Threat modeling en andere Shift left principes nl en

Het voorkomen van datalekken en andere beveiligingsproblemen is van het grootste belang. Toch komt regelmatig in het nieuws dat er gegevens gestolen zijn of dat er organisaties grote problemen hebben door ransomware. Blijkbaar is het moeilijk om alle risico’s afdoende in te dammen. Threat modeling is een manier om gestructureerd en vroegtijdig risico’s in kaart te brengen en op te lossen. Of beter nog… te voorkomen.
In deze sessie gaan we kijken hoe thread modeling werkt en hoe je dit toe kunt passen in de dagelijkse praktijk. Daarnaast komen er diverse andere onderdelen van een shift-left aanpak aan bod.

Threat modeling and other Shift left principes nl en

Preventing data breaches and other security issues is of the utmost importance. However, there are numerous reports about data breaches or organizations that face significant problems due to ransomware. Apparently, it is challenging to effectively mitigate all risks. Threat modeling is a way to systematically and proactively map and address risks. Or even better... prevent them.
In this session, we will explore how threat modeling works and how you can apply it in daily practice. Additionally, various other aspects of a shift-left approach will be discussed.

Getting started with Ethical Hacking nl en

Hacks, datalekken, randsomware… je hoort het steeds vaker in het nieuws. Om je bedrijf en/of je software goed te kunnen beveiligen moet je weten waar de kwetsbaarheden zitten. En hoe kun je daar beter achter komen, dan zelf proberen te hacken?
In deze sessie kijken we naar hoe hackers te werk gaan en welke tools je kunt gebruiken om (je eigen) applicaties te hacken. Daarnaast kijken we naar de meest voorkomende types van kwetsbaarheden, hoe je kunt oefenen om deze uit te buiten en wat je kunt doen om ze te voorkomen. Met de opkomst van AI is er een heel nieuw speelveld bij gekomen. Hoe wordt dit gebruikt om te Hacken? Last but not least, wat tips om je collega’s scherp te houden door het toepassen van Social Engineering.

Getting started with Ethical Hacking nl en

Hacks, data breaches, ransomware... you keep hearing about it in the news. To effectively protect your business and/or software, you need to know where the vulnerabilities are. And what better way to find out than by attempting to hack yourself?
In this session, we will explore how hackers operate and which tools you can use to hack (your own) applications. Additionally, we will examine the most common types of vulnerabilities, how to practice exploiting them, and what measures can be taken to prevent them.
With the rise of AI a whole new attack surface has emerged - how is it being used to hack?
Last but not least, I'll share tips on keeping your colleagues alert by applying Social Engineering.

This is a fun session about the basics of hacking and social engineering. I've updated this session over the years and keep getting excellent comments. Fun for all levels of developers!

Benchmarking your .Net Code nl en

Hoe snel of langzaam is je code? En waar vergelijk je het dan mee? Benchmarking is essentieel bij het opsporen van performance problemen. Door bottlenecks te identificeren kun je bepalen welke aanpassingen er nodig zijn om de performance en schaalbaarheid van je applicatie te verbeter. Daarnaast kan het een belangrijke rol spelen bij het refactoren van onderdelen. Hoe weet je of een aanpassing de performance van je applicatie niet negatief beïnvloed. In deze sessie gaan we kijken hoe je je code kunt benchmarken, performance inzichtelijk kunt maken en geautomatiseerd kunt testen.

Benchmarking your .Net Code nl en

How fast or slow is your code? And what do you compare it to? Benchmarking is essential in detecting performance issues. By identifying bottlenecks, you can determine the necessary adjustments to improve the performance and scalability of your application. Additionally, it can play a crucial role in refactoring components. How do you know if a modification does not adversely affect the performance of your application? In this session, we will explore how to benchmark your code, make performance visible and automate testing.

The RAGged Edge: Keep your data and AI close en nl

Concerned about data privacy or compliance? Don’t want your sensitive information sent to external AI systems? This session is for you!

We’ll explore retrieval-augmented generation (RAG), a method to enhance large language models (LLMs) with your specific, ever-changing data, without it ever leaving your systems.

You’ll learn:

What is a vector database?
How can you vectorize your own data?
How to integrate your existing data sources, like SQL databases, to enrich AI interactions.
We’ll implement RAG step-by-step, running AI models locally (on the “edge”) while maintaining full control over your data. By the end of the session, you’ll know how to build an AI assistant that uses your private and volatile data, all without relying on external cloud services.

Stay compliant, stay secure, and build AI solutions that fit seamlessly into your systems—on your terms.

The RAGged Edge: Keep your data and AI close en nl

Maak je je zorgen over gegevensprivacy of compliance? Wil je niet dat gevoelige informatie naar externe AI-systemen wordt gestuurd? Dan is deze sessie iets voor jou!

We duiken in retrieval-augmented generation (RAG), een methode om large language models (LLM’s) te verrijken met jouw specifieke, snel veranderende data—zonder dat deze jouw systemen verlaat.

Je leert:

Wat is een vectordatabase?
Hoe kun je je eigen data vectoriseren?
Hoe kun je bestaande datasources, zoals SQL-databases, integreren om AI-interacties te verbeteren?
We implementeren RAG stap voor stap en draaien AI-modellen lokaal (aan de "edge") terwijl je volledige controle over je data behoudt. Aan het einde van de sessie weet je hoe je een AI-assistent kunt bouwen die gebruik maakt van jouw private en veranderlijke data, zonder afhankelijk te zijn van externe clouddiensten.

Blijf compliant, blijf veilig, en bouw AI-oplossingen die naadloos passen in je systemen—helemaal op jouw voorwaarden

What's that Voodoo? Demystifying AI Concepts for Developers en nl

Last couple of years AI has entered out lives and jobs - and it’s clearly here to stay. But before we fully hand over everything over to the machines, let’s take a step back and actually understand what’s going on under the hood.

What are tokens and embeddings? What do transformers really do (besides being in disguise)? What are these vectors showing up everywhere? We’re not drawing anything, right?

In this session, we’ll unpack the core concepts behind large language models: things like training, parameters, vector search, and more.

If you’ve ever used an LLM and thought, “Wait… how does this actually work?” - this talk is for you.

Audience: Developers. Duration 60 - 75 minutes

Wat is dat voor Voodoo? AI-concepten uitgelegd. en nl

De afgelopen jaren is AI onze levens én banen binnengestapt en is geen weg terug. Maar voordat we alles volledig aan de machines overlaten, laten we een stap terug nemen en proberen te begrijpen wat er eigenlijk onder de motorkap gebeurt.

Wat zijn tokens en embeddings? Wat doen transformers eigenlijk (behalve zich als auto’s vermommen)? En wat zijn al die vectors die ineens overal opduiken? We zijn niks aan het tekenen, toch?
In deze sessie leggen we de basisconcepten van large language models uit. Denk aan training, parameters, vector search en meer.

Heb je ooit een LLM gebruikt en gedacht: “Maar… hoe werkt dit eigenlijk?” - dan is deze sessie iets voor jou.

Publiek: Developers. Duur 60 - 75 minutes

T-SQL Meets AI: Unleashing SQL Server 2025’s Vector & RAG Power en nl

SQL Server 2025 introduces powerful AI capabilities that bring intelligence directly into the database engine. With native vector support and seamless connections to external AI models, developers can now build Retrieval-Augmented Generation (RAG) pipelines and natural language interfaces using only T-SQL, while keeping sensitive data under your control.

In this session, you’ll learn how to:
- Chunk and enrich your data for RAG workflows
- Generate and store embeddings in SQL Server with the new VECTOR data type
- Perform semantic vector searches to power smarter applications
- Call external AI models directly from T-SQL
- Ensure trust by keeping data securely within your systems, minimizing exposure to external services

By the end, you’ll have the practical knowledge to combine relational data and AI to build next-generation applications. All with the assurance that your data remains under your control.

SQL Server 2025 brings AI directly into the database with native vector support and seamless connections to external models. In this session, you’ll see how to chunk and enrich your data, generate embeddings, perform vector searches, and build Retrieval-Augmented Generation (RAG) workflows—all with T-SQL. Learn how to unlock AI-powered applications while keeping your data securely under your control.

T-SQL Meets AI: Unleashing SQL Server 2025’s Vector & RAG Power en nl

SQL Server 2025 introduceert krachtige AI-mogelijkheden die intelligentie rechtstreeks naar de database-engine brengen. Met native vectorondersteuning en naadloze koppelingen met externe AI-modellen kunnen ontwikkelaars nu Retrieval-Augmented Generation (RAG)-workflows en natural language interfaces bouwen met alleen T-SQL, terwijl gevoelige gegevens onder uw controle blijven.

In deze sessie leer je hoe je:
- Data kunt chunken en verrijken voor RAG-workflows
- Embeddings genereert en opslaat in SQL Server met het nieuwe VECTOR-datatype
- Semantische vectorzoekopdrachten uitvoert om slimmere applicaties te bouwen
- Externe AI-modellen rechtstreeks vanuit T-SQL kunt aanroepen
- De controle houdt over je (gevoelige) data

Aan het einde kun je relationele data en AI te combineren en zo next-gen applicaties te ontwikkelen, met de zekerheid dat je data onder jouw controle blijft.

SQL Server 2025 brengt AI rechtstreeks naar de database met native vectorondersteuning en koppelingen met externe modellen. In deze sessie ontdek je hoe je data kunt chunken, embeddings kunt genereren, vectorzoekopdrachten kunt uitvoeren en Retrieval-Augmented Generation (RAG)-workflows kunt bouwen. Allemaal met T-SQL! Zo bouw je AI-gedreven applicaties terwijl je data veilig onder jouw controle blijft.

What's new in SQL Server 2025 and Azure SQL Databases en nl

SQL Server 2025 and Azure SQL Databases introduce a major shift in how databases participate in modern, AI-driven architectures. With native support for vector data, embeddings, REST integration, and powerful new T-SQL capabilities, the database is no longer just a storage engine but becomes an active component in intelligent applications.

In this session, we focus on two key innovation areas: AI & intelligent data workloads and developer productivity.
We explore how new features such as the vector data type, vector search functions, and direct calls to embedding models enable semantic search and Retrieval-Augmented Generation (RAG) scenarios directly from SQL Server and Azure SQL.

We then dive into the expanding T-SQL feature set that significantly improves developer efficiency, including:
* Calling REST endpoints from within the database
* Using regular expressions for advanced pattern matching
* Fuzzy string matching for data quality and deduplication
* Enhanced JSON processing for semi-structured data

The session will be practical demos only and helps you understand not just what is new, but how and when to use these features effectively in real-world SQL Server and Azure SQL solutions.

After this session, you will be able to:
* Understand how AI capabilities are natively integrated into SQL Server 2025 and Azure SQL
* Implement vector search and embeddings for semantic and AI-assisted workloads
* Use new T-SQL features such as REST calls, regex, fuzzy matching, and JSON enhancements
* Make informed decisions about adopting these features in on-premises, cloud, or hybrid environments

SQL Server 2025 and Azure SQL Databases introduce native AI capabilities and modern T-SQL features that turn the database into an active part of intelligent applications. This demo-driven session focuses on AI workloads and developer productivity, covering vector data types, embeddings, semantic search, REST integration, regular expressions, fuzzy matching, and enhanced JSON support. Attendees will learn how and when to apply these features in real-world SQL Server and Azure SQL scenarios across on-premises and the cloud.

What's new in SQL Server 2025 and Azure SQL Databases en nl

SQL Server 2025 en Azure SQL Databases bieden veel nieuwe mogelijkheden binnen moderne, AI-gedreven architecturen. Met de ondersteuning voor vectordata, embeddings, REST-integratie en krachtige nieuwe T-SQL-mogelijkheden is de database niet langer alleen een opslaglaag, maar zet Microsoft een duidelijke stap riching AI integraties.

In deze sessie richten we ons op twee belangrijke innovatiegebieden: AI-workloads en developer productivity.
We laten zien hoe semantic search en Retrieval-Augmented Generation (RAG) scenario’s mogelijk worden door de nieuwe features zoals het vector-datatype, vector search-functies en het rechtstreeks aanroepen van embedding-modellen, direct vanuit SQL Server en Azure SQL.

Daarna duiken we in de andere significate vernieuwingen, waaronder:
* Het aanroepen van REST-endpoints vanuit de database
* Het gebruik van regular expressions voor geavanceerde pattern matching
* Fuzzy string matching voor data-kwaliteit en deduplicatie
* Verbeterde JSON-verwerking voor semi-gestructureerde data

Deze sessie bestaat volledig uit praktische demo’s en helpt je niet alleen te begrijpen wat er nieuw is, maar vooral hoe en wanneer je deze features effectief inzet in real-world SQL Server- en Azure SQL-oplossingen.

Na deze sessie kun je:
* Vector search en embeddings toepassen voor semantische en AI-ondersteunde workloads
* Nieuwe T-SQL-features gebruiken zoals REST-calls, regex, fuzzy matching en JSON-uitbreidingen
* Onderbouwde keuzes maken voor adoptie in on-premises, cloud- en hybride omgevingen
* Begrijpen hoe AI-mogelijkheden native zijn geïntegreerd in SQL Server 2025 en Azure SQL

SQL Server 2025 en Azure SQL Databases maken een belangrijke stap in de richting van AI integraties.
In deze demo-gedreven sessie gaan we de diepte in met vector-data, embeddings, semantic search, REST-integratie, regular expressions, fuzzy matching en verbeterde JSON-ondersteuning. Je leert hoe en wanneer je deze mogelijkheden effectief toepast in praktijkgerichte SQL Server- en Azure SQL-scenario’s, zowel on-premises als in de cloud.