Slimme detectie, menselijke regie
Automatisering in cybersecurity biedt grote voordelen: snellere detectie, minder menselijke fouten, en efficiëntere responstijden. Zeker met de inzet van kunstmatige intelligentie (AI) in tools zoals SIEM, EDR en MDR-oplossingen worden organisaties steeds beter in staat om afwijkend gedrag en bedreigingen vroegtijdig te herkennen.
Toch worstelen veel organisaties met een kernvraag: hoeveel controle geef je uit handen? En: waar ligt de grens tussen slim automatiseren en onverantwoord delegeren?
Waar wordt AI vandaag toegepast?
In moderne beveiligingsomgevingen zie je AI-oplossingen vooral terug in:
- Endpoint Detection & Response (EDR): automatische herkenning van verdachte processen of gedragingen op werkstations en servers.
- Security Information and Event Management (SIEM): grootschalige logverzameling en patroonanalyse met behulp van AI-gestuurde correlatieregels en anomaliedetectie.
- Managed Detection & Response (MDR): dienstverleners die beveiligingsincidenten 24/7 monitoren en analyseren, ondersteund door machine learning en geautomatiseerde respons.
- Threat Intelligence-integraties: het automatisch verrijken van alerts met contextuele dreigingsinformatie (zoals reputatie van IP-adressen of malwareclassificaties).
In al deze domeinen helpt AI bij het prioriteren van signalen, het filteren van ruis en het versnellen van analyse. Maar zonder menselijk toezicht kan dat juist leiden tot blinde vlekken of overreactie.
Waar ligt de grens?
AI en automatisering zijn uitermate geschikt voor:
- Herkenbare patronen (zoals brute-force-aanvallen, command & control-verkeer)
- Repetitieve taken zoals loganalyse, IOC-matching of classificatie
- Snelle first-line respons, zoals notificaties of quarantainemaatregelen op basis van vooraf gedefinieerde regels
Maar AI kent beperkingen:
- Het mist context (zoals onderhoudswerkzaamheden, geplande wijzigingen, legitieme afwijkingen)
- Het is afhankelijk van kwaliteit en volledigheid van data (denk aan ontbrekende logging of inconsistenties tussen systemen)
- Het besluit zonder gevoel voor impact, tenzij expliciet begrensd
Daarom geldt: AI mag detecteren, adviseren en assisteren – maar het blijft de taak van de mens om te besluiten.
Praktisch voorbeeld: intelligente verrijking van alerts
Een goede toepassing van AI is het verrijken van beveiligingsmeldingen met externe dreigingsinformatie (threat intelligence). Denk aan een situatie waarin een onbekend IP-adres een verbinding opzet met een endpoint. Door automatische integratie met één of meerdere threat intelligence-feeds wordt dit adres verrijkt met reputatie-informatie: is het eerder betrokken bij aanvallen? Is het onderdeel van een bekende botnetstructuur?
Op basis daarvan kan een alert:
- Geprioriteerd of afgewaardeerd worden
- Gekoppeld worden aan kritieke assets of processen
- Automatisch geëscaleerd worden richting het SOC-team of incident response
Deze verrijking verhoogt de relevantie van meldingen zonder dat er direct ingrijpende acties worden uitgevoerd. Zo blijft de controle behouden, terwijl de detectie verbetert.
Hoe behoud je toezicht bij toenemende automatisering?
1. Stel duidelijke grenzen en bevoegdheden in
Welke acties mag de tooling zelfstandig uitvoeren (bijv. loggen, alarmeren)? En wat vereist expliciete validatie (bijv. netwerkisolatie, uitschakelen services)?
2. Documenteer beslisstructuren en workflows
Gebruik playbooks waarin per type incident wordt vastgelegd wie wat doet, en onder welke voorwaarden AI mag ingrijpen.
3. Houd ook de AI zelf in de gaten
Logging en audittrails van automatisch genomen beslissingen zijn essentieel. Denk aan: wie heeft welk beleid geconfigureerd? Wanneer is welke actie automatisch uitgevoerd?
4. Train je mensen op interpretatie
Zorg dat securityteams begrijpen wat de AI wel en niet doet, hoe scores tot stand komen, en wanneer escalatie nodig is.
5. Evalueer periodiek
Plan evaluaties op tuning, false positives, en gaps in detectie – en verbeter waar nodig.
Samenvatting
AI in cybersecurity biedt enorme mogelijkheden om snelheid, schaal en consistentie toe te voegen aan detectie en response. Maar het blijft essentieel om toezicht, transparantie en menselijk inzicht in te bouwen. De juiste balans ligt in het combineren van slimme technologie met duidelijke afspraken, controlemechanismen en beleidskaders.
Automatiseren is waardevol – maar alleen als je precies weet wat je automatiseert, waarom, en onder welke voorwaarden.
Klaar om automatisering verantwoord te integreren?
Vraag onze gratis maturity-assessment aan voor jouw security operations. We analyseren tooling, werkprocessen en risicogebieden op:
- mate van zichtbaarheid en controle
- balans tussen detectie en actie
- governance van automatisering
Je ontvangt een concreet rapport met prioriteiten, quick wins en aanbevelingen voor SIEM-, EDR- of MDR-inrichting binnen je organisatie.