EU AI Act: wat betekent dit concreet voor je security en compliance in 2026?

TL;DR

De EU AI Act wordt volledig van kracht in (augustus) 2026 en verplicht organisaties om AI-systemen veilig, transparant en controleerbaar te maken. Bedrijven moeten AI-risico’s identificeren, security testing uitvoeren, monitoring voorzien en bewijs leveren voor audits. AI security testing en governance worden daardoor een essentieel onderdeel van compliance en moderne cybersecurity strategieën.

Wat is de EU AI Act en waarom is dit belangrijk voor organisaties

De EU AI Act is de eerste uitgebreide regelgeving die specifiek focust op artificiële intelligentie. Waar GDPR draaide rond persoonsgegevens, richt de AI Act zich op de veiligheid, betrouwbaarheid en controle van AI-systemen.

Vanaf 2026 moeten organisaties aantonen dat hun AI veilig ontworpen en gebruikt wordt volgens duidelijke risicokaders. Dit betekent dat AI niet langer enkel een innovatieproject is, maar een volwaardige governance en security verantwoordelijkheid.

Voor bedrijven die AI gebruiken in processen, producten of besluitvorming verandert het risicoprofiel aanzienlijk. AI introduceert nieuwe attack surfaces en nieuwe compliance verplichtingen die verder gaan dan klassieke cybersecurity.

Waarom de EU AI Act vooral een security en risk management verhaal is

Hoewel de AI Act vaak wordt gezien als regelgeving, ligt de kern bij risicobeheer en veiligheid. Organisaties moeten kunnen aantonen dat hun systemen robuust zijn en beschermd tegen manipulatie en misbruik.

Belangrijke securityvereisten omvatten:

• bescherming tegen data poisoning
• bescherming tegen prompt injection
• robuustheid tegen adversarial inputs
• logging en traceability
• controle over toegangsrechten
• monitoring van modelgedrag

Dit maakt duidelijk dat AI security testing een noodzakelijke stap wordt voor organisaties die AI inzetten.

Welke organisaties vallen onder de EU AI Act

De AI Act geldt voor zowel ontwikkelaars als organisaties die AI gebruiken. Ook bedrijven die AI tools implementeren hebben verantwoordelijkheden rond risico en governance.

High-risk AI systemen

High-risk systemen vallen onder de strengste verplichtingen. Dit zijn systemen met impact op kritieke processen of rechten van personen.

Voorbeelden:

• HR en recruitment systemen
• fraudedetectie
• financiële modellen
• kritieke infrastructuur
• gezondheidszorg
• identity verification

Voor deze systemen zijn uitgebreide risk assessments, security testing en monitoring verplicht.

General purpose AI en interne toepassingen

Ook organisaties die AI gebruiken voor interne automatisering moeten risico’s evalueren en passende controls implementeren.

Wat verandert er concreet voor security en compliance teams

De EU AI Act introduceert nieuwe verwachtingen die sterk aansluiten bij bestaande cybersecurity frameworks, maar met extra focus op AI gedrag.

Verplichte AI risk assessments

Organisaties moeten risico’s identificeren en documenteren.

Security testing van AI systemen

AI moet getest worden op kwetsbaarheden zoals manipulatie en datalekken.

Continue monitoring en logging

Gedrag en output moeten opgevolgd worden.

Incident management en reporting

AI incidenten vallen onder reporting verplichtingen.

Governance en documentatie

Organisaties moeten kunnen aantonen dat controles bestaan.

Hoe de EU AI Act samenhangt met NIS2 en DORA

De AI Act staat niet op zichzelf. In veel organisaties zal compliance een combinatie zijn van meerdere frameworks.

• NIS2 vereist risicobeheer en incident reporting
• DORA focust op resilience en testing
• ISO 27001 vereist governance en controls

De AI Act voegt hier specifieke vereisten toe rond modelrisico’s en AI gedrag.

De grootste AI security risico’s voor organisaties

AI creëert een nieuw aanvalsvlak. Autonome systemen en agents kunnen misbruikt worden als ze niet correct beveiligd zijn.

Agent compromise

Agents kunnen gecompromitteerd worden en ongeautoriseerde acties uitvoeren.

Prompt injection

Manipulatie van input kan het gedrag van AI veranderen.

Data leakage

AI kan gevoelige informatie blootstellen via output.

Model manipulation en poisoning

Aanvallers kunnen modellen beïnvloeden.

Deze risico’s maken duidelijk waarom AI security testing essentieel wordt.

Hoe bereid je je organisatie concreet voor op (augustus) 2026

Organisaties die voorbereid willen zijn op de EU AI Act focussen best op een gestructureerde aanpak.

1. Inventariseer alle AI systemen

Breng in kaart waar AI wordt gebruikt.

2. Voer een AI risk assessment uit

Analyseer impact en dreigingen.

3. Test AI systemen op security kwetsbaarheden

Voer gespecialiseerde testing uit zoals prompt injection testing.

4. Implementeer governance en monitoring

Zorg voor logging en policies.

5. Documenteer bewijs en controles

Audit trails worden essentieel.

Waarom AI security testing een nieuwe standaard wordt

Net zoals pentesting standaard werd voor applicaties, wordt AI security testing een noodzakelijke stap voor organisaties die AI inzetten.

Bedrijven moeten aantonen dat systemen veilig zijn tegen misbruik en manipulatie. Dit vraagt een combinatie van technische testing, governance en continue validatie.

Conclusie

De EU AI Act maakt duidelijk dat artificiële intelligentie een gereguleerde technologie wordt waarbij veiligheid, transparantie en controle centraal staan. Organisaties moeten aantonen dat hun AI systemen veilig ontworpen en beheerd worden en dat risico’s actief gemitigeerd worden.

AI security testing en governance worden daardoor een essentieel onderdeel van moderne cybersecurity strategieën. Bedrijven die vandaag starten met risk assessments en testing vermijden compliance stress en bouwen een duurzame security basis.

Wil je concreet inzicht in de risico’s van je AI systemen en hoe je deze kan testen en beveiligen, bekijk dan onze gespecialiseerde aanpak rond AI pentesting en security testing.

Veelgestelde vragen over de EU AI Act

Wanneer wordt de EU AI Act volledig van kracht

De meeste verplichtingen gelden vanaf augustus 2026.

Geldt de AI Act ook als we alleen AI tools gebruiken

Ja, ook deployers hebben verplichtingen rond governance en risicoanalyse.

Is AI security testing verplicht

Voor high-risk systemen moet je kunnen aantonen dat risico’s beheerst worden.

Wat is het verschil tussen AI compliance en klassieke cybersecurity

AI introduceert nieuwe risico’s zoals model manipulatie en output gedrag.