AI Beveiliging
Bescherming van gevoelige gegevens in het tijdperk van AI en GenAI-tools
27 artikelen
Real-time PII-preventie bespaart $2,2 miljoen
IBM vond een kostenverschil van $2,2 miljoen tussen preventie en detectie. Dit is de berekening die real-time PII-interceptie onvermijdelijk maakt voor beveiligingsteams.
GDPR Art. 32: PII-monitoring bij AI-tools
Enterprise compliance-teams hebben kwantitatief bewijs nodig van PII-controles voor AI-tools. Netwerk-DLP mist browser-AI-interacties.
Real-time PII-preventie voor AI-datalekken
Wanneer een medewerker een klantnaam in ChatGPT typt, verlaten de data de organisatiecontrole in real-time. Post-hoc DLP kan dit niet ongedaan maken.
GDPR klantenservice AI: aangepaste identifiers
Klantenservice AI ontvangt klantberichten met namen, e-mails EN bestel-ID's. Standaard PII-tools verwijderen e-mailadressen maar laten bestel-ID's intact.
De Privacyextensie Paradox: Lokale Verwerking
Een privacyextensie die uw gegevens naar externe servers stuurt is geen privacyextensie. Hier leest u waarom lokale verwerking de enige architectuur is die browsergebaseerde PII-bescherming mogelijk maakt.
Dagelijkse Onbedoelde PII-lekken via ChatGPT
Klantenservice-agents versturen dagelijks onbedoeld klantgegevens naar AI-tools. Hier leest u waarom het technisch onvermijdelijk is zonder onderscheppingslaag en hoe u het oplost.
900K Gebruikers: Extensievertrouwen Verifiëren
Het incident van januari 2026 onthulde hoe kwaadaardige extensions met honderdduizenden gebruikers vertrouwen opbouwen en dan misbruiken. Hier leest u hoe u extensies correct verifieert.
ChatGPT Beleid vs. Technische Controles
77% van medewerkers deelt gevoelige gegevens met AI-tools ondanks beleidsregels die dat verbieden. Bewustmakingstraining vermindert het incident-percentage met slechts 8%. Hier leest u waarom technische controles essentieel zijn.
Enterprise AI: Ontwikkelaartoegang Zonder Risico
Banken verboden ChatGPT. Hun ontwikkelaars gebruikten het thuis toch. 27,4% van alle inhoud die in enterprise AI-chatbots wordt ingevoerd bevat gevoelige gegevens (Zscaler 2025).
Cursor & Claude Gebruiken Zonder Code te Lekken
Cursor laadt standaard .env-bestanden in de AI-context. Een financiële dienstverlener verloor $12M nadat propriëtaire handelsalgoritmen naar een AI-assistent werden gestuurd.
AI Beleid Zonder Technische Controles Faalt
77% van medewerkers deelt gevoelige werkgegevens met AI-tools ondanks verbiedend beleid. Een overheidscontractant plakte FEMA-gegevens van hulpzoekers in ChatGPT.
IDE vs Browser: Twee-Laags Ontwikkelaar AI-beveiliging
Ontwikkelaars gebruiken AI in twee omgevingen: IDE (Cursor, VS Code) en browser (Claude.ai, ChatGPT). Elke omgeving vereist andere controles.
83% van AI-extensies Wordt Nooit Geauditeerd
83% van Chrome-extensies met brede machtigingen is nooit beveiligingsgeauditeerd (USENIX 2025). 45% van enterprise medewerkers gebruikt niet-goedgekeurde extensies.
39M GitHub Lekken: AI Codeerrisico
67% van ontwikkelaars heeft per ongeluk secrets blootgesteld in code (GitGuardian 2025). 39 miljoen secrets gelekt op GitHub in 2024, een stijging van 25% jaar-op-jaar.
Vibe Coding en PII-lekken: Het Beveiligingsrisico Waar Niemand Over Spreekt
Door AI gegenereerde code bevat zelden PII-verwerking. 73% van vibe-coded apps verwerkt gevoelige gegevens zonder anonimisering. Dit moeten ontwikkelaars weten.
MCP-serverbeveiliging 2026: 8.000 Blootgesteld, 492 Zonder Authenticatie
Meer dan 8.000 Model Context Protocol-servers zijn publiek toegankelijk. 492 hebben geen enkele authenticatie. 36,7% is kwetsbaar voor SSRF. Bescherm PII in uw MCP-tools.
Browser-DLP: Blokkeren versus anonimiseren in 2026
Twee benaderingen van browser-DLP: blokkeren verhindert dat PII naar AI-tools wordt verzonden; anonimiseren transformeert gegevens vóór verzending. Een objectieve vergelijking.
Samsung Verloor Drie Keer Broncode aan ChatGPT
Drie afzonderlijke Samsung-engineeringteams plakten in april 2023 propriëtaire code en vertrouwelijke gegevens in ChatGPT. Elk incident onthulde een ander falen. Hier leest u de volledige analyse.
Enterprise AI-verboden: Productiviteit vs. Risico
27,4% van AI-chatbot-inhoud bevat gevoelige gegevens — een stijging van 156% jaar-op-jaar. Toch omzeilt 71,6% van de medewerkers enterprise AI-verboden. Hier leest u waarom verboden falen en wat werkt.
Veilige AI-privacyextensies in 2026
In januari 2026 werden twee kwaadaardige Chrome-extensies met 900.000+ gebruikers betrapt op het exfiltreren van ChatGPT- en DeepSeek-gesprekken elke 30 minuten. Hoe u veilige extensies identificeert.
Browser-DLP voor ChatGPT, Claude en Gemini
Traditionele enterprise-DLP is gebouwd voor bestandsoverdrachten en e-mail, niet voor AI-chatbots. Deze gids behandelt browser-native gegevensverliespreventie voor ChatGPT.
Plakken en vergeten: automatisch PII-markeren vs. compliance-training
62% van de medewerkers die AI-tools gebruiken voor klantdata 'vergeet soms' eerst PII te verwijderen. Hier is waarom automatisch markeren de compliance-druk elimineert.
Screenshot PII: Lekken In Interne Tools
Slack, Teams, Jira en e-mail ontvangen regelmatig screenshots met klant-PII. Deze schending van toegangscontrole omzeilt elk DLP-systeem.
Interne Wiki PII: Confluence Klantdata
Supportteams documenteren processen met screenshots van klantaccounts. Dat zijn na drie jaar duizenden AVG-dataminimalisatieovertredingen in uw kennisbank.
AI-Codeerassistenten Lekken Productie-PII
Testfixtures met echte klantrecords. Logbestanden met productiedata voor debugging. GitHub vond 39 miljoen gelekte geheimen in 2024.
Diefstal van AI-gesprekken via Chrome-extensies
In januari 2026 stalen twee kwaadaardige Chrome-extensies met 900.000+ gebruikers ChatGPT- en DeepSeek-gesprekken elke 30 minuten. Hoe u veilige van gevaarlijke extensies onderscheidt.
AI: De #1 Vector voor Gegevensonttrekking
77% van de medewerkers plakt gevoelige gegevens in AI-tools. GenAI is nu verantwoordelijk voor 32% van alle zakelijke gegevensonttrekking. Leer hoe u uw organisatie beschermt.
Begin Vandaag met het Beschermen van Uw Gegevens
285+ entiteitstypen, 48 talen, beveiliging van ondernemingsniveau tegen startprijzen.
About this page
We update this page when our platform or the law changes.
Read our founder note for how we work.
Each change shows up in the timestamp at the top.
Related reading
We follow these rules
- GDPR (EU 2016/679).
- ISO/IEC 27001:2022.
- NIS2 (EU 2022/2555).
- HIPAA safe harbor under 45 CFR § 164.514(b)(2).
Our promise
We do not sell your data.
We do not train models on your text.
We store your files in Germany.
You can delete your account at any time.
You own your work.
Where we run
Our company HQ is in Saarbrücken, Germany. Our servers run in Hetzner's Falkenstein datacenter.
Hetzner holds ISO 27001 certification.
All data stays in the EU.
Backups run every day.
Need help?
Email support@anonym.legal.
We reply within one business day.
How we test
We run a full check suite on every release.
Each surface gets its own sweep script and report.
Human reviewers spot-check the output each week.
We track recall and precision on a labelled set.
Bad runs block the deploy.
What we never do
- We never sell your information to third parties.
- We never train models on what you upload.
- We never keep your work after you delete it.
- We never share keys with any outside firm.
- We never run ads inside the product.
Plans in plain words
We sell credits, not seats.
One credit covers one short job.
Long jobs use a few credits each.
You can top up at any time.
Unused credits roll over each month.
Read the plans page for current rates.
Who built this
A small team of engineers and lawyers built this.
We ship from Europe and work in the open.
Our founder note spells out why we started.
Where to start
- Open the web app and try a sample file.
- Learn how credits get counted.
- See current plans and limits.
- Meet the team behind the product.
How the parts fit
A browser add-on cleans text inside Chrome.
A Word plug-in handles drafts in Office.
A small desktop tool works on whole folders.
An agent protocol link feeds large models safely.
All four share one core engine and one rule set.
Words from our team
We started this work after a lunch about cookies.
One friend kept getting odd ads on her phone.
We asked why a court file leaked through a draft.
We sketched the first build on a napkin that week.
By month three we had a tiny demo for a friend.
She used it on her first case the next day.
Common questions we hear
Can the tool read scanned PDFs? Yes, with OCR.
Does it work on long files? Yes, in small chunks.
Can I roll my own rule set? Yes, save it as a preset.
Does it run offline? The desktop build runs offline.
Do you keep my files? No, the cloud build wipes after each run.
Will it learn from my work? No, we never train on inputs.
A short tour of the workflow
Upload a file or paste a snippet of prose.
Pick the entities you want gone from the draft.
Choose a method: replace, mask, hash, encrypt, or redact.
Press run and watch the side panel show each hit.
Skim the result and tweak any rule that misfired.
Save the cleaned file or send it to a teammate.