AI-hallucinaties begrijpen en voorkomen

Overzicht

AI-hallucinaties treden op wanneer een AI-assistent informatie genereert die zelfverzekerd klinkt, maar feitelijk onjuist is. Dit artikel legt uit wat hallucinaties zijn, hoe ISMS Copilot deze minimaliseert en hoe u door AI gegenereerde inhoud kunt controleren op nauwkeurigheid en betrouwbaarheid.

Voor wie is dit bedoeld

Dit artikel is voor:

• Compliance-professionals die zich voorbereiden op audits

• Risicomanagers die de betrouwbaarheid van AI evalueren

• Iedereen die door AI gegenereerde compliance-content gebruikt

• Gebruikers die de beperkingen en best practices van AI willen begrijpen

Wat zijn AI-hallucinaties?

Definitie

AI-hallucinaties zijn gevallen waarbij een AI-model informatie genereert die:

• Zelfverzekerd en gezaghebbend klinkt

• Op het eerste gezicht aannemelijk lijkt

• Feitelijk onjuist of verzonnen is

• Echte informatie kan mengen met valse details

Veelvoorkomende typen hallucinaties

1. Verzonnen feiten

• Het bedenken van ISO-beheersingsnummers die niet bestaan

• Het citeren van niet-bestaande regelgeving of standaarden

• Het creëren van fictieve compliance-eisen

• Het verzinnen van statistieken of datapunten

Voorbeeld: "ISO 27001-beheersmaatregel A.15.3 vereist driemaandelijkse penetratietesten." (A.15.3 bestaat niet in ISO 27001:2022)

2. Onjuiste details

• Zich specifieke beheersingseisen verkeerd herinneren

• Beheersmaatregelen van verschillende frameworks door elkaar halen

• Verouderde versies van standaarden mengen met huidige versies

• Certificeringsprocessen onjuist beschrijven

Voorbeeld: "ISO 27001:2022 heeft 133 beheersmaatregelen in Annex A." (Het heeft er feitelijk 93)

3. Te zelfverzekerde aannames

• Een interpretatie presenteren als een definitieve eis

• Organisatiespecifieke praktijken presenteren als universele regels

• Zekerheid claimen over implementatieaanpakken

• Complexe compliance-scenario's te simpel voorstellen

Voorbeeld: "Alle ISO 27001-implementaties moeten AES-256-encryptie gebruiken." (Standaarden bieden flexibiliteit bij het kiezen van passende maatregelen)

4. Contextverwarring

• Richtlijnen uit verschillende compliance-frameworks mengen

• Sector-specifieke eisen universeel toepassen

• Aanbevelingen verwarren met verplichte eisen

• Wettelijke vereisten uit verschillende rechtsgebieden vermengen

Waarom hallucinaties optreden

AI-hallucinaties treden op omdat taalmodellen:

• Probabilistische tekst genereren: Ze voorspellen welke woorden moeten volgen op basis van patronen, niet op basis van feiten

• Geen binding met de echte wereld hebben: Ze begrijpen niet echt wat ze zeggen

• Kennishiaten opvullen: Bij onzekerheid kunnen ze aannemelijk klinkende inhoud genereren

• Informatie samenvoegen: Ze kunnen details uit verschillende bronnen op onjuiste wijze combineren

Hoe ISMS Copilot hallucinaties minimaliseert

1. Dynamische Framework Knowledge Injection (v2.5)

Sinds februari 2025 elimineert ISMS Copilot v2.5 hallucinaties voor framework-specifieke vragen vrijwel volledig door middel van dynamische kennisinjectie:

Hoe het werkt:

• Framework-detectie: Op regex gebaseerde detectie identificeert framework-vermeldingen in uw vragen (ISO 27001, AVG/GDPR, SOC 2, HIPAA, CCPA, NIS 2, DORA, ISO 42001, ISO 27701)

• Kennisinjectie: Geverifieerde framework-kennis wordt in de context van de AI geïnjecteerd voordat een antwoord wordt gegenereerd

• Gefundeerde antwoorden: De AI antwoordt op basis van de verstrekte framework-kennis, niet op basis van probabilistische gissingen uit trainingsdata

• Betrouwbare detectie: Niet-AI-gebaseerde detectie (regex-patronen) garandeert 100% betrouwbaarheid wanneer frameworks worden genoemd

Ondersteunde frameworks met kennisinjectie:

• ISO 27001:2022, ISO 42001:2023, ISO 27701:2025

• SOC 2, HIPAA, AVG (GDPR), CCPA

• NIS 2, DORA

2. Gespecialiseerde trainingsdata

Naast framework-kennisinjectie is ISMS Copilot getraind op gespecialiseerde compliance-kennis:

Trainingsfundament:

• Eigen bibliotheek van honderden praktijkgerichte compliance-projecten

• Praktische implementatiekennis van ervaren consultants

• Framework-specifieke begeleiding voor meerdere compliance-standaarden

• Legaal verkregen, geanonimiseerde data die voldoet aan de EU-auteursrechtvereisten

3. Expliciete erkenning van onzekerheid

ISMS Copilot is ontworpen om toe te geven wanneer het onzeker is:

Wat u zult zien:

• "Ik kan nog steeds fouten maken. Controleer deze informatie a.u.b..."

• "Hoewel ik algemene richtlijnen kan geven, dient u de officiële standaard te raadplegen..."

• "Voor auditdoeleinden dient u dit te vergelijken met ISO 27001:2022..."

• "Dit is gebaseerd op algemene praktijken, maar uw implementatie kan variëren..."

Waarom dit belangrijk is:

Het erkennen van onzekerheid helpt u om:

• Te herkennen wanneer extra verificatie nodig is

• Het betrouwbaarheidsniveau van AI-antwoorden te begrijpen

• Te voorkomen dat u blindelings vertrouwt op mogelijk onzekere informatie

• De juiste stappen te ondernemen om kritieke inhoud te valideren

4. Scope-beperking

ISMS Copilot blijft binnen zijn expertisegebied:

Wat dit voorkomt:

• Het hallucineren van informatie buiten het compliance-domein

• Het mengen van ongerelateerde kennis in compliance-antwoorden

• Het proberen te beantwoorden van vragen die buiten de training vallen

• Het geven van begeleiding over onderwerpen waarover het beperkte kennis heeft

Hoe het werkt:

• De AI stuurt vragen die buiten het onderwerp vallen beleefd terug naar de compliance-focus

• Erkent beperkingen wanneer er gevraagd wordt naar onbekende onderwerpen

• Suggereert het raadplegen van de juiste experts voor vragen die niet over ISMS gaan

5. Beperkingen ter bescherming van auteursrecht

De AI is ontworpen om auteursrechtelijk beschermde standaarden NIET te reproduceren:

In plaats van het hallucineren van tekst uit standaarden:

• Verwijst het u door naar de aankoop van officiële standaarden bij geautoriseerde bronnen

• Biedt het richtlijnen op basis van framework-principes

• Legt het de doelstellingen van beheersmaatregelen uit zonder de exacte tekst te citeren

• Vermijdt het mechanisch herhalen van potentieel auteursrechtelijk beschermde inhoud

Best practices voor verificatie

Voor compliance-professionals

1. Kruisverwijzing met officiële standaarden

Wat te verifiëren:

• Beheersingsnummers en beschrijvingen

• Verplichte versus aanbevolen eisen

• Specifieke wetteksten

• Certificeringscriteria en -processen

Hoe te verifiëren:

1. Houd officiële standaarden bij de hand (ISO 27001:2022, SOC 2 criteria, etc.)

2. Zoek geciteerde beheersingsnummers op in de werkelijke standaard

3. Vergelijk door AI gegenereerde beschrijvingen met de officiële tekst

4. Controleer de versienummers van de standaard (2013 vs. 2022)

2. Valideer implementatierichtlijnen

Vragen om te stellen:

• Past deze aanpak binnen onze organisatorische context?

• Is deze implementatie haalbaar voor onze middelen?

• Ontbreken er sector-specifieke overwegingen?

• Zou een auditor dit accepteren als bewijs?

Testproces:

1. Review door AI gegenereerde policies of procedures

2. Pas deze aan aan de specifieke context van uw organisatie

3. Laat een compliance-expert of auditor de boel beoordelen

4. Test de implementatie voordat u er volledig op vertrouwt

3. Controleer op interne consistentie

Alarmsignalen om op te letten:

• Tegenstrijdige uitspraken binnen hetzelfde antwoord

• Beheersingsnummers die ongebruikelijk lijken (bijv. A.27.5 terwijl de standaard slechts tot A.8 gaat)

• Eisen die in strijd zijn met bekende framework-principes

• Te specifieke mandaten terwijl frameworks deze meestal flexibel laten

4. Verifieer statistieken en datapunten

Wanneer de AI getallen verstrekt:

• Aantal beheersmaatregelen in een standaard

• Compliance-statistieken of percentages

• Schattingen van de tijdlijn voor certificering

• Schattingen van de kosten voor implementatie

Verificatiestappen:

1. Controleer officiële standaarddocumentatie voor aantallen

2. Zoek geciteerde onderzoeken of rapporten op

3. Besef dat tijdlijnen en kosten sterk kunnen variëren

4. Behandel schattingen als algemene richtlijnen, niet als garanties

Voor auditors en assessoren

1. Onderscheid door AI gegenereerde van door mensen geschreven content

Mogelijke indicatoren van AI-content:

• Generiek, sjabloonachtig taalgebruik

• Gebrek aan organisatiespecifieke details

• Zeer uitgebreide dekking zonder diepgang

• Perfecte opmaak maar een gebrek aan contextuele relevantie

Waar op te letten:

• Bewijs van organisatorische aanpassing

• Specifieke implementatiedetails

• Contextueel begrip van bedrijfsprocessen

• Integratie met bestaande policies en procedures

2. Beoordeel de diepgang van de implementatie

Vragen om te stellen:

• Kan het personeel de policy in eigen woorden uitleggen?

• Zijn er concrete voorbeelden van de toepassing van de policy?

• Komt de documentatie overeen met de werkelijke praktijk?

• Zijn er audit-trails die de handhaving van de policy aantonen?

Veelvoorkomende hallucinatie-scenario's

Scenario 1: Onjuiste citaten van beheersmaatregelen

Voorbeeld van hallucinatie:

"Om te voldoen aan ISO 27001-beheersmaatregel A.14.2, moet u jaarlijks penetratietesten uitvoeren."

Waarom het fout is:

• ISO 27001:2022 heeft geen A.14-sectie (geherstructureerd ten opzichte van de 2013-versie)

• De nummering van de maatregelen is gewijzigd tussen versies

• Jaarlijks testen is een interpretatie, geen harde eis

Hoe dit te ontdekken:

1. Controleer met welke versie van ISO 27001 u werkt

2. Zoek de werkelijke maatregel op in Annex A

3. Verifieer de bewoording van de eis in de officiële standaard

Scenario 2: Het mengen van frameworks

Voorbeeld van hallucinatie:

"ISO 27001 vereist jaarlijks een SOC 2 Type II audit."

Waarom het fout is:

• ISO 27001 en SOC 2 zijn afzonderlijke, onafhankelijke frameworks

• ISO 27001-certificering is een eigen auditproces

• SOC 2 Type II is een ander type assurance-traject

Hoe dit te ontdekken:

• Begrijp de grenzen van elk framework

• Herken wanneer frameworks worden samengevoegd

• Vraag: "Vereist dit framework dit daadwerkelijk?"

Scenario 3: Te dwingende eisen

Voorbeeld van hallucinatie:

"De AVG (GDPR) verplicht AES-256 encryptie voor alle persoonsgegevens."

Waarom het fout is:

• De AVG vereist "passende" beveiliging, geen specifieke algoritmen

• De sterkte van de encryptie moet passen bij het risiconiveau

• Organisaties hebben flexibiliteit bij het kiezen van maatregelen

Hoe dit te ontdekken:

• Wees sceptisch bij te specifieke technische mandaten

• Controleer of de regelgeving op principes gebaseerde taal gebruikt

• Besef dat op risico gebaseerde frameworks flexibiliteit toelaten

Scenario 4: Verzonnen certificeringstijdlijnen

Voorbeeld van hallucinatie:

"ISO 27001-certificering duurt precies 6 tot 9 maanden van begin tot eind."

Waarom het misleidend is:

• Tijdlijnen variëren enorm op basis van organisatiegrootte, volwassenheid en middelen

• Sommige organisaties doen er 3 maanden over, anderen meer dan 2 jaar

• De complexiteit van de implementatie bepaalt de tijdlijn, niet een vast schema

Hoe dit te ontdekken:

• Besef dat schattingen van tijdlijnen slechts schattingen zijn

• Houd rekening met de specifieke context van uw organisatie

• Raadpleeg auditors of consultants voor een realistische planning

AI-antwoorden effectief gebruiken

Behandel AI als een concept, niet als definitieve output

Aanbevolen workflow:

1. Genereren: Gebruik ISMS Copilot om eerste concepten voor policies of procedures te maken

2. Review: Een compliance-expert beoordeelt deze op nauwkeurigheid en volledigheid

3. Aanpassen: Pas aan op de organisatorische context, processen en het risicoprofiel

4. Verifiëren: Vergelijk met officiële standaarden en regelgeving

5. Valideren: Test de haalbaarheid en effectiviteit van de implementatie

6. Goedkeuren: Definitieve aftekening door een gekwalificeerde compliance-professional

Stel vervolgvragen

Wanneer iets niet klopt:

• "Kun je verduidelijken uit welke versie van ISO 27001 deze maatregel komt?"

• "Wat is de bron voor deze vereiste?"

• "Is dit een verplichte eis of een aanbeveling?"

• "Hoe is dit van toepassing op [specifieke sector/context]?"

Voordelen:

• Helpt de AI om specifiekere, nauwkeurigere informatie te geven

• Verduidelijkt gebieden van onzekerheid

• Identificeert potentiële hallucinaties door inconsistenties

Geef context om de nauwkeurigheid te verbeteren

Vermeld in uw vragen:

• De grootte en sector van uw organisatie

• De specifieke versie van het framework waarmee u werkt

• Het huidige volwassenheidsniveau van uw ISMS

• Wettelijke vereisten die specifiek zijn voor uw rechtsgebied

Voorbeeld van een gecontextualiseerde vraag:

"Wij zijn een SaaS-bedrijf met 50 medewerkers dat voor het eerst ISO 27001:2022 implementeert. Wat zijn de belangrijkste stappen om toegangsbeheerpolicies te implementeren voor Annex A beheersmaatregel 5.15?"

Wanneer u AI-antwoorden kunt vertrouwen

Scenario's met hoger vertrouwen

AI-antwoorden zijn over het algemeen betrouwbaarder voor:

• Algemene framework-overzichten en principes

• Veelvoorkomende implementatieaanpakken

• Typische stappen ter voorbereiding op een audit

• Algemene best practices voor compliance

• Brainstormen over de inhoud van policies

• Het begrijpen van de doelstellingen van beheersmaatregelen

Scenario's met lager vertrouwen

Wees extra voorzichtig en verifieer wanneer de AI het volgende verstrekt:

• Specifieke beheersingsnummers of citaten

• Exacte wetteksten of eisen uit regelgeving

• Statistieken, percentages of datapunten

• Tijdlijnen of kostenramingen

• Juridische interpretaties of advies

• Sectorspecifieke compliance-nuances

Uw team opleiden

Personeel trainen over AI-beperkingen

Kernboodschappen om te communiceren:

• AI is een hulpmiddel om te ondersteunen, niet om compliance-expertise te vervangen

• Alle door AI gegenereerde inhoud moet worden beoordeeld en geverifieerd

• Hallucinaties kunnen voorkomen, zelfs bij gespecialiseerde AI

• Kritieke beslissingen vereisen menselijk oordeel en verificatie

Beoordelingsprocessen opzetten

Aanbevolen governance:

1. Wijs gekwalificeerde beoordelaars aan voor door AI gegenereerde inhoud

2. Maak checklists voor verificatie (beheersingsnummers, eisen, etc.)

3. Houd toegang tot officiële standaarden voor kruisverwijzingen

4. Documenteer beoordeling en goedkeuring voor audit-trails

5. Houd gevallen van hallucinaties bij om prompts te verbeteren

Hallucinaties rapporteren

Help het systeem te verbeteren

Als u een hallucinatie identificeert in de antwoorden van ISMS Copilot:

1. Documenteer de hallucinatie:

   • Uw exacte vraag of prompt

   • Het antwoord van de AI (screenshot)

   • Wat er onjuist was

   • De juiste informatie (met bron)

2. Meld het bij support:

   • Klik op gebruikersmenu → Helpcenter → Contact opnemen met support

   • Vermeld "Hallucinatieverslag" in het onderwerp

   • Voeg de documentatie uit stap 1 toe

3. Support zal dit onderzoeken en kan de trainingsdata of beveiligingsmechanismen bijwerken

Technische waarborgen

Hoe ISMS Copilot het risico op hallucinaties beperkt

Architectonische benaderingen:

• Gespecialiseerde training op het compliance-domein (geen algemene kennis)

• Erkenning van onzekerheid in de systeemprompts

• Scope-beperkingen om antwoorden buiten het domein te voorkomen

• Auteursrechtbescherming die verzonnen teksten uit standaarden voorkomt

• Regelmatige updates van de kennisbank met de huidige standaarden

Toekomstige verbeteringen

ISMS Copilot werkt voortdurend aan het verminderen van hallucinaties door:

• Het uitbreiden van trainingsdata met geverifieerde compliance-kennis

• Het implementeren van Retrieval-Augmented Generation (RAG) voor bronvermeldingen

• Het toevoegen van betrouwbaarheidsscores aan antwoorden

• Het verbeteren van het bewustzijn van framework-versies

• Het ontwikkelen van mechanismen voor feitencontrole

Vergelijking: ISMS Copilot versus algemene AI-tools

Samenvatting best practices

Voor maximale nauwkeurigheid

• ✓ Geef specifieke context in uw vragen

• ✓ Specificeer framework-versies (ISO 27001:2022, niet alleen "ISO 27001")

• ✓ Vraag om uitleg, niet alleen om antwoorden

• ✓ Gebruik kruisverwijzingen voor beheersingsnummers met officiële standaarden

• ✓ Verifieer statistieken, tijdlijnen en specifieke claims

• ✓ Behandel AI-output als een eerste concept dat een deskundige beoordeling vereist

• ✓ Rapporteer hallucinaties om het systeem te helpen verbeteren

Alarmsignalen om op te letten

• ✗ Te specifieke mandaten waarbij frameworks flexibiliteit toelaten

• ✗ Beheersingsnummers die ongebruikelijk of onjuist lijken

• ✗ Tegenstrijdige uitspraken binnen hetzelfde antwoord

• ✗ Het mengen van eisen uit verschillende frameworks

• ✗ Statistieken zonder bronvermelding

• ✗ Absolute uitspraken ("moet altijd", "nooit toegestaan")

Wat nu?

• Lees meer over andere AI-veiligheidsmaatregelen en waarborgen

• Begin met het stellen van betere vragen voor nauwkeurige antwoorden

• Stel werkruimtes in om compliance-projecten te organiseren

• Bezoek het Trust Center voor gedetailleerde informatie over AI-governance

Hulp krijgen

Voor vragen over AI-nauwkeurigheid en hallucinaties:

• Bekijk het Trust Center voor details over AI-governance

• Neem contact op met support om specifieke hallucinaties te melden

• Vermeld "Hallucinatieverslag" in de onderwerpregel voor een snellere afhandeling

• Geef gedetailleerde voorbeelden om het systeem te helpen verbeteren