Black Kites rapport over de AI-toeleveringsketen van 2026: de risico’s achter uw AI-relaties

Uit Black Kites rapport over de AI-toeleveringsketen van 2026: de risico’s achter uw AI-relaties blijkt dat bedrijven die geavanceerde AI leveren vaak kampen met bekende kwetsbaarheden op het gebied van cyberbeveiliging. Bij de externe beoordeling van 18.160 AI-bedrijven werden bij 34,2% van de onderzochte organisaties kritieke, niet-gepatchte kwetsbaarheden vastgesteld. Bij een nog groter aandeel waren er zwakke plekken in de e-mailauthenticatie.

Het centrale betoog van het rapport is dat de aanschaf van AI meer met zich meebrengt dan alleen een relatie met een softwareleverancier. Klanten lopen ook risico door de infrastructuur van de leverancier, de onderdelen achter diens product en de machtigingen die diens integraties krijgen. Naarmate AI-tools binnen bedrijfssystemen taken kunnen uitvoeren, verdienen die relaties evenveel aandacht als andere kritieke leveranciers.

‘De AI-toeleveringsketen faalt niet op exotische manieren. Ze faalt op gewone manieren’, aldus Ferhat Dikbiyik, hoofd onderzoek en inlichtingen bij Black Kite. De bevindingen zetten patchbeheer, bescherming van inloggegevens en toegang via integraties centraal in de discussie.

Fundamentele beveiligingslekken bij een grote groep AI-leveranciers

Black Kite stelde de onderzoeksgroep samen op basis van een commerciële bedrijfsdatabase en controleerde vervolgens bedrijfsbeschrijvingen en openbare websites om te bevestigen dat AI een centrale rol speelde in de producten of diensten van elk bedrijf. De beveiligingswaarnemingen op bedrijfsniveau zijn gebaseerd op gegevens uit september en oktober 2026.

Uit de beoordeling bleek het volgende:

• 34,2% had ten minste één extern waargenomen kritieke, niet-gepatchte kwetsbaarheid.
• 9,8% had een kwetsbaarheid die was opgenomen in de Known Exploited Vulnerabilities-catalogus van CISA.
• 61,7% had zwakke plekken in DMARC; voor DKIM en SPF bedroegen die percentages respectievelijk 37,3% en 11,2%.
• 29,7% scoorde 0,4 of hoger op Black Kites Ransomware Susceptibility Index, de kritieke grenswaarde van het bedrijf.
• 6,8% had bijbehorende zakelijke inloggegevens in registraties die waren verzameld door malware voor het stelen van informatie.

Deze maatstaven geven antwoord op verschillende vragen. Een kwetsbaarheid die op de KEV-lijst staat, is ergens ter wereld aantoonbaar misbruikt; de aanwezigheid ervan bewijst niet dat de leverancier in dit onderzoek is aangevallen. Een score voor vatbaarheid voor ransomware is evenmin de kans dat een bepaald bedrijf met ransomware te maken krijgt, maar een indicator om te bepalen welke bedrijven als eerste moeten worden beoordeeld.

E-mailauthenticatie is van belang omdat AI-leveranciers nog steeds gewone bedrijfsdomeinen en bedrijfsprocessen gebruiken. Ontbrekende of zwakke handhaving kan domeinspoofing vergemakkelijken, zelfs wanneer het AI-product zelf technisch geavanceerd is. De cijfers voor DMARC, DKIM en SPF overlappen elkaar en mogen niet bij elkaar worden opgeteld.

De rol van leveranciers is belangrijker dan hun AI-imago

Het rapport verdeelt het ecosysteem in zes brede activiteitengroepen. Fundamentele technologieën — waaronder modellen, computerinfrastructuur en datadiensten — vormen ongeveer 10% van de onderzochte bedrijven. Alledaagse zakelijke toepassingen vertegenwoordigen ongeveer 31%, terwijl bedrijven die AI ontwikkelen en implementeren voor andere organisaties zo’n 23% uitmaken.

Dit helpt verklaren waarom de aandacht voor alleen bekende modelaanbieders een aanzienlijk deel van de risico’s voor bedrijven buiten beeld laat. Integrators, cloudserviceproviders, gegevensverwerkers en klantenserviceplatforms kunnen nauw betrokken zijn bij de systemen en informatie van klanten.

Bij deze rollen kwamen problemen met inloggegevens bijzonder vaak voor. Black Kite vond bij 19,9% van de aanbieders van AI-oplossingen in de cloud bijbehorende zakelijke inloggegevens in registraties van malware voor het stelen van inloggegevens; bij ontwikkelaars van modellen en platforms was dat 4,1%. Bij bedrijven die gegevens verwerken en labelen lag het percentage op 13,9% en bij klantenserviceplatforms op 11,5%.

De zorg betreft wat er met die inloggegevens toegankelijk zou kunnen zijn als ze nog geldig zijn, niet de aanname dat elke blootgestelde inlogmogelijkheid is gebruikt. Bij leveranciersbeoordelingen moet de bevinding worden gekoppeld aan de afgenomen dienst: inloggegevens voor een niet-gerelateerde zakelijke tool kunnen heel andere gevolgen hebben dan inloggegevens waarmee toegang mogelijk is tot een productieomgeving die voor klanten toegankelijk is.

Ook AI-leveranciers zijn afhankelijk van andere partijen

In de tweede laag van het rapport worden de softwarecomponenten onder AI-producten onderzocht. Black Kite identificeerde 105 AI-bedrijven met bevindingen die verband hielden met n8n, Langflow of LiteLLM — tools die een rol kunnen spelen tussen modellen, workflows en gekoppelde diensten.

Een gedeelde afhankelijkheid kan een concentratierisico vormen, zelfs wanneer het leveranciersregister divers lijkt. Meerdere afzonderlijk ingekochte AI-diensten kunnen steunen op hetzelfde workflowplatform, dezelfde modelrouter, bibliotheek of cloudinfrastructuur. Een beveiligingsprobleem in die gedeelde laag kan daarom gecoördineerde actie vereisen voor meerdere leveranciersrelaties.

De praktische vraag is of een leverancier de getroffen component kan identificeren, kan vaststellen in welke omgevingen die wordt gebruikt en de component snel kan herstellen of isoleren. Klanten moeten ook weten welke inloggegevens en machtigingen de component heeft, omdat blootstelling van software grotere gevolgen kan hebben wanneer die toegang biedt tot andere systemen.

Bevindingen over MCP onderstrepen het belang van machtigingen voor integraties

Black Kite onderzocht afzonderlijk 305 publiek vindbare vermeldingen van Model Context Protocol-servers die werden toegeschreven aan 179 AI-bedrijven. In deze vermeldingen registreerde het 1.732 bevindingen, waarvan 48,8% als Hoog of Kritiek werd beoordeeld. Van de 77 kritieke bevindingen had 87% betrekking op code- of commando-injectie.

MCP biedt AI-toepassingen een gestandaardiseerde interface voor tools en gegevensbronnen. Afhankelijk van de implementatie kan een verbonden server functies beschikbaar stellen waarmee documenten worden gelezen, databases worden geraadpleegd, gegevens worden bijgewerkt of andere bewerkingen worden uitgevoerd. Een kwetsbaar onderdeel met uitgebreide machtigingen kan daardoor meer in gevaar brengen dan alleen de AI-toepassing zelf.

De noemer is van belang: 48,8% slaat op de geregistreerde bevindingen, niet op het aandeel van alle AI-bedrijven of MCP-implementaties in productie dat kwetsbaar is. De dataset omvat publiek vindbare repositories, pakketten en gehoste componenten; een koppeling aan een domein bewijst niet dat iets daadwerkelijk in productie wordt gebruikt, en private MCP-omgevingen vielen buiten de analyse.

Voor teams bij grote ondernemingen is de boodschap: inventariseer de verbindingen, beperk machtigingen tot wat nodig is voor het werk en test hoe snel toegang kan worden ingetrokken. Een externe blik op een leverancier kan niet alle machtigingen zichtbaar maken die een klant binnen de eigen omgeving heeft verleend.

Zo gebruikt u de bevindingen zonder er te veel uit af te leiden

Het onderzoek werd extern uitgevoerd, zonder toegang tot de systemen van de onderzochte bedrijven. Bevindingen over kritieke kwetsbaarheden koppelen doorgaans waargenomen softwareversies aan openbaar gemaakte kwetsbaarheden; Black Kite heeft niet getest of deze konden worden uitgebuit. Signalen die verband houden met botnets, gemeld bij 6,5% van de bedrijven, en ongebruikelijke netwerkactiviteit, gemeld bij 44,3%, verdienen nader onderzoek, maar bewijzen op zichzelf niet dat er sprake is van een inbreuk.

Ook de zichtbaarheid beïnvloedt vergelijkingen. In een aanvullende groep uit Forbes AI 50 had 52% bevindingen over kritieke kwetsbaarheden en waren bij 28% bijbehorende inloggegevens aangetroffen in gegevens van infostealers. Een grotere digitale voetafdruk biedt meer mogelijkheden om problemen waar te nemen. Deze cijfers moeten daarom niet worden opgevat als een eenvoudige ranglijst van welk type bedrijf het veiligst is.

Black Kite verkoopt informatie over cyberrisico’s van derden en diensten voor monitoring, waaronder analyses van blootstelling bij leveranciers en indicatoren voor kwetsbaarheid voor ransomware. Het rapport is door de leverancier opgesteld onderzoek met een omschreven populatie en methodologie, geen inventarisatie van alle AI-bedrijven en geen bewijs dat alle gemarkeerde systemen zijn gehackt.

De belangrijkste operationele les is om drie samenhangende zaken gezamenlijk te beoordelen: de leverancier, diens afhankelijkheden en de toegang die zijn product krijgt. Het volledige Rapport over de AI-toeleveringsketen van 2026: de risico’s achter uw AI-relaties bevat de gedetailleerde bevindingen van Black Kite en de methodologie voor de toepassing van deze aanpak bij beoordelingen van AI-leveranciers.