ما هو أمن الذكاء الاصطناعي؟

يشير أمن الذكاء الاصطناعي إلى الأدوات والسياسات والضوابط وأطر أفضل الممارسات المصممة لحماية أنظمة الذكاء الاصطناعي طوال دورة حياتها التطويرية من المخاطر، مثل الوصول غير المصرح به أو تسريب البيانات.

يشهد قطاع التكنولوجيا العالمي حراكاً كبيراً في مجال الذكاء الاصطناعي. لكن الذكاء الاصطناعي ليس مجرد موضة عابرة، بل هو ركيزة المستقبل. ومن المتوقع أن تُضيف هذه التقنية مبلغاً هائلاً قدره 15.7 تريليون دولار إلى الاقتصاد العالمي بحلول عام 2030، أي أكثر مما تُضيفه الصين والهند مجتمعتين.

بالنظر إلى أهمية الذكاء الاصطناعي في دعم التقنيات المستقبلية، فقد جعل الأمر التنفيذي الصادر عن جو بايدن في عام 2023 من الإلزامي على الوكالات الفيدرالية تعيين مسؤول رئيسي للذكاء الاصطناعي (CAIO) مسؤولاً عن إدارة مخاطر الذكاء الاصطناعي وتوسيع نطاق الابتكار.

لا شك أن الذكاء الاصطناعي يحمل وعودًا عظيمة، لكن المخاطر التي ينطوي عليها أكبر بكثير. فمن الحقن الفوري والتشويش إلى منح صلاحيات غير مدروسة وكشف البيانات الحساسة، يمكن لهذه الثغرات أن تُعرّض أمن البيانات والذكاء الاصطناعي للخطر، وتُقوّض النزاهة الأخلاقية، وتنتهك الالتزامات القانونية، وتُعيق الابتكار. على سبيل المثال، كشفت دراسة أن 57% من المؤسسات تُقيّد نشر برنامج الذكاء الاصطناعي التجريبي (AI Copilot) بسبب مخاوف من الإفراط في مشاركة البيانات.

في هذه المدونة، نتعمق في ماهية أمن الذكاء الاصطناعي، والتأثير الواقعي للمخاطر المرتبطة بالذكاء الاصطناعي، وأفضل الممارسات لتعزيز الضوابط المحيطة به.

ما هو أمن الذكاء الاصطناعي؟

يُساعد أمن الذكاء الاصطناعي، أو ما يُعرف اختصارًا بأمن الذكاء الاصطناعي، المؤسسات وفرق الأمن على حماية أنظمة الذكاء الاصطناعي وبنيتها التحتية من التهديدات السيبرانية الحالية والناشئة. وهو مجال متعدد التخصصات، حيث يعمل فيه خبراء من مختلف الأقسام معًا لتحديد المخاطر المرتبطة بأمن الذكاء الاصطناعي وحوكمته والامتثال له، وتطبيق أفضل الممارسات للتخفيف من حدتها.

يتمثل الهدف الأساسي لأمن الذكاء الاصطناعي في حماية دورة تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي من مختلف الثغرات الأمنية، مثل منح صلاحيات مفرطة، أو تسميم بيانات التدريب، أو كشف البيانات الحساسة . ومن المهم أيضاً ضمان عمل الذكاء الاصطناعي بشكل سليم من حيث الأخلاقيات والشفافية والدقة والملاءمة.

تتألف أنظمة الذكاء الاصطناعي من مكونات متنوعة، ويتطلب كل منها ضوابط وسياسات قوية لمواجهة المخاطر الخاصة بكل حالة:

نماذج الذكاء الاصطناعي

تُشكّل نماذج الذكاء الاصطناعي الركيزة الأساسية لأي نظام ذكاء اصطناعي. وهي عبارة عن مجموعة من الخوارزميات المُدرّبة على كميات هائلة من البيانات لتنفيذ مهام محددة. تتعرف هذه النماذج على الأنماط باستخدام تقنيات مختلفة، وتتخذ القرارات، وتتنبأ بالنتائج. مع ذلك، فإن نماذج الذكاء الاصطناعي عُرضة لمخاطر مثل سرقة النماذج، والهجمات المُعادية، وهجمات عكس النماذج.

وكلاء الذكاء الاصطناعي

إذا كانت نماذج الذكاء الاصطناعي بمثابة الدماغ، فإنّ وكلاء الذكاء الاصطناعي هم بمثابة الجسد الذي يقوم بكل العمل الشاق. بعبارة أخرى، وكلاء الذكاء الاصطناعي كيانات ذكية مستقلة مدعومة بنماذج الذكاء الاصطناعي، تستشعر بيئتها، وتنفذ إجراءات محددة، وتؤتمت المهام التي تتطلب تدخلاً بشرياً ضئيلاً أو معدوماً. قد يتخذ الوكلاء المصممون بشكل سيئ قرارات ضارة أو يُتلاعب بهم للتصرف بشكل غير أخلاقي.

قواعد المعرفة بالذكاء الاصطناعي

قاعدة معارف الذكاء الاصطناعي هي نظام أو مستودع مركزي يُنظّم المعلومات ويخزنها. تستطيع أنظمة الذكاء الاصطناعي البحث في البيانات وتحليلها بسلاسة لاتخاذ القرارات، وإنشاء محتوى جديد، أو التنبؤ بالنتائج. مع ذلك، فإن هذه الأنظمة عُرضة لتلف البيانات أو التلاعب بها، مما قد يؤدي إلى اختراقات للبيانات أو انتهاكات للخصوصية.

خطوط نقل البيانات

تُعدّ مسارات البيانات عمليةً آليةً لجمع البيانات أو استخراجها من مصادر متنوعة، وضمان معالجتها وتحويلها قبل تحميلها في نموذج الذكاء الاصطناعي أو قاعدة المعرفة. تُستخدم البيانات بعد ذلك في تحليل التعلّم الآلي، أو تدريب النموذج، أو ضبطه بدقة. وتكون مسارات البيانات ذات الضوابط الأمنية الضعيفة عرضةً لمخاطر مثل تسميم البيانات أو تسريب البيانات الحساسة.

محركات الاستدلال

محرك الاستدلال عنصر أساسي يطبق القواعد المنطقية على قاعدة المعرفة لتمكين الاستدلال، وإنتاج معلومات جديدة، أو التنبؤ. وعادةً ما تكون محركات الاستدلال عرضةً لهجمات الاستدلال أو التلاعب بالمدخلات، حيث قد يؤدي إدخال بيانات ضارة إلى إفساد قدرة المحرك على اتخاذ القرارات أو الاستدلال.

واجهات المستخدم

واجهة المستخدم للذكاء الاصطناعي هي المكان الذي يتفاعل فيه المستخدم مع نظام الذكاء الاصطناعي عبر توجيهات ويتلقى مخرجات بناءً على ذلك. قد تؤدي سياسات التحقق من صحة المدخلات والمصادقة الضعيفة إلى الوصول غير المصرح به أو تسريب البيانات الحساسة، بينما قد تؤدي تهديدات مثل هجمات الحقن إلى قيام المستخدم بتنفيذ تعليمات برمجية خبيثة.

ما مدى تعرض الذكاء الاصطناعي للثغرات الأمنية؟

يُوفر الذكاء الاصطناعي إمكانيات بحث مُحسّنة، وإنتاجية أعلى، وقابلية للتوسع. مع ذلك، قد تُؤدي هذه الإمكانيات، في غياب ضوابط فعّالة، إلى مخاطر جسيمة. دعونا نُلقي نظرة سريعة على بعض الأمثلة التي تُذكّرنا بوضوح بمدى هشاشة الذكاء الاصطناعي.

فرضت شركة طيران غرامة على أحد عملائها المتضررين بسبب تقديمها معلومات خاطئة.

غُرِّمت شركة طيران كندية بضعة آلاف من الدولارات بسبب تقديم مساعد دردشة آلي يعمل بالذكاء الاصطناعي معلومات خاطئة لعميل في حالة حداد. فقد نصح المساعد العميل بإمكانية الحصول على خصم على شراء تذكرة بسعرها الكامل بموجب سياسة أسعار تذاكر الحداد. إلا أن شركة الطيران رفضت الطلب عندما تقدم العميل بطلب الخصم بعد عودته على متن رحلة العودة. ورغم أن المصادر لم تذكر السبب الدقيق لهذا السلوك، إلا أن هذه الأخطاء غالباً ما تحدث نتيجة لبيانات تدريب خاطئة أو تالفة.

تم إيقاف برنامج الدردشة الآلي المدعوم بالذكاء الاصطناعي بسبب تقديمه اقتراحات ضارة في مجال الرعاية الصحية.

صممت الجمعية الوطنية لاضطرابات الأكل (NEDA) برنامج الدردشة الآلي " تيسا " المدعوم بالذكاء الاصطناعي لتقديم توصيات صحية للمستخدمين. إلا أن المنظمة غير الربحية اضطرت إلى تعليق عمل "تيسا" بعد أن تبين أنها تقدم توصيات تزيد من حدة اضطرابات الأكل لدى المرضى.

مخاطر أمن الذكاء الاصطناعي من منظور OWASP

بدأت النقاشات حول مخاطر أمن الذكاء الاصطناعي بالظهور مع إطلاق الأنظمة العامة المزودة بقدرات التعلم الآلي. إلا أن هذه المخاوف ازدادت حدةً مع إطلاق نماذج المحولات التوليدية المدربة مسبقًا (GPT)، مما كشف عن أنواع جديدة من المخاطر، مثل تسميم البيانات والحقن الفوري.

في الآونة الأخيرة، قدمت منظمة غير ربحية، هي مشروع أمن التطبيقات العالمي المفتوح (OWASP)، رؤى بالغة الأهمية حول المخاطر السائدة في برامج إدارة التعلم. دعونا نلقي نظرة سريعة على أهم عشرة مخاطر تواجه هذه البرامج وفقًا لتصنيف OWASP .

حقن التوجيه: هي تقنية قد يستغلها المهاجمون للتلاعب بمخرجات أو سلوكيات أنظمة إدارة التعلم الآلي (LLMs) عبر مدخلات لغوية طبيعية مباشرة أو غير مباشرة. يُعدّ برنامج الدردشة الآلي "تاي" (Tay) مثالًا على ذلك، حيث قام بعض مستخدمي منصة X (تويتر سابقًا) بالتلاعب به لحمله على إطلاق تعليقات عنصرية.

الكشف عن البيانات الحساسة: قد تُكشف البيانات الحساسة عند تدريب نموذج LLM أو ضبطه بدقة على بيانات حساسة أو سرية. وقد يؤدي ذلك إلى اختراقات أمنية إلكترونية، ومخالفات للوائح، وفقدان السمعة. كما قد تُكشف البيانات إذا كشف المستخدم عن مجموعة بيانات حساسة أثناء عملية توليد البيانات المعززة بالاسترجاع (RAG).

ثغرات سلسلة التوريد: تتألف سلسلة توريد إدارة دورة حياة المنتج من حزم برامج خارجية، ومجموعات بيانات تدريبية، ونماذج ذكاء اصطناعي، وأطر عمل للتعلم الآلي، على سبيل المثال لا الحصر. قد تنشأ مخاطر أمنية في سلسلة التوريد عندما يستغل أحد المهاجمين أي ثغرة أمنية في أي مرحلة من مراحل سلسلة التوريد، مثل تسريب البيانات أو المساس بسلامة البيانات.

تسميم البيانات والنماذج: تحدث مخاطر تسميم البيانات والنماذج عندما يقوم شخص خبيث بالتلاعب ببيانات التدريب أو الضبط الدقيق، أو إدخال بيانات غير آمنة أثناء عملية الإدخال، أو زرع ثغرة أمنية. يؤدي ذلك إلى تعريض أمن وسلامة البيانات والنموذج للخطر، مما ينتج عنه مخرجات متحيزة أو وصول غير مصرح به.

سوء معالجة المخرجات: يحدث هذا النوع من المخاطر عندما لا يتم التحقق من صحة مخرجات نظام إدارة التعلم (LLM) أو تنقيتها أو إدارتها بكفاءة. على سبيل المثال، قد يؤدي سوء معالجة المخرجات إلى قيام المهاجم بتنفيذ تعليمات برمجية عن بُعد نتيجةً لتجاوز صلاحيات نظام إدارة التعلم. أو قد يحدث ذلك أيضًا إذا تمكن المهاجم من الوصول غير المصرح به عبر هجوم حقن موجه غير مباشر.

الصلاحيات المفرطة: يحدث هذا النوع من الثغرات الأمنية عندما يُمنح وكيل الذكاء الاصطناعي صلاحيات أو وظائف مفرطة. على سبيل المثال، قد يمتلك وكيل الذكاء الاصطناعي صلاحيات مفرطة للوصول إلى أنظمة أخرى قد لا يحتاجها. وبالمثل، قد يتمكن وكيل الذكاء الاصطناعي من الوصول إلى إضافة ذات وظائف غير مطلوبة. قد يؤدي هذا النوع من الثغرات الأمنية إلى المساس بسرية البيانات أو سلامة النموذج.

تسريب أوامر النظام: يجب عدم الخلط بين ثغرة أوامر النظام ومخاطر حقن الأوامر المذكورة أعلاه. أوامر النظام هي مجموعة من التعليمات تُستخدم للتحكم في سلوك النموذج. وبدون ضوابط مناسبة لأوامر النظام، مثل فصل المعلومات الحساسة عنها أو تجنب الاعتماد عليها، قد يتعرض نظام إدارة التعلم لمخاطر مثل هجمات تصعيد الامتيازات.

نقاط الضعف في المتجهات والتضمين: هذه الثغرات الأمنية متأصلة في الأنظمة التي تستخدم RAG مع نماذج التعلم الآلي. تسمح الثغرات الأمنية في كيفية استيعاب البيانات وتخزينها واستخدامها في هذه الأنظمة للمهاجمين بالتلاعب باستجابات النماذج، وحقن محتوى ضار، وما إلى ذلك.

المعلومات المضللة: كما ذُكر في حادثة الخطوط الجوية الكندية أعلاه، تُعدّ المعلومات المضللة ثغرة أمنية خطيرة في تطبيقات إدارة دورة حياة التطبيقات. من المفترض أن تُقدّم هذه التطبيقات معلومات دقيقة وذات صلة. مع ذلك، وبسبب مخاطر مثل تلف البيانات، قد تُنتج التطبيقات معلومات غير صحيحة أو غير دقيقة أو مضللة.

الاستهلاك غير المحدود: تحدث هذه الثغرة الأمنية عندما يُمنح محرك الاستدلال الخاص بنظام إدارة التعلم الآلي صلاحيات أو وظائف مفرطة. وقد يؤدي ذلك إلى تهديدات مثل سرقة النماذج وهجمات حجب الخدمة.

اقرأ هنا لمعرفة المزيد عن أفضل 10 برامج ماجستير في القانون لعام 2025 وفقًا لتصنيف OWASP.

لماذا يُعدّ أمن الذكاء الاصطناعي مهماً؟

يُعدّ تبنّي الذكاء الاصطناعي أمرًا لا مفرّ منه. ومن المتوقع أن ينمو سوق الذكاء الاصطناعي بمقدار هائل يصل إلى 1.3 تريليون دولار أمريكي خلال السنوات العشر القادمة. لذا، يُعدّ ضمان وجود ضوابط قوية حول دورة حياة تطوير الذكاء الاصطناعي أمرًا بالغ الأهمية للمؤسسات للاستفادة من هذا السوق المتنامي، واغتنام الفرص المتاحة، وتسريع مشاريعها في مجال الذكاء الاصطناعي.

حماية البيانات

تُعدّ البيانات أساس الذكاء الاصطناعي. تتطلب نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) مجموعات بيانات ضخمة لأغراض التدريب والضبط الدقيق. مع ذلك، تحتوي هذه المجموعات، المتوفرة بصيغ منظمة وغير منظمة، على بيانات حساسة. يمكن أن تؤدي ثغرات أمنية مثل هجمات الحقن الفوري، وتسميم البيانات، ومنح صلاحيات مفرطة إلى كشف البيانات الحساسة، وهجمات داخلية، وتسريب البيانات. تساعد ضوابط الأمان المتعلقة بمسارات البيانات المؤسسات على ضمان جاهزية هذه المسارات لدعم تقنيات الذكاء الاصطناعي مثل AI Copilots وغيرها من تطبيقات الذكاء الاصطناعي المؤسسية .

سلامة النموذج وموثوقيته

إلى جانب مشروع OWASP، حدد مشروع MITRE ATLAS™ (مشهد التهديدات المعادية لأنظمة الذكاء الاصطناعي) أكثر من 60 هجومًا قد تؤثر على نماذج الذكاء الاصطناعي. فعلى سبيل المثال، يمكن لهجمات تسميم البيانات والنماذج، أو هجمات الحقن الفوري، أن تُعرّض سلامة النموذج للخطر من خلال اختراق النموذج نفسه أو البيانات. ولضمان موثوقية النموذج ودقته وجدارته بالثقة، لا بد من وجود ضوابط صارمة على جودة البيانات التي يُدرّب عليها أو يُضبط بدقة، وعلى إمكانية الوصول إلى النموذج.

الثقة والتبني

تُعدّ الثقة العامل الأساسي وراء الانتشار الواسع للذكاء الاصطناعي عالميًا. يثق المستهلكون بالذكاء الاصطناعي الآمن والشفاف والمتوافق مع المعايير الأخلاقية. مع ذلك، تُشكّل عيوب النماذج، والتحيز، والسمية من بين المخاطر العديدة التي تُنَفّر الشركات والمستهلكين على حدٍ سواء. قد تُؤدي تطبيقات الذكاء الاصطناعي غير الموثوقة إلى تدقيق قانوني، وانخفاض تفاعل المستخدمين، وفقدان السمعة. تُسهم السياسات والضوابط المتعلقة بتفسير النماذج، وتنقية البيانات والتحقق من صحتها، وجدران الحماية الخاصة بالاستجابة، بشكل كبير في تمكين المؤسسات من ضمان تطبيقات ذكاء اصطناعي موثوقة تُعزز الثقة والانتشار.

ضمان الامتثال

يكشف مؤشر الذكاء الاصطناعي لعام 2023 الصادر عن جامعة ستانفورد أن لوائح الذكاء الاصطناعي في الولايات المتحدة وحدها قد ارتفعت من لائحة واحدة في عام 2016 إلى 25 لائحة بحلول عام 2023. وتكتسب لوائح الذكاء الاصطناعي زخماً عالمياً، نظراً لانتشار هذه التقنية السريع وإمكاناتها كحجر الزاوية في مستقبل التكنولوجيا. وقد يؤدي عدم الالتزام بمتطلبات الامتثال، مثل قانون الذكاء الاصطناعي للاتحاد الأوروبي أو الأمر التنفيذي الصادر عن جو بايدن عام 2023، إلى غرامات باهظة وفقدان سمعة الشركة وثقة العملاء.

معايير وأطر أمن الذكاء الاصطناعي

توفر معايير وأطر أمن الذكاء الاصطناعي خارطة طريق مثالية للمؤسسات التي تسعى إلى تعزيز بيئة بياناتها وبيئة الذكاء الاصطناعي. تقدم هذه الأطر مجموعة من أفضل الممارسات، والضوابط الموصى بها، والاستراتيجيات لتحسين الأمن والحوكمة والامتثال. دعونا نلقي نظرة سريعة على بعض أهم هذه المعايير:

• قانون الذكاء الاصطناعي للاتحاد الأوروبي : يُعدّ قانون الذكاء الاصطناعي للاتحاد الأوروبي ( قانون الذكاء الاصطناعي للاتحاد الأوروبي ) الإطار القانوني الأول والأكثر شمولاً لتطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي وتطبيقها واستخدامها. ويحدد القانون جداول زمنية مختلفة لإنفاذ القانون لفئات مختلفة من أنظمة الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك أنظمة الذكاء الاصطناعي غير المقبولة، وعالية المخاطر، ومحدودة المخاطر، وأنظمة الذكاء الاصطناعي ذات المخاطر الدنيا.
• إطار إدارة مخاطر الذكاء الاصطناعي الصادر عن المعهد الوطني للمعايير والتكنولوجيا (NIST ): يقدم إطار إدارة مخاطر الذكاء الاصطناعي (AI RMF) الصادر عن المعهد الوطني للمعايير والتكنولوجيا (NIST) خارطة طريق مفصلة للشركات لضمان وتعزيز الاستخدام والتطوير الأخلاقي والمسؤول لأنظمة الذكاء الاصطناعي. ويشجع هذا الإطار على اتباع نهج من أربع خطوات للتخفيف من مخاطر أنظمة الذكاء الاصطناعي: الحوكمة، ورسم الخرائط، والقياس، والإدارة.
• قائمة OWASP لأهم 10 مخاطر لبرامج الماجستير في القانون : مشروع OWASP (مشروع أمن التطبيقات العالمي المفتوح) منظمة غير ربحية تقدم موارد وأدلة مفصلة حول مخاطر البرمجيات وتطبيقات الويب والذكاء الاصطناعي. تقدم قائمة OWASP لأهم 10 مخاطر لبرامج الماجستير في القانون رؤى حول المخاطر الشائعة المرتبطة بهذه البرامج وأفضل الممارسات للتخفيف منها.
• إطار عمل إدارة الثقة والمخاطر والأمن في الذكاء الاصطناعي ( AI TRiSM ): هو إطار عمل صاغته وأوصت به شركة غارتنر. يوفر هذا الإطار إرشادات وتوصيات لتحديد المخاطر المتعلقة بثقة أنظمة الذكاء الاصطناعي وموثوقيتها وأمنها والتخفيف من حدتها.
• إطار عمل MITRE لأمن الذكاء الاصطناعي : يقوم إطار عمل MITRE التنظيمي المعقول لأمن الذكاء الاصطناعي بتقييم أنظمة الذكاء الاصطناعي بحثًا عن المخاطر ويساعد فرق الأمن على مواءمة أنظمة الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم مع اللوائح.

توصيات وأفضل الممارسات في مجال أمن الذكاء الاصطناعي

يبدأ أمن الذكاء الاصطناعي وحوكمته بخطة استراتيجية مُصممة بعناية تُساعد في معالجة أبرز تحديات حماية دورة حياة تطوير الذكاء الاصطناعي. صُممت أفضل الممارسات التالية بدقة متناهية لمنح المؤسسات ميزة تنافسية في حماية بيئة الذكاء الاصطناعي لديها. دعونا نلقي نظرة سريعة.

اكتشف نماذج الذكاء الاصطناعي وفهرسها

يكمن الهدف هنا في الحصول على رؤية شاملة لجميع أنظمة الذكاء الاصطناعي في المؤسسة. يجب على فرق الأمن تحديد جميع نماذج الذكاء الاصطناعي المصرح بها وغير المصرح بها (الذكاء الاصطناعي الخفي)، ومجموعات البيانات المرتبطة بتلك النماذج، ووكلاء الذكاء الاصطناعي، وتفاعلات النماذج، وموارد الحوسبة. يُسهم فهرسة النماذج واكتشافها بشكل كبير في فهم التركيبات الضارة، وبالتالي تحسين إدارة المخاطر.

تقييم مخاطر الذكاء الاصطناعي ووكلاء الذكاء الاصطناعي

يُعدّ تقييم مخاطر الذكاء الاصطناعي ووكلاء الذكاء الاصطناعي أمرًا بالغ الأهمية لأمن الذكاء الاصطناعي والامتثال للمعايير. يجب على المؤسسات تحديد المخاطر التي قد تتعرض لها أنظمة الذكاء الاصطناعي في مراحل ما قبل التطوير والتطوير والنشر. يجب تقييم النماذج وفقًا لمخاطر الأمن والحوكمة واللوائح التنظيمية، مثل المخاطر السامة والتحيز والتضليل والصلاحيات والأذونات. بناءً على هذه المخاطر، يمكن للفرق تحديد أنظمة الذكاء الاصطناعي التي يجب حظرها وتلك التي يجب تعزيزها بضوابط أمنية صارمة.

فهم العلاقة بين البيانات والذكاء الاصطناعي

إن تقييم نماذج أو وكلاء الذكاء الاصطناعي ليس سوى البداية. يجب على المؤسسات أن تفهم بشكل أعمق كيفية تفاعل البيانات مع نماذج الذكاء الاصطناعي لأغراض التدريب والضبط الدقيق والاستدلال. ولتحقيق هذا الغرض، يتعين على الفرق رسم خرائط للبيانات والنماذج المرتبطة بها، وتطبيقات البرمجيات كخدمة (SaaS)، والأطر التنظيمية. كما يجب على فرق الأمن فهم السياق الكامل المحيط بعلاقة بياناتها بنماذج الذكاء الاصطناعي لتعزيز الشفافية وقابلية تفسير الذكاء الاصطناعي والحوكمة.

تطبيق ضوابط البيانات والذكاء الاصطناعي المضمنة

يجب على فرق الأمن تطبيق ضوابط أمنية بعد الحصول على رؤى معمقة حول البيانات ونماذج الذكاء الاصطناعي والمخاطر المرتبطة بها. ينبغي وضع ضوابط أمنية وخصوصية صارمة على البيانات التي تُدخل إلى نماذج الذكاء الاصطناعي والبيانات الناتجة عنها (المخرجات). على سبيل المثال، يجب فحص بيانات نماذج الذكاء الاصطناعي وتصنيفها وتنقيحها، لضمان توافقها مع سياسات المؤسسة. وبالمثل، فيما يتعلق بالمخرجات، يمكن استخدام جدران حماية إدارة دورة حياة البيانات (LLM) الواعية بالسياق لتصفية المطالبات أو عمليات الاسترجاع أو الاستجابات الضارة أو الخبيثة.

ضمان الاستخدام الأخلاقي للذكاء الاصطناعي والامتثال للوائح

يتعين على المؤسسات مواءمة أنظمة وتطبيقات الذكاء الاصطناعي الخاصة بها مع اللوائح والأطر ذات الصلة لإثبات الامتثال، مثل قانون الذكاء الاصطناعي للاتحاد الأوروبي أو إطار إدارة مخاطر الذكاء الاصطناعي الصادر عن المعهد الوطني للمعايير والتكنولوجيا. كما يجب عليها تطوير إطار حوكمة شامل يتضمن قاعدة معرفية تنظيمية مدمجة. وينبغي أن يشمل هذا الإطار أيضًا عمليات تتضمن إجراء فحوصات آلية وتقييمات للامتثال.

اطلع على الاختبارات السبعة للتأكد من جاهزية مؤسستك للذكاء الاصطناعي

احمِ ذكاءك الاصطناعي وأطلق العنان لإمكانياته مع Securiti

سرّع من تطوير الذكاء الاصطناعي والابتكار لديك مع Securiti 's AI Security & Governance الحل. صُمم هذا الحل لمساعدتك في حماية بياناتك وذكائك الاصطناعي من OWASP Top 10 LLM المخاطر وضمان الامتثال لأطر عمل ولوائح أمن الذكاء الاصطناعي. مع تفعيل هذا الحل، يمكنك:

• اكتشف نماذج الذكاء الاصطناعي وفهرسها : اكتسب رؤى معمقة حول نماذج الذكاء الاصطناعي والوكلاء واستخدامها في تطبيقات البرمجيات كخدمة (SaaS) والحوسبة السحابية العامة والخاصة. ستساعدك هذه الرؤى على وضع سياسات وضوابط استراتيجية للحد من المخاطر، مثل الإفراط في منح الوكلاء، والاعتماد المفرط على نماذج التعلم الممتد (LLMs)، والاستهلاك غير المحدود.
• تقييم وتصنيف مخاطر نماذج الذكاء الاصطناعي : قم بتقييم نماذج الذكاء الاصطناعي والوكلاء الخاصين بك مقابل المخاطر المختلفة وقم بتصنيف النماذج أو الوكلاء وفقًا للمتطلبات التنظيمية.
• رسم خرائط ومراقبة البيانات والذكاء الاصطناعي : اربط النماذج بمصادر البيانات والمخاطر المحتملة والمتطلبات القانونية لتتبع المخاطر المختلفة بشكل أفضل. تساعدك هذه الرؤية على تجنب مخاطر مثل الكشف عن البيانات الحساسة، وتلويث البيانات والنماذج، والتدخل المفرط، والمعلومات المضللة، والاعتماد المفرط.
• تمكين ضوابط البيانات والذكاء الاصطناعي : تطبيق ضوابط البيانات والذكاء الاصطناعي المضمنة للتخفيف من المخاطر الأمنية الرئيسية التي حددتها OWASP و NIST.
• الامتثال لقوانين وأطر الذكاء الاصطناعي : أتمتة عمليات التقييم والتحقق من الامتثال فيما يتعلق باللوائح والأطر العالمية للذكاء الاصطناعي.

اطلب عرضًا تجريبيًا لترى كيف يمكنك حماية بياناتك وذكائك الاصطناعي باستخدام Securiti .

الأسئلة الشائعة