BlackFog meldt AI-data-exposure bij 47 procent van beveiligingsleiders

BlackFog meldt op 4 november dat 47 procent van de ondervraagde beveiligingsleiders zegt dat hun organisatie een incident met gevoelige data via een AI-tool heeft meegemaakt.

Een lijst met goedgekeurde AI-tools vertelt een Nederlandse organisatie niet welke informatie medewerkers erin zetten of wat agents ermee doen. Zonder zicht op die datastroom kan beleid de invoer op papier begrenzen zonder te tonen wat in de praktijk is gedeeld.

De 47 procent komt uit zelfrapportage

Sapio Research voerde in september 2026 namens BlackFog een online enquête uit onder 400 IT-beveiligingsbeslissers bij bedrijven met meer dan 500 medewerkers, met 200 respondenten uit het VK en 200 uit de VS. De 47 procent beschrijft antwoorden over incidenten bij de eigen organisatie. Het is geen telling uit systeemlogs of onafhankelijk vastgestelde datalekken, en de steekproef bevat geen Nederlandse bedrijven.

De term ‘blootstelling’ blijft breed. De kritiek van CDO Magazine raakt aan de meetgrens: het rapport noemt geen betrokken organisaties, gebruikte AI-tools of tijdstippen van incidenten en stelt niet vast of blootgestelde informatie publiek toegankelijk werd of door een onbevoegde derde werd ingezien. Het getal laat dus niet zien of gegevens buiten de organisatie belandden, hoe vaak dit gebeurde of welke schade volgde.

Goedgekeurde AI-tools vallen ook binnen scope

Van de organisaties die een incident meldden, zegt 77 procent dat een door het bedrijf goedgekeurde AI-tool betrokken was. Dat is geen 77 procent van alle 400 ondervraagden. De publicatie maakt niet duidelijk hoe de goedgekeurde tool betrokken was; zij zegt niet of het om een verkeerde instelling, een gebruikershandeling of een agentactie ging.

98 procent van de respondenten zegt een AI-gebruiksbeleid te hebben. Toch heeft 35 procent schriftelijke regels over wat medewerkers niet in prompts mogen zetten, zonder die technisch af te dwingen. 56 procent zegt dat uitgebreide technische controles de bredere AI-regels ondersteunen. Verder zegt 39 procent dat AI-adoptie sneller gaat dan de organisatie kan beheersen; binnen die groep heeft 27 procent uitgebreide AI-controles. Die antwoorden meten verschillende niveaus van beleid en handhaving en zijn geen optelsom.

Ook zicht op datastromen ontbreekt geregeld. 62 procent kan aanwijzen welke gebruikers of afdelingen data naar AI-tools sturen, terwijl 48 procent enige registratie kan geven van de soorten data die via die tools de organisatie hebben verlaten. Weten wie een tool gebruikt is dus iets anders dan terugvinden welke informatie erdoorheen ging. Voor niet-goedgekeurde AI-tools zegt 54 procent ze te kunnen blokkeren of beperken; 32 procent kan het gebruik wel detecteren, maar niet consequent stoppen.

Bij gevoelige bedrijfsinformatie zijn de controles dunner. Voor eigen ontwerpen, creatieve bestanden en marketingmateriaal zegt 32 procent dat het delen wel te kunnen volgen, maar niet steeds te voorkomen. Nog eens 20 procent steunt voor die informatie vooral op schriftelijke regels of training.

AI-agenten vallen buiten bestaande controle

56 procent van de ondervraagde beveiligingsbeslissers zegt dat autonome AI-agenten die namens medewerkers handelen buiten de bestaande organisatiecontroles vallen. Bij respondenten uit technologie en telecom loopt dat op tot 70 procent. Dit is een antwoord over de reikwijdte van controles, geen telling van agentincidenten.

Red Hat mat een ander deel van dezelfde controlekloof. Het bedrijf meldt dat 86,7 procent van de CIO’s in veertien EMEA-landen vertrouwen heeft in veilig agentbeheer, terwijl slechts 39,6 procent volledig vertrouwen heeft in het zicht op AI-datastromen. Die percentages meten vertrouwen, geen geverifieerde datalekken. In de Nederlandse uitsplitsing zegt 75 procent veel vertrouwen te hebben in eigen agents, terwijl slechts 29 procent volledig rekent op geteste beveiligingsgrenzen, doorlopende monitoring en automatische interventie.

ServiceNow meldt in een aparte Nederlandse factsheet dat 91 procent van 175 securityrespondenten het afgelopen jaar een agentincident bij de eigen organisatie zag. Slechts 34 procent van de organisaties met zo’n incident kreeg het binnen 24 uur onder controle. De ServiceNow-vraag gaat over beveiligingsincidenten met AI-agents; BlackFog vraagt naar blootstelling van gevoelige gegevens via AI-tools. De twee percentages meten dus verschillende groepen en gebeurtenissen.

De enquête geeft geen Nederlandse incidentratio

BlackFog verkoopt cybersecurityproducten tegen data-exfiltratie en heeft Sapio Research de enquête laten uitvoeren. Dat maakt de herkomst van de cijfers relevant: het gaat om een commercieel gefinancierde peiling onder beveiligingsbeslissers, niet om onafhankelijke controles van de genoemde incidenten. Deelnemers kwamen alleen uit het VK en de VS en werkten bij bedrijven met meer dan 500 medewerkers.

Voor Nederlandse bedrijven levert het onderzoek dus geen lokale incidentratio op. De Red Hat- en BlackFog-enquêtes belichten verschillende kanten van dezelfde operationele vraag: vertrouwen en zicht op datastromen aan de ene kant, zelfgerapporteerde incidenten en controledekking aan de andere. Wanneer AI van een chatvenster naar agents in bestaande systemen verhuist, hangt de beheersing ook af van het kunnen volgen van de informatie en acties binnen die systemen.