Chatbot Veiligheid en Privacy: Waar Moet Je Op Letten?

Introductie

AI-chatbots verwerken per definitie gevoelige informatie. Klanten delen persoonlijke vragen, medewerkers stellen vragen over interne processen, en bedrijfskennis wordt ingevoerd als systeemprompt. Dit maakt veiligheid en privacy niet een bijzaak maar een kernvereiste bij het inzetten van een chatbot.

In dit artikel behandelen we de belangrijkste beveiligings- en privacy-overwegingen voor AI-chatbots, met concrete tips voor OpenClaw-gebruikers die hun installatie willen beveiligen volgens best practices en de AVG.

Datastromen Begrijpen

Om de privacy-risico's te begrijpen, moet je weten welke data waar naartoe gaat. Bij een OpenClaw-installatie zijn er drie datastromen: berichten van gebruikers naar je server, API-calls van je server naar het LLM-model, en de opslag van gespreksgeschiedenis in je database. Elk van deze stromen heeft eigen beveiligingsoverwegingen.

De berichten van gebruikers naar je server worden versleuteld via HTTPS — mits je een reverse proxy met SSL hebt geconfigureerd, wat sterk aanbevolen is. De API-calls naar het LLM-model zijn ook versleuteld, maar de data wordt wel tijdelijk verwerkt door de provider. OpenAI en Anthropic geven aan dat API-data niet wordt gebruikt voor modeltraining, maar je moet hun privacybeleid zorgvuldig controleren.

De gespreksgeschiedenis in PostgreSQL is standaard niet versleuteld op schijf. Voor gevoelige toepassingen kun je PostgreSQL configureren met versleuteling op rust (encryption at rest) en regelmatige back-ups naar een versleutelde locatie.

AVG-Compliance en Gegevensbescherming

Als je een chatbot inzet die persoonsgegevens verwerkt — en dat is vrijwel altijd het geval als de bot interactie heeft met klanten — valt dat onder de AVG. Concreet betekent dit dat je een rechtsgrond nodig hebt voor de verwerking, dat je gebruikers moet informeren over welke data je verwerkt, en dat je een verwerkersovereenkomst nodig hebt met je LLM-provider.

Met OpenClaw heb je het voordeel dat je de datalocatie volledig beheerst. Kies een server in de EU, configureer automatische verwijdering van gesprekken na een bepaalde periode, en documenteer je verwerkingsactiviteiten in je privacybeleid. Dit is aanzienlijk eenvoudiger dan bij een SaaS-chatbot waar je weinig invloed hebt op de dataverwerking.

Serverbeveiliging en Toegangscontrole

De veiligheid van je chatbot is zo sterk als de veiligheid van je server. Gebruik SSH-sleutels in plaats van wachtwoorden voor servertoegang, configureer een firewall die alleen de noodzakelijke poorten openzet (22 voor SSH, 80 en 443 voor web), en houd je besturingssysteem en Docker-installatie up-to-date met beveiligingspatches.

Het OpenClaw dashboard moet beveiligd zijn met sterke authenticatie. Gebruik een lang, uniek wachtwoord en overweeg om het dashboard alleen toegankelijk te maken via een VPN of specifiek IP-adres. API-sleutels voor LLM-providers moeten worden opgeslagen als omgevingsvariabelen, nooit hardgecodeerd in configuratiebestanden.

Conclusie

Veiligheid en privacy zijn geen optionele extra's bij het inzetten van een AI-chatbot — ze moeten vanaf dag één worden meegenomen in je setup. Met OpenClaw heb je de tools en controle om een veilige, AVG-conforme chatbot te draaien, maar het vereist bewuste keuzes in serverconfiguratie, datamanagement en toegangscontrole. Neem de tijd om het goed in te richten, en je hebt een chatbot waar je met vertrouwen klanten mee kunt bedienen.