ISMS Copilot
Testen en evalueren

AI-model Testen & Validatie

Overzicht

ISMS Copilot voert strenge interne tests uit voordat nieuwe AI-modellen of modelupdates worden geïmplementeerd. Dit zorgt ervoor dat het platform nauwkeurigheid op auditniveau behoudt voor compliance-frameworks zoals ISO 27001, SOC 2 en ISO 42001.

Dit artikel legt onze workflow voor modeltests uit en de kwaliteitsnormen die we hanteren voordat een model in productie gaat.

Workflow voor testen

Bij het evalueren van een nieuw model of een modelvariant volgen we dit proces:

1. Testen in een geïsoleerde branch

We implementeren het kandidaat-model in een speciale branch-omgeving. Dit isoleert de tests van productiesystemen en maakt een uitgebreide evaluatie mogelijk zonder actieve gebruikers te beïnvloeden.

2. Evaluatie van compliance-taken

We testen het model op kern-compliance-taken die representatief zijn voor het praktijkgebruik van ISMS Copilot:

  • Framework-mapping - Het nauwkeurig mappen van controls tussen standaarden (bijv. ISO 27001 ↔ ISO 42001)

  • Nauwkeurigheid van control-referenties - Het correct citeren van Annex A controls versus clausules van het managementsysteem

  • Beleidgeneratie - Het produceren van audit-ready documenten met de juiste structuur en terminologie

  • Gap-analyse - Het identificeren van hiaten in de naleving binnen geüploade documenten

Test-prompts maken gebruik van hetzelfde systeem voor dynamische kennisinjectie dat ook de productie aanstuurt, wat zorgt voor realistische evaluatieomstandigheden.

3. Beslissingscriteria

Een model moet aan deze vereisten voldoen om door te gaan naar productie:

  • Geen hallucinaties van controls - Geen gefabriceerde of verkeerd geïdentificeerde framework-controls

  • Structurele nauwkeurigheid - Correct onderscheid tussen Annex A controls en clausules

  • Foutbevestiging - Vermogen om fouten te herkennen en te corrigeren wanneer deze worden aangevochten

  • Prestatiewinst - Meetbare verbeteringen (snelheid, tokenlimieten, kosten) zonder verlies van nauwkeurigheid

Modellen die zakken voor de nauwkeurigheidstests worden afgewezen, ongeacht de prestatievoordelen. Auditgericht werk vereist betrouwbaarheid boven snelheid.

4. Deployment-pipeline

Als de test slaagt:

  1. Implementeren in de ontwikkelomgeving voor uitgebreide validatie

  2. Prestaties in de praktijk en uitzonderingssituaties monitoren

  3. Implementeren in productie met rollback-mogelijkheid

Als de test faalt, keren we terug naar het vorige model en documenteren we de bevindingen voor toekomstig gebruik.

Praktijkvoorbeeld: Grok-4-Fast-Reasoning

Dit voorbeeld toont onze testnormen in actie.

Testcontext

Doelstelling: Evalueer Grok-4-Fast-Reasoning als vervanging voor Grok-4 om tokenlimiet-fouten op te lossen en kosten te verlagen.

Testtaak: Map ISO 27001:2022 controls naar ISO 42001:2023 controls met nauwkeurige control-referenties die in de context zijn verstrekt.

De fout

Het model produceerde deze mapping-fout:

  • ISO 42001 Control: A.8.5 Informatie voor belanghebbenden

  • Grok-4-Fast-Reasoning gemapt naar: A.7.4 Communicatie

  • Correcte mapping: Clausule 7.4 Communicatie (niet Annex A.7.4)

In ISO 27001:2022 is Annex A.7.4 "Fysieke beveiligingsbewaking" (bewaking/detectie in faciliteiten). Het model verwarde de nummering van Annex A controls met de nummering van de clausules van het managementsysteem — een fundamentele structurele fout voor compliance-werk.

Fout bij erkenning van fouten

De reactie van het model op correctie was eveneens zorgwekkend:

  1. Gevraagd om de eigen fout te ontdekken → Identificeerde de fout niet

  2. Specifiek gevraagd naar A.7.4 → Gaf correcte informatie, maar erkende de fout in de tabel niet

  3. Direct uitgedaagd → Verklaarde "Ik heb niet gehallucineerd" en verdedigde de onjuiste mapping

  4. Gaf de fout pas toe nadat het "oneerlijk" werd genoemd en de problematische tabel werd geciteerd

Beslissing

Resultaat: ❌ Niet geschikt voor productie

Redenering:

  • De snelheid was indrukwekkend, maar fouten in control-referenties zijn onacceptabel voor audit-gerelateerde output

  • Slechte erkenning van fouten kan gebruikers misleiden die op de output vertrouwen

  • Kan werken voor concepten, maar vereist menselijke validatie voor elke control-referentie

Genomen actie: Teruggekeerd naar Grok-4 voor productie-implementatie.

Wat dit betekent voor gebruikers

Wanneer u ISMS Copilot gebruikt, profiteert u van modellen die deze kwaliteitscontroles hebben doorstaan:

  • Framework-nauwkeurigheid - Controls en clausules worden correct gerefereerd

  • Betrouwbaarheid - Modellen die hallucineren of correctie weigeren, worden afgewezen

  • Gereedheid voor audits - Outputs zijn getest tegen echte compliance-mappingtaken

Hoewel we rigoureus testen, dient u AI-outputs altijd te verifiëren aan de hand van officiële standaarden voordat u ze indient bij auditors. Zie onze richtlijnen voor verantwoord gebruik voor best practices.

Gerelateerde bronnen

Was dit nuttig?