TL;DR<\/h2>\n\n\n\n
Een AI code audit is een onafhankelijke review van een product waarvan de code grotendeels is geschreven met AI-tools zoals Lovable, Bolt, Replit of Cursor. De audit controleert of het product veilig en onderhoudbaar genoeg is voor echte gebruikers, en ondersteunt \u00e9\u00e9n beslissing: lanceren, verkopen aan een zakelijke klant, investering ophalen of het product overdragen aan engineers.<\/p>\n\n\n\n
- \n
- Vijf reviewgebieden vormen een AI code audit, elk als workstream met eigen bewijs: toegang en databeveiliging, architectuur en codekwaliteit, kritieke workflows, deployment en operations, en eigenaarschap en overdracht.<\/li>\n\n\n\n
- Vier fasen structureren de opdracht: scoping, review, rapport en toelichting, en een optionele fase voor herstel en hertest die het contract apart vastlegt.<\/li>\n\n\n\n
- Drie deliverables levert de audit op: bevindingen met bewijs, een geprioriteerd actieplan (nu oplossen, kan wachten, waar te beginnen) en een technische overdracht waarmee een team of AI-codingtool aan de slag kan.<\/li>\n\n\n\n
- Een AI code audit komt eerst bij een AI-gebouwd product v\u00f3\u00f3r de lancering; een penetratietest komt erbij als het dreigingsmodel of een klant bewijs vraagt dat het draaiende product een aanval weerstaat, en een secure code review past bij een volwassen codebase die alleen security-diepgang nodig heeft.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n\n
Bereidt u een lancering, een security-review van een zakelijke klant of een overdracht aan engineers voor?<\/strong><\/p>\n
Een afgebakende AI-built product review<\/a> geeft u bevindingen met bewijs, een geprioriteerde volgorde van oplossen en een technische overdracht. Bekijk wat Sunbytes beoordeelt voordat u zich vastlegt op de volgende mijlpaal.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n
Wat is een AI code audit?<\/h2>\n\n\n\n
Een AI code audit is een onafhankelijke review van een softwareproduct waarvan de code grotendeels door AI-tools is geschreven, met \u00e9\u00e9n vraag: is het product veilig en onderhoudbaar genoeg voor echte gebruikers? Het gaat om een audit van AI-gegenereerde code, niet om een audit die een AI-tool uitvoert; AI-audittools zijn \u00e9\u00e9n input voor de review, niet de review zelf.<\/p>\n\n\n\n
Producten gebouwd met Lovable, Bolt, Replit of Cursor werken snel, en daar zijn die tools voor gemaakt. De tools beslissen niet wie welke data mag lezen, waar de sleutels van betaalde diensten staan of wat er gebeurt als een betaling halverwege mislukt. Een AI code audit controleert die beslissingen in de hele codebase, op de plekken waar code uit verschillende prompts samenkomt.<\/p>\n\n\n\n
Het risico is meetbaar. Het Veracode 2025 GenAI Code Security Report<\/a> testte meer dan 100 taalmodellen op 80 programmeertaken: in 45% van de taken bevatte de gegenereerde code een kwetsbaarheid uit de OWASP Top 10.<\/p>\n\n\n\n
Een AI code audit is geen certificaat en geen penetratietest. De audit leest broncode, configuratie en infrastructuurinstellingen en levert bevindingen met een volgorde van oplossen op, geen stempel ‘goedgekeurd’ of ‘afgekeurd’. Founders zoeken dezelfde dienst ook als vibe code audit of broncode audit.<\/p>\n\n\n\n
Wanneer heeft een AI-gebouwd product een code audit nodig?<\/h2>\n\n\n\n
Een AI-gebouwd product heeft een code audit nodig v\u00f3\u00f3r het eerste moment waarop iemand buiten het oprichtersteam op de code vertrouwt of de code inspecteert. Vijf gebeurtenissen markeren dat moment:<\/p>\n\n\n\n
- \n
- Er komen echte gebruikers of persoonsgegevens in het product.<\/strong> Vanaf dat moment eist artikel 32 van de AVG (GDPR) beveiligingsmaatregelen die passen bij het risico.<\/li>\n\n\n\n
- Een zakelijke klant stuurt een security-vragenlijst voor leveranciers.<\/strong> Veel vragenlijsten volgen uit NIS2 (Richtlijn (EU) 2022\/2555) artikel 21, lid 2, onder d<\/a>, dat organisaties onder NIS2 verplicht de beveiliging van hun toeleveringsketen te regelen, inclusief de relatie met directe leveranciers en dienstverleners.<\/li>\n\n\n\n
- Een investeerder start een technische due diligence.<\/strong><\/li>\n\n\n\n
- U neemt de eerste engineer aan of draagt het product over aan een bureau.<\/strong><\/li>\n\n\n\n
- Bugs of storingen stapelen zich op in de weken na de lancering.<\/strong><\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
Geldt nog geen van de vijf, bijvoorbeeld bij een prototype met testdata en zonder betalende gebruikers, dan kan de audit wachten tot een van de vijf zich voordoet.<\/p>\n\n\n\n
Wat omvat een AI code audit? Vijf reviewgebieden<\/h2>\n\n\n\n
Een AI code audit omvat vijf reviewgebieden, en elk gebied loopt als een aparte workstream met eigen controles en eigen bewijs: toegang en databeveiliging, architectuur en codekwaliteit, kritieke workflows, deployment en operations, en eigenaarschap en overdracht. Voor een koper is de nuttige vraag over de scope wat de reviewer per workstream verifieert en welk bewijs in het rapport terugkomt. De foutpatronen zelf staan beschreven in de founder-gids onder waar AI-gebouwde producten breken<\/a> en, voor security, in vibe coding security-risico’s<\/a>.<\/p>\n\n\n\n
- Een zakelijke klant stuurt een security-vragenlijst voor leveranciers.<\/strong> Veel vragenlijsten volgen uit NIS2 (Richtlijn (EU) 2022\/2555) artikel 21, lid 2, onder d<\/a>, dat organisaties onder NIS2 verplicht de beveiliging van hun toeleveringsketen te regelen, inclusief de relatie met directe leveranciers en dienstverleners.<\/li>\n\n\n\n
- Er komen echte gebruikers of persoonsgegevens in het product.<\/strong> Vanaf dat moment eist artikel 32 van de AVG (GDPR) beveiligingsmaatregelen die passen bij het risico.<\/li>\n\n\n\n
![\"ai-code-audit-vijf-workstreams\"](\"https:\/\/sunbytes.io\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/sunbytes-ai-code-audit-vijf-workstreams-1.webp\" "\\"Figuur")
![\"ai-code-audit-voorbeeldbevinding\"](\"https:\/\/sunbytes.io\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/sunbytes-ai-code-audit-voorbeeldbevinding.webp\" "\\"Figuur")