DecisionGuard introduceert Zero Trust Execution voor autonome systemen. Het platform beoordeelt acties van AI-agents en automatisering vóór uitvoering op basis van context, beleid en risicoanalyse. Zo kunnen organisaties AI-gedreven automatisering veilig inzetten zonder controle te verliezen.
Algemene beschrijving (incl. samenvatting van onderstaande vier punten)
AI-agents en geautomatiseerde systemen nemen steeds vaker zelfstandig operationele beslissingen, zoals het wijzigen van infrastructuur, het verwerken van data of het uitvoeren van security-acties. Bestaande beveiligingsmodellen richten zich op identiteit, toegang en monitoring, maar beoordelen zelden de beslissing zelf voordat deze wordt uitgevoerd.
DecisionGuard introduceert daarom een nieuwe architectuurlaag: Zero Trust Execution. Het platform analyseert voorgestelde acties van AI-agents en automatisering voordat deze impact hebben op productieomgevingen. Door beleidsregels, contextanalyse, risicoscores en gedragsanalyse te combineren, geeft DecisionGuard een deterministisch verdict: Allow, Block, Conditional of Escalate.
Elke beslissing wordt vastgelegd in een cryptografisch ondertekend beslis-artefact, waardoor een transparant en controleerbaar auditspoor ontstaat. Dit maakt het mogelijk om AI-gedreven automatisering veilig te schalen en tegelijkertijd te voldoen aan regelgeving zoals de EU AI Act en NIS2.
DecisionGuard vormt daarmee een nieuwe categorie binnen cybersecurity: decision governance voor autonome systemen.
Beschrijf het product op basis van probleemoplossing, concurrentie, onderscheidend vermogen en/of technologie
Het fundamentele probleem dat DecisionGuard adresseert is dat automatisering en AI-agents steeds meer directe acties uitvoeren in productieomgevingen, terwijl bestaande security-architecturen primair zijn ontworpen voor menselijke gebruikers.
Traditionele controles zoals IAM, policy enforcement en monitoring controleren wie toegang heeft, maar niet of een geautomatiseerde actie zelf verantwoord is.
DecisionGuard introduceert daarom een runtime decision governance-laag die vóór uitvoering beoordeelt of een actie binnen beleidskaders en risicoprofielen past.
Technologisch combineert het platform:
Context-analyse van de voorgestelde actie
Policy-evaluatie
Risicoscoring en drift-detectie
Gedragsanalyse van AI-agents
Cryptografisch ondertekende beslisartefacten
Hiermee ontstaat een controlemechanisme dat vergelijkbaar is met een “decision firewall” voor AI-agents en automatisering.
Waar traditionele securityplatformen reageren na een incident, voorkomt DecisionGuard dat risicovolle acties überhaupt uitgevoerd worden.
Beschrijf de markt op basis van omvang, onderscheidend vermogen, marketingplan, successen, marge en/of schaling
De adoptie van AI-agents, autonome systemen en geautomatiseerde infrastructuur groeit explosief. Organisaties gebruiken deze technologie voor onder andere DevOps-automatisering, security-respons, data-verwerking en operationele besluitvorming.
Tegelijkertijd neemt de druk vanuit regelgeving toe. Europese regelgeving zoals de EU AI Act, NIS2 en DORA vereist steeds meer controle, transparantie en auditability rondom geautomatiseerde besluitvorming.
DecisionGuard speelt in op deze ontwikkeling door een ontbrekende controlelaag te introduceren: governance van acties vóór uitvoering.
Het platform is ontworpen als een schaalbare SaaS-architectuur met integraties voor AI-agents, infrastructuur-automatisering en enterprise-platformen. Hierdoor kan DecisionGuard eenvoudig worden geïntegreerd in bestaande IT- en securityarchitecturen.
Door de combinatie van AI-adoptie, regelgeving en toenemende automatisering ontstaat een snelgroeiende markt voor governance-oplossingen voor autonome systemen.
Beschrijf het team op basis van samenstelling, ontwikkeling, aansturing en/of competenties. Geef hierbij aan waarom het team zo is samengesteld
DecisionGuard is ontwikkeld door Mathijs van der Maas, cybersecurity-expert met ruime ervaring in enterprise security-architecturen en strategische cybersecurity-consulting.
In eerdere rollen bij internationale security-organisaties werkte hij met grote ondernemingen aan complexe beveiligingsvraagstukken rondom cloud-architecturen, netwerkbeveiliging en automatisering. Daarbij werd steeds duidelijker dat traditionele beveiligingsmodellen onvoldoende voorbereid zijn op autonome systemen en AI-gedreven besluitvorming.
De ontwikkeling van DecisionGuard is voortgekomen uit deze praktijkervaring: de behoefte aan een architectuurlaag die niet alleen toegang controleert, maar ook de beslissing zelf beoordeelt voordat systemen actie ondernemen.
Door technische expertise te combineren met ervaring in enterprise-omgevingen is DecisionGuard ontworpen als een praktisch toepasbare governance-laag voor organisaties die AI-automatisering willen inzetten zonder controle te verliezen.
Beschrijf de business op basis van visie, successen en/of schaalbaarheid
De visie achter DecisionGuard is dat autonome systemen en AI-agents de komende jaren een centrale rol zullen spelen in IT-operaties, security en bedrijfsprocessen. Naarmate systemen meer autonomie krijgen, verschuift het beveiligingsvraagstuk van toegangscontrole naar besluitvorming en governance.
DecisionGuard positioneert zich daarom als een nieuwe architectuurlaag binnen enterprise-security: de Runtime Decision Layer.
Het platform is ontworpen om eenvoudig te integreren met bestaande infrastructuur en AI-agents, waardoor organisaties stapsgewijs governance kunnen toevoegen aan hun automatisering.
De schaalbaarheid ligt in het SaaS-model en de brede toepasbaarheid: van cloud-infrastructuur en DevOps-automatisering tot security-respons en AI-agent-ecosystemen.
Door deze positie kan DecisionGuard uitgroeien tot een essentiële controlelaag voor organisaties die veilig willen opereren in een wereld waarin machines steeds vaker zelfstandig beslissingen nemen.
Extra informatie
DecisionGuard is recent getest met een geavanceerd AI-model dat expliciet probeerde destructieve acties uit te voeren in een productieomgeving (zoals het verwijderen van database-tabellen). Het platform detecteerde en blokkeerde deze acties vóór uitvoering, wat de noodzaak van pre-execution governance voor AI-agents onderstreept.
Bijlagen
