Check Point’s “2026 Cloud Security Report: Securing the AI Transformation” waarschuwt dat enterprisebeveiliging achterloopt op AI-adoptie

De adoptie van kunstmatige intelligentie verloopt sneller dan enterprisebeveiligingsteams kunnen bijhouden, volgens het nieuwe rapport “2026 Cloud Security Report: Securing the AI Transformation” van Check Point en Cybersecurity Insiders. Het rapport stelt dat het grootste probleem waar organisaties tegenwoordig mee te maken krijgen, niet langer is of ze AI adopteren, maar of hun beveiligingsarchitectuur in staat is om de schaal, snelheid en autonomie van AI-systemen in productieomgevingen aan te kunnen.

De resultaten suggereren dat veel ondernemingen een gevaarlijke overgangsperiode ingaan. AI-assistenten, copilots, autonome agenten en machinegestuurde workflows worden snel geïntegreerd in bedrijfsprocessen, maar de controles rondom deze systemen blijven gefragmenteerd. Traditionele beveiligingsarchitecturen waren ontworpen rondom voorspelbaar menselijk gedrag, stabiele applicaties en duidelijk gedefinieerde netwerkgrenzen. AI-systemen veranderen deze drie factoren tegelijkertijd.

AI is al in productie

Een van de duidelijkste bevindingen in het rapport is dat AI-experimenten grotendeels voorbij zijn. Ongeveer 70% van de ondernemingen die aan de enquête deelnamen, zei dat ze al Generative AI-werklasten in productieomgevingen draaien, terwijl 64% aangaf dat ze AI-agenten in pilot- of productiefasen hebben.

Dat is belangrijk omdat AI-agenten niet langer beperkt zijn tot het genereren van tekst of het samenvatten van informatie. Ze worden steeds vaker gekoppeld aan enterprise-applicaties, API’s, interne databases en operationele systemen. In sommige gevallen geven ondernemingen deze systemen zelfs privileged toegang tot core-infrastructuur.

Het rapport meldt dat 12% van de ondernemingen al AI-agenten privileged toegang tot kritieke systemen heeft gegeven. Dat creëert een geheel nieuw type cybersecurity-probleem. Beveiligingsteams hoeven niet langer alleen maar te zorgen voor de interacties tussen medewerkers en AI-hulpmiddelen zoals ChatGPT of Gemini. Ze worden nu gedwongen om autonome systemen te beheren die in staat zijn om actie te ondernemen in live-omgevingen.

Volgens het rapport zei 83% van de respondenten dat het beveiligen van Generative AI-toepassingen moeilijker is dan het beveiligen van traditionele software-omgevingen.

Beveiligingsincidenten komen al veel voor

De resultaten van de enquête suggereren dat AI-gerelateerde beveiligingsproblemen niet langer theoretisch zijn. Meer dan de helft van de ondernemingen die aan de enquête deelnamen, meldde ten minste één bevestigd AI-gerelateerd beveiligingsincident, terwijl 24% verdachte incidenten meldden, maar niet genoeg zichtbaarheid hadden om ze te bevestigen.

Dat betekent dat 78% van de ondernemingen weten dat ze AI-gerelateerde beveiligingsproblemen hebben ondervonden of niet met zekerheid kunnen uitsluiten.

De soorten incidenten variëren breed. Sommige betreffen ongeautoriseerd gebruik van externe AI-hulpmiddelen door medewerkers, vaak aangeduid als “shadow AI”. Andere betreffen gevoelige datalekkage via AI-systemen of AI-gegenereerde phishing- en deepfake-aanvallen.

Het rapport benadrukt dat AI-verkeer steeds meer lijkt op legitiem bedrijfsverkeer, waardoor detectie aanzienlijk moeilijker wordt. API-aanroepen, modelaanvragen en uitgaande verbindingen met AI-diensten kunnen normaal lijken op het netwerk niveau, tenzij inspectiesystemen in staat zijn om het gedrag van de interactie zelf te analyseren.

Dit creëert een omgeving waarin kwaadwillige activiteit kan opgaan in legitiem AI-gebruik.

De 51-puntsbeveiligingskloof voor AI

Misschien wel de meest opvallende statistiek in het rapport is wat onderzoekers een “51-puntsbereidheidskloof” noemen.

Terwijl 77% van de ondernemingen zei dat ze hun algemene beveiligingsstrategie hebben aangepast als reactie op AI-adoptie, gelooft slechts 26% dat hun huidige beveiligingsarchitectuur daadwerkelijk klaar is om AI-gedreven werklasten te ondersteunen zonder een grote redesign.

Het rapport stelt dat deze disconnectie verklaart waarom ondernemingen blijven ervaren van beleidsfouten, governance-gaten en zichtbaarheidsproblemen, ondanks verhoogde investeringen en aandacht van het management.

In veel omgevingen verplaatsen AI-werklasten zich tussen cloudservices, SaaS-toepassingen, privé-infrastructuur, API’s en externe eindpunten. Bestaande beveiligingscontroles verliezen vaak consistentie bij deze grenzen.

Onderzoekers stellen dat ondernemingen steeds meer unified beveiligingsarchitecturen nodig hebben die in staat zijn om consistent beleid toe te passen over hybride omgevingen heen, in plaats van te vertrouwen op losse tools die onafhankelijk opereren.

Zichtbaarheid in AI-activiteit blijft extreem beperkt

Het rapport benadrukt herhaaldelijk dat veel ondernemingen nog steeds geen basiszichtbaarheid hebben in hun AI-omgevingen.

Slechts 5% van de respondenten zei dat ze volledige zichtbaarheid hebben in welke AI-hulpmiddelen medewerkers gebruiken, hoe ze toegang krijgen tot die hulpmiddelen en waar gevoelige data naartoe gaat zodra het AI-systemen binnenkomt.

Een vergelijkbaar percentage zei dat ze in staat zijn om legitieme AI-activiteit betrouwbaar te onderscheiden van verdachte of ongeautoriseerde gedragingen.

Dit creëert significante operationele blinde vlekken. Browsergebaseerde AI-assistenten kunnen weinig bewijs op het eindpunt achterlaten, terwijl API-gebaseerde AI-interacties traditionele SaaS-ontdekkingsystemen volledig kunnen omzeilen. AI-agenten die onder service-accounts opereren, kunnen ook ononderscheidbaar zijn van normaal geautomatiseerd systeemgedrag.

Zonder AI-specifieke telemetrie en monitoring proberen veel ondernemingen effectief omgevingen te beveiligen die ze niet volledig kunnen observeren.

Bestaande infrastructuur is niet gebouwd voor AI-verkeer

Het rapport stelt ook dat AI de enterprise-verkeerspatronen fundamenteel aan het veranderen is.

Ondernemingen meldden dramatische toenames in API-gebaseerd verkeer, communicatiestromen tussen gebruikers en AI-systemen, oost-westverkeer binnen datacenters en uitgaande aanvragen naar externe AI-diensten.

Deze verschuivingen belasten bestaande infrastructuurbeveiligingstools.

Slechts 24% van de ondernemingen zei dat hun netwerkbeveiligingstools volledig in staat zijn om AI-verkeer te inspecteren zonder de prestaties te degraderen. Ondertussen meldden 67% gefragmenteerde beveiligingsbeleid over hybride omgevingen heen.

Onderzoekers stellen dat traditionele architectuur, gebouwd rondom voorspelbare gebruikerssessies en stabiele applicatie-stromen, nu wordt gedwongen om dynamische, API-zware, service-gemedieerde interacties te reguleren die gelijktijdig over meerdere omgevingen heen plaatsvinden.

Het rapport wijst ook op een groeiende migratie van AI-werklasten terug naar privé-datacenters en hybride infrastructuur. Ongeveer 29% van de ondernemingen zei dat ze al AI-werklasten naar privé- of on-premises-omgevingen verplaatsen, terwijl 49% dit overweegt.

Deze trend wordt deels gedreven door regelgevingszorgen, prestatie-eisen en de wens om AI-rekenkracht dichter bij gevoelige ondernemingsdata te plaatsen.

WAF’s en traditionele beveiligingscontroles hebben moeite

Een ander belangrijk thema in het rapport is de groeiende mismatch tussen AI-toepassingen en traditionele webbeveiligingstools.

Slechts 22% van de respondenten zei dat hun Web Application Firewall (WAF) of WAAP-oplossingen effectief zijn in het detecteren van GenAI-specifieke aanvallen zoals prompt-injectie. Ondertussen meldden 71% een toename van valse positieven sinds de adoptie van Generative AI-werklasten.

Traditionele WAF-logica was ontworpen rondom voorspelbaar browservolume, bekende handtekeningen en gestructureerde aanvragen. AI-systemen genereren lange prompts, streaming-responsen, model-specifieke API-interacties en autonome service-tot-service-communicatie die vaak buiten deze aannamen vallen.

Runtime-bescherming blijft onvolwassen.

Slechts 17% van de ondernemingen zei dat ze breedgedragen runtime-controles hebben geïmplementeerd die in staat zijn om LLM-invoer en -uitvoer in real-time te inspecteren en beleid af te dwingen. Meer dan de helft meldden dat ze geen formeel beveiligingstestproces voor GenAI-toepassingen hebben of alleen af en toe testen.

Het rapport waarschuwt dat veel ondernemingen AI-functionaliteit in productieomgevingen implementeren sneller dan ze deze kunnen valideren op beveiliging.

Medewerkers blijven AI-beperkingen omzeilen

Zelfs als ondernemingen controles implementeren, omzeilen medewerkers deze vaak.

Volgens de enquête zei 42% van de ondernemingen dat medewerkers AI-beveiligingscontroles omzeilen wanneer deze controles wrijving creëren of productiviteit vertragen.

Dit gedrag varieert van het gebruik van persoonlijke AI-accounts tot het toegang krijgen tot browsergebaseerde tools buiten goedgekeurde ondernemingsomgevingen.

Het rapport stelt dat dit een dieper architecturaal probleem weerspiegelt. Beveiligingsbeleid dat workflows verstoort, faalt vaak omdat medewerkers prioriteit geven aan snelheid en gebruiksgemak boven compliance.

Onderzoekers suggereren dat ondernemingen moeten zorgen dat goedgekeurde AI-toegang gemakkelijker en naadlozer is dan ongeautoriseerde alternatieven als ze shadow AI-gebruik willen verminderen.

Naar een verschuiving naar unified AI-beveiligingsarchitecturen

Door het hele rapport heen keren Check Point en Cybersecurity Insiders herhaaldelijk terug naar het idee dat AI-beveiliging niet kan worden opgelost door geïsoleerde puntproducten.

In plaats daarvan stelt het rapport dat ondernemingen geleidelijk aan bewegen naar bredere “hybride mesh”-beveiligingsarchitecturen die in staat zijn om centraal beleid af te dwingen over cloud-infrastructuur, datacenters, SaaS-platforms, eindpunten en AI-werklasten tegelijk.

Volgens de enquête beschouwt 86% van de ondernemingen nu unified beveiligingsbeheer over datacenter, cloud en edge-omgevingen als kritiek voor AI-werklasten.

Het rapport concludeert dat AI zwakheden blootlegt die al bestonden binnen gefragmenteerde ondernemingsbeveiligingsmodellen. De uitdaging is niet langer alleen maar het detecteren van bedreigingen als ze optreden. Het is het opbouwen van preventie-architecturen die in staat zijn om te opereren op dezelfde snelheid en schaal als moderne AI-systemen.

Zoals het “2026 Cloud Security Report: Securing the AI Transformation” duidelijk maakt, hebben veel ondernemingen al AI operationeel geadopteerd, maar hun beveiligingsfundamenten zijn nog steeds aan het inhalen.