هل تشتبه في اختراق جارٍ؟ أبلغ عنه فوراً — الرد خلال ساعة واحدة.الإبلاغ عن حادث
اكتشف المخاطر العشرة الرئيسية التي حددتها OWASP للنماذج اللغوية وكيفية التخفيف منها عمليًا في عمليات نشر الذكاء الاصطناعي الخاصة بك.
نُشر في 26 غشت 2026 — IA & Sécurité
قائمة OWASP Top 10 للـ LLM تسرد أكثر الثغرات حرجة التي تؤثر على نماذج اللغة الكبيرة، من تسريب بيانات التدريب إلى التلاعب بالتعليمات. تساعد هذه التصنيف مسؤولي تقنية المعلومات ومديري الأمن المعلوماتي على تحديد الأولويات من خلال التركيز على سيناريوهات واقعية وقابلة للاستغلال. يتم وصف كل خطر بأمثلة عملية، مما يربط بين النظرية والحوادث الفعلية في القطاع. باعتماد هذا الإطار، يمكن للمنظمات هيكلة برامج أمان الذكاء الاصطناعي بطريقة منهجية ومتوافقة مع أفضل الممارسات الدولية.
من بين المخاطر الأكثر شيوعًا نجد حقن الأوامر (prompt injections)، الكشف غير المقصود عن بيانات حساسة عبر ردود النموذج، وهجمات تسميم النموذج (model poisoning). تشمل المسارات الأخرى توليد محتوى خبيث، تصعيد الامتيازات عبر واجهات برمجة تطبيقات غير مُهيأة بشكل صحيح، والاعتماد على مكتبات طرف ثالث غير مُراجعة. يتطلب كل مسار مزيجًا من الضوابط التقنية – تصفية المدخلات، العزل (sandboxing)، تدقيق الشيفرة – بالإضافة إلى عمليات تنظيمية مثل مراجعة أمان مجموعات البيانات والمراقبة المستمرة لسلوك النموذج.
لتقليل المخاطر، توصي EBH Security بإنشاء سلسلة توريد آمنة: التحقق من مجموعات البيانات، توقيع النماذج تشفيرياً، والتحكم الدقيق في الوصول إلى واجهات البرمجة (API). يتيح المراقبة الفورية لردود الـ LLM اكتشاف الانحرافات أو محاولات الحقن. استخدام مرشحات المحتوى، قوائم بيضاء للأوامر، ونماذج الحوكمة (مثل مراجعة شفرة الذكاء الاصطناعي) يعزز الصمود. أخيرًا، وضع خطط استجابة للحوادث الخاصة بالذكاء الاصطناعي، تشمل إجراءات إيقاف النموذج بسرعة، يضمن ردًا فعالًا في حال حدوث اختراق.
يجب أن يتكامل تأمين الـ LLM مع استراتيجية الأمن السيبراني الشاملة للمؤسسة. يتضمن ذلك تحديث سياسات إدارة المخاطر، تدريب فرق التطوير على نهج «الأمان‑من‑الأول»، وتدقيق تدفقات البيانات بانتظام. يجب أن تشمل لوحات مراقبة الامتثال مؤشرات متعلقة بالـ LLM (مثل معدل الإيجابيات الكاذبة للمرشحات، عدد حوادث حقن الأوامر). من خلال مواءمة المتطلبات التنظيمية (مثل GDPR، ISO 27001) مع الضوابط الخاصة بالذكاء الاصطناعي، تضمن المؤسسات وضع أمان متسق ومستدام.
من خلال مراقبة سجلات استدعاءات الـ API للبحث عن أنماط غير عادية، تطبيق قواعد التحقق النحوي، واستخدام نماذج كشف الشذوذ التي تُعلم عن المدخلات التي تحتوي على أوامر نظام أو طلبات تجاوز.
استخدام التشفير أثناء التخزين وأثناء النقل، تقييد الوصول إلى مجموعات البيانات على الأشخاص الضروريين فقط، تطبيق مبدأ الحد الأدنى من الامتيازات، وإجراء مراجعات امتثال دورية للتأكد من عدم تضمين أي بيانات حساسة عن غير قصد.
تحدد الحوكمة السياسات والمسؤوليات والعمليات الرقابية (مثل التدقيق، مراجعة الشيفرة، إدارة الحوادث) التي تضمن تقييم ومعالجة المخاطر المحددة في OWASP Top 10 بشكل مستمر طوال دورة حياة النموذج.
