Check Point breidt zijn WAF-platform uit met specifieke beveiligingsmechanismen voor generatieve AI-chatbots in productieomgevingen. De uitbreiding richt zich op bedreigingen als prompt-injectie, datalekken en schadelijke modeloutput. Het platform combineert een machine learning-model met contextuele analyse om verdachte interacties te detecteren.
Generatieve AI-chatbots worden steeds vaker ingezet in klantportalen, interne assistentiesystemen, e-commerceplatforms en bedrijfsapplicaties. Daarmee krijgen ze toegang tot API’s, bedrijfsdata en operationele processen — een ontwikkeling die nieuwe beveiligingsvragen oproept. Check Point kondigt aan dat zijn WAF-platform nu ook beveiliging biedt voor de conversatielaag van GenAI-toepassingen.
Nieuwe aanvalsvectoren door open invoer
Waar traditionele webapplicaties werken met voorspelbare invoer en vaste workflows, verwerken GenAI-chatbots open natuurlijke taal. Volgens Check Point vergroot dat het aanvalsoppervlak met risico’s als prompt-injectie, datalekken, schadelijke modeloutput en misbruik van resources. Het bedrijf stelt dat klassieke webapplicatiebeveiliging daarvoor onvoldoende is.
Een van de voornaamste bedreigingen is prompt-injectie, waarbij aanvallers via verborgen instructies beveiligingsmaatregelen proberen te omzeilen of ongewenste acties uitlokken. Check Point geeft aan dat indirecte prompt-injecties — via documenten, externe databronnen of geüploade bestanden die als context worden aangeboden — in bedrijfsomgevingen bijzonder risicovol zijn. Daarnaast wijst het bedrijf op het risico van datalekken, omdat chatbots vaak toegang hebben tot interne databanken, klantinformatie of gekoppelde bedrijfssystemen.
Twee detectielagen
De beveiliging bestaat volgens Check Point uit twee lagen. De eerste is een vooraf getraind machine learning-model dat is opgebouwd op basis van miljoenen prompts en aanvalspatronen. Dit model detecteert verdachte interacties met een latentie van minder dan 50 milliseconden, zodat de gebruikerservaring niet verstoord wordt.
De tweede laag bestaat uit contextuele en semantische analyse. Het platform houdt daarbij rekening met het normale gedrag van een specifieke toepassing. Een interne hr-chatbot heeft andere interactiepatronen dan een klantenservicebot of een AI-assistent in de zorgsector. Check Point stelt dat het meenemen van die context de detectienauwkeurigheid verhoogt en het aantal valse positieven verlaagt.
Meertalige ondersteuning
Het platform ondersteunt meer dan 100 talen en schriften. Check Point geeft aan dat dit van belang is omdat prompt-aanvallen en versluieringstechnieken zich niet beperken tot Engelstalige interacties.
Nu GenAI-chatbots vaker worden gekoppeld aan interne systemen en bedrijfsprocessen, neemt ook de mogelijke impact van beveiligingsincidenten toe. Check Point verwacht dat een succesvolle prompt-aanval kan leiden tot datalekken, reputatieschade of misbruik van bedrijfsinfrastructuur.
