Grote taalmodellen bieden krachtige mogelijkheden, maar brengen ook risico’s mee voor privacy en veiligheid. In dit artikel verdiepen we ons in het on premise inzetten van een open, 20 miljard-parameters GPT-model (GPT‑OSS‑20B). We verkennen waarom organisaties hiervoor kiezen, welke AI‑dreigingen relevant zijn (zoals prompt injection) en hoe u een security‑architectuur ontwerpt die voldoet aan regelgeving zoals de GDPR.
Waarom GPT OSS 20B on premise
LLMs zijn autoregressieve transformer‑modellen die tokens voorspellen; GPT‑achtige varianten zoals GPT‑OSS‑20B genereren antwoorden op context. On premise betekent installatie en uitvoering binnen eigen infrastructuur i.p.v. cloud/SaaS.
- Motivaties: datasoevereiniteit en residentie, GDPR‑conforme verwerking van persoonsgegevens, controle over updates/parameters, voorspelbare TCO, lage latency naar interne bronnen, beschikbaarheid en integratie met bestaande systemen.
- Architectuurbaseline: compute‑laag (GPU/CPU) met scheduler en model‑server, opslag voor checkpoints en embeddings, netwerksegmentatie, identity‑integratie (SSO/RBAC), observability (metrics/traces/logs). RAG voegt actuele kennis toe via vectorstore en gecontroleerde connectors.
- Capaciteit/prestatie: modelgrootte, precisie/kwantisatie, batching, geheugen‑ en I/O‑paden bepalen throughput en latency; optimalisatie vraagt profilering per workload.
- Beschikbaarheid: redundantie van compute/storage, back‑ups en immutabel versiebeheer van modellen en embeddings.
- Governance: dataclassificatie, fijnmazige toegangscontrole, logging en lifecycle‑beheer van prompts, context en outputs.
On premise maximaliseert controle, maar vergroot dreigingsoppervlak en vereist een security‑ontwerp (zie volgende hoofdstuk).
Dreigingen voor on premise LLMs
On‑premise inzet van GPT‑OSS‑20B vergroot het dreigingsoppervlak rond kernsystemen. Belangrijkste risico’s:
- Prompt injection: directe en indirecte injecties doordat LLMs instructies en data niet strikt scheiden; misbruik via malafide of gecompromitteerde RAG‑bronnen die context manipuleren.
- Adversarial machine learning: evasion‑aanvallen op filters/guardrails en data poisoning in fine‑tuning of retrievers; plus model extraction, membership inference en model inversion als privacy‑ en IP‑risico’s.
- Supply‑chain: kwetsbare third‑party libraries, toolings en modelartefacten; noodzaak voor SBOM, herkomstverificatie en integriteitschecks.
- Data‑exfiltratie en compliance: lekken via antwoorden, contextcaching of logbestanden; strijdig met GDPR‑principes zoals doelbinding en minimalisatie.
- Netwerk/infrastructuur: onvoldoende segmentatie, laterale beweging en onveilige connectors; air‑gaps beperken egress maar bemoeilijken updates, monitoring en sleutelrotatie.
- Operationeel: zwakke authenticatie, beperkte auditability, ontbrekende monitoring en trage incidentrespons.
Detectie en metrieken: verdachte prompt‑patronen (jailbreaks), onverwachte retrievals/egress, afwijkende outputdistributies en model‑drift vereisen continue evaluaties, telemetrie en forensisch bruikbare logging. Effectieve mitigaties vragen een geïntegreerde architectuur die techniek en governance samenbrengt, waar het volgende hoofdstuk op inzoomt.
Beveiligingsarchitectuur en mitigaties
Om de geïdentificeerde risico’s te mitigeren ontwerpen we voor GPT‑OSS‑20B een gelaagde, zero‑trust architectuur op‑premise met expliciete autorisatie en herleidbare integriteit over de keten heen.
- Zero trust: Sterke identiteit en device‑posture, mTLS, ABAC, microsegmentatie (service mesh), just‑in‑time en just‑enough‑access.
- Geheimbeheer: HSM‑gebacked KMS, envelope‑encryption, sleutelrotatie, signing van modellen/containers, secrets nooit in code of prompts.
- Data in use: TEEs met remote attestation; side‑channel‑maatregelen (pinnings, SMT‑uit, isolatie), GPU‑isolatie en geheugen‑zeroization.
- RAG‑hardening: Bronnen‑allowlists, content‑signing, anti‑injectie templates, contextfiltering, strikt scheiden van user‑invoer en systeeminstructies, citeerbare hashes.
- Model/pipeline: SBOM, pinned dependencies, reproduceerbare builds, supply‑chain attestation, integriteitsscans vóór deploy.
- Privacy: Dataclassificatie, minimalisatie, log‑sanitization, doelbinding, DP voor aggregaties en strikte retentie.
- Monitoring: Telemetrie/audit‑trails, detectieregels voor injecties/anomalieën, regressie‑benchmarks en periodieke red teaming.
- Netwerk/fysiek: Segmentatie, egress‑deny‑by‑default, proxy’s, datadiodes voor unidirectionele RAG, hardened bastions.
- Compliance: DPIA, GDPR‑rechtenflows, incidentrespons‑runbooks en rapportage.
Gefaseerd: assessment en dreigingsmodel; architectuur/selecties; pilot met security‑eisen; hardening/validatie; gecontroleerde uitrol en continue bewaking. Samen leveren deze lagen een veerkrachtige, conforme on‑prem LLM‑omgeving op.
Conclusions
Samenvatting On premise inzet van GPT‑OSS‑20B biedt controle, soevereiniteit en integratiekracht, mits u het grotere dreigingsoppervlak serieus adresseert. Door zero trust, supply‑chain‑hygiëne, RAG‑hardening, sterk sleutelbeheer, logging en evaluaties te combineren met privacy‑principes voldoet u aan regelgeving en beperkt u risico’s. Het resultaat is een betrouwbare AI‑voorziening die waarde levert zonder beveiligingscompromissen.