Overzicht van AI-beveiligingsframeworks

Landschap van AI-beveiligingsframeworks waaronder OWASP LLM Top 10, MITRE ATLAS, NIST AI RMF en EU AI Act. Hoe ze samenhangen, welke wanneer te gebruiken en gap-analyse.

Geen enkel framework dekt het volledige spectrum van AI-beveiligingsrisico's. Elk groot framework behandelt een ander deel van het probleem: kwetsbaarheidstaxonomieën, adversarial tactieken, risicobeheerprocessen of naleving van regelgeving. Effectief AI-red-teamen vereist begrip van hoe deze frameworks elkaar aanvullen en het selecteren van de juiste combinatie voor elk engagement.

Het frameworklandschap

Relaties tussen frameworks

                    ┌─────────────────────┐
                    │   Regulatory Layer   │
                    │   EU AI Act          │
                    │   US Executive Orders│
                    └────────┬────────────┘
                             │ requires
                    ┌────────▼────────────┐
                    │  Management Layer    │
                    │  NIST AI RMF        │
                    │  ISO 42001          │
                    └────────┬────────────┘
                             │ operationalized by
              ┌──────────────┼──────────────┐
              │              │              │
     ┌────────▼───┐  ┌──────▼──────┐ ┌─────▼──────┐
     │ Vulnerability│  │  Adversarial │ │  Testing   │
     │ Taxonomies  │  │  Modeling    │ │  Standards │
     │ OWASP Top 10│  │  MITRE ATLAS│ │  NIST 600-1│
     └─────────────┘  └─────────────┘ └────────────┘

Het juiste framework kiezen

Per type engagement

Per doelgroep

Verschillende belanghebbenden spreken verschillende frameworktalen:

Analyse van frameworkdekking

Elk framework heeft blinde vlekken. Deze hiaten begrijpen is essentieel voor uitgebreide beoordelingen.

Wat elk framework goed dekt

Veelvoorkomende hiaten over frameworks heen

Geen enkel huidig framework behandelt afdoende:

• Agentic AI-risico's: Exploitatie van tool-gebruik, manipulatie van multi-step-redenering, veiligheid van autonoom handelen
• Multi-modelarchitecturen: Risico's in systemen die meerdere AI-modellen aan elkaar koppelen
• Emergente capaciteiten: Beveiligingsimplicaties van capaciteiten die op schaal opduiken
• Real-time adversarial aanpassing: Aanvallers die hun technieken tijdens een engagement aanpassen op basis van modelresponses

Frameworkversiebeheer en updates

Frameworks evolueren. Volg deze updatecycli:

Frameworks in de praktijk combineren

Voor een uitgebreid AI-red-teamengagement combineer je frameworks in verschillende fasen:

1. 1

   Planning: MITRE ATLAS

   Gebruik ATLAS-tactieken en -technieken om het dreigingslandschap te modelleren en aanvalsscenario's te plannen. Map het aanvalsoppervlak van het doelsysteem op ATLAS-categorieën.

2. 2

   Uitvoering: OWASP LLM Top 10

   Gebruik de OWASP Top 10 als testchecklist om dekking van veelvoorkomende kwetsbaarheidscategorieën te waarborgen. Elk OWASP-item suggereert specifieke testgevallen.

3. 3

   Risicobeoordeling: NIST AI RMF

   Plaats bevindingen binnen de NIST AI RMF-risicocategorieën om de organisatorische risicohouding te communiceren. Map kwetsbaarheden op de functies Govern, Map, Measure en Manage.

4. 4

   Compliancemapping: EU AI Act

   Voor organisaties die EU-markten bedienen: map bevindingen op EU AI Act-vereisten om compliancehiaten of conformiteit aan te tonen.

5. 5

   Rapportage: cross-frameworkreferenties

   Neem cross-referenties op in je rapport zodat verschillende belanghebbenden bevindingen kunnen vinden in hun voorkeursframework. Zie cross-framework-mapping.

Gerelateerde onderwerpen

• OWASP LLM Top 10 Deep Dive -- gedetailleerde analyse van elke OWASP-categorie
• MITRE ATLAS-walkthrough -- praktisch gebruik van ATLAS voor engagementplanning
• NIST AI RMF & ISO 42001 -- diepgaande blik op het risicobeheerframework
• Cross-framework-mappingreferentie -- uniforme taxonomie en snelle referentietabellen

Referenties

• "OWASP Top 10 for LLM Applications" - OWASP Foundation (2025) - Industry-standard vulnerability taxonomy for large language model applications
• "MITRE ATLAS (Adversarial Threat Landscape for AI Systems)" - MITRE Corporation (2024) - Knowledge base of adversarial tactics and techniques targeting AI systems
• "NIST AI Risk Management Framework (AI RMF 1.0)" - National Institute of Standards and Technology (2023) - Voluntary framework for managing risks throughout the AI lifecycle
• "ISO/IEC 42001:2023 Artificial Intelligence Management System" - International Organization for Standardization (2023) - Certifiable standard for establishing and maintaining AI management systems
• "EU Artificial Intelligence Act" - European Parliament (2024) - Comprehensive regulatory framework for AI systems including adversarial testing mandates