Contents

De opkomst van kunstmatige intelligentie (AI) is zowel fascinerend als verontrustend. Eén vraag komt steeds vaker terug: “Wat betekent AI precies voor onze cybersecurity?” En aanvullend: “Hoe kunnen wij er profijt van hebben?”

De realiteit is glashelder: aanvallers gebruiken steeds vaker AI-technieken om sneller, slimmer en effectiever te opereren. Daarom moeten we dezelfde technologie gebruiken om ons te verdedigen.

In deze blogpost wil ik het dus hebben over AI-pentesting en leg ik uit hoe we dankzij AI honderden realistische aanvalsscenario’s razendsnel kunnen testen om kwetsbaarheden proactief bloot te leggen.

Waarom traditioneel pentesten niet langer genoeg is

Traditionele pentests zijn waardevol, maar vaak beperkt in scope en snelheid. De snelle ontwikkelingen in de cybersecurity-wereld, vooral door de opkomst van geautomatiseerde en intelligente aanvallen, vereisen dat we sneller en slimmer reageren. Traditionele pentests richten zich meestal op een handvol specifieke scenario’s en worden jaarlijks of halfjaarlijks uitgevoerd. Daardoor loop je het risico dat kritische kwetsbaarheden tussen deze tests door onopgemerkt blijven.

Deze aanpak sluit niet langer aan bij de snelheid van moderne cloud-native architecturen, waarin teams via CI/CD-pijplijnen meerdere keren per dag nieuwe versies uitrollen.

Traditionele pentest- en monitoringtools hebben daardoor onvoldoende zicht op dynamische, kortlevende resources – zoals containers, pods of serverless-functies die binnen seconden worden opgestart en weer beëindigd – én op microservices die weliswaar continu online blijven, maar in hoog tempo nieuwe builds ontvangen. Het resultaat: kritieke kwetsbaarheden kunnen onopgemerkt blijven tot ze in productie worden misbruikt.

AI-gebaseerde pentesting: sneller, breder en slimmer

Met AI-gebaseerde pentesting kunnen we honderden aanvalsscenario’s tegelijkertijd en continu testen. Door gebruik te maken van geavanceerde AI-modellen is het mogelijk om vrijwel direct potentiële kwetsbaarheden te identificeren, die voor menselijke pentesters mogelijk weken zouden kosten.

Zo werkt AI-gebaseerde pentesting:

  • Continu en real-time: AI scant en test doorlopend, waardoor nieuwe kwetsbaarheden direct zichtbaar worden.
  • Grotere scope: met AI kunnen we alle mogelijke aanvalspatronen simuleren en testen, veel meer dan met handmatige testen mogelijk is.
  • Adaptief vermogen: AI leert van eerdere testresultaten en past scenario’s continu aan, waardoor nieuwe aanvalstechnieken automatisch meegenomen worden.

Volgens Gartner kan AI gebaseerde beveiliging organisaties helpen sneller op zero-day-aanvallen te reageren en het aantal valse positieven sterk terug te dringen dankzij zelflerende algoritmen.

Voorbeeld: honderden scenario’s testen in minuten

Recent voerden we een AI-pentest uit bij een Nederlandse fintech-organisatie. Waar een traditionele pentest zich doorgaans beperkt tot enkele scenario’s, testte onze AI-oplossing binnen 15 minuten ruim 250 realistische aanvalsscenario’s. Dit gaf de organisatie onmiddellijk inzicht in kritieke kwetsbaarheden die eerder over het hoofd waren gezien.

De resultaten:

  • Identificatie van 3 kritieke kwetsbaarheden binnen minuten.
  • Directe en concrete adviezen voor complete beveiliging over alle scenario’s.
  • Structurele verbetering van de security posture dankzij continue testing.

De rol van AI in het detecteren van moderne aanvallen

Cybercriminelen zetten vandaag al kunstmatige intelligentie in om kwetsbaarheden sneller te vinden en geautomatiseerd toegang te krijgen tot systemen.

IBM meldt in haar 2023 X-Force Threat Intelligence Index dat aanvallers steeds vaker machine-learning en automatisering gebruiken om netwerken sneller te verkennen en privileges uit te breiden.

Een passieve, periodieke aanpak schiet daarom tekort. AI-pentesting maakt het mogelijk continu te anticiperen in plaats van achteraf te reageren.

AI-pentesting = Continuous Automated Red Teaming (CART)

Volgens de Gartner Market Guide for Adversarial Exposure Validation vallen AI-pentestplatformen in de categorie Adversarial Exposure Validation (AEV): tooling die continu en aantoonbaar bewijst of een aanvalspad echt werkt.

De meest volwassen vorm is Continuous Automated Red Teaming (CART). Een SaaS-engine voert 24 × 7 micro-aanvallen uit en test elke wijziging in je cloudomgeving direct op exploiteerbaarheid.

Wat CART concreet oplevert

  • Volledige dekking in minuten. Honderden aanvalspaden, van phishing-via-VPN tot privilege-escalatie in Kubernetes, worden per run gevalideerd.
  • Self-learning engine. Vindt de tool een gebruikersnaam in log A en een wachtwoord in asset B, dan combineert hij die en test meteen verder.
  • Altijd release-proof. Elke nieuwe build, policy-wijziging of IAM-rol triggert automatisch een extra pentest; externe consultants zijn niet meer nodig.

De CART-markt groeit snel: naar verwachting 1,84 miljard USD in 2025 bij een CAGR van 12,8%, aldus Data Insights Market. Financiële instellingen profiteren direct, omdat zij doorlopend reproduceerbare POC-logs krijgen voor zowel ontwikkelteams als auditors.

Hoe begin je met AI-pentesting?

De eerste stap is een vrijblijvende quick-scan met onze AI-pentesting-engine. In minder dan een uur krijg je inzicht in de belangrijkste risico’s, inclusief praktische aanbevelingen. Wil je ervaren hoe dit werkt en hoe AI-pentesting integreert met je bestaande tooling? Boek dan een korte demonstratie. We komen graag bij jullie op locatie. Mail naar netherlands@acora.com.

Related Insights