Zero Trust
Dit is waarom AI noodzakelijk is voor Zero Trust
Zero Trust wordt vaak genoemd als het antwoord op moderne cyberdreigingen. In de praktijk blijkt het echter lastig om het model goed te laten werken. Hybride werk, meerdere clouds, mobiele apparaten en strengere regels zoals NIS2 en DORA maken toegang steeds complexer. Handmatig controleren wie toegang krijgt en of dat verantwoord is, is niet meer haalbaar. Daarom hebben organisaties een Zero Trust-aanpak nodig die wordt gedragen door AI.
Veel organisaties hebben onderdelen van Zero Trust ingevoerd, maar missen een samenhangend geheel. Beveiliging bestaat dan uit losse controles die niet automatisch meebewegen met veranderingen in gebruikers, apparaten en risico’s. Het resultaat is een statisch model in een omgeving die continu verandert. AI is nodig om Zero Trust uitvoerbaar te maken.
AI versterkt 5 Zero Trust-pijlers
AI is daarbij geen extra laag bovenop bestaande beveiliging. Het verplaatst beveiligingswerk. Taken die vroeger handmatig, reactief of tool-gericht waren, worden automatisch, continu en domeinoverstijgend uitgevoerd. Dat zie je terug langs alle vijf pijlers van Zero Trust:
1. Identity: van IAM naar ITDR
Identiteiten zijn het belangrijkste doelwit van aanvallers. Klassieke identity- en accessmanagementsystemen controleren vooral of iemand mag inloggen. AI kijkt verder en beoordeelt of gedrag tijdens een sessie past bij eerdere patronen.
Binnen identity threat detection and response combineert AI identiteitsdata met gedragsanalyse en threat intelligence. Zo worden nieuwe aanvalsvectoren sneller herkend. Bij verhoogd risico kan AI automatisch ingrijpen, bijvoorbeeld door sessies te beëindigen, accounts in te trekken of extra verificatie te eisen. Ook forensics gebeurt steeds vaker automatisch.
2. Device: vertrouwen op basis van context
Apparaten zijn niet langer simpelweg compliant of niet compliant. AI beoordeelt continu of een device past bij het verwachte gebruik. Verandert het gedrag of de context, dan verandert ook het vertrouwen. Zo behouden gecompromitteerde apparaten geen onnodige toegang.
3. Network: gedrag boven vaste regels
Netwerksegmentatie blijft belangrijk, maar vaste regels zijn niet genoeg. AI analyseert netwerkverkeer en herkent afwijkende patronen, zoals laterale beweging of ongebruikelijke datastromen. Daardoor verschuift netwerkbeveiliging van vooraf ingestelde policies naar realtime risicobeoordeling.
4. Applicaties en workloads: dynamische toegang
In moderne IT-omgevingen communiceren applicaties en workloads continu met elkaar. AI helpt om deze interacties te begrijpen en te beoordelen. Toegang tussen systemen wordt aangepast op basis van gedrag en risico, niet alleen op vooraf vastgelegde rechten.
5. Data: van DLP naar DSPM
Databeveiliging begint bij inzicht. Waar klassieke data loss prevention vooral reageerde op dataverkeer, ondersteunt AI binnen data security posture management het automatisch ontdekken en classificeren van data. Ook in complexe cloudomgevingen. Zo weten organisaties waar gevoelige data staan en wie erbij kan, voordat beleid wordt afgedwongen.
Wat AI betekent voor Zero Trust richting 2026
Sinds 2022 is de inzet van AI in cybersecurity sterk gegroeid. In 2026 is AI geen aanvulling meer, maar een vereiste binnen elke volwassen Zero Trust-strategie. Niet omdat het moderner klinkt, maar omdat zonder AI de schaal en snelheid ontbreken. AI zorgt ervoor dat risico’s eerder zichtbaar worden, controles automatisch meebewegen en beveiliging niet afhankelijk is van handmatig ingrijpen. Daarmee wordt het principe never trust, always verify praktisch uitvoerbaar.
Waarom organisaties hun Zero Trust-aanpak nu moeten vernieuwen
Toegang en beveiliging worden steeds dynamischer. Gebruikers wisselen van locatie, apparaten en rollen. Applicaties werken in complexe ketens samen. Een statisch Zero Trust-model kan dat tempo niet bijhouden. AI verbindt signalen uit identiteiten, apparaten, netwerkverkeer, applicaties en data. Dat vraagt om een Zero Trust-architectuur die hierop is ingericht. Organisaties die blijven werken met losse maatregelen, lopen achter de feiten aan.
Vijf praktische stappen richting AI-gedreven Zero Trust
- Analyseer de huidige architectuur
Breng in kaart waar identiteiten, data, applicaties en apparaten samenkomen en waar AI kan helpen om risico’s beter te beoordelen. - Leg vast hoe AI beslissingen ondersteunt
Maak duidelijk welke signalen worden gebruikt en wanneer AI mag ingrijpen. Dat vergroot vertrouwen en controle. - Investeer in vaardigheden van securityteams
AI-gedreven beveiliging vraagt andere kennis, zoals gedragsanalyse en interpretatie van risico’s. - Werk samen met een specialist
Niet elke organisatie heeft de schaal of expertise om dit zelf te doen. Een ervaren partner versnelt de implementatie. - Blijf evalueren en bijsturen
Dreigingen veranderen voortdurend. AI-modellen en Zero Trust-controles moeten meebewegen.
AI maakt Zero Trust volwassen
AI maakt Zero Trust uitvoerbaar op schaal. Door gedrag te analyseren, risico’s te beoordelen en toegang automatisch aan te passen, groeit Zero Trust uit tot een praktisch beveiligingsmodel. Organisaties die nu investeren, bouwen aan een aanpak die klaar is voor de eisen van 2026 en daarna.
