ISO 27001 noemt AI niet, maar vraagt wel om beleid, classificatie, leveranciersbeheer, bewustwording en datalekpreventie. Zo breng je AI-gebruik daaronder.
Snel antwoord
ISO 27001 is de internationale standaard voor een managementsysteem voor informatiebeveiliging (ISMS). De standaard noemt AI niet, maar verschillende beheersmaatregelen uit Annex A raken AI-gebruik direct: beleid en aanvaardbaar gebruik, classificatie van informatie, leveranciersbeheer voor clouddiensten, bewustwording en training, en preventie van datalekken. AI-tools zijn leveranciers die je gegevens verwerken, dus ze horen in je risicobeoordeling en je beheersmaatregelen. De beheersmaatregel voor preventie van datalekken (A.8.12) sluit het nauwst aan.
01
ISO 27001 vraagt om een ISMS; AI-gebruik hoort onder de bestaande beheersmaatregelen te vallen
02
AI-tools zijn leveranciers: neem ze mee in leveranciersbeheer en risicobeoordeling
03
Classificatie en aanvaardbaar gebruik bepalen welke gegevens in een AI-tool mogen
04
De beheersmaatregel voor preventie van datalekken (A.8.12) raakt AI-gebruik direct
05
Bewustwording op het moment van gebruik werkt beter dan een jaarlijkse training
Veel organisaties met een ISO 27001-certificaat hebben hun beleid, classificatie en leveranciersbeheer netjes op orde, maar dat is geschreven voor een wereld zonder AI-assistenten. De standaard zelf noemt AI niet. Toch hoef je geen nieuw raamwerk te bouwen: AI-gebruik past in de beheersmaatregelen die je al hebt. Je moet ze alleen toepassen op een nieuw soort risico.
ISO 27001 is de internationale standaard voor een managementsysteem voor informatiebeveiliging (ISMS). Het draait om risicogebaseerd werken: je beoordeelt risico's en kiest passende beheersmaatregelen uit Annex A (in het Engels: controls). In de 2022-versie zijn die ingedeeld in vier thema's: organisatorisch, mensen, fysiek en technologisch. AI-gebruik raakt vooral de organisatorische beheersmaatregelen en die over mensen, plus één belangrijke technologische.
Beleid en aanvaardbaar gebruik. Je informatiebeveiligingsbeleid en je regels voor aanvaardbaar gebruik moeten duidelijk maken welke AI-tools mogen worden gebruikt en met welke gegevens. Zonder dat valt AI-gebruik buiten je ISMS.
Classificatie van informatie. Welke gegevens zijn vertrouwelijk, intern of openbaar? Die classificatie bepaalt wat wel en niet in een AI-tool mag. Een prompt met vertrouwelijke klantgegevens is een classificatieprobleem voordat het een AI-probleem is.
Leveranciersbeheer. Een AI-tool die je gegevens verwerkt, is een leverancier of clouddienst. Die hoort in je leveranciersbeoordeling, met aandacht voor wat de aanbieder met de gegevens doet. Niet-goedgekeurde AI-tools zijn onbeheerde leveranciers, oftewel shadow AI.
Bewustwording en training. Mensen moeten weten welke informatie ze wel en niet mogen delen. Die beheersmaatregel uit het thema mensen geldt net zo goed voor wat iemand in een AI-tool zet. Zie ook onze gids over wat je wel en niet met AI mag delen.
Preventie van datalekken. In de 2022-versie van de standaard is er een aparte beheersmaatregel voor preventie van datalekken (A.8.12). Die sluit het nauwst aan op AI-gebruik, want het kernrisico is precies dat: gevoelige gegevens verlaten de organisatie via een prompt of upload.
Leveranciersbeheer gaat ervan uit dat je je leveranciers kunt noemen. Bij AI kunnen de meeste organisaties de twee of drie tools noemen die ze formeel hebben uitgerold, niet de volledige lijst die medewerkers op een willekeurige dag echt hebben geopend. Precies dat gat hoort de risicobeoordeling te dichten, en je kunt geen tool beoordelen waarvan je niet weet dat hij bestaat.
AI-register
ToegestaanIn beoordelingNiet toegestaanAlle tools
Zoek op tool, leverancier, domein of oude naam…
1.012 tools
🇨🇳
DeepSeek
Kritiek · 90/100
Niet toegestaan
🇺🇸
Otter.aiNieuw
Hoog · 68/100
Nog geen besluit
🇺🇸
Grok
Hoog · 67/100
Niet toegestaan
🇺🇸
ChatGPT
Hoog · 62/100
Toegestaan
🇺🇸
Perplexity
Middel · 55/100
Nog geen besluit
🇺🇸
HeyGen
Middel · 53/100
Nog geen besluit
Elke tool, beoordeeld op risico
Meer dan 1.000 AI-tools, elk met een risiconiveau van Laag tot Kritiek. Niets is vooraf goedgekeurd of geblokkeerd: dat gebeurt pas als iemand een besluit neemt.
Elke tool komt binnen met een risicoscore uit de catalogus van BeeSensible en een status: toegestaan, beperkt toegestaan, niet toegestaan of, standaard, nog geen besluit. Zo wordt de onbeheerde leverancier een beoordeelde leverancier.
Klassieke maatregelen tegen datalekken kijken naar e-mail, USB-sticks en uploads naar bekende diensten. Een prompt is iets nieuws: vrije tekst, in de browser, naar een dienst die de invoer kan bewaren of kan gebruiken om het model te verbeteren. De beheersmaatregel voor preventie van datalekken vraagt om passende maatregelen, en die maatregelen moeten dus ook het tekstveld van een AI-tool bereiken. Anders dek je e-mail wel af, maar de snelst groeiende route niet.
ISO 27001 vraagt om bewustwording, en de meeste organisaties vullen dat in met een jaarlijkse training. Dat helpt, maar onder tijdsdruk verandert gedrag zelden. Een signaal op het moment van gebruik werkt beter, en dan bestaat de beheersmaatregel ook buiten het beleidsdocument. Waarom een training het AI-gat niet in haar eentje dicht, lees je in het artikel over de stap van AI-training naar zorgvuldig handelen tijdens het werk.
BeeSensible werkt op één plek: het tekstveld. Gevoelige gegevens krijgen een markering terwijl iemand typt in AI-tools in de browser, zodat ze nog gemaskeerd of verwijderd kunnen worden voordat de prompt wordt verstuurd.
Zo ziet die markering eruit in het tekstveld zelf, vlak voordat een naam of dossiernummer anders ongemerkt zou worden verstuurd.
BeeSensible markeert gevoelige gegevens voordat je verstuurt.
Ga met de muis over een gemarkeerde waarde of tik erop om die te maskeren of te verwijderen, voordat het concept iemand bereikt.
Dat raakt meerdere beheersmaatregelen tegelijk:
Preventie van datalekken (A.8.12): gevoelige gegevens krijgen een markering voordat ze via een prompt de organisatie verlaten.
Classificatie in de praktijk: detectieprofielen sluiten aan op wat je als gevoelig hebt aangemerkt.
Bewustwording op het moment van gebruik: de medewerker ziet het risico precies wanneer het ontstaat.
Zicht voor de audit: een beheerder ziet op geaggregeerd niveau waar datarisico's zitten, zonder de inhoud van persoonlijke chats te lezen.
Ook houdt A.8.12 niet op bij getypte tekst. De tekst die in een prompt belandt, staat vaak eerst in een pdf, dossier of contract, met de namen, IBAN's of medische gegevens er al in. BeeSensible opent dat document in de extensie, het dashboard of de desktop-app (die laatste alleen voor pdf), markeert dezelfde categorieën en laat iemand pas daarna een geanonimiseerde kopie exporteren of delen.
VoorbeeldAnonimiseren (4)
De desktop-app markeert gevoelige velden in een document, zodat je ze kunt weglakken voordat je het deelt of in een AI-tool plakt.
Het draait in de EU, net als de browserextensie, en het is een stap die iemand bewust zet voordat hij een bestand deelt, geen scanner die alle bestanden doorzoekt. In ChatGPT en Claude kan de organisatie wel instellen dat een bijgevoegd bestand eerst wordt tegengehouden, zodat de medewerker kiest of hij het controleert en maskeert.
Een voorbeeld: een organisatie classificeert klantdossiers als vertrouwelijk. De detectie markeert namen, dossiernummers en IBAN's in prompts, zodat ze eruit kunnen voordat de prompt wordt verstuurd. De beheersmaatregel voor preventie van datalekken staat dan niet meer alleen in een document; ze doet iets.
BeeSensible draait op EU-infrastructuur die ISO 27001-gecertificeerd is; BeeSensible zelf is dat niet. BeeSensible vervangt je ISMS niet, maar maakt de relevante beheersmaatregelen werkbaar bij AI-gebruik.
Pak je Annex A-lijst erbij en stel bij beleid, classificatie, leveranciersbeheer, bewustwording en A.8.12 dezelfde vraag: geldt deze maatregel ook voor het tekstveld van een AI-tool? Is het antwoord nee, dan weet je wat je volgende stap is.
ISO 27001 noemt AI niet apart, maar de standaard is risicogebaseerd. AI-tools verwerken informatie en zijn leveranciers, dus ze vallen onder bestaande beheersmaatregelen voor beleid, classificatie, leveranciersbeheer, bewustwording en preventie van datalekken.
Welke beheersmaatregel uit ISO 27001 raakt AI-gebruik het meest?
De beheersmaatregel voor preventie van datalekken (A.8.12 in de 2022-versie) sluit het nauwst aan, omdat het kernrisico bij AI is dat gevoelige gegevens via een prompt of upload de organisatie verlaten.
Zijn AI-tools leveranciers onder ISO 27001?
Ja. Een AI-tool die je gegevens verwerkt, is een leverancier of clouddienst en hoort in je leveranciersbeheer en risicobeoordeling. Niet-goedgekeurde AI-tools zijn onbeheerde leveranciers, oftewel shadow AI.
Moet AI-gebruik in mijn informatiebeveiligingsbeleid staan?
Ja. Een beleid voor aanvaardbaar gebruik moet duidelijk maken welke AI-tools mogen worden gebruikt en met welke gegevens. Dat hoort zowel bij de beheersmaatregelen voor beleid als bij die voor bewustwording.
Is bewustwordingstraining genoeg voor AI-risico's?
Training helpt, maar verandert gedrag zelden onder tijdsdruk. ISO 27001 vraagt om bewustwording; in de praktijk werkt een signaal op het moment van gebruik beter dan een jaarlijkse sessie.
Ik geef je graag een rondleiding van twintig minuten. Laat je gegevens achter, dan zoek ik een moment dat jou uitkomt. Bellen of mailen mag natuurlijk ook.
Outlook
