AI maakt het voor teams makkelijk om sneller workflows, agents en automatiseringen te bouwen. Dat levert direct voordeel op: minder handwerk, vlottere opvolging en betere doorstroming van informatie. Maar voor security introduceert dat een nieuw probleem: wild code onder controle krijgen wanneer bruikbare experimenten uitgroeien tot productie-afhankelijkheden.
Wild code ontstaat niet alleen door “ongeautoriseerde software”. Het ontstaat wanneer medewerkers nieuwe mogelijkheden creëren die sneller groeien dan de processen voor eigenaarschap, beveiliging en onderhoud. En zelfs als de code technisch correct werkt, kan hij toch te veel toegang krijgen of data naar de verkeerde doelgroep sturen.
Wat is wild code binnen AI-workflows?
Stel je een salesmanager voor die een AI-gestuurde workflow bouwt. Die verbindt met klantgegevens, vat binnenkomende verzoeken samen en publiceert updates in een gedeeld kanaal. Dit voelt als efficiëntie: minder tijd kwijt, betere consistentie, sneller acteren. In andere afdelingen ontstaan ondertussen soortgelijke oplossingen.
Het risico begint zodra security niet langer duidelijk weet:
- welke identiteiten en credentials de workflow gebruikt;
- welke records en systemen toegankelijk zijn;
- wie de output kan zien;
- wat er gebeurt als de workflow informatie blootlegt of acties uitvoert die niet de bedoeling waren.
Wild code wordt vooral gevaarlijk wanneer een kleine pilot uitgroeit tot een operationele routine, terwijl het eigenaarschap en de beveiligingsgrenzen pas later worden onderzocht.
De belangrijkste risico’s: niet alleen kwetsbaarheden
Veel organisaties denken bij beveiliging meteen aan kwetsbaarheden in gegenereerde of gebruikte code. Maar het bronprobleem is breder: code kan “werken zoals bedoeld” en toch onveilig zijn door toegangsomvang en operationele consequenties.
De meest voorkomende risico’s bij AI-workflows zijn:
- Te ruime rechten (excessive permissions): de workflow heeft een kleine set records nodig, maar draait met credentials die veel meer mogen lezen of wijzigen.
- Onbedoelde blootstelling van gevoelige data: een agent krijgt toegang tot informatie die niet nodig is, of deelt output breder dan toegestaan. Gevoelige data kan ook terechtkomen in modelverzoeken of logs.
- Onbedoelde acties: een agent kan wijzigingen aanbrengen aan records of permissies zonder een passende goedkeuringsgrens.
- Wees-rechten (orphaned access): de workflow blijft draaien nadat de maker van rol verandert of vertrekt, zonder dat duidelijk is wie nog eigenaar is en de rechten beoordeelt.
- Onderzoekslacunes: als er iets misgaat, kan security vaak niet snel vaststellen welke identiteit de workflow uitvoerde, welke data werd benaderd en wat precies werd aangepast.
Met andere woorden: de dreiging zit in “wat de workflow mag doen” en “wat er zichtbaar en traceerbaar is”, niet alleen in “of de code een bug bevat”.
Waarom beleid, training en sandboxen alleen niet genoeg zijn
Veel teams starten met drie logische maatregelen: employee education, sandbox-omgevingen en governancecommissies (AI steering committees). Die zijn nuttig, maar helpen niet om wild code onder controle te krijgen zolang ze niet gekoppeld zijn aan harde beperkingen en zichtbaarheid in de echte werkstroom.
1) Training kan gedrag niet afdwingen
Training legt uit wat wel en niet mag, en een AI-policy kan verwachtingen scheppen. Maar die middelen garanderen niet dat elke bouwer op het juiste moment inziet dat een connectie gevoelig wordt of dat een workflow productie-toegang nodig heeft. Zeker onder deadlines ontstaat al snel ruimte om “even snel” een stap te zetten.
Bovendien blijft beleid vaak een document: het voorkomt niet automatisch dat iemand in de praktijk toch een risicovolle verbinding tot stand brengt.
2) Sandboxen lossen het runtime-probleem niet op
Een geïsoleerde omgeving werkt goed om prompts, modellen en gegenereerde code te testen. Maar de echte waarde van een workflow komt pas wanneer die prototype live gaat koppelen aan bedrijfsdata en -systemen.
Zodra dat gebeurt, moeten rechten, monitoring en change reviews niet stoppen. Als de controls alleen “testtijd” afdekken, schuift het echte beveiligingsvraagstuk door naar het moment dat de workflow operationeel wordt.
3) Committees missen snelheid en zichtbaarheid
Sturing en accountability zijn belangrijk, maar de reviewcyclus van een commissie loopt soms achter op de snelheid waarmee medewerkers software en automatiseringen opleveren. Daarnaast kunnen oversight en aandacht zich focussen op teams waar security gewend is te kijken, terwijl builds in finance, HR of operations buiten beeld blijven.
De kern: een goedkeuringstraject kan pas effectief zijn als security die nieuwe paden ook kan zien voordat ze nuttig worden.
Wild code onder controle: bouw controls in het werk zelf
De meest duurzame aanpak is om beveiligingsgrenzen te verwerken in de omgevingen die medewerkers gebruiken om apps, agents en automatiseringen te maken, uit te voeren en te onderhouden. Niet iedereen moet zelf een compleet beveiligingsmodel ontwerpen. Security definieert samen met IT en systeemeigenaren de grenzen, en bewaakt die consistent door de hele levenscyclus.
Drie principes voor governance die werkt
1) Govern vóór deployment én blijf daarna sturen
Bepaal vóórdat een workflow bedrijfsplatformen koppelt:
- welke databronnen en acties zijn toegestaan;
- welke toegang nodig is (least privilege);
- waar en wanneer menselijke goedkeuring vereist is voor ingrijpende handelingen.
Belangrijk: een tekstprompt met “doe dit niet” is geen toegangscontrole. Het vraagt om technische beperkingen en afdwingbare regels. En die regels moeten blijven gelden wanneer de workflow live gaat—anders ontstaat een “blind spot” zodra de pilot succesvol lijkt.
2) Maak de veilige route de snelste route
Medewerkers hebben meer nodig dan een lijst met verboden. Geef een bouwomgeving waarin ze snel kunnen werken met goedgekeurde verbindingen en een duidelijke weg van idee naar operationele inzet.
Als governance elke stap frictie geeft, gaan gebruikers omwegen zoeken. Dan ontstaat het tegenovergestelde van wild code onder controle: juist meer varianten, meer uitzonderingen en minder overzicht.
AI kan wel helpen bij het maken van een workflow of agent, maar security moet expliciet begrenzen welke bedrijfsdata het mag gebruiken en welke acties het mag uitvoeren. Dat blijft de verantwoordelijkheid van security en systeemeigenaren.
3) Ontwerp traceerbaarheid en interventie als onderdeel van de security
Security wil niet alleen achteraf kunnen reconstrueren wat het idee was; security moet kunnen vaststellen wat er is gebeurd. Zorg daarom dat ownership, uitvoering-identiteit, relevante acties en wijzigingen traceerbaar zijn.
Daarnaast moet er een duidelijk interventiemechanisme bestaan: wie kan een workflow pauzeren, wie kan toegang intrekken, en hoe bepaalt men wat de workflow precies heeft beïnvloed? Menselijke beoordeling blijft nodig voor consequentiële wijzigingen of afwijkend gedrag.
Wat dit concreet betekent in de praktijk
Een “governed environment” maakt essentiële securityvragen beantwoordbaar zonder dat security een losstaande incidentonderzoekscyclus hoeft te starten. Denk aan:
- Accountable ownership: wie is eigenaar en onder welke identiteit draait de workflow?
- Controlled access: wat mag de workflow lezen, wijzigen en doorsturen? Waar gelden goedkeuringsstappen?
- Protected execution: zijn stappen geïsoleerd en credentials alleen op runtime geïnjecteerd in plaats van in code bloot te liggen?
- Traceable activity: kan security zien wat er is uitgevoerd, welke data is geraakt en welke wijzigingen zijn doorgevoerd?
- Clear intervention: hoe wordt gestopt, en hoe wordt toegang ingetrokken als er iets misgaat?
Deze aanpak elimineert risico’s niet volledig. Maar ze vermindert de afhankelijkheid van “goede bedoelingen” van bouwers en het moment waarop security pas achteraf problemen ontdekt.
Leer van verwante incidenten en voer governance door
In eerdere gevallen zien organisaties dat toegang en automatisering snel kunnen escaleren als beveiligingsgrenzen ontbreken of niet zichtbaar zijn. Als je die rode draden wil herkennen, kan het helpen om te kijken naar bredere patronen rondom gecompromitteerde toegang en misbruik in operationele omgevingen. Lees bijvoorbeeld ook:
- Wat gecompromitteerde toegang kan betekenen voor datatoegang
- Hoe AI-misbruik en MFA-bypass in MITRE ATT&CK terugkomen
- En waarom datagovernance breder is dan alleen toegang
Gebruik die inzichten om je eigen omgeving zo in te richten dat “bouwers” binnen veilige grenzen kunnen blijven werken—zonder dat security elke keer pas reageert wanneer iets al uit de hand is gelopen.
Conclusie: maak wild code onder controle een ontwerpkeuze
Wild code onder controle krijgen lukt niet door alleen beleid, training of sandboxen. Die helpen bij bewustwording en testen, maar ze borgen het echte probleem niet: tijdens runtime kan een workflow te veel rechten hebben, gevoelige data blootleggen, ongewenste acties uitvoeren en lastig traceerbaar zijn.
De oplossing ligt in governance die vanaf het begin in de omgeving zit: defineer toegestane bronnen en acties, maak de veilige route het makkelijkst, en ontwerp traceerbaarheid en interventie als standaard. Zo kun je blijven profiteren van AI-gedreven productiviteit, terwijl security duidelijke grenzen kan afdwingen en snel kan ingrijpen als gedrag afwijkt.
Bron: https://thehackernews.com/2026/10/what-security-teams-can-do-to-tame-wild.html
