لم يعد الأمر يقتصر على LLMs فقط. الكود المُولَّد بالذكاء الاصطناعي يحمل ثغرات مخفية. الوكلاء المستقلون يتصرفون بدون رقابة. نماذج مسممة تدخل سلسلة التوريد دون اكتشافها. إطار SECURE-AI v2 يغطي أربعة أسطح هجوم—تطبيقات LLM، البرمجيات المُولَّدة بالذكاء الاصطناعي، الأنظمة الوكيلية، وسلسلة توريد الذكاء الاصطناعي—لأن المهاجمين لا يقتصرون على واحد.
يمكن لهجمات حقن المطالبات أن تجعل LLM الخاص بكم ينفذ إجراءات غير مقصودة أو يسرب بيانات حساسة—وتقنيات جديدة تظهر أسبوعياً.
مطوروكم يستخدمون Cursor وCopilot وClaude Code يومياً. كل سطر كود مُولَّد بالذكاء الاصطناعي هو ثغرة محتملة لم يراجعها أحد.
الوكلاء المستقلون ذوو صلاحيات الأدوات يمكن التلاعب بهم لاستخراج البيانات، تصعيد الامتيازات، أو تنفيذ إجراءات غير مصرح بها.
سلسلة توريد الذكاء الاصطناعي لديكم غير موثقة. نماذج مسممة على Hugging Face، مجموعات بيانات مخترقة، ومكتبات ذكاء اصطناعي خبيثة تدخل مكدسكم دون فحص.
أمن بأربعة أعمدة يغطي كامل سطح هجوم الذكاء الاصطناعي. تطبيقات LLM، الكود المُولَّد بالذكاء الاصطناعي، الوكلاء المستقلون، وسلسلة توريد الذكاء الاصطناعي—تُقيَّم وتُختبر وتُعزَّز وتُراقَب.
رسم خريطة كامل سطح هجوم الذكاء الاصطناعي عبر الأعمدة الأربعة—نقاط نهاية LLM، مستودعات الكود المُولَّد بالذكاء الاصطناعي، سلاسل أدوات الوكلاء، واعتماديات سلسلة توريد النماذج/البيانات.
الفريق الأحمر لكل ناقل. حقن المطالبات وكسر الحماية على LLMs. فحص الثغرات في الكود المُولَّد بالذكاء الاصطناعي. إساءة استخدام الأدوات وتصعيد الامتيازات على الوكلاء. فحوصات المصدر على النماذج ومجموعات البيانات.
دفاع متعدد الطبقات عبر جميع الأعمدة: حواجز المدخلات/المخرجات لـ LLMs، سياسات البرمجة الآمنة لمساعدي الذكاء الاصطناعي، صلاحيات أدوات بأقل امتياز للوكلاء، وخطوط أنابيب سلسلة توريد موثقة.
مراقبة مستمرة عبر مكدس الذكاء الاصطناعي. كشف حقن المطالبات، تمييز التزامات الكود غير الآمنة المُولَّدة بالذكاء الاصطناعي، التنبيه على إجراءات الوكلاء غير المصرح بها، وتتبع انحراف سلامة سلسلة التوريد.
نهج بأربعة أعمدة لأمن الذكاء الاصطناعي يغطي كامل سطح هجوم الذكاء الاصطناعي. يجمع بين الاختبار الهجومي والتعزيز الدفاعي عبر تطبيقات LLM، الكود المُولَّد بالذكاء الاصطناعي، الوكلاء المستقلون، وسلسلة توريد الذكاء الاصطناعي.
نشرتم LLMs في الإنتاج، مطوروكم يستخدمون مساعدي البرمجة بالذكاء الاصطناعي يومياً، تبنون وكلاء مستقلين، أو تعتمدون على نماذج ومجموعات بيانات ذكاء اصطناعي من أطراف ثالثة. تريدون العثور على الثغرات عبر كامل مكدس الذكاء الاصطناعي قبل المهاجمين—وتحتاجون خبرة متخصصة في أمن الذكاء الاصطناعي، لا اختبار اختراق عام.
اختبار الاختراق التقليدي لا يغطي نواقل الهجوم الخاصة بالذكاء الاصطناعي. حقن المطالبات، كسر الحماية، استخراج بيانات التدريب، المدخلات العدائية، إساءة استخدام أدوات الوكلاء، وتسميم سلسلة توريد الذكاء الاصطناعي تتطلب خبرة متخصصة. إطار SECURE-AI يجمع بين الأمن التقليدي والفهم العميق لداخليات LLM، البنى الوكيلية، والتهديدات الخاصة بالذكاء الاصطناعي.
حقن المطالبات غير المباشر من خلال البيانات المسترجعة. إذا كان نظام RAG الخاص بكم يسحب محتوى من مصادر خارجية، يمكن للمهاجمين تضمين تعليمات خبيثة في ذلك المحتوى. ثم ينفذ LLM الخاص بكم تلك التعليمات، مما قد يسرب بيانات أو يتخذ إجراءات غير مصرح بها. لكن بشكل متزايد، الخطر المُتجاهل هو الكود المُولَّد بالذكاء الاصطناعي—المطورون يثقون بمخرجات Copilot دون نفس التدقيق الذي يطبقونه على طلب سحب من مطور مبتدئ.
البرمجة بالذكاء الاصطناعي تعني بناء البرمجيات بشكل رئيسي عبر مساعدي البرمجة—Cursor، GitHub Copilot، Claude Code. الكود يُسلَّم بسرعة لكنه يحمل مخاطر: أسرار مُضمَّنة في قوالب المطالبات، إعدادات API افتراضية غير آمنة، تحقق من المدخلات مفقود، وتكوينات مفرطة في السماحية. مساعدو الذكاء الاصطناعي يُحسِّنون للوظائف، لا للأمن. ندقق المستودعات المُولَّدة بالذكاء الاصطناعي لنجد ما فاته الذكاء الاصطناعي.
ننمذج تهديدات سلسلة الوكلاء بالكامل—وصول أدوات MCP، اتصال الوكلاء المتعددين، وحدود القرار. الاختبار يغطي سيناريوهات إساءة استخدام الأدوات، استخراج البيانات عبر استجابات الأدوات، حقن المطالبات عبر مخرجات الأدوات، تصعيد الامتيازات، والإجراءات غير المصرح بها. اعتبروه اختبار اختراق لأنظمة يمكنها التصرف بمفردها.
نفس هجمات سلسلة التوريد التي ضربت npm وPyPI قادمة للذكاء الاصطناعي. نماذج مسممة على Hugging Face، مجموعات بيانات تدريب مُتلاعب بها، واعتماديات مكتبات ذكاء اصطناعي خبيثة هي تهديدات حقيقية. نتحقق من مصدر النماذج، نتحقق من سلامة مجموعات البيانات، ونفحص كل اعتمادية ذكاء اصطناعي في مكدسكم—لأن نموذجاً واحداً مخترقاً يمكنه تقويض كل شيء يعتمد عليه.
نستخدم اختبار الفريق الأحمر المتحكم به بنطاق متفق عليه وإجراءات تراجع. يحدث الاختبار في بيئات التجهيز عندما يكون ممكناً. لاختبار الإنتاج، نستخدم تقنيات تتحقق من الثغرات دون التسبب في ضرر فعلي—مشابه للقرصنة الأخلاقية لكن للتهديدات الخاصة بالذكاء الاصطناعي عبر الأعمدة الأربعة.
لا يوجد نظام آمن تماماً—ذكاء اصطناعي أو غير ذلك. الهدف هو الدفاع العميق عبر الأعمدة الأربعة: حواجز LLM، سياسات مراجعة الكود، ضوابط وصول الوكلاء، والتحقق من سلسلة التوريد. طبقات متعددة من الحماية بحيث إذا فشلت واحدة، تلتقط الأخرى التهديد. نساعدكم على تحقيق أمان مناسب لملف المخاطر الخاصة بكم، لا الكمال النظري.
استكشف خدمات أخرى تكمل هذا العرض
دعنا نناقش كيف يمكن لهذه الخدمة معالجة تحدياتك المحددة وتحقيق نتائج حقيقية.