Leer welke beveiligingsclaims realistisch zijn voor AI-gebouwde apps, waar blinde vlekken zitten en welke praktische guardrails je nodig hebt om veiliger te releasen.
"AI-gebouwde applicatie" kan meerdere dingen betekenen; in dit stuk gebruiken we de term breed. Het omvat:
Het doel is helder: risico verkleinen zonder te doen alsof perfecte veiligheid haalbaar is. AI kan ontwikkeling en besluitvorming versnellen, maar het verandert ook hoe fouten ontstaan—en hoe snel ze zich kunnen verspreiden.
Dit is geschreven voor founders, productleiders en engineeringteams die geen fulltime security-functie hebben—of wel security-ondersteuning hebben, maar praktische richtlijnen nodig hebben die passen bij de realiteit van shippen.
Je leert welke “beveiligingsgaranties” je realistisch kunt claimen (en welke niet), een lichtgewicht threat model dat je kunt toepassen op AI-geassisteerde ontwikkeling, en de meest voorkomende blinde vlekken die verschijnen wanneer LLM's code, dependencies, tools en data aanraken.
Je ziet ook guardrails die saai maar effectief zijn: identity- en access-controls, tenant-isolatie, omgaan met secrets, veilige deploy-workflows, plus monitoring en abuse-controls die je helpen problemen vroeg te vangen.
Dit is geen compliance-gids, geen vervanging voor een security review en geen magische checklist die elke app veilig maakt. Security is gedeeld tussen mensen (training en ownership), processen (reviews en release-gates) en tooling (scanners, policies, logs). Het doel is die gedeelde verantwoordelijkheid expliciet te maken—en beheersbaar.
Beveiligings"garanties" rond AI-gebouwde apps worden vaak geïmpliceerd in plaats van expliciet gemaakt. Teams horen dingen als "het model zal geen secrets lekken" of "het platform is compliant" en vertalen dat mentaal naar alomvattende beloften. Dat is waar verwachtingen van realiteit afdrijven.
Je ziet (of neemt je aan) vaak claims zoals:
Sommige hiervan kunnen deels waar zijn—maar zelden universeel.
Echte garanties hebben grenzen: welke features, welke configuraties, welke omgevingen, welke datapaden en voor hoe lang. Bijvoorbeeld: “we trainen niet op jouw data” is iets anders dan “we bewaren het niet”, en beide verschillen van “jouw admins kunnen het per ongeluk niet blootstellen.” Evenzo kan “veilig standaard” gelden voor starter-templates, maar niet voor elk codepad dat na meerdere iteraties wordt gegenereerd.
Een nuttig denkmodel: als een garantie afhankelijk is van het zetten van de juiste toggle, deployen op een specifieke manier of het vermijden van een bepaalde integratie, is het geen algemene garantie—het is voorwaardelijk.
Vendors kunnen features leveren; uitkomsten hangen nog steeds af van jouw threat model, configuratie en operationele discipline.
Als het niet meetbaar is, is het geen garantie.
Vraag om wat je kunt verifiëren: retentieperioden op papier, gedocumenteerde isolatiegrenzen, auditlog-dekking, scope van pentests en een duidelijke verdeling van verantwoordelijkheden (wat de vendor beveiligt vs. wat jij moet beveiligen).
Als je een vibe-coding platform gebruikt zoals Koder.ai (chat-gestuurde appgeneratie met agents onder de motorkap), behandel “we genereren het voor je” met hetzelfde kritische oog: zie het als versnelling, niet als een veiligheidsclaim. De nuttige vraag is: welke onderdelen zijn gestandaardiseerd en herhaalbaar (templates, deploy-pijplijnen, rollback), en welke onderdelen vereisen nog steeds jouw eigen controles (authZ, tenant-scoping, secrets, review-gates).
Je hebt geen 40-pagina security-doc nodig om betere beslissingen te nemen. Een lichtgewicht threat model is simpelweg een gedeelde kaart van: wie interacteert met je app, wat je beschermt en hoe dingen fout kunnen gaan—vooral wanneer code en workflows gedeeltelijk door AI worden gegenereerd.
Begin met het opnoemen van partijen die verandering kunnen aanbrengen of acties kunnen triggeren:
Dit houdt het gesprek praktisch: “Welke actor kan wat doen, en met welke permissies?”
Kies de kleine set dingen die pijn doen als ze worden blootgesteld, gewijzigd of onbeschikbaar zijn:
Noem plekken waar input een grens overschrijdt:
Gebruik deze snelle doorloop voor elke nieuwe feature:
Dit vervangt geen volledige security review—maar het onthult betrouwbaar de aannames met het hoogste risico vroeg, terwijl wijzigingen nog goedkoop zijn.
AI kan veel werkende code snel schetsen—maar “werkt” is niet hetzelfde als “veilig.” Veel beveiligingsfalen in AI-gebouwde apps zijn geen exotische hacks; het zijn gewone bugs en onveilige defaults die insluipen omdat het model optimaliseert voor plausibiliteit en snelheid, niet voor de security-standaarden van jouw organisatie.
Authenticatie en autorisatie zijn veel voorkomende pijnpunten. Gegenereerde code kan:
isAdmin: true) in plaats van server-side checks.\n- Tenant-scoping vergeten, zodat een gebruiker records van een andere klant kan benaderen door een ID aan te passen.Inputvalidatie is een andere herhaalde zwakheid. Code kan het happy path valideren maar randgevallen missen (arrays vs. strings, Unicode-trucs, extreem grote inputs) of strings concateneren in SQL/NoSQL-queries. Zelfs bij gebruik van een ORM kan het unsafe dynamische filters bouwen.
Misbruik van crypto verschijnt als:
Modellen reproduceren vaak patronen die op publieke voorbeelden lijken. Dat betekent dat je code kunt krijgen die:
Begin met veilige templates: vooraf goedgekeurde project-skeletten met jouw auth, logging, error handling en veilige defaults ingebakken. Vereis daarna menselijke review voor alle security-relevante wijzigingen—auth flows, permissiechecks, data access layers en alles dat secrets aanraakt.
Voeg automatische checks toe die niet op perfecte mensen vertrouwen:
Als je apps genereert via Koder.ai (React frontends, Go backends, PostgreSQL), behandel templates als je contract: bouw deny-by-default authZ, tenant-scoping, veilige headers en gestructureerde logging eenmalig in, en houd de AI binnen die grenzen. Maak ook gebruik van platformfeatures die operationeel risico verminderen—zoals snapshots en rollback—maar verwissel rollback niet met preventie.
Security-regressies komen vaak als “kleine refactors.” Zet een paar high-leverage tests:
AI kan snel een werkende feature genereren, maar de “app” die je shipped is meestal een stapel andermans code: open-source packages, container base images, gehoste databases, auth-providers, analytics-scripts en CI/CD-actions. Dat is geweldig voor snelheid—totdat een dependency je zwakste schakel wordt.
Een typische AI-gebouwde app kan een kleine hoeveelheid custom code hebben en honderden (of duizenden) transitieve dependencies. Voeg een Docker-image toe (met OS-packages), plus managed services (waar configuratie security is), en je bent nu afhankelijk van vele release-cycli en securitypraktijken die je niet controleert.
Begin met enkele eenvoudige, afdwingbare controles:
Stel een expliciete patch cadence in (bijv. wekelijks voor dependencies, direct voor kritieke CVE's). Definieer een “break glass”-pad om snel te upgraden wanneer een kwetsbaarheid productie raakt—vooraf goedgekeurde stappen, een rollback-plan en een on-call owner.
Ken duidelijk eigenaarschap toe: elke service heeft een benoemde maintainer die verantwoordelijk is voor dependency-updates, base-image vernieuwing en het up-to-date houden van SBOM en scans.
Prompt injection is wanneer een aanvaller instructies verbergt in content die je app aan het model voert (een chatbericht, supportticket, webpage, PDF), en probeert de bedoeling van het model te overschrijven. Zie het als “onbetrouwbare tekst die terugpraat.” Het verschilt van normale input-aanvallen omdat het model de aanvaller kan gehoorzamen, zelfs als jouw code die logica nooit expliciet schreef.
Traditionele input-aanvallen proberen parsing te breken of een bekende interpreter te misbruiken (SQL, shell). Prompt injection richt zich op de beslisser: het model. Als je app het model tools geeft (search, database queries, e-mail versturen, ticket sluiten, code-executie), dan probeert de aanvaller het model naar onveilige acties te sturen.
Behandel alle model-inputs als onbetrouwbaar—ook documenten die je ophaalt, webpagina's die je scrape en berichten van “vertrouwde” gebruikers.
lookup_order(order_id) in plaats van “voer willekeurige SQL uit.”\n- Beperk wat tools kunnen zien: stuur geen secrets, volledige klantrecords of admin-tokens naar het model “voor het geval.”Prompt injection betekent niet “gebruik geen LLM's.” Het betekent dat je moet ontwerpen alsof het model sociaal kan worden gemanipuleerd—omdat dat kan.
AI-gebouwde apps werken vaak door tekst te verplaatsen: gebruikersinput wordt een prompt, de prompt wordt een tool-call, het resultaat wordt een antwoord, en veel systemen slaan elke stap stilletjes op. Dat is handig voor debugging—en een veelvoorkomend pad waarna gevoelige data verder verspreid raakt dan je bedoelde.
De voor de hand liggende plek is de prompt zelf: gebruikers plakken facturen, wachtwoorden, medische details of interne documenten. Maar de minder voor de hand liggende lekken zijn vaak erger:
Privacyrisico is niet alleen “is het opgeslagen?” maar “wie kan er toegang toe krijgen?” Wees expliciet over:
Documenteer retentieperiodes per systeem en zorg dat “verwijderd” echt verwijderd kan worden (inclusief caches, vector-indexen en backups waar mogelijk).
Richt je op minderen wat je verzamelt en beperken wie het kan lezen:
Maak lichte checks die je herhaalt:
AI-gebouwde prototypes “werken” vaak voordat ze veilig zijn. Wanneer een LLM je helpt UI, CRUD-endpoints en databasetabellen snel te genereren, voelt authenticatie soms als een later klusje—iets dat je toevoegt zodra het productconcept staat. Het probleem is dat security-aannames vroeg in routes, queries en datamodellen worden ingebakken, dus auth later proberen aan te hangen wordt een rommige retrofit.
Authenticatie beantwoordt: Wie is deze gebruiker/service? (login, tokens, SSO). Autorisatie beantwoordt: Wat mag die doen? (permissions, rollen, ownership checks). AI-gegenereerde apps implementeren vaak authenticatie (een login) maar missen consistente autorisatiechecks op elk endpoint.
Begin met least privilege: geef nieuwe gebruikers en API-keys minimaal mogelijke permissies. Maak expliciete rollen (bv. viewer, editor, admin) en laat bevoorrechte acties een admin-rol vereisen, niet alleen “is ingelogd.”
Voor sessiebeheer, geef de voorkeur aan kortlevende access tokens, roteer refresh tokens en invalideer sessies bij wachtwoordwijziging of verdacht gedrag. Vermijd het bewaren van langlevende secrets in local storage; behandel tokens als contant geld.
Als je app multi-tenant is (meerdere organisaties, teams of workspaces), moet isolatie server-side worden afgedwongen. De veilige default is: elke query is gescoord door tenant_id, en de tenant_id komt uit de geauthenticeerde sessie—niet uit een request-parameter die de client kan wijzigen.
Aanbevolen guardrails:
Gebruik dit als pre-ship sweep voor elke nieuwe route:
/resource/123 benaderen die van iemand anders is?\n- Zwakke admin-paden: Zijn /admin acties beschermd door rolchecks, niet door verborgen URLs?\n- Kapotte tenant-scoping: Vertrouwt de server tenant_id uit de request body/query?\n- Method-gaps: GET is beschermd, maar PATCH/DELETE niet.\n- Te brede permissies: Een “member” kan data exporteren, billing beheren of admins uitnodigen.Als je maar één ding fixeert: zorg dat elk endpoint consistent autorisatie afdwingt, met tenant-scoping afgeleid van de geauthenticeerde identiteit.
AI versnelt bouwen, maar beschermt je niet tegen de meest voorkomende “oeps”-momenten: onvoltooide wijzigingen deployen, sleutels lekken of automatisering te veel macht geven. Een paar basis-guardrails voorkomen het merendeel van vermijdbare incidenten.
Behandel development, staging en productie als verschillende werelden—niet alleen verschillende URLs.
Development is waar experimenteren gebeurt. Staging is waar je test met productie-achtige settings en datavormen (maar geen echte klantdata). Productie is de enige plek die echte gebruikers bedient.
Deze scheiding voorkomt ongelukken zoals:
Maak het moeilijk om “dev op prod te richten.” Gebruik verschillende accounts/projects en verschillende databases en credentials per omgeving.
Een betrouwbare regel: als je het niet in een openbaar issue zou plakken, plak het dan ook niet in een prompt.
Bewaar geen secrets in:
Gebruik een secrets manager (cloud secret stores, Vault, etc.) en injecteer secrets bij runtime. Geef de voorkeur aan kortlevende tokens boven langlevende API-keys, roteer keys op schema en intrek onmiddellijk bij vermoedelijke blootstelling. Houd een audittrail bij wie/wat secrets benaderde en wanneer.
Voeg frictie toe waar het telt:
Als je workflow snelle iteratie via een platform als Koder.ai inhoudt, behandel source code export als onderdeel van je securityverhaal: je moet je eigen scanners kunnen draaien, je eigen CI-beleid afdwingen en onafhankelijk reviewen wat wordt gedeployed. Features zoals planning mode helpen door expliciet ontwerp en permissiegrenzen te forceren voordat een agent code verandert of integraties koppelt.
Als je maar één mindset aanneemt hier: ga ervan uit dat fouten gebeuren, en ontwerp je omgevingen, secrets en deployment-flow zo dat een fout een onschadelijke mislukking wordt—niet een breach.
“Het werkte in testing” is een zwak security-argument voor AI-gebouwde apps. Tests dekken meestal verwachte prompts en happy-path tool-aanroepen. Gebruikers proberen randgevallen, aanvallers toetsen grenzen en modelgedrag kan verschuiven met nieuwe prompts, context of dependencies. Zonder runtime-visibility weet je niet of de app stilletjes data lekt, de verkeerde tool oproept of onder load openvalt.
Je hebt geen enterprise SIEM op dag één nodig, maar wel een consistente spoorlijn die antwoord geeft op: wie deed wat, met welke data, via welke tool, en is het gelukt?
Essentiële logs en metrics:
Houd gevoelige velden standaard uit logs (secrets, ruwe prompts met PII). Als je prompts voor debugging logt, sample ze en redacteer agressief.
Voeg eerst lichte detectie toe:
Abuse lijkt vaak normaal verkeer totdat het dat niet meer is. Praktische controls:
Als je maar één ding deze week implementeert: maak een doorzoekbaar auditspoor van auth + tool-aanroepen + data-access, met alerts op ongebruikelijke pieken.
“Voldoende veilig om te publiceren” betekent niet “geen kwetsbaarheden.” Het betekent dat je de aannames met hoogst waarschijnlijkheid en hoogste impact tot een niveau hebt teruggebracht dat je team en klanten accepteren—en dat je kunt detecteren en reageren als er toch iets misgaat.
Begin met een korte lijst realistische faalwijzen voor je app (account takeover, data-exposure, schadelijke toolacties, onverwachte kosten). Voor elk: (1) welke preventie vereist is vóór launch, (2) welke detectie verplicht is, en (3) wat je recovery-doel is (hoe snel je het bloeden stopt).
Als je je top-risico's en mitigaties niet in simple termen kunt uitleggen, ben je niet klaar om te releasen.
Gebruik een checklist die klein genoeg is om af te maken:
Heb de basics op papier en geoefend:
Platforms die snapshots en rollback ondersteunen (inclusief Koder.ai) kunnen incident response substantieel versnellen—maar alleen als je al hebt gedefinieerd wat een rollback triggert, wie het uitvoert en hoe je valideert dat de rollback het gevaarlijke gedrag écht heeft verwijderd.
Plan terugkerend werk: maandelijkse dependency-updates, kwartaalelijkse access-reviews en periodieke threat-model refreshes wanneer je tools, datasources of nieuwe tenants toevoegt. Na elk incident of near-miss: doe een blame-free review en zet de lessen om in concrete backlog-items—geen vage herinneringen.
Behandel elke “garantie” als gespecificeerd en begrensd. Vraag:
Als je het niet kunt meten (logs, policies, gedocumenteerde grenzen), is het geen garantie.
Security-features (SSO, encryptie, audit logs, secret scanning) zijn mogelijkheden. Uitkomsten zijn wat je daadwerkelijk kunt beloven (geen cross-tenant toegang, geen geheimen blootgesteld, geen ongeautoriseerde exports).
Je bereikt uitkomsten alleen als features:
Doe een snelle doorloop:
Dit is vaak genoeg om de grootste aannames bloot te leggen terwijl veranderingen nog goedkoop zijn.
Veelvoorkomende fouten zijn alledaags, niet exotisch:
isAdmin) in plaats van server-side checks.\n- Zwakke inputvalidatie en onveilige queryconstructie.\n- Misbruik van crypto (custom encryptie, verkeerde modes, hard-coded keys).Beperk dit met veilige templates, verplichte menselijke review voor security-critische code en automatische checks (SAST/DAST + gerichte autorisatietests).
Begin met controles die makkelijk afdwingbaar zijn:
Stel ook een patch-cadans in (bijv. wekelijks; direct voor kritieke CVE's) met een benoemde eigenaar per service.
Prompt injection is onbetrouwbare inhoud die het model stuurt om jouw intentie te negeren. Het wordt gevaarlijk als het model tools kan gebruiken (DB-queries, e-mails, refunds, deploys).
Praktische verdedigingen:
lookup_order(id)) boven vrije tekstacties (arbitraire SQL/shell).\n- Valideer tool-aanroepen vóór uitvoering (goedgekeurde domeinen, maximale bedragen, veilige query-templates).\n- Vereis menselijke goedkeuring voor onomkeerbare of hoog-impact acties.De grootste lekken zijn vaak indirect:
Verminder blootstelling met data-minimalisatie, agressieve redactie vóór logging, strakke toegangscontroles en gedocumenteerde retentie per systeem (inclusief backups waar mogelijk).
Handhaaf isolatie server-side:\n\n- Elke query wordt gescoord met tenant_id.\n- tenant_id komt uit de geauthenticeerde sessie, niet uit de request-body.\n- Voeg object-level ownership checks toe bij read/update/delete.
Test op IDOR expliciet: controleer dat een gebruiker niet bij /resource/{id} van een andere tenant kan, zelfs niet bij het raden van geldige ID's.
Volg drie regels:
Operationeel: houd bij wie toegang had tot secrets (audit trail), roteer periodiek en behandel vermoedelijke blootstelling als een incident (direct revoke/rotate).
Minimale signalen die "werkt in productie" aantonen:
Als je niet snel kunt antwoorden op “wie deed wat, met welke tool, op welke data”, wordt incident response traag en giswerk.