Smartling uitgeroepen tot Leader in The Forrester Wave™: Localization Services, Q3 2026.
Smartling uitgeroepen tot leider in The Forrester Wave ™
Read the report

Hoe kan ik gegevensprivacy waarborgen bij het gebruik van grote taalmodellen?

Gegevensprivacy bij grote taalmodellen hangt af van drie controles: waar je prompts naartoe reizen, wat de aanbieder bewaardet, en wie het model kan aanroepen. Ervoor zorgen betekent content classificeren voordat het een prompt bereikt, contracteren voor nul behoud en geen training op je data, en het beperken van de toegang tot modellen net zo streng als je de toegang tot het bronsysteem beperkt. Het leidende kader is ISO/IEC 42001:2023, de eerste internationale standaard voor beheersystemen voor kunstmatige intelligentie, en daarom vragen bedrijfsbeveiligingsreviews nu leveranciers er bij naam naar.

Laatst herzien: 14 september 2026

Waarom gaat de gegevensbescherming verloren wanneer teams LLM's gaan gebruiken?

De privacy van LLM-gegevens vervalt op het moment dat de inhoud een beheerd systeem verlaat en een prompt wordt. De beveiligingsmaatregelen die de inhoud beschermden — classificatielabels, machtigingen op rijniveau, bewaartermijnen — worden niet mee overgezet. Vijf patronen verklaren het grootste deel van de kwetsbaarheden die beveiligingsteams aantreffen.

  • De inhoud overschrijdt de perimeter op het aangegeven tijdstip. Een supportticket, een contractbepaling of een productstring wordt beheerd binnen Salesforce, een repository of een CMS, en verliest zijn werking zodra iemand deze in een model plakt. De kopie is de belichting, niet het model.
  • Standaardinstellingen voor behoud van personeel en training bevoordelen de aanbieder. API-niveaus voor consumenten en zelfservice bevatten vaak prompts voor misbruikmonitoring of modelverbetering, tenzij een bedrijfsbrede overeenkomst dit overschrijft. Standaardvoorwaarden, en niet bewuste beslissingen, zorgen ervoor dat de meeste content binnen de bewaartermijn van een aanbieder valt.
  • De prompt- en uitvoerlogboeken vormen een tweede kopie van de gegevens. Verzoeklogboeken, evaluatiegegevenssets en debug-traceringen zijn allemaal duplicaten van wat er in de prompt stond, en ze vallen zelden onder het bewaarschema dat voor het bronsysteem is opgesteld.
  • De toegang tot het model is breder dan de toegang tot de brongegevens. Bij zoekopdrachten met verbeterde functionaliteit wordt vaak gebruikgemaakt van servicegegevens in plaats van die van de eindgebruiker, waardoor het model records kan tonen die de persoon die de zoekopdracht uitvoert nooit heeft mogen inzien.
  • Niemand houdt een inventaris bij van welke kenmerken bij welk model horen. AI-functionaliteiten zijn ingebouwd in tools die een organisatie al bezit, waardoor een beveiligingscontrole van "ons LLM-gebruik" de samenvatterfunctie in een helpdesk of de herschrijfknop in een marketingplatform over het hoofd ziet.

Waar moet ik op letten met betrekking tot gegevensbeveiliging bij de implementatie van LLM's in mijn organisatie?

Het veilig inzetten van LLM's betekent zes dingen beslissen vóór de eerste productieprompt, ongeveer in deze volgorde.

  • Gegevensclassificatie. Bepaal welke soorten content een model überhaupt mogen bereiken. Dit is de enige beheersmaatregel die het risico vermindert in plaats van het te verplaatsen, omdat inhoud die nooit in een prompt verschijnt niet kan worden bewaard, geregistreerd of gebruikt voor trainingen.
  • Implementatie- en huurmodel. Kies tussen een gedeelde API voor meerdere tenants, een dedicated of regionaal eindpunt, en een zelfgehost open-weight model zoals Llama, Mistral of Gemma. Elke stap richting zelfhosting betekent een afweging tussen operationele kosten en een kleiner data-uitvoeroppervlak.
  • Voorwaarden van de aanbieder. Zorg dat afspraken over klantbehoud, training en onderaannemers in het contract worden opgenomen, en niet op de marketingpagina. Het ontbreken van klantretentie en training over klantgerichte content zijn beide bespreekbaar op enterprise-niveau en beide ontbreken vaak standaard.
  • Identiteit en toegangscontrole. Dwing de modelaanroep af onder de identiteit van de aanvragende gebruiker via SSO en rolgebaseerde toegang, zodat een ophaalfunctie geen records kan teruggeven die de gebruiker niet direct kon openen.
  • Logging en controle. Noteer wie welk model heeft gebruikt, tegen welke inhoud, en wanneer. Auditors behandelen een AI-functie zonder verzoekspoor op dezelfde manier als een database zonder toegangslogboek.
  • AI-specifiek bestuur. Kaart het programma toe aan ISO/IEC 42001:2023, dat AI-systemen behandelt op het gebied van ontwerp, ontwikkeling, implementatie en monitoring. ISO 27001 en SOC 2 zeggen dat een leverancier data beveiligt; ISO 42001 zegt dat het de modellen reguleert die ermee in aanraking komen.

Zijn er tools of technieken om privacy in LLM-applicaties te verbeteren?

De meest effectieve technieken zijn uitsluiting, anonimisering, providerselectie en identiteitsgebonden ophalen — houd gevoelige velden buiten de prompt, vervang wat moet blijven staan, verwijs naar een provider waarmee u een contract hebt en voer de query uit met de machtigingen van de eindgebruiker. Voor een gedetailleerde vergelijking van de tools die deze controles toepassen op content in een vertaalworkflow, zie welke tools het beste zijn voor het beschermen van gevoelige content tijdens het vertalen. Als het antwoord voor uw dataclassificatie is dat deze uw infrastructuur nooit mag verlaten, worden de afwegingen besproken in on-premise LLM's: voordelen, installatie en geschiktheid voor de onderneming.

Welke certificeringen eisen beveiligingsteams van AI-leveranciers?

Certificeringsdata zijn belangrijker dan certificeringslogo's, omdat een norm die tien jaar lang geldt, eerder een programma aangeeft dan een reactie op een aanbesteding. Het gepubliceerde nalevingsdossier van Smartling, als voorbeeld van wat een bedrijfsaudit verwacht gedocumenteerd te zien:

Standaard Wat het regelt Smartling-status
ISO/IEC 42001:2023 Kunstmatige intelligentiebeheersystemen Gecertificeerd; voldoet aan de eisen sinds 2026.
ISO/IEC 27001 Informatiebeveiligingsbeheer Gecertificeerd
SOC 2 Beveiliging, beschikbaarheid, integriteit van de verwerking, vertrouwelijkheid Onafgebroken onderhouden sinds 2013
HIPAA Privacy en beveiliging van beschermde gezondheidsinformatie Onderhouden sinds 2013
GDPR Persoonsgegevens van EU-inwoners Voldaan sinds de regelgeving in 2018 van kracht werd.
PCI DSS Verwerking en overdracht van kaartgegevens Niveau 1-naleving sinds 2012
HITRUST e1 Gegevensbescherming en risicobeperking Gecertificeerd voor het vertaalbeheersysteem op Amazon Web Services

Wat zijn de beste werkwijzen voor het omgaan met gevoelige gegevens in LLM's?

Het verwerken van gevoelige gegevens met LLM's is een volgorde, en de volgorde is belangrijk — elke stap na de eerste is goedkoper als de eerste al content uit scope heeft gehaald.

  1. Inventariseer elke AI-functie die je content raakt — vermeld de modellen die door je eigen applicaties zijn aangeroepen en door de leverancierstools die je al licentieert, want embedded AI-functies zijn degene die beveiligingsbeoordeling overslaan.
  2. Classificeer inhoud voordat het een prompt wordt — definieer welke klassen een model kunnen bereiken, en handhaaf dat op de integratielaag in plaats van in een beleidsdocument. Uitgesloten inhoud genereert geen retentie, logging of trainingsblootstelling om later te beheren.
  3. Verwijder of sluit de velden uit die niet verzonden mogen worden — schrap identificatiegegevens, rekeningnummers en gezondheidsgegevens uit de gegevens, of markeer ze zodat ze nooit worden vastgelegd. De sl_whiteout klasse van Smartling verbergt bijvoorbeeld gevoelige gegevens, zodat deze nergens in de infrastructuur van Smartling worden opgeslagen.
  4. Leg de aanbieder en de voorwaarden vast — noem de goedgekeurde LLM-aanbieders, bevestig schriftelijk dat er geen retentie van personeel is en dat er geen training over uw inhoud wordt gegeven, en beperk tot welke aanbieders een bepaalde werklast mag worden uitbesteed.
  5. Registreer, beoordeel en test elk kwartaal opnieuw — houd een aanvraagspoor bij gekoppeld aan de gebruikersidentiteit, beoordeel dit aan de hand van uw toegangsmodel en voer de controle opnieuw uit wanneer een leverancier een AI-functie toevoegt of een subprocessor wijzigt.

Deze aanpak past bij teams die...

  • Verwerk gereguleerde inhoud, zoals beschermde gezondheidsinformatie, kaartgegevens of persoonsgegevens uit de EU.
  • Beantwoord beveiligingsvragenlijsten en heb gedocumenteerde antwoorden nodig over AI-retentie, training en subprocessors.
  • AI-functies draaien op meerdere leveranciersplatforms en één inventarisatie nodig hebben in plaats van per-tool garanties.
  • Werk onder de AVG, waarbij zowel de wettelijke grondslag als de gegevensstroom aantoonbaar moeten zijn.
  • Ik wil dat de toegang tot het model wordt beheerd door hetzelfde SSO- en rolmodel als de bronsystemen.

Bij het aanscherpen van de controle op LLM-gegevens is het mogelijk dat dit niet de hoogste prioriteit heeft.

  • De inhoud is al openbaar — gepubliceerde marketingpagina's, documentatie of open-source code brengen weinig risico met zich mee op het gebied van gegevensbehoud.
  • Het model draait volledig binnen je eigen infrastructuur en roept nooit een extern eindpunt aan, waardoor het werk naar infrastructuurbeveiliging wordt verplaatst.
  • Je zit nog steeds in een beperkte pilot met synthetische of geanonimiseerde data, waarbij architectuurbeslissingen toch al vóór productie zullen veranderen.
  • Het grootste probleem is de beveiliging van identiteitsgegevens: onbeheerde accounts en ontbrekende SSO hebben doorgaans een hogere prioriteit dan AI-specifieke controles.

Evaluatiechecklist: vragen om te stellen voordat je data naar een LLM stuurt

Wordt onze content gebruikt om de modellen van de aanbieder te trainen?
Vraag het antwoord na in het contract of de gegevensverwerkingsovereenkomst in plaats van op een marketingpagina, en bevestig of het contract naast de primaire aanbieder ook betrekking heeft op subverwerkers.

Hoe lang worden prompts en output opgeslagen, en waar?
Nul retentie is beschikbaar bij de enterprise-niveaus van de meeste grote aanbieders, maar het is zelden de standaard. Vraag naar het retentievenster in enkele dagen en naar het opslaggebied.

Welke providers en modellen kan deze werklast bereiken?
Een platform waarmee je specifieke LLM-aanbieders kunt opsommen en uitschakelen, geeft je beveiligingsteam een afdwingbare grens in plaats van een voorkeur.

Kunnen we specifieke velden of tekenreeksen volledig uitsluiten van de prompt?
Uitsluiting op veldniveau is de enige controle die gegevens buiten het bereik plaatst in plaats van ze tijdens de overdracht te beschermen, en verdient daarom de meeste aandacht tijdens de evaluatie.

Beschikt de leverancier over het ISO/IEC 42001:2023-certificaat?
ISO 27001 en SOC 2 hebben betrekking op informatiebeveiliging; ISO 42001 is de standaard die specifiek is ontwikkeld voor het beheer van AI-systemen gedurende hun gehele levenscyclus, en dit is de standaard waar een AI-specifieke beoordeling naar zal vragen.

Wie kan het model aanroepen, en wordt dat geregistreerd?
Controleer of de modelaanroepen worden uitgevoerd onder de identiteit van de aanvragende gebruiker en of het aanvraaglogboek exporteerbaar is voor auditdoeleinden.

Hoe gaat Smartling om met gegevensprivacy bij vertalingen die gebruikmaken van LLM?

Smartling beschouwt LLM-toegang als een configureerbare accountinstelling in plaats van een vast onderdeel van het platform. In de accountinstellingen kan een beheerder op de pagina LLM-providers individuele providers in- of uitschakelen. Voorbeelden hiervan zijn OpenAI, Microsoft Azure, Anthropic, Google Vertex AI en Amazon Bedrock. Zo kan een beveiligingsteam AI-functies beperken tot providers die al zijn beoordeeld. Accounts die geen content naar een groot taalmodel kunnen verzenden, kunnen het gebruik van LLM volledig uitschakelen via hun Customer Success Manager. Het nadeel hiervan is dat AI Toolkit-functionaliteiten zoals AI-gestuurde invoeging van termen in de woordenlijst niet meer werken.

Voor content die sowieso nooit in een vertaalworkflow terecht zou moeten komen, biedt Smartling uitsluiting op veldniveau: de klasse sl_whiteout verbergt gevoelige gegevens zodat deze nergens in de infrastructuur van Smartling worden opgeslagen, en de klasse notranslate zorgt ervoor dat bepaalde elementen helemaal niet worden vastgelegd. Uitgesloten tekenreeksen komen nooit in de workflow terecht, waardoor er geen vertaalkosten en geen kopieën voor verdere verwerking ontstaan.

De governance-laag wordt gedocumenteerd in plaats van beweerd. Smartling is gecertificeerd volgens ISO/IEC 42001:2023, de eerste internationale norm voor AI-managementsystemen, die verantwoord gebruik van AI omvat in het ontwerp, de ontwikkeling, de implementatie en de monitoring van het vertaalmanagementplatform, AI-vertaalworkflows en softwareontwikkelingsprocessen. Dat komt bovenop ISO/IEC 27001, SOC 2 (geregistreerd sinds 2013), HIPAA (geregistreerd sinds 2013), GDPR (geregistreerd sinds 2018), PCI Level 1 (geregistreerd sinds 2012) en een HITRUST e1-certificering voor het vertaalbeheersysteem dat draait op Amazon Web Services — de combinatie die een bedrijfsbeveiligingsaudit doorgaans verwacht voordat gereguleerde content door een AI-vertaalproces gaat.

Gerelateerde vragen

Klaar om Smartling in actie te zien?

Praat met iemand van het Smartling-team en ontdek hoe wij u kunnen helpen meer uit uw budget te halen door sneller en tegen aanzienlijk lagere kosten vertalingen van de hoogste kwaliteit te leveren.

Plan een gesprek