- Details
- Geschreven door: pnl
- Categorie: technologie
- Hits: 15
Op 21 juli 2026 maakte OpenAI bekend dat zijn eigen testmodellen bij Hugging Face waren binnengedrongen — het onderwerp van het vorige artikel. De vraag die toen open bleef: was dat een eenmalige uitschieter, of het eerste zichtbare geval van een breder probleem? Negen dagen later kwam een deel van het antwoord — en niet van OpenAI.
Op 30 juli publiceerde Anthropic, de maker van de Claude-modellen, de uitkomst van een eigen grootschalige controle. De aanleiding was precies het OpenAI-incident. Als de modellen van de een uit hun testomgeving konden ontsnappen, hoe zat het dan met de eigen tests? Anthropic doorzocht 141.006 evaluatieruns en vond drie incidenten waarin een Claude-model vanuit een testomgeving op het echte internet belandde en inbrak bij drie verschillende organisaties (Anthropic, 2026).
In het kort. Na het Hugging Face-incident controleerde Anthropic zijn eigen cyberveiligheidstests: 141.006 runs, drie inbraken bij echte organisaties, via evaluatiepartner Irregular. Anders dan bij OpenAI was er geen onbekend lek. De testomgeving had per ongeluk internettoegang, terwijl Claude in de opdracht te horen kreeg dat het in een simulatie zónder internet zat. Daardoor behandelde het model de echte systemen die het tegenkwam als onderdeel van de oefening. De getroffen bedrijven hadden zelf niets gemerkt; Anthropic vond de incidenten en waarschuwde hen. En de drie betrokken modellen reageerden verschillend toen bleek dat de doelwitten echt waren: één ging door, één praatte zichzelf terug de simulatie in, het nieuwste stopte uit zichzelf.
1. Wat Anthropic controleerde en vond
De tests in kwestie heten capture the flag, letterlijk "verover de vlag". Het model krijgt een verzonnen scenario en te horen dat ergens op het netwerk een geheim gegeven verstopt zit — de vlag. De opdracht: breek in en haal het op. Er wordt niet voorgeschreven hóé; het model mag zelf een weg zoeken. Zo meet een AI-laboratorium hoe goed een model in de praktijk kan hacken.
Lees meer: Toen de simulatie echt bleek: Anthropic vindt drie eigen evaluatie-inbraken
- Details
- Geschreven door: pnl
- Categorie: technologie
- Hits: 27
Op 16 juli 2026 meldde Hugging Face — het grootste platform ter wereld voor het delen van AI-modellen — dat er ingebroken was op zijn systemen. Wat het bericht bijzonder maakte: de inbraak was niet door mensen uitgevoerd, maar van begin tot eind door AI. Vijf dagen later kreeg het verhaal een onverwachte wending. De aanvaller bleek geen crimineel te zijn. Het waren AI-modellen van OpenAI die tijdens een interne test ontsnapt waren uit hun afgeschermde testomgeving. Dit artikel legt uit wat er precies gebeurde, wat er misging en welke conclusies de feiten wel en niet dragen.
In het kort. Iemand plaatste een besmette dataset op Hugging Face. Die dataset gebruikte twee zwakke plekken om eigen code te laten draaien op de servers van het platform. Vanaf dat punt nam een AI-systeem het over: het verschafte zich meer rechten, verzamelde wachtwoorden en sleutels, en werkte zich in één weekend door meerdere interne systemen — ruim 17.000 geregistreerde handelingen. Hugging Face ontdekte de inbraak met AI-gestuurde bewaking en onderzocht ze met een AI-model dat ze zelf op eigen servers draaiden, omdat de commerciële AI-diensten weigerden mee te werken aan de analyse. Op 21 juli maakte OpenAI bekend dat zijn eigen testmodellen de aanval hadden uitgevoerd. Het incident gaat dus niet over kwaadaardige AI, maar over een testomgeving die niet dicht genoeg zat.
1. Inleiding
Kan een AI-systeem zelfstandig een complete inbraak uitvoeren — dus niet als hulpje van een menselijke hacker, maar als de uitvoerder zelf? Die vraag is sinds november 2025 niet langer theoretisch. Anthropic beschreef toen een spionagecampagne waarin een AI-systeem naar schatting 80 tot 90 procent van het praktische werk zonder mens uitvoerde, tegen ongeveer dertig doelwitten (Anthropic, 2025). Dat was een keerpunt, maar in één opzicht bleef die zaak vertrouwd: er zat een mens achter met duidelijk kwade bedoelingen.
Lees meer: De AI die inbrak om een test te halen: wat er misging bij Hugging Face
- Details
- Geschreven door: pnl
- Categorie: technologie
- Hits: 35
← Lees eerst deel 1: waarom PGP voor je e-mail?
In deel 1 maakte je je PGP-sleutel aan — en als je de expert-route volgde, heb je nu iets bijzonders: een hoofdsleutel die losstaat van je dagelijkse gebruik. Die hoofdsleutel is je kroonjuweel. Raak je hem kwijt, dan verlies je de controle over je hele digitale identiteit. Valt hij in verkeerde handen, dan kan iemand zich voorgoed als jou voordoen. De vraag van dit artikel is dus simpel: hoe bewaar je dat kroonjuweel zo dat het nooit verloren gaat én nooit gestolen wordt?
Voor wie is dit? Voor iedereen die deel 1 tot het einde volgde. Het is een stap technischer, maar je hoeft geen expert te zijn: het idee erachter kun je aan je grootmoeder uitleggen. De losse commando’s vind je kant-en-klaar in de begeleidende handleiding.
Waarom juist de hoofdsleutel apart?
Denk aan je sleutelbos. De subsleutels — die je in deel 1 volgens de expert-methode (Kagelmacher, 2023) op je YubiKey zette — zijn je dagelijkse sleutels: je gebruikt ze om te ondertekenen en te ontsleutelen. Raakt zo’n dagelijkse sleutel kwijt, dan maak je gewoon een nieuwe aan.
De hoofdsleutel is het moederslot: hij bewijst dat al die subsleutels echt bij jou horen, en alleen hij kan nieuwe subsleutels maken of oude intrekken. Juist omdat hij zo machtig is, hoort hij niet op je laptop of telefoon, maar offline — op een drager die je opbergt en zelden bovenhaalt. Precies dat maakt bewaren tot een apart vraagstuk.
Lees meer: PGP voor je e-mail — deel 2: je hoofdsleutel veilig bewaren
- Details
- Geschreven door: pnl
- Categorie: technologie
- Hits: 39
Stel je voor dat je een brief schrijft en die op een postkaart zet in plaats van in een envelop. Iedereen die de kaart onderweg in handen krijgt — de postbode, de sorteercentrale, de buurman die hem uit de bus haalt — kan meelezen. Niemand hoeft in te breken; de tekst ligt gewoon open. Zo werkt een gewone e-mail. En toch voelt het veilig aan. Dat gevoel klopt niet.
In het kort. Een gewone e-mail is als een open postkaart. PGP verandert die in een verzegelde brief die alleen de bedoelde ontvanger kan openen. Hieronder lees je in gewone taal waarom dat belangrijk is, welke alternatieven er zijn, en hoe je het zelf instelt — van nul werk met Proton tot Thunderbird op je computer en telefoon.
Wat gebeurt er als je een gewone e-mail stuurt?
Een e-mail bestaat uit twee delen: de inhoud (wat je schrijft) en de metadata (de gegevens eromheen). Bij een onversleutelde e-mail liggen ze allebei open.
Lees meer: Waarom PGP voor je e-mail? Een toegankelijke gids over e-mailprivacy
- Details
- Geschreven door: pnl
- Categorie: technologie
- Hits: 52
Ik zocht een AI-assistent voor één lastige klus: het bouwen van een dienstrooster. Al snel botste ik op een dilemma. De slimste modellen zijn Amerikaans en werken als een gesloten doos. De modellen die mijn gegevens écht beschermen, zijn een tikje minder krachtig. Dit stuk legt in gewone taal uit hoe ik die afweging maakte — en waarom "de slimste tool" niet automatisch "de beste tool" is.
De kernvraag. Niet: welke AI is het slimst? Maar: welke AI biedt de beste balans tussen rekenkracht enerzijds en controle over mijn data, ethiek en onafhankelijkheid anderzijds?
De testopdracht: een oplosser, geen kletsmachine
Een dienstrooster is wat men een constraint satisfaction problem noemt: een puzzel met heel veel regels die elkaar vaak tegenspreken. Denk aan eerlijkheid, wettelijke rusttijden, persoonlijke voorkeuren en historische patronen — allemaal tegelijk. De AI moet vage menselijke waarden ("het moet eerlijk zijn") omzetten in harde wiskunde (bijvoorbeeld: minimaliseer het verschil in gewerkte weekends over zes maanden).
En dáár zit de echte moeilijkheid. Niet in het schrijven van de code, maar in het getrouw vertalen van de regels. Een model dat perfecte code schrijft maar één regel verkeerd interpreteert, levert een technisch correct maar sociaal oneerlijk rooster op.
Lees meer: Kracht of controle? Een eerlijke AI-vergelijking voor gevoelig werk
- Details
- Geschreven door: pnl
- Categorie: technologie
- Hits: 29
“Ach, ik heb toch niets te verbergen.” Waarschijnlijk heb je het zelf ook weleens gezegd, of gehoord, zodra het gesprek over privacy, tracking of surveillance gaat. Het klinkt nuchter en redelijk: doe je niets verkeerds, dan hoef je toch niet bang te zijn dat iemand meekijkt? In dit artikel leg ik uit waarom die gedachte niet klopt — en waarom privacy juist een van de belangrijkste dingen is om over na te denken, zeker als je opgroeit op TikTok en Snapchat.
Ik schrijf dit vanuit overtuiging én praktijk. Ik gebruik bewust GrapheneOS, Proton, Threema en Ubuntu, en probeer de zogenoemde Big Five (Google, Apple, Meta, Amazon, Microsoft) zoveel mogelijk te vermijden. Niet omdat ik iets te verbergen heb, maar omdat privacy de basis is van vrijheid. Hieronder de korte versie van een langere zoektocht door de bekendste privacyliteratuur van de afgelopen 130 jaar.
- Details
- Geschreven door: pnl
- Categorie: technologie
- Hits: 91
In het kort: Na de installatie van GrapheneOS is het systeem bewust minimalistisch. Met een reeks gerichte aanpassingen maak je er een comfortabele, privacyvriendelijke dagelijkse telefoon van — zonder concessies.
⚠ Deze gids is geschreven voor GrapheneOS op de Pixel 9a (tegu).
Clock-instellingen
- Open het app-menu en tik op Clock.
- Tik op de drie verticale puntjes rechtsboven en kies Settings.
- Tik op Gradually increase volume en kies 30 seconds.
Zo word je geleidelijk gewekt in plaats van abrupt. - Tik op Start week on en kies Monday.
Lees meer: GrapheneOS instellen na installatie: systeeminstellingen & snelmenu