Draai je een AI-model op je eigen computer of server, bijvoorbeeld met Ollama of LM Studio? Of heb je een MCP-server aangezet om je AI-assistent bij je bestanden te laten? Dan leer je hier in vijf stappen hoe je controleert of iemand anders er ongemerkt gebruik van kan maken. Daarna zet je het dicht.
De aanleiding is onderzoek van Symantec van 21 oktober 2026. De onderzoekers zetten een nep-AI-server online die zich voordeed als een onbeveiligde AI-dienst. Die ving ruim 127.000 verzoeken op, van tienduizenden verschillende adressen (Bron: Symantec). Het meeste was verkenning: zoeken naar open AI-servers, gestolen API-sleutels uitproberen en speuren naar configuratiebestanden met wachtwoorden erin.
Symantec noemt dit LLMjacking: het stelen van toegang tot andermans AI-model. De aanvaller laat zijn werk via jouw server of jouw sleutel lopen. Jij betaalt de rekening, hij blijft anoniem en hoeft niet bang te zijn dat een AI-aanbieder zijn account blokkeert. In het opgevangen voorbeeld kreeg een AI-agent opdracht om zelf nieuwe doelwitten te zoeken, databases en wachtwoorden te stelen en een cryptominer te installeren, tot 100.000 stappen lang zonder dat er een mens aan te pas kwam (Bron: Help Net Security).
Waarom dit ook een klein bedrijf raakt: de meeste AI-servers praten dezelfde taal als de API van OpenAI. Eén scanner vindt ze dus allemaal, of je nou een multinational bent of een installatiebedrijf met één testserver.
Wat heb je nodig
- Een overzicht van de computers waarop iemand in je bedrijf een AI-model of MCP-server draait (ook de testserver van die ene enthousiaste collega)
- Toegang tot die computers, of de collega die er beheer over heeft
- Inlog op je router of firewall
- Inlog op de accounts waar je API-sleutels hebt staan (OpenAI, Anthropic, Google of andere)
- Een half uur
Stap 1: Breng in kaart wat er draait
Je kunt niets afschermen waarvan je niet weet dat het bestaat. Vraag in je team wie er een lokaal AI-model, een AI-koppeling of een eigen chatbot heeft opgezet. Denk aan Ollama of LM Studio op een laptop, een MCP-server die een AI-assistent bij je mappen of boekhouding laat. Of testsystemen bij een hostingpartij die “even snel” zijn neergezet.
Symantec noemt precies die laatste groep als doelwit: servers die standaard openstaan, haastig neergezette interne testsystemen en MCP-servers (Bron: Symantec). Zet alles op een lijstje met wie het beheert. Vind je AI-gebruik dat niemand heeft gemeld, lees dan ook onze gids over schaduw-AI opsporen in je team.
Stap 2: Kijk op welk adres de server luistert
Elke server luistert op een adres en een poort. Ollama gebruikt standaard poort 11434. De vraag is of hij alleen naar je eigen computer luistert of naar iedereen.
Op een Mac open je Terminal en typ je:
lsof -nP -iTCP:11434 -sTCP:LISTENOp Windows open je de Opdrachtprompt en typ je:
netstat -ano | findstr :11434Zie je 127.0.0.1:11434, dan kan alleen je eigen computer erbij. Zie je 0.0.0.0:11434, *:11434 of het adres van je netwerk, dan kunnen andere apparaten hem bereiken. Gebruik je LM Studio of een andere tool, vervang 11434 dan door de poort die in de serverinstellingen staat.
Beginner-tip: 127.0.0.1 is het adres van “deze computer zelf”. Zie je dat staan, dan is de deur alleen van binnenuit open. Bij 0.0.0.0 staat de deur open voor elk apparaat dat je computer kan bereiken, ook als dat niet de bedoeling was.
Stap 3: Zet de server terug op je eigen computer
Volgens de documentatie luistert Ollama standaard alleen op 127.0.0.1. Dat verander je met de instelling OLLAMA_HOST (Bron: Ollama). Toonde stap 2 dat hij openstaat, dan heeft iemand die instelling aangepast.
- Windows: sluit Ollama af, open de omgevingsvariabelen via Instellingen of het Configuratiescherm, verwijder
OLLAMA_HOSTof zet hem op127.0.0.1en start Ollama opnieuw. - Mac: draait Ollama als app, dan stel je variabelen in met
launchctl. ZetOLLAMA_HOSTterug op127.0.0.1en start de app opnieuw.
In LM Studio heet de schakelaar Serve on Local Network. Die laat andere apparaten in je netwerk bij de server. Zet hem uit als niemand anders erbij hoeft (Bron: LM Studio). Draai daarna stap 2 opnieuw om te zien of het gelukt is.
Stap 4: Moeten collega’s erbij? Doe het met een slot
Soms is het juist de bedoeling dat het hele team één AI-server gebruikt. Prima, maar dan nooit door een poort in je router open te zetten naar internet. Symantec is daar stellig over: zet geen AI-server, model-API of MCP-server zonder inlog aan internet. Vraag inlog op elk pad, ook op de pagina’s die alleen de modellen of de status tonen (Bron: Symantec).
In de praktijk betekent dat:
- Laat collega’s binnenkomen via een VPN, zodat de server alleen in je eigen netwerk zichtbaar is.
- Zet in LM Studio Require Authentication aan. Programma’s die de server gebruiken, moeten dan een geldige sleutel meesturen.
- In de FAQ van Ollama staat geen inlogoptie beschreven. Zet je Ollama open voor het netwerk, dan moet de beveiliging van iets anders komen, zoals die VPN of een tussenserver met inlog die je IT-partij inricht.
- Kijk in je router of er een port forwarding (doorzetten van een poort) naar die computer staat. Staat die er en weet niemand waarom, haal hem weg.
Stap 5: Behandel API-sleutels als wachtwoorden
Ook zonder eigen server kun je slachtoffer worden. Een API-sleutel die in een gedeeld document, een script of een configuratiebestand staat, is voor een aanvaller net zo bruikbaar als je creditcard. Symantec adviseert (Bron: Symantec):
- Vervang sleutels regelmatig en geef elke sleutel zo min mogelijk rechten.
- Zet ze niet in broncode of configuratiebestanden die gedeeld worden.
- Houd het verbruik en de uitgaven per account in de gaten. Een onverklaarbare piek is vaak het eerste teken dat iemand anders meedraait.
Zet daarom bij elke AI-aanbieder waar je een sleutel hebt een uitgavenlimiet of een melding bij hoog verbruik, als die optie er is. Draaien er agents die zelf tools mogen gebruiken, geef ze dan zo min mogelijk rechten en laat een mens gevoelige acties goedkeuren.
Troubleshoot
Na stap 3 doet de koppeling van mijn collega het niet meer. Klopt: de server is nu alleen nog voor je eigen computer. Wil je dat collega’s erbij kunnen, volg dan stap 4 met een VPN in plaats van de poort weer open te zetten.
lsof of netstat geeft niets terug. Dan draait de server op dat moment niet, of hij gebruikt een andere poort. Start de tool en kijk in de instellingen welke poort hij gebruikt.
Onze testserver staat bij een hostingpartij, niet op kantoor. Dan geldt hetzelfde, alleen zit de deur in de firewall van je hoster. Vraag je hoster of IT-partij welke poorten openstaan en laat alles dichtzetten wat niet nodig is.
Ik zie een piek in mijn API-verbruik die ik niet kan verklaren. Trek de sleutel meteen in, maak een nieuwe aan en zoek uit waar de oude stond. Neem contact op met de aanbieder over de kosten.
Volgende stap
Draai je modellen bewust lokaal om je data binnen te houden? Lees dan ook Open AI-modellen veilig zelf draaien over het veilig binnenhalen van modellen. Wil je eerst begrijpen wat MCP-servers precies doen en welke rechten je ze geeft, dan helpt MCP uitgelegd. Ollama zelf installeren lees je in Ollama op Windows.