Kleine en middelgrote bedrijven (MKB) integreren snel kunstmatige intelligentie (AI) in hun bedrijfsvoering en gaan daarbij verder dan traditionele bedrijfsapplicaties. Van slimme assistenten in de detailhandel tot voorspellende analyses in de gezondheidszorg: AI wordt nu ingezet in winkelpuien, klinieken, magazijnen en externe kantoren. Dit gaat niet alleen over het adopteren van AI; het gaat over waar AI draait. De trend verschuift de werkdruk van gecentraliseerde datacenters naar de ‘edge’: de fysieke locaties waar het werk gebeurt en waar klanten met elkaar communiceren.
Deze decentralisatie belooft snellere inzichten, betrouwbaardere operaties en een groter reactievermogen. Het verandert echter ook fundamenteel de eisen aan de netwerkinfrastructuur. Edge-locaties vereisen consistente bandbreedte, realtime datapaden en gelokaliseerde verwerkingsmogelijkheden in plaats van een constante afhankelijkheid van de cloud. Het kernprobleem is dat de beveiliging vaak achterloopt op de connectiviteit, omdat bedrijven zich haasten om AI-oplossingen in te zetten.
Waarom de overstap naar Edge AI?
Bedrijven verplaatsen AI naar de edge om drie belangrijke redenen:
- Realtime responsiviteit: Sommige beslissingen kunnen geen cloudlatentie tolereren. Het identificeren van items in de schappen, het detecteren van medische afwijkingen of het herkennen van veiligheidsrisico’s vereisen onmiddellijke actie.
- Veerkracht en privacy: Door gegevens lokaal te houden, vermindert u de afhankelijkheid van gecentraliseerde systemen, waardoor downtime wordt geminimaliseerd en de gegevenssoevereiniteit behouden blijft. Dit is vooral belangrijk voor compliance en het omgaan met gevoelige informatie.
- Mobiliteit en implementatiesnelheid: MKB-bedrijven met gedistribueerde activiteiten (teams op afstand, pop-uplocaties, seizoenshubs) hebben een snelle implementatie van AI-tools nodig zonder te hoeven wachten op complexe infrastructuuruitbreidingen. Draadloze connectiviteit, inclusief 5G, maakt deze flexibiliteit mogelijk.
De groeiende veiligheidskloof
Naarmate connectiviteit sneller schaalt dan beveiliging, ontstaan er kwetsbaarheden. Bedrijven kunnen op AI gebaseerde camera’s of sensoren inzetten zonder een duidelijk beveiligingsbeleid op te stellen. Klinieken kunnen mobiele apparaten uitrollen met onvoldoende verkeerssegmentatie, en magazijnen kunnen afhankelijk zijn van niet-overeenkomende wifi-, bekabelde en mobiele verbindingen die slecht zijn toegerust voor AI-gestuurde operaties. Elke edge-site wordt in feite een miniatuur, niet-gecontroleerd datacenter.
Het aanvalsoppervlak wordt dramatisch groter. Een winkel kan camera’s, sensoren, kassasystemen en personeelsapparaten hebben die allemaal hetzelfde toegangspunt delen. Een kliniek kan tegelijkertijd diagnostische hulpmiddelen, tablets en videoconsulten uitvoeren. Een productievloer kan robotica, sensoren en analyseplatforms combineren… allemaal met elkaar verbonden met minimaal toezicht op de beveiliging.
Zero Trust: een noodzaak aan de rand
Het traditionele ‘inside’-netwerkconcept valt uiteen wanneer AI over meerdere locaties wordt verspreid. Elke winkel, kliniek of veldlocatie wordt zijn eigen micro-omgeving. Zero trust biedt een raamwerk om deze complexiteit te beheersen door de identiteit te verifiëren in plaats van de locatie, gebruikers en apparaten voortdurend te authenticeren en de toegang te segmenteren om zijwaartse beweging te beperken in geval van een inbreuk.
Geen vertrouwen aan de edge betekent:
- Toegang wordt verleend op basis van wie een gebruiker of apparaat is, niet waar deze zich bevinden.
- Vertrouwen is niet permanent; authenticatie wordt voortdurend opnieuw geëvalueerd.
- Segmentatie voorkomt dat aanvallers zich vrij tussen systemen kunnen bewegen.
Deze aanpak is van cruciaal belang omdat veel edge-apparaten geen traditionele beveiligingssoftware kunnen draaien. Veilige mobiele connectiviteit en op SIM gebaseerde identiteitsverificatie helpen bij het authenticeren van IoT-apparaten, 5G-routers en sensoren die IT-teams anders over het hoofd zouden zien.
Standaard beveiligde netwerken: de toekomst van AI aan de edge
Er is een belangrijke architecturale verschuiving gaande: netwerken die zijn ontworpen met authenticatie, segmentatie en monitoring vanaf het begin ingebouwd. In plaats van beveiliging bovenop connectiviteit te leggen, zijn de twee samengesmolten. Oplossingen zoals het SASE-platform van T-Mobile for Business (mogelijk gemaakt door Palo Alto Networks Prisma SASE 5G) zijn een voorbeeld van deze aanpak, waarbij veilige toegang wordt gecombineerd met connectiviteit in één enkele door de cloud geleverde dienst. Private Access biedt toegang met de minste privileges, en T-SIMsecure authenticeert apparaten op de SIM-laag, waardoor automatische verificatie van IoT-sensoren en 5G-routers mogelijk wordt.
De evolutie van AI-aangedreven beveiliging
In de toekomst zal AI niet alleen aan de rand draaien, maar deze ook actief beveiligen. Zelfherstellende netwerken en adaptieve beleidsmotoren optimaliseren het verkeer, passen de segmentatie automatisch aan en detecteren afwijkingen die specifiek zijn voor elke locatie. Organisaties die hun connectiviteits- en beveiligingsbasis nu moderniseren, zullen het best gepositioneerd zijn om AI veilig en vol vertrouwen op te schalen.
Bedrijven moeten prioriteit geven aan de integratie van netwerkbeveiliging en AI-implementatie. De kloof tussen connectiviteit en beveiliging wordt kleiner, maar proactieve maatregelen zijn essentieel om bescherming te bieden tegen opkomende bedreigingen in een gedecentraliseerd AI-landschap.
