أنظمة AI لديك تواجه تهديدات لا يراها الأمن التقليدي: حقن الأوامر، تسميم البيانات، سرقة النماذج، الهجمات العدائية. AI الظل — نماذج غير مدققة، أدوات وكلاء غير مؤمنة، كود مولّد بالـ AI يحتوي ثغرات خفية — يوسّع سطح الهجوم أسرع مما يستطيع فريق الأمن رسم خريطته. إطار SECURE-AI v2 يغطي أسطح الهجوم الأربعة: تطبيقات LLM، البرمجيات المبنية بالحدس، الأنظمة الوكيلية، وسلسلة توريد AI. بناه شخص أنشأ Achilles AI — ماسح تحليل ثابت بـ 210 قاعدة مصمم خصيصًا لأمن الكود المولّد بالـ AI.
هجمات حقن الأوامر يمكن أن تجعل LLM الخاص بك ينفذ إجراءات غير مقصودة أو يسرّب بيانات حساسة — وتقنيات جديدة تظهر أسبوعيًا. جدار حماية تطبيقات الويب التقليدي لا يرى حتى هذه الهجمات. AI الظل يخلق نواقل لم يرسم خريطتها فريق أمنك.
مطوروك يستخدمون Cursor وCopilot وClaude Code يوميًا. كل سطر كود مولّد بالـ AI ثغرة محتملة لم يراجعها أحد. أدوات SAST التقليدية تفوّت أنماط AI المحددة — استدعاءات مكتبات مهلوسة، إعدادات افتراضية غير آمنة، أسرار مضمنة في قوالب الأوامر.
الوكلاء المستقلون مع وصول للأدوات يمكن التلاعب بهم لتسريب البيانات أو تصعيد الصلاحيات أو تنفيذ إجراءات غير مصرح بها. وكيل واحد مخترق مع وصول لقاعدة البيانات يمكن أن يسبب ضررًا لا رجعة فيه قبل الاكتشاف.
سلسلة توريد AI لديك غير مدققة. نماذج مسممة على Hugging Face ومجموعات بيانات مخترقة ومكتبات AI ضارة تدخل مكدسك دون فحص. نفس هجمات سلسلة التوريد التي ضربت npm وPyPI تستهدف الآن تبعيات AI.
أمن من أربعة أعمدة يغطي سطح هجوم AI بالكامل. تطبيقات LLM والكود المولّد بالـ AI والوكلاء المستقلون وسلسلة توريد AI — تقييم واختبار وتعزيز ومراقبة.
رسم خريطة سطح هجوم AI الكامل عبر الأعمدة الأربعة — نقاط نهاية LLM ومستودعات الكود المبني بالحدس وسلاسل أدوات الوكلاء وتبعيات النماذج/البيانات في سلسلة التوريد.
اختبار الفريق الأحمر لكل ناقل. حقن الأوامر وكسر القيود على LLM. فحص الثغرات في الكود المولّد بالـ AI. إساءة استخدام الأدوات وتصعيد الصلاحيات على الوكلاء. فحوصات المصدر على النماذج ومجموعات البيانات.
دفاع متعدد الطبقات عبر جميع الأعمدة: حواجز حماية المدخلات/المخرجات لـ LLM وسياسات كتابة كود آمنة لمساعدي AI ووصول أدوات بأقل صلاحية للوكلاء وخطوط أنابيب سلسلة توريد موثقة.
مراقبة مستمرة عبر مكدس AI. كشف حقن الأوامر وتمييز عمليات الدمج غير الآمنة للكود المولّد بالـ AI والتنبيه على إجراءات الوكلاء غير المصرح بها وتتبع انحراف سلامة سلسلة التوريد.
نهج من أربعة أعمدة لأمن AI يغطي سطح هجوم AI بالكامل. يجمع بين الاختبار الهجومي والتعزيز الدفاعي عبر تطبيقات LLM والكود المولّد بالـ AI والوكلاء المستقلين وسلسلة توريد AI.
نشرت LLM في الإنتاج أو مطوروك يستخدمون مساعدي الكود بالـ AI يوميًا أو تبني وكلاء مستقلين أو تعتمد على نماذج ومجموعات بيانات AI من أطراف ثالثة. تريد اكتشاف الثغرات عبر مكدس AI بالكامل قبل المهاجمين — وتحتاج خبرة أمن AI متخصصة وليس اختبار اختراق عام.
اختبار الاختراق التقليدي لا يغطي نواقل هجوم AI المحددة. حقن الأوامر وكسر القيود واستخراج بيانات التدريب والمدخلات العدائية وإساءة استخدام أدوات الوكلاء وتسميم سلسلة توريد AI كلها تتطلب خبرة متخصصة. إطار SECURE-AI يجمع بين الأمن التقليدي والفهم العميق لبنية LLM الداخلية والبنيات الوكيلية والتهديدات المحددة لـ AI.
حقن الأوامر غير المباشر عبر البيانات المسترجعة. إذا كان نظام RAG الخاص بك يسحب محتوى من مصادر خارجية، يمكن للمهاجمين تضمين تعليمات ضارة في ذلك المحتوى. LLM الخاص بك ينفذ تلك التعليمات، مما قد يسرّب البيانات أو يتخذ إجراءات غير مصرح بها. لكن بشكل متزايد، الخطر المغفل هو الكود المولّد بالـ AI — المطورون يثقون بمخرجات Copilot بدون نفس التدقيق الذي يطبقونه على طلب سحب مطور مبتدئ.
الكود المبني بالحدس يعني بناء البرمجيات أساسًا عبر مساعدي الكود بالـ AI — Cursor وGitHub Copilot وClaude Code. الكود يُنشر بسرعة لكنه يحمل مخاطر: أسرار مضمنة في قوالب الأوامر، إعدادات API افتراضية غير آمنة، التحقق من المدخلات مفقود، وتكوينات مفرطة الصلاحيات. مساعدو AI يحسّنون للوظيفة وليس للأمن. ندقق المستودعات المبنية بالحدس لإيجاد ما فاته AI.
ننمذج التهديدات لسلسلة الوكيل بالكامل — وصول أدوات MCP والاتصال متعدد الوكلاء وحدود القرار. يغطي الاختبار سيناريوهات إساءة استخدام الأدوات وتسريب البيانات عبر ردود الأدوات وحقن الأوامر عبر مخرجات الأدوات وتصعيد الصلاحيات والإجراءات غير المصرح بها. فكر فيه كاختبار اختراق لأنظمة يمكنها التصرف بمفردها.
نفس هجمات سلسلة التوريد التي ضربت npm وPyPI قادمة لـ AI. نماذج مسممة على Hugging Face ومجموعات بيانات تدريب مخترقة وتبعيات مكتبات AI ضارة تهديدات حقيقية. نتحقق من مصدر النماذج ونتحقق من سلامة مجموعات البيانات ونفحص كل تبعية AI في مكدسك — لأن نموذجًا واحدًا مخترقًا يمكن أن يقوّض كل شيء بعده.
نستخدم اختبار فريق أحمر مضبوط مع نطاق متفق عليه وإجراءات تراجع. يتم الاختبار في بيئات التجهيز عندما يكون ذلك ممكنًا. للاختبار في الإنتاج، نستخدم تقنيات تستكشف الثغرات دون التسبب بضرر فعلي — مشابهة للقرصنة الأخلاقية لكن لتهديدات AI المحددة عبر الأعمدة الأربعة.
لا نظام آمن بالكامل — سواء AI أو غيره. الهدف هو دفاع متعدد الطبقات عبر الأعمدة الأربعة: حواجز حماية LLM وسياسات مراجعة الكود وضوابط وصول الوكلاء والتحقق من سلسلة التوريد. طبقات حماية متعددة بحيث إذا فشلت واحدة، تلتقط الأخرى التهديد. نساعدك في تحقيق الأمن المناسب لملف المخاطر الخاص بك وليس الكمال النظري.
استكشف خدمات أخرى تُكمّل هذا العرض
دعنا نناقش كيف يمكن لهذه الخدمة أن تعالج تحدياتك المحددة وتحقق نتائج فعلية.