2026 AI Data Crisis: Bescherm uw gevoelige informatie nu

De cijfers zijn verbluffend. In slechts één jaar is het aantal medewerkers dat generatieve AI-toepassingen gebruikt verdrievoudigd. De hoeveelheid data die zij naar deze tools sturen is zes keer zo groot geworden. En het aantal overtredingen van beleid voor gevoelige data? Dat is verdubbeld.

Welkom in 2026, waar de snelle en vaak ongecontroleerde adoptie van AI een AI-risico heeft gecreëerd dat de meeste organisaties pas net beginnen te begrijpen.

Belangrijkste inzichten

1. Adoptie van generatieve AI loopt voor op beveiligingsmaatregelen. Het aantal medewerkers dat generatieve AI-toepassingen gebruikt is verdrievoudigd, terwijl overtredingen van databeleid zijn verdubbeld. De gemiddelde organisatie ervaart 223 AI-gerelateerde databeveiligingsincidenten per maand. De helft van alle organisaties heeft nog steeds geen afdwingbaar beleid voor gegevensbescherming bij AI-toepassingen, waardoor gevoelige data onopgemerkt blootgesteld wordt.
2. Shadow AI blijft een kritiek risico op data-exposure. Bijna de helft van de gebruikers van generatieve AI vertrouwt nog steeds op persoonlijke AI-applicaties die volledig buiten het zicht en de controle van de organisatie opereren. Broncode, gereguleerde data en intellectueel eigendom stromen regelmatig naar deze ongecontroleerde diensten, wat leidt tot compliance-overtredingen en competitieve risico’s die beveiligingsteams niet kunnen monitoren.
3. Agentic AI versterkt bedreigingen van binnenuit op machinesnelheid. Autonome AI-systemen die complexe acties uitvoeren over bedrijfsresources kunnen data veel sneller blootstellen dan een menselijke insider. Een verkeerd geconfigureerde of hallucinerende AI-agent kan binnen enkele minuten duizenden gevoelige records lekken, wat vraagt om nieuwe beveiligingskaders die specifiek zijn ontworpen voor operaties op machinesnelheid.
4. Persoonlijke cloud-apps veroorzaken nog steeds de meeste insider-incidenten. Zestig procent van de incidenten met bedreigingen van binnenuit betreft persoonlijke cloudapplicaties, waarbij 31% van de gebruikers elke maand bedrijfsdata uploadt naar persoonlijke apps. Gereguleerde data is goed voor meer dan de helft van deze beleidsinbreuken, waardoor governance van persoonlijke apps net zo belangrijk is als AI-beveiligingsinitiatieven.
5. Governance-first AI-strategieën maken innovatie mogelijk zonder compromissen. Organisaties die succesvol zijn, bieden goedgekeurde AI-tools die voldoen aan de behoeften van medewerkers, terwijl ze zero trust data-toegang en uitgebreide audit logging afdwingen. AI volledig blokkeren is zinloos gebleken—duurzame beveiliging vereist het mogelijk maken van innovatie door middel van zichtbaarheid, controle en beleidsafdwinging in plaats van verbod.

Het Netskope Cloud and Threat Report voor 2026 schetst een ontnuchterend beeld van waar we staan. Generatieve AI heeft bestaande beveiligingsuitdagingen niet vervangen—het heeft er volledig nieuwe risico’s bovenop gelegd. Beveiligingsteams staan nu voor een cumulatief dreigingsmodel waarin shadow AI, persoonlijke cloud-apps, hardnekkige phishingcampagnes en malwareverspreiding via vertrouwde kanalen samenkomen en ongekende blootstelling creëren.

Voor organisaties die gereguleerde data, intellectueel eigendom of informatie beheren waar concurrenten of kwaadwillenden op uit zijn, moet dit rapport dienen als zowel een wake-upcall als een stappenplan voor wat er moet veranderen.

Shadow AI: Het beveiligingsrisico dat zich in het volle zicht verschuilt

Weet je nog toen medewerkers Dropbox en Google Drive gingen gebruiken voordat de IT-afdeling ze goedkeurde? Shadow AI volgt hetzelfde patroon, maar met veel grotere gevolgen voor dataprivacy en compliance.

Bijna de helft van alle gebruikers van generatieve AI—47%—gebruikt nog steeds persoonlijke AI-applicaties in plaats van door de organisatie beheerde tools. Hoewel dit een verbetering is ten opzichte van 78% het jaar ervoor, betekent het nog steeds dat een aanzienlijk deel van je personeel bedrijfsdata stuurt naar diensten waar je beveiligingsteam geen enkel zicht op heeft.

Het goede nieuws is dat organisaties vooruitgang boeken. Het percentage medewerkers met een door de organisatie beheerd AI-account is gestegen van 25% naar 62%. Maar hier zit de adder onder het gras: Een groeiend aantal gebruikers—nu 9%, tegen 4% eerder—wisselt heen en weer tussen persoonlijke en zakelijke accounts. Dit gedrag suggereert dat goedgekeurde tools niet voldoen aan de wensen van medewerkers qua gemak of functionaliteit, waardoor ze alternatieven zoeken.

Deze kloof tussen wat medewerkers willen en wat IT biedt, creëert een vruchtbare bodem voor datalekken. Wanneer iemand broncode plakt in ChatGPT via zijn persoonlijke account voor een snelle debug-suggestie, bevindt die code zich nu buiten de controle van je organisatie. Wanneer een verkoper een contract uploadt naar een AI-samenvattingstool, heeft dat intellectueel eigendom het pand verlaten.

Overtredingen: De schaal van het probleem

De gemiddelde organisatie ervaart nu elke maand 223 overtredingen van databeleid met betrekking tot generatieve AI-toepassingen. Voor organisaties in het hoogste kwartiel stijgt dat aantal zelfs naar 2.100 incidenten per maand.

Wat voor soort data wordt blootgesteld? De verdeling laat precies zien waar CISO’s wakker van liggen:

Broncode is goed voor 42% van de AI-risicogerelateerde overtredingen van databeleid. Ontwikkelaars zijn de grootste AI-gebruikers in de meeste organisaties en uploaden eigen code voor debug-hulp, refactoring-suggesties en automatische generatie. Elke keer dat ze dit doen met een ongecontroleerde tool, stellen ze mogelijk bedrijfsgeheimen bloot.

Gereguleerde data maakt 32% van de overtredingen uit. Dit omvat persoonlijke informatie, financiële gegevens en zorgdata—precies de categorieën die boetes opleveren onder GDPR, HIPAA en vergelijkbare kaders.

Intellectueel eigendom vertegenwoordigt 16% van de overtredingen. Contracten, interne strategieën, onderzoeksresultaten en andere bedrijfsgevoelige materialen worden geüpload voor analyse en samenvatting.

Wachtwoorden en API-sleutels zijn goed voor de rest. Deze glippen vaak mee in codevoorbeelden of configuratiebestanden, wat directe routes voor aanvallers creëert.

Misschien het meest zorgwekkend: De helft van de organisaties heeft nog steeds geen afdwingbaar AI-databeheerbeleid voor generatieve AI-toepassingen. In deze omgevingen sturen medewerkers gevoelige data naar AI-modellen zonder enige detectie. De 223 maandelijkse incidenten zijn alleen wat organisaties opmerken—de werkelijke blootstelling is waarschijnlijk veel groter.

Tabel 1: AI-databeleidsovertredingen per type data

Agentic AI-versterkingseffect

Juist nu organisaties grip beginnen te krijgen op generatief AI-beheer, ontstaat er een nieuwe risicocategorie: agentic AI-systemen.

In tegenstelling tot traditionele AI-tools die reageren op individuele prompts, voeren agentic AI-systemen complexe, autonome acties uit over interne en externe resources. Ze kunnen databases benaderen, API’s aanroepen, met andere software interacteren en beslissingen nemen met minimale menselijke tussenkomst.

De adoptiecurve is steil. Momenteel gebruikt 33% van de organisaties OpenAI-diensten via Azure, 27% maakt gebruik van Amazon Bedrock en 10% gebruikt Google Vertex AI. Het verkeer naar deze platforms is het afgelopen jaar drie- tot tienvoudig gegroeid.

De beveiligingsimplicaties zijn diepgaand. Een agentisch systeem met toegang tot gevoelige data kan schade aanrichten op een snelheid die geen enkele menselijke insider kan evenaren. Een verkeerd geconfigureerde agent kan in enkele minuten duizenden records blootstellen. Een hallucinerende AI—en hallucinaties blijven een inherente beperking van grote taalmodellen—kan fouten opstapelen tot catastrofale datalekken.

Nieuwe technologieën zoals het Model Context Protocol (MCP), waarmee AI-agenten direct verbinding maken met bedrijfsresources, vergroten het aanvalsoppervlak verder. Deze verbindingen kunnen onbedoeld gevoelige informatie blootstellen of routes creëren voor kwaadwillenden om systemen en workflows te compromitteren.

De fundamentele uitdaging is deze: Agentic AI-systemen erven alle datarechten van hun menselijke gebruikers, maar kunnen handelen op machinesnelheid zonder het beoordelingsvermogen dat een mens zou laten aarzelen bij een risicovolle beslissing.

Persoonlijke cloud-apps: De onderschatte bedreiging van binnenuit

Hoewel AI het gesprek domineert, blijven persoonlijke cloudapplicaties een van de belangrijkste bronnen van data-exposure door insiders. Zestig procent van de incidenten met bedreigingen van binnenuit betreft persoonlijke cloud-apps—en het probleem groeit.

Het afgelopen jaar is het percentage gebruikers dat data uploadt naar persoonlijke cloud-apps met 21% gestegen. Vandaag de dag uploadt 31% van de gebruikers in de gemiddelde organisatie elke maand data naar persoonlijke apps—meer dan twee keer zoveel als het aantal dat met AI-toepassingen werkt.

De soorten data die betrokken zijn weerspiegelen de AI-risico-overtredingen, maar met andere accenten. Gereguleerde data is goed voor 54% van de overtredingen van beleid rond persoonlijke apps, wat het aanhoudende risico weerspiegelt dat persoonlijke informatie goedgekeurde omgevingen verlaat. Intellectueel eigendom vertegenwoordigt 22%, broncode 15% en wachtwoorden en sleutels 8%.

Google Drive voert de lijst aan van meest gecontroleerde persoonlijke apps met 43%, gevolgd door Gmail met 31% en OneDrive met 28%. Opvallend is dat persoonlijke ChatGPT op de vierde plaats staat met 28%—wat suggereert dat veel organisaties nog moeten bijbenen op het gebied van AI-governance in vergelijking met traditionele cloudplatforms.

De 77% van de organisaties die nu realtime controles toepassen op data die naar persoonlijke apps wordt gestuurd, betekent een duidelijke vooruitgang ten opzichte van 70% het jaar ervoor. Maar bijna een kwart van de organisaties werkt nog steeds zonder deze bescherming en stelt zichzelf bloot aan zowel accidentele als kwaadwillige datalekken.

Tabel 2: Overtredingen van beleid rond persoonlijke cloud-apps per type data

Phishing en malware: Traditionele dreigingen zijn niet verdwenen

Nieuwe risico’s doen oude niet verdwijnen. Phishing blijft een hardnekkige uitdaging, met 87 op elke 10.000 gebruikers die maandelijks op phishinglinks klikken. Hoewel dit een daling van 27% is ten opzichte van het jaar ervoor, betekent het nog steeds aanzienlijke blootstelling voor elke grote organisatie.

De aard van phishing is geëvolueerd. Aanvallers zetten steeds vaker OAuth-toestemmingsphishing in, waarbij gebruikers worden misleid om kwaadaardige applicaties toegang te geven tot hun cloudaccounts—volledig buiten wachtwoorden en multi-factor authentication om. Gecombineerd met reverse-proxy phishingkits die sessiecookies realtime stelen, is phishing verschoven van simpele e-mailtrucs naar complexe identiteitsaanvallen.

Microsoft is nu het meest nagemaakte merk met 52% van de cloud-phishingkliks, gevolgd door Hotmail en DocuSign. Maar de doelwitten zijn opvallend verschoven: Bankportalen zijn nu goed voor 23% van de phishinglokkingen, en overheidsdiensten zijn gestegen naar 21%, wat de focus van aanvallers op financiële fraude en identiteitsdiefstal weerspiegelt.

Malwareverspreiding via vertrouwde kanalen voegt een extra risicolaag toe. GitHub blijft het meest misbruikte platform, met 12% van de organisaties die elke maand blootstelling van medewerkers aan malware via deze dienst detecteren. OneDrive en Google Drive volgen snel. Aanvallers weten dat gebruikers deze vertrouwde platforms vertrouwen, waardoor ze ideaal zijn voor het verspreiden van geïnfecteerde bestanden.

Supply chain-aanvallen gericht op vertrouwensrelaties tussen SaaS-platforms en package-ecosystemen zijn ook toegenomen. Het npm-pakketregister, API-integraties tussen cloud-applicaties en verbonden SaaS-diensten zijn allemaal potentiële toegangspunten die traditionele beveiligingsmaatregelen mogelijk over het hoofd zien.

Een governance-first AI-strategie opbouwen

De cumulatieve aard van deze dreigingen vraagt om een allesomvattende aanpak. Organisaties kunnen AI-databeheer, cloudbeveiliging en traditionele dreigingsbescherming niet langer als losse initiatieven behandelen. Ze moeten functioneren als een geïntegreerde strategie.

Effectief beheer begint met zichtbaarheid. Je kunt geen data beschermen die je niet ziet. Organisaties moeten begrijpen welke AI-toepassingen medewerkers gebruiken, welke data naar die toepassingen stroomt en of dat gebruik in lijn is met beveiligingsbeleid en compliance-vereisten.

Daarna volgt controle. Het blokkeren van applicaties die geen legitiem zakelijk doel dienen of een onevenredig risico vormen, is een eenvoudige maar effectieve maatregel. Momenteel blokkeert 90% van de organisaties actief ten minste enkele generatieve AI-toepassingen, met gemiddeld 10 apps op de blokkeerlijst. ZeroGPT en DeepSeek voeren de lijst aan met respectievelijk 45% en 43%, gedreven door zorgen over dataverwerking en transparantie.

Voor goedgekeurde applicaties worden preventie van gegevensverlies (DLP) beleidsmaatregelen essentieel. Deze beleidsregels moeten gevoelige informatie—broncode, gereguleerde data, inloggegevens, intellectueel eigendom—detecteren voordat deze de controle van de organisatie verlaat. Toch gebruikt slechts 50% van de organisaties momenteel DLP voor generatieve AI-toepassingen, tegenover 63% voor persoonlijke cloud-apps.

Tot slot moeten organisaties zich voorbereiden op de agentische toekomst. Naarmate AI-systemen meer autonomie krijgen, moeten beveiligingskaders evolueren naar continue monitoring, least-privilege toegang en robuuste controles die specifiek zijn ontworpen voor operaties op machinesnelheid.

Hoe Kiteworks veilige AI-integratie mogelijk maakt

Hier wordt een platform als Kiteworks essentieel. In plaats van AI te behandelen als een onbeheersbaar risico dat geblokkeerd moet worden, stelt Kiteworks organisaties in staat AI-innovatie te omarmen en tegelijkertijd de beveiligings- en compliancepositie te behouden die hun bedrijf vereist.

De basis is zero trust AI-databescherming. AI-systemen verbinden met bedrijfsdata via een beveiligde gateway die zero trust-architectuurprincipes bij elke interactie afdwingt. Rolgebaseerde toegangscontrole en op attributen gebaseerde toegangscontrole zorgen ervoor dat AI-operaties gebruikersrechten erven—niet meer, niet minder. Cruciaal: data verlaat nooit je private data network. AI werkt met informatie in een gecontroleerde, beheerde omgeving waar elk toegangsverzoek wordt geauthenticeerd, geautoriseerd en gelogd.

Uitgebreid databeheer volgt hier logisch op. Elke AI-interactie wordt automatisch beheerst door je bestaande data governance framework. Dynamische beleidsafdwinging op basis van dataclassificatie, gevoeligheid en context zorgt ervoor dat granulaire controles bepalen welke AI-systemen toegang krijgen tot specifieke datasets. Dataresidentie blijft behouden—gevoelige informatie blijft binnen je vertrouwde omgeving in plaats van naar derde partij AI-diensten te stromen.

Volledige audit- en compliance-mogelijkheden sluiten de cirkel. Onveranderlijke logs leggen elke AI-operatie vast: bestandsaccess, queries, data-opvraging. Realtime tracking en rapportage laten zien welke AI-systemen welke data wanneer hebben benaderd. SIEM-integratie maakt continue monitoring en dreigingsdetectie mogelijk. Deze mogelijkheden ondersteunen direct compliance met GDPR, HIPAA, FedRAMP en andere vereisten voor naleving van regelgeving die verantwoording voor dataverwerking eisen.

Beveiliging op enterpriseniveau vormt de basis van de hele architectuur. TLS 1.3-encryptie beschermt data in transit naar AI-systemen. Dubbele encryptie op bestands- en schijfniveau beschermt data in rust. Rate limiting voorkomt misbruik van AI-systemen en uitputting van resources. Een hardened virtual appliance met meerdere verdedigingslagen vormt het fundament.

Deze aanpak maakt veilige retrieval-augmented generation (RAG) mogelijk zonder data-exposure. Organisaties kunnen AI-modellen verrijken met hun eigen data en toch bescherming behouden. Innovatie versnelt zonder in te leveren op beveiliging of compliancepositie.

De weg vooruit

Het cybersecurity-landschap van 2026 vereist dat organisaties een cumulatief dreigingsmodel beheren. Generatieve AI heeft bestaande risico’s niet vervangen—het heeft ze versterkt en volledig nieuwe blootstellingscategorieën geïntroduceerd.

Succes vereist dat deze uitdagingen als onderling verbonden worden behandeld, niet als losse problemen. Shadow AI, persoonlijke cloud-apps, phishingcampagnes en supply chain-aanvallen delen een gemene deler: ze benutten de kloof tussen hoe medewerkers willen werken en hoe beveiligingsteams zicht en controle kunnen houden.

Organisaties die in deze omgeving floreren zijn degenen die innovatie mogelijk maken én governance afdwingen. Zij bieden medewerkers AI-tools die aansluiten bij hun behoeften, terwijl ze zorgen dat gevoelige data nooit beschermde omgevingen verlaat. Ze behouden volledig zicht op hoe data door hun organisatie stroomt—naar AI-toepassingen, naar persoonlijke cloudservices, naar externe partners.

Het alternatief—AI-adoptie volledig proberen te blokkeren—is al zinloos gebleken. Medewerkers zullen deze tools toch gebruiken, ongeacht het beleid. De enige duurzame weg vooruit is governance die mogelijk maakt in plaats van verbiedt, die beschermt zonder te belemmeren.

Dat is de visie die Kiteworks biedt: een governance-first aanpak waarbij AI de productiviteit versnelt zonder in te leveren op AI-databescherming of naleving van regelgeving. In een wereld waar dreigingen zich sneller opstapelen dan verdediging zich kan aanpassen, is dat evenwicht niet alleen wenselijk—het is essentieel.