Het recente datalek bij Mixpanel, waarbij persoonsgegevens van OpenAI-API-gebruikers werden buitgemaakt, laat zien hoe fragiel moderne AI-ketens zijn. De inbraak gaf aanvallers toegang tot namen, e-mailadressen, locatiegegevens, gebruikte browsers en organisatie-ID’s. Precies de ingrediënten voor gerichte social-engineeringaanvallen. In de woorden van een collega: “Dit is het soort dataset waar een aanvaller een warm gevoel van krijgt en jij koude rillingen.”

Wat dit incident vooral duidelijk maakt, is dat beveiliging niet stopt bij de eigen infrastructuur. AI-diensten draaien op een netwerk van third-party tooling, van analytics tot identity-integraties. Juist die laag blijft vaak buiten beeld.
Tijdens Amitron’s Security Gap Analyses zien we dit structureel terug: API-security, identity-risico’s en cloud-afhankelijkheden zijn regelmatig onvoldoende afgestemd op het huidige dreigingsniveau. De analyses brengen risico’s gestructureerd in kaart en koppelen hier direct uitvoerbare maatregelen aan, inclusief budget en tijdsindicatie .

Een logische volgende stap is het omarmen van een Zero Trust-benadering. Niet als buzzword, maar als realistische werkwijze: elke gebruiker, applicatie of dienst moet opnieuw worden gevalideerd, ongeacht waar deze zich bevindt.
Daarnaast blijft de menselijke factor een vaste variabele. Een Security Awareness-programma helpt gebruikers social-engineering tactieken te herkennen juist omdat datalekken zoals deze direct worden misbruikt voor phishing. De maandelijkse trainingsvorm, zoals toegepast binnen Amitron’s Managed Security Awareness Training, zorgt voor blijvende gedragsverandering en een lager risico op menselijke fouten .