Governance voor AI-agents met LangChain4j en Copilot Studio

promptinjectie, connectors, audit en RBAC

AI-agents gaan sneller live dan welk wijzigingsoverleg ook, en een Copilot met tenantbrede toegang ‘alleen om te testen’ is met één klik uitgerold. Deze aflevering behandelt echte cases in LangChain4j en Copilot Studio: wat er misgaat bij promptinjectie, te ruime connectors en gaten in de audit, en welke oplossingen echt werken.

▶ Governance voor AI-agents met LangChain4j en Copilot Studio: promptinjectie, connectors, audit en RBAC (AI-nasynchronisatie)

Dit leer je:

1. Promptinjectie stoppen: toegestane lijsten voor tools, afgedwongen JSON Schema-uitvoer, patroonfilters voor geheimen en vergrendelde systeemprompts
2. Te ruime connectors inperken: één service-principal per agent, minimale rechten, gescheiden omgevingen en beveiligingsgroepen met vervaldatum
3. Volledige traceerbaarheid met gestructureerde logs, end-to-end correlatie-ID’s, content-hashes en duidelijke bewaar-SLA’s
4. Het RBAC-model voor agents met vier rollen – lezer, uitvoerder, schrijver en beheerder – plus goedkeuringsworkflow en automatische vervaldatum
5. DLP-beleid en een red-teaming-checklist met CI-controles die een release stoppen zonder schema of met tenantbreed bereik

Deze aflevering is een met AI nagesynchroniseerde Nederlandse versie van de geanimeerde video uit de M365 Show van Microsoft MVP Mirko Peters.