Digitale veerkracht zal niet langer afhangen van afzonderlijke beveiligingsmaatregelen, maar van het vermogen om preventie, transparantie en flexibiliteit structureel te verankeren in de volledige organisatie. Check Point Software licht de belangrijkste AI-securitytrends toe die volgens het bedrijf het beveiligingslandschap in 2026 zullen domineren:

Autonomie wordt het nieuwe slagveld
In 2026 is Agentic AI geen experimentele technologie meer, maar een ingeburgerd onderdeel van bedrijfsprocessen. Autonome AI-systemen evolueren van ondersteunende assistenten naar actoren die zelfstandig kunnen redeneren, plannen en handelen. Ze zullen budgetten beheren, productielijnen monitoren en logistieke ketens in realtime bijsturen, vaak met minimale menselijke tussenkomst. Die operationele autonomie creëert echter nieuwe governance-uitdagingen. Wanneer AI-systemen beslissingen nemen met directe impact op bedrijfsvoering en risico’s, ontstaat de vraag wie verantwoordelijk is voor toezicht, validatie en bijsturing wanneer intentie en uitkomst uit elkaar lopen. “Naarmate agenten operationele autoriteit krijgen, ontstaan er nieuwe beheer-lacunes: wie valideert hun acties, controleert hun logica of grijpt in wanneer de intentie afwijkt van de uitkomst? Bedrijven zullen AI-beheerraden, sterke beleidslijnen en onveranderlijke audit trails nodig hebben die elke autonome beslissing vastleggen. Succes hangt af van observeerbaarheid en beleidsmatige richtlijnen. Zonder deze richtlijnen wordt autonome efficiëntie een onbeheerst risico”, aldus David Haber, Vice President AI Agent Security, Check Point.

AI stuurt steeds vaker beveiligingsbeslissingen aan
AI beïnvloedt in 2026 niet alleen hoe organisaties zich verdedigen, maar ook hoe aanvallers opereren. Wat vandaag nog geldt als ondersteuning, wordt een fundamenteel onderdeel van detectie, analyse en besluitvorming. Cybercriminelen zetten AI in om sneller, schaalbaarder en doelgerichter te werk te gaan, wat organisaties dwingt om defensieve systemen te bouwen die zelf in realtime leren en reageren.

Dat vraagt om beveiligingsplatformen waarin AI niet als losse technologie wordt toegevoegd, maar geïntegreerd en beveiligd wordt binnen één coherente strategie. Alleen zo kunnen organisaties het tempo van AI-gedreven dreigingen bijhouden. "De versnelde adoptie van AI maakt het onderdeel van de operationele ruggengraat van cybersecurity in plaats van een verlengstuk van bestaande tools. Hierdoor worden analytische workflows en besluitvormingsprocessen consistenter, meer geautomatiseerd en gestuurd door duidelijke controlemechanismen”, zegt Roi Karo, Chief Strategy Officer, Check Point.

Vertrouwen wordt de nieuwe perimeter
De opmars van generatieve AI vervaagt de grens tussen authentiek en synthetisch. In 2026 kunnen gekloonde stemmen financiële transacties autoriseren, synthetische realtime video’s toegang vragen tot gevoelige systemen en overtuigende chatinteracties met kennis van interne processen multifactorauthenticatie omzeilen.

Technische authenticiteit volstaat niet langer als bewijs van menselijke identiteit. Elke mens-machine-interactie wordt een potentieel aanvalspunt. Klassieke business email compromise evolueert naar vertrouwen-gedreven fraude, waarbij deepfakes, adaptieve taal en emotionele manipulatie centraal staan. Identiteitsbeveiliging moet daarom verschuiven van het controleren van inloggegevens naar continue validatie van gedrag, context en interactiepatronen. "In 2026 zal misleiding klinken als vertrouwen. Bedrijven moeten continu identiteit, context en intentie verifiëren bij elke interactie. AI zal zowel de dreiging als de beveiliging creëren”, zegt Pete Nicoletti, Field CISO en Evangelist, Check Point.

Prompt injection wordt dominante aanvalsvector
Directe en indirecte prompt injection groeien in 2026 uit tot een van de belangrijkste aanvalstechnieken tegen AI-systemen. Die evolutie wordt versterkt door de opkomst van AI-browsers en de snelle adoptie van Agentic AI-diensten. Aanvallers verbergen kwaadaardige instructies steeds vaker in ogenschijnlijk onschuldige content zoals documenten, websites, advertenties, leveranciersrapporten en externe databronnen.

Omdat autonome AI-systemen externe informatie gebruiken om beslissingen te nemen, kunnen verborgen commando’s die beslissingen subtiel beïnvloeden of workflows kapen. Indirecte prompt injection verplaatst zich daarmee snel van theoretisch risico naar operationele realiteit. "Naarmate AI-browsers volwassen worden en Agentic AI in bedrijven wordt geïntegreerd, wordt alle informatie die door deze systemen wordt verwerkt een aanvalsoppervlak. Continue filtering en toezicht zijn essentieel om veilige en betrouwbare AI-activiteiten te garanderen”, reageert Lotem Finkelstein, directeur Threat Intelligence and Research, Check Point.


LLM-native dreigingen: AI-modellen als nieuwe zero-day
Wanneer organisaties generatieve AI integreren in kernprocessen zoals klantenservice, analyse en dreigingsdetectie, worden de modellen zelf kritieke aanvalsoppervlakken. In 2026 maken aanvallers gebruik van technieken zoals snelle injectie en datavergiftiging om AI-uitvoer te manipuleren of trainingsdata te compromitteren. Die aanvallen ondermijnen niet zozeer de infrastructuur, maar de logica en besluitvorming van organisaties.

Omdat veel LLM’s via gedeelde API-ecosystemen werken, kan één verontreinigde dataset zich razendsnel verspreiden naar duizenden applicaties. Traditionele patching volstaat niet meer; modelintegriteit moet continu bewaakt worden over de volledige levenscyclus. "AI-modellen zijn de ongepatchte systemen van vandaag. Elke externe gegevensbron wordt een potentiële exploit. Echte AI-beveiliging draait niet om het bouwen van slimmere modellen, maar om het onophoudelijk beheren en valideren ervan”, waarschuwt Jonathan Zanger, Chief Technology Officer, Check Point.