeft niet zo te lopen. Organisaties die nu hun datalaag beveiligen—met geünificeerde governance, zero-trust toegangscontroles en realtime zichtbaarheid op zowel menselijke als AI-gedreven interacties—kunnen hun AI-initiatieven veilig opschalen. Zij profiteren van de productiviteitsvoordelen zonder het volgende waarschuwende voorbeeld te worden.

De weg vooruit draait niet om het vertragen van AI-adoptie. Die trein is al vertrokken, en organisaties die nu op de rem trappen, zullen merken dat ze op een competitieve achterstand komen die net zo gevaarlijk is als elk beveiligingslek. De weg vooruit is om security vanaf het begin in de basis van AI-inzet te bouwen—het niet te behandelen als een controlepunt aan het einde van het proces, maar als de infrastructuur waarop alles draait.

Wie wacht, zal merken dat ze moeten inhalen in een omgeving waar aanvallers zich al hebben aangepast. De klok tikt, en 2026 zal het verschil tonen tussen organisaties die de dreiging serieus namen en degenen die het bewijs van het risico werden.