Beoordeel de geschiktheid van uw testgegevens voor NIS2
Hoe zeker bent u ervan dat uw testgegevens veilig, realistisch en geschikt zijn voor AI-toepassingen en de regelgeving?
Vervolgens kunt u enkele snelle vragen beantwoorden om te zien waar u staat en wat u nu moet doen.
Testgegevensstrategie
Hoe verzorg je momenteel de testgegevens?
Datarelaties
Hoe goed behouden uw testgegevens de relaties tussen systemen?
bijvoorbeeld klanten → bestellingen → betalingen, of processtromen van begin tot eind
Data-risico's en naleving
Kunt u duidelijk aantonen hoe de testgegevens worden beschermd en wie er toegang toe heeft?
Snelheid en schaalbaarheid
Hoe snel kunt u testgegevens voor nieuwe omgevingen of releases beschikbaar stellen?
Datakwaliteit voor testen
Hoe zeker bent u ervan dat uw testgegevens het werkelijke systeemgedrag weerspiegelen?
AI-readyheid
Hoe testen en valideren jullie AI-modellen?
Herhaalbaarheid en bewijsmateriaal
Kun je het proces voor je testgegevens herhalen en aantonen hoe de tests zijn uitgevoerd?
Hoge risico
Uw testgegevens benadering verhoogt waarschijnlijk het risico bij NIS2
Uit uw antwoorden blijkt dat u vertrouwt op productiegegevens, beperkte controle en gebreken in de realisme van de gegevens. Dit zorgt voor een verhoogd risico op valse zekerheid bij testen, zowel wat de naleving als de betrouwbaarheid van het systeem betreft.
Ontwikkelen
U heeft vooruitgang geboekt — maar er blijven belangrijke lacunes bestaan
U hebt maatregelen genomen om het data-risico te beperken, maar uitdagingen rond gegevensrelaties, schaalbaarheid en consistentie kunnen nog steeds invloed hebben op de betrouwbaarheid van testen en de validatie van AI.
Geavanceerd
Je bent op de goede weg — het gaat nu om schaalvergroting
Je hebt solide basiskennis opgebouwd. De volgende stap is het optimaliseren voor schaalbaarheid, consistentie en controleerbaarheid, zodat AI-verificatie en de evoluerende regelgevende verwachtingen volledig kunnen worden ondersteund.
Schrijf u in voor onze komende webinar: Supercharger van AI-beveiliging met automatisering van testgegevens
Je leert onder andere hoe je:
- vermijden dat er risico’s zijn op productiedata
- Realistische, privacyveilige synthetische gegevens genereren
- verbeteren van de validering van AI en het vertrouwen in modellen
- nalegen aan de verwachtingen van NIS2
