Microsoft Purview configureren voor gegevensbescherming in LLM's van derden

18 februari 2026

Inleiding: de uitdaging van databeheer in het tijdperk van externe LLM's

Tegen 2026 is de adoptie van Large Language Models (LLM’s) en generatieve Artificial Intelligence (AI)-tools in veel organisaties een realiteit geworden. Hoewel native oplossingen zoals Microsoft 365 Copilot veilige integraties en databeheer bieden, maken veel bedrijven ook gebruik van een verscheidenheid aan andere LLM's van derden, toegankelijk via internet of API's. Deze proliferatie van externe AI-tools is weliswaar gunstig voor innovatie en productiviteit, maar brengt ook een aanzienlijk risico met zich mee: de onbedoelde of kwaadwillige openbaarmaking van gevoelige gegevens [1].

Bij het nastreven van efficiëntie of nieuwsgierigheid kunnen werknemers onbedoeld bedrijfsgeheimen, klantinformatie, financiële gegevens of intellectueel eigendom in openbare AI-chatinterfaces of LLM's van derden plakken die niet dezelfde beveiligings- en privacygaranties bieden als bedrijfsoplossingen. Dit gedrag kan leiden tot enorme datalekken, schendingen van de compliance en ernstige reputatieschade. Het risico dat werknemers publieke AI-modellen ‘trainen’ met gevoelige bedrijfsgegevens is een van de grootste zorgen op het gebied van gegevensbeveiliging en -beheer in 2026 [2].

Om deze uitdaging aan te pakken heeft Microsoft Purview in 2026 de mogelijkheden van Data Loss Prevention (DLP) aanzienlijk uitgebreid. Purview fungeert nu als een "AI-beveiligingsgateway", die het verzenden van gevoelige gegevens naar ongeautoriseerde externe AI-tools in realtime bewaakt en blokkeert. Het inspecteert uitgaand verkeer, identificeert gevoelige gegevenspatronen en handhaaft beleid om exfiltratie te voorkomen, zodat AI-innovatie de gegevensbeveiliging en compliance niet in gevaar brengt [3].

Dit technische en educatieve artikel is bedoeld om compliancebeheerders, beveiligingsanalisten en IT-leiders te begeleiden bij het begrijpen van de risico's die gepaard gaan met LLM's van derden en het configureren van Microsoft Purview-verdedigingen om gevoelige gegevens te beschermen. We behandelen de onderliggende principes, vereisten en een gedetailleerde stapsgewijze handleiding voor het implementeren van specifiek DLP-beleid voor AI-services.

De risico's van LLM's van derden en de noodzaak van bestuur

Het gemak van toegang en de macht van LLM's van derden kan een tweesnijdend zwaard zijn. Hoewel ze voordelen bieden, brengen ze ook aanzienlijke risico's met zich mee voor de beveiliging van bedrijfsgegevens:

Onbedoelde gegevensexfiltratie: Werknemers kunnen, zonder kwaadwilligheid, gevoelige gegevens kopiëren en plakken in externe LLM-prompts om inhoud samen te vatten, te analyseren of te genereren, zonder te beseffen dat deze gegevens kunnen worden opgeslagen of gebruikt om het AI-model te trainen, waardoor deze openbaar of toegankelijk worden voor derden.
Kwaadwillige gegevensexfiltratie: een kwaadwillende werknemer kan een LLM van een derde partij gebruiken als kanaal om gevoelige gegevens te exfiltreren, waarbij traditionele beveiligingscontroles worden omzeild.
Overtredingen op het gebied van naleving: het verzenden van gereguleerde gegevens (zoals PII, PHI, PCI) naar externe LLM's kan in strijd zijn met de wetgeving inzake gegevensprivacy (AVG, LGPD) en sectorspecifieke regelgeving, wat kan leiden tot zware boetes en reputatieschade.
Intellectueel eigendom: Handelsgeheimen, eigen broncodes en bedrijfsplannen kunnen openbaar worden gemaakt als ze in LLM's van derden worden ingevoegd.
Gebrek aan zichtbaarheid en controle: Zonder de juiste tools hebben organisaties geen inzicht in welke LLM's van derden worden gebruikt, welke gegevens worden gedeeld en of deze services voldoen aan het interne beveiligingsbeleid.

Microsoft Purview pakt deze risico's aan door zijn DLP-mogelijkheden uit te breiden naar het domein van AI-services. Het stelt organisaties in staat de stroom van gevoelige gegevens naar deze diensten te identificeren, monitoren en controleren, en ervoor te zorgen dat het beleid inzake gegevensbeheer consistent wordt toegepast in het hele digitale ecosysteem [4].

Principes voor gegevensbescherming voor AI in Microsoft Purview

Effectieve bescherming van gevoelige gegevens in LLM's van derden in Microsoft Purview is gebaseerd op de volgende principes:

AI-detectie en -classificatie: Identificeer welke AI-services van derden op het netwerk worden gebruikt en classificeer hun niveauvan risico. Hierdoor kan DLP-beleid doelgericht en effectief zijn.
Realtime detectie van gevoelige gegevens: Inspecteer uitgaand verkeer in realtime om de aanwezigheid van gevoelige informatie (zoals creditcardnummers, burgerservicenummers, gezondheidsgegevens) te identificeren voordat dit een externe LLM bereikt.
Toegangscontrole en blokkering: pas beleid toe om pogingen om gevoelige gegevens te delen met ongeautoriseerde LLM's te blokkeren of te waarschuwen, waarbij u ervoor zorgt dat alleen goedgekeurde kanalen worden gebruikt.
Gebruikersbewustzijn: geef gebruikers onmiddellijk feedback over beleidsschendingen en informeer hen over het veilige gebruik van AI-tools en de risico's die gepaard gaan met het delen van gevoelige gegevens.
Audit en rapportage: houd een gedetailleerd overzicht bij van alle pogingen tot beleidsschendingen en lever rapporten voor analyse en voortdurende verbetering van de beveiligingssituatie.

Vereisten voor implementatie

Om Microsoft Purview-beveiligingen voor LLM's van derden te configureren, hebt u de volgende elementen nodig:

Microsoft 365 E5 of Microsoft Purview Compliance Suite-licenties: deze plannen omvatten de vereiste geavanceerde DLP- en AI-beheermogelijkheden.
Beheerderstoegang: accounts met de machtigingen Compliance Administrator, Security Administrator of Global Administrator op de Microsoft Purview complianceportal (compliance.microsoft.com).
Kennis van gegevensbeleid: bekendheid met de gevoelige gegevenstypen en het interne nalevingsbeleid van uw organisatie.
Inzet van DLP-agent: voor eindpuntbewaking moeten Microsoft Purview DLP-agents worden geïmplementeerd op de apparaten van gebruikers.

Stapsgewijze handleiding: DLP-beleid configureren voor AI in Microsoft Purview

Het opzetten van bescherming tegen het verzenden van gevoelige gegevens naar LLM's van derden omvat het identificeren van risicovolle AI-applicaties en het creëren van gericht DLP-beleid.

Stap 1: Risicovolle AI-toepassingen identificeren

De eerste stap is om inzicht te krijgen in welke AI-services van derden op uw netwerk worden gebruikt en om hun risico’s te beoordelen.

Ga naar de Microsoft Purview Compliance Portal: Open uw browser en navigeer naar compliance.microsoft.com. Log in met een account dat over de benodigde beheerdersrechten beschikt.
Navigeer naar AI Hub: Ga in het linkernavigatievenster naar AI Hub > Discovery. AI Hub is de nieuwe sectie die in 2026 werd geïntroduceerd om AI-beveiliging en compliance te beheren.
Bekijk ontdekte AI-services: Purview vermeldt alle websites van derden en AI-services waartoe toegang is verkregen via uw netwerk. Aan elke dienst wordt een "Risicoscore" toegekend op basis van factoren zoals de reputatie van de aanbieder, het bekende privacybeleid, de locatie van de gegevens en het type gegevens dat de dienst verwerkt. Dit helpt u te identificeren welke LLM's van derden het grootste risico voor uw organisatie vormen.
Classificeer applicaties: classificeer AI-applicaties op basis van de risicoscore en het interne beleid als 'Goedgekeurd', 'Gemonitord' of 'Niet-geautoriseerd'.

Stap 2: DLP-blokkeerbeleid creëren voor LLM's van derden

Als risicovolle AI-toepassingen zijn geïdentificeerd, kunt u DLP-beleid opstellen om de stroom van gevoelige gegevens te controleren.

Maak een nieuw DLP-beleid: Ga in de Microsoft Purview-complianceportal naar Voorkomen van gegevensverlies > Beleid. Klik op + Beleid maken.
Kies een sjabloon of pas deze aan: u kunt beginnen met een reeds bestaande sjabloon (bijvoorbeeld 'Financiële gegevens', 'Gezondheidsgegevens') of een aangepast beleid maken. Voor LLM's van derden biedt een aangepast beleid meer flexibiliteit.
Locaties instellen: selecteer in het locatiegedeelte "AI-services en chatbots". Dit is een nieuwe optie die in 2026 is geïntroduceerd en waarmee u beleid specifiek kunt richten op interacties met LLM's van derden. U kunt ook andere locaties opnemen, zoals eindpunten, om het kopiëren en plakken te controleren.
Definieer voorwaarden: configureer de voorwaarden die het beleid activeren. Vaak gaat het hierbij om het detecteren van specifieke soorten gevoelige informatie (SIT's), zoals:
Financiële gegevens: creditcardnummerszei, bankrekeningen.
Persoonlijke gegevens: CPF's, identiteitsnummers, zakelijke e-mailadressen.
Intellectueel eigendom: broncode, documenten met specifieke gevoeligheidslabels (bijvoorbeeld 'Vertrouwelijk').
U kunt de voorwaarden verfijnen door trefwoorden of reguliere expressies op te nemen die eigendomsgegevens aangeven.
Stel de acties in: voor ongeautoriseerde of risicovolle LLM's van derden stelt u de actie in op "Blokkeren met beleidstip". De beleidstip informeert de gebruiker dat de actie is geblokkeerd en waarom, en informeert hem over het beveiligingsbeleid. Voor bewaakte LLM's kunt u kiezen tussen 'Audite' of 'Block with user override' (zodat de gebruiker dit kan rechtvaardigen en verder kan gaan).
Sla het beleid op en activeer: bekijk het beleid en activeer het. Het kan enige tijd duren voordat het DLP-beleid volledig in uw gehele omgeving is toegepast.

Stap 3: Monitoring en permanente educatie

Monitoring is essentieel om de effectiviteit van het DLP-beleid te garanderen en om gebieden te identificeren die extra onderwijs nodig hebben.

Gebruik AI Hub-rapporten: in Microsoft Purview AI Hub vindt u gedetailleerde rapporten over schendingen van het DLP-beleid met betrekking tot LLM's van derden. Deze rapporten laten zien:
Welke LLM's van derden worden gebruikt: Identificeer de meest populaire services en de services die het grootste risico vormen.
Welke gevoelige gegevens worden gedeeld: inzicht krijgen in de soorten informatie die gebruikers naar externe LLM's proberen te sturen.
Welke gebruikers/afdelingen overtreden het beleid: Identificeer gebieden die extra training of bewustzijn nodig hebben.
Incidentonderzoek: gebruik Activiteitsverkenner in Purview om DLP-incidenten in detail te onderzoeken, inclusief de gebruiker, het bestand, de betrokken AI-service en de inhoud die is geblokkeerd.
Educatie en bewustzijn: Gebruik rapportagegegevens om training in AI-beveiligingsbewustzijn te stimuleren. Leg werknemers uit wat de risico's zijn van het delen van gevoelige gegevens met LLM's van derden en promoot het gebruik van door het bedrijf goedgekeurde AI-tools.
Periodieke beleidsevaluatie: Het AI-landschap evolueert voortdurend. Controleer regelmatig uw DLP-beleid voor LLM's van derden om ervoor te zorgen dat dit relevant en effectief blijft tegen nieuwe bedreigingen en opkomende AI-diensten.

Aanvullende overwegingen en beste praktijken

Gegevensclassificatie: Robuuste gegevensclassificatie vormt de basis voor effectief DLP-beleid. Gebruik gevoeligheidslabels om gevoelige gegevens automatisch of handmatig te classificeren.
Duidelijke communicatie: Communiceer het AI-gebruiksbeleid duidelijk naar werknemers. Leg uit wat wel en niet is toegestaan, en welke risico's verbonden zijn aan het gebruik van niet-geautoriseerde LLM's.
Gefaseerde aanpak: Overweeg om het DLP-beleid gefaseerd te implementeren, te beginnen met de auditmodus om het gebruikersgedrag te begrijpen voordat u harde blokkades toepast.
SIEM/SOAR-integratie: Integreer Microsoft Purview DLP-waarschuwingen met uw SIEM-systeem (zoals Microsoft Sentinel) voor een gecentraliseerd overzicht van beveiligingsincidenten en om geautomatiseerde reacties te orkestreren.
AI-leveranciersbeoordeling: wanneer u het gebruik van LLM's van derden overweegt, voer dan een strenge beveiligings- en privacybeoordeling van de leveranciers uit om ervoor te zorgen dat ze aan uw nalevingsvereisten voldoen.

Conclusie

Het beschermen van gevoelige gegevens in een wereld waar LLM's van derden breed toegankelijk zijn, is een cruciale uitdaging op het gebied van informatiebeveiliging in 2026. Microsoft Purview biedt met zijn verbeterde DLP- en AI-beheermogelijkheden een robuuste oplossing om de risico's van gegevensexfiltratie en schendingen van de naleving te beperken. Door gericht DLP-beleid te implementeren, risicovolle AI-toepassingen te identificeren en gebruikers op te leiden, kunnen organisaties de voordelen van kunstmatige intelligentie realiseren zonder de veiligheid van hun meest waardevolle activa in gevaar te brengen. Het effectief configureren van Microsoft Purview voor gegevensbescherming in LLM's van derden is niet alleen een technische maatregel, maar een fundamentele pijler van een alomvattende en proactieve AI-beveiligingsstrategie.

Referenties

[1] Microsoft Data Security Index 2026." Ontdekkende toekomst van gegevensbeveiliging, inclusief opkomende innovaties en strategieën, plus aanbevelingen en best practices." Beschikbaar op: https://info.microsoft.com/ww-landing-data-security-index-2026.html?lcid=en-us [2] Microsoft-beveiligingsblog. "Vier prioriteiten voor door AI aangedreven identiteits- en netwerktoegangsbeveiliging in 2026." Beschikbaar op: [https://www.microsoft.com/en-us/security/blog/2026/01/20/four-priorities-for-ai-powered-identity-and-network-access-security-in-2026/] (https://www.microsoft.com/en-us/security/blog/2026/01/20/four-priorities-for-ai-powered-identity-and-network-access-security-in-2026/) [3] Microsoft 365-routekaart. "De Microsoft 365-roadmap biedt geschatte releasedatums en beschrijvingen voor commerciële functies." Beschikbaar op: https://www.microsoft.com/microsoft-365/roadmap?featureid=109581 [4] Microsoft-beveiliging. "Versterk identiteitsbeveiliging met AI." Beschikbaar op: https://www.microsoft.com/en-us/security/business/identity-access/microsoft-entra-id