أمن إدارة المخاطر القانونية للمؤسسات: المخاطر، والإطار، وأفضل الممارسات

في قضية باتت الآن سيئة السمعة، تتجلى فيها العواقب التي تنتظر المنظمات التي تتجاهل إجراءات الأمن والضوابط المناسبة لإدارة التعلم مدى الحياة، لجأ بعض المهندسين في سامسونج إلى ChatGPT لحل ما اعتقدوا أنه مشكلة بسيطة. إلا أنهم، أثناء ذلك، قاموا بلصق أجزاء من شفرة مصدرية خاصة بهم. وفي غضون أسابيع، حظرت سامسونج استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي العام بشكل كامل في جميع أنحاء المؤسسة.

لا يزال هذا المثال يُستشهد به على نطاق واسع حتى اليوم، لما يحدث عندما تلتقي بيانات المؤسسة بأداة ذكاء اصطناعي عامة دون وجود الضمانات المناسبة. والأهم من ذلك، أنه يُعدّ مثالاً واضحاً على ضرورة التعامل مع أمن إدارة دورة حياة البيانات كتخصص مستقل، بدلاً من اعتباره إضافة لاحقة إلى سياسة تكنولوجيا المعلومات الحالية.

يعود ذلك إلى أن حادثة سامسونج لم تكن حالة معزولة. فقد أشار تقرير صدر عام 2025 إلى أن أكثر من ثلاثة أرباع الموظفين قاموا بنسخ ولصق بيانات الشركة في استعلامات روبوتات الدردشة. وتضمنت بعض هذه البيانات معلومات شخصية وحساسة كان من المفترض أن تبقى سرية ومشفرة على خوادم الشركة.

يجب على المؤسسات التي ترغب في بناء تطبيقاتها الخاصة بالاعتماد على نماذج التعلم القائمة أن تدرك مدى المخاطر التي تتعرض لها عند تفاعل موظفيها مع هذه النماذج. فكل مُدخل، ومجموعة بيانات، ومصدر بيانات متصل، يُمكن أن يُساهم في زيادة مساحة الهجوم. ويزداد الأمر تعقيدًا نظرًا لأن نماذج التعلم لا تتعطل كما هو الحال في البرامج التقليدية؛ إذ يُمكن التلاعب بها من قِبل جهات خبيثة للكشف عن معلومات وتنفيذ إجراءات غير مقصودة قبل أن يلاحظ أي شخص أي خلل.

هذه هي تحديدًا الثغرة التي يجب على أمن إدارة دورة حياة الأصول (LLM) للمؤسسات معالجتها. تابع القراءة لمعرفة المزيد حول ما يعنيه ذلك عمليًا، وما هي المخاطر التي من المرجح أن تواجهها المؤسسات عند استخدام إدارة دورة حياة الأصول، وأفضل الممارسات التي تحتاج إلى تبنيها لتحقيق أمن إدارة دورة حياة الأصول.

لماذا يُعدّ أمن شهادة الماجستير في القانون أمرًا مهمًا؟

في ما يبدو وكأنه تاريخ قديم، كانت المخاطر الأمنية قبل ظهور الذكاء الاصطناعي العام تتسم بشكل يمكن التنبؤ به إلى حد كبير. كان السيناريو المعتاد يحدث عادةً على النحو التالي: اختراق جدار الحماية عبر بريد إلكتروني تصيدي أو خادم مُهيأ بشكل خاطئ. وكانت إجراءات التخفيف لمواجهة هذه التهديدات بسيطة بالمثل. مع ذلك، فإن أمن إدارة دورة حياة التطبيقات يعني التعامل مع نوع جديد ومختلف تمامًا من المشاكل: نظام يفشل لأنه يعمل تمامًا كما هو مُفترض، أي أنه يُنتج إجابة خاطئة وضارة، وتكشف معلومات لا ينبغي لها الكشف عنها. لهذا السبب تحديدًا، يتطلب أمن إدارة دورة حياة التطبيقات الانتقال من مجرد ملاحظة تقنية هامشية إلى نقاش على مستوى الإدارة العليا.

لنأخذ مثال شركة طيران كندا . قدّم برنامج الدردشة الآلي التابع لها معلومات غير دقيقة لأحد العملاء حول أسعار تذاكر السفر في حالات الوفاة. جادلت الشركة بأن برنامج الدردشة الآلي يجب اعتباره كيانًا منفصلاً مسؤولاً عن بياناته. إلا أن المحكمة التي نظرت في القضية رفضت هذا الادعاء، وحمّلت شركة الطيران مسؤولية جميع المعلومات التي يقدمها برنامج الدردشة الآلي، تمامًا كما تُحاسب على أي معلومات منشورة على موقعها الإلكتروني. في نهاية المطاف، حصل العميل على تعويض يزيد قليلاً عن 800 دولار، لكن الضرر الحقيقي لم يكن ماليًا بل متعلقًا بالسمعة. علاوة على ذلك، أرست هذه القضية سابقة قانونية. يجب على الشركات التي تستخدم أنظمة إدارة التعلم الآلي في أي دور يتطلب التعامل المباشر مع العملاء أن تعيد صياغة سؤالها من "هل الذكاء الاصطناعي لدينا مفيد؟" إلى "هل يمكننا الوثوق بما يقوله للناس؟" عند تقييم استخدامها.

أظهر تقرير IBM لعام 2025 حول تكلفة اختراق البيانات أن المؤسسات التي تستخدم الذكاء الاصطناعي بشكل مكثف وغير خاضع للإشراف شهدت زيادة قدرها 670 ألف دولار في التكلفة الإجمالية للاختراق. ويتفاقم هذا الوضع بسبب افتقار المؤسسات التي تتعرض لحادث أمني متعلق بالذكاء الاصطناعي عادةً إلى ضوابط وصول مناسبة لأنظمة الذكاء الاصطناعي. هذه ليست تكلفة مواجهة أساليب هجوم متطورة أو مبتكرة، بل هي الثمن الذي تدفعه المؤسسات المتقاعسة نتيجة نشرها لأنظمة إدارة دورة حياة التطبيقات (LLMs) بوتيرة أسرع من تطبيق الضوابط اللازمة لإدارتها.

مخاطر تطبيقات المؤسسات في برنامج ماجستير القانون

لا تقتصر معظم المخاطر المتعلقة بتطبيقات إدارة التعلم على مورد واحد أو حالة استخدام محددة، بل هي مشكلات واسعة الانتشار في مختلف القطاعات، ويتضح ذلك جلياً من خلال توافقها مع قائمة OWASP لأهم عشرة مخاطر أمنية للتطبيقات .

الحقن الفوري

يشير مصطلح "حقن التعليمات" إلى قيام المهاجم بصياغة مدخلات مصممة لتجاوز التعليمات الداخلية للنموذج. يؤدي ذلك إلى تجاهل النموذج لضوابطه الداخلية وتنفيذ أوامر مخفية. يمكن أن يحدث هذا إما مباشرةً من خلال النص الذي يكتبه المستخدم في النموذج، أو بشكل غير مباشر، من خلال تعليمات مضمنة في مستند أو صفحة ويب أو بريد إلكتروني أو أي مصدر آخر يتم تغذيته للنموذج.

تسميم بيانات التدريب

يحدث تسميم بيانات التدريب عندما ينجح المهاجم في إدخال بيانات مُعدّلة أو ضارة إلى مسار تدريب النموذج أو ضبطه. وذلك لأن النماذج تتعلم الأنماط من خلال البيانات التي تُغذّى بها. في مثل هذه الحالات، حتى أقل كمية من البيانات المسمومة يمكن أن تُغيّر طريقة استجابة النموذج في ظل ظروف معينة، ما لم يتم تفعيلها بأمر مُحدد.

سرقة النماذج

يشير مصطلح سرقة النموذج إلى محاولات سرقة أو إعادة بناء الأوزان الداخلية الأساسية للنموذج، أو بنيته، أو سلوكه. ويمكن القيام بذلك إما مباشرةً عن طريق استخراج ملف النموذج، أو عن طريق الاستعلام عنه بشكل متكرر واستخدام النتائج كتقريب. تُعرف التقنية الأخيرة أيضًا باسم استخراج النموذج، ولا تتطلب اختراقًا مباشرًا للنظام، بل مجرد عدد كافٍ من الاستعلامات والصبر.

مخرجات غير آمنة

يشير مصطلح "المخرجات غير الآمنة" إلى تمرير استجابات النموذج إلى المستخدم أو التطبيق أو النظام دون إجراء عمليات التحقق اللازمة. يحدث هذا عندما تُعامل مخرجات النموذج على أنها موثوقة افتراضيًا. مع ذلك، ونظرًا لقدرة النماذج على توليد التعليمات البرمجية أو الأوامر أو البيانات المهيكلة، يبقى احتمال تنفيذ مخرجات غير مُفلترة قائمًا، ما قد يؤدي إلى استغلال ثغرة أمنية.

الهجمات العدائية

تتضمن الهجمات الخصومية صياغة مدخلات مصممة خصيصًا لتضليل النموذج، وتجاوز إجراءات الحماية الخاصة به، ودفعه نحو سلوك غير موثق. هذه المدخلات عبارة عن اختلافات طفيفة في الصياغة أو التنسيق يصعب على الإنسان ملاحظتها، ولكن بمجرد تنفيذها، يمكنها تغيير كيفية تفسير النموذج للطلب.

مخالفات الامتثال

تحدث انتهاكات الامتثال عندما تقوم شركة إدارة التعلم بمعالجة البيانات أو تخزينها أو توليدها بطريقة تخالف المتطلبات التنظيمية، مثل سوء التعامل مع البيانات الشخصية، أو الاحتفاظ بالمعلومات لفترة أطول من المسموح بها، أو إنتاج مخرجات تعتبرها الجهة التنظيمية غير سليمة. وعلى عكس معظم المخاطر الأخرى في هذه القائمة، لا يتطلب هذا النوع من المخاطر اختراق النموذج لحدوث انتهاك، إذ يمكن أن يؤدي حتى أصغر خطأ في الحوكمة إلى حدوثه.

نقاط ضعف سلسلة التوريد

تنشأ ثغرات سلسلة التوريد عند استخدام مكونات لم تقم المؤسسة بتطويرها بنفسها. وهذا يشمل النماذج المدربة مسبقًا، والمكتبات مفتوحة المصدر، وواجهات برمجة التطبيقات الخارجية التي يتم دمجها جميعًا في تطبيق إدارة دورة حياة المنتج. في حال تعرض هذه المكونات للاختراق أو سوء الصيانة، يمكن أن تنتقل المخاطر مباشرةً إلى نظام المؤسسة نفسه.

أفضل 6 ممارسات للحصول على شهادات الماجستير في القانون

في نهاية المطاف، لا يمثل معرفة المخاطر سوى نصف العمل. فبعد تحديد جميع المخاطر ذات الصلة، يجب وضع آليات وإجراءات للحد منها. ولتحقيق هذه الغاية، تضمن الممارسات الست التالية معالجة جميع المخاطر المذكورة آنفاً على النحو الأمثل.

التحقق من صحة المدخلات

أي إدخال يتم إدخاله إلى نظام إدارة التعلم الآلي (LLM) يبقى غير مُثبت وغير موثوق به حتى يتم إثبات عكس ذلك، بغض النظر عن مصدره. ويشير التحقق من صحة المدخلات إلى فحص ما إذا كانت هذه المدخلات تستوفي معايير محددة متوقعة ولا تحتوي على أي أنماط مشبوهة. وهذا يسمح بفصل مدخلات المستخدم عن تعليمات النظام، مما يضمن عدم وجود أي لبس بينهما.

عندما يتعلق الأمر بالتعامل مع الحقن الفوري، يمكن القول إن هذه هي الطريقة الأكثر فعالية للقيام بذلك، خاصة بالنسبة للنوع غير المباشر من الهجوم حيث تكون التعليمات مخفية داخل أكوام من صفحات الويب العادية أو مرفقات البريد الإلكتروني أو أنواع أخرى من الملفات التي يتم إدخالها في النموذج.

تصفية ومراقبة المخرجات

يجب إيلاء درجة مماثلة من التدقيق لما ينتجه النموذج. لذا، تتحقق عملية تصفية المخرجات من جميع الاستجابات قبل وصولها إلى المستخدمين أو الأنظمة اللاحقة. وفي الوقت نفسه، تُفحص جميع المخرجات للتأكد من خلوها من أي بيانات غير مقصودة، أو تعليمات ضارة، أو محتوى يخالف السياسات الداخلية والتنظيمية، وذلك قبل خروجها من نطاق النموذج.

يُعالج هذا الأمر مسألة الكشف عن المعلومات الحساسة بشكل مباشر، إذ قد يُصدر النموذج استجابةً إشكاليةً في بعض الحالات حتى عندما لا يتضمن السؤال الأصلي أي شيء مُريب. علاوةً على ذلك، يُساعد هذا الأمر المؤسسات على تحديد الأنماط، حيث تُشير الاستجابات المُعلّمة المتعددة عادةً إلى وجود مشكلة كامنة أعمق.

حوكمة البيانات لتدريب البيانات وتحسينها

تُحدد البيانات التي يُدرَّب عليها النموذج كل شيء عنه، أي ما يعرفه، وكيف يتصرف، والأهم من ذلك، ما هي التحيزات أو نقاط الضعف التي يُظهرها. تعني الحوكمة في هذا السياق تتبع مصدر جميع بيانات التدريب بدقة، والتحقق من سلامتها، وتقييد كيفية إدخال بيانات جديدة إلى مجموعة بيانات التدريب والمسار اللاحق.

بدون مثل هذا الحاجز، سيكون تسميم البيانات التي سيتم تدريب النموذج عليها ثم ضبطها أسهل، حيث يحتاج المهاجم فقط إلى التأثير على مجموعة بيانات واحدة.

ضوابط الوصول وتحديد معدل نقل البيانات على نقاط نهاية النموذج

إن نموذجًا متاحًا لأي شخص، دون ضوابط تحدد عدد مرات الاستعلام عنه، يُمكن استغلاله من قِبل جهات خبيثة للسرقة وسوء الاستخدام. لا تقتصر ضوابط الوصول القوية على تحديد من يمكنه الوصول إلى النموذج وما يمكنه الوصول إليه فحسب، بل تحدد أيضًا الإجراءات التي يُمكنهم تنفيذها بمجرد حصولهم على الوصول، مع وضع قيود تتعلق بحجم الطلبات التي يُمكن لمستخدم واحد أو نظام واحد إرسالها.

هذا لا يقلل بشكل كبير من فرص سرقة النموذج فحسب، حيث يتم استخدام الاستعلامات المتكررة لرسم خريطة لسلوك النموذج وأوزانه الأساسية، ولكن أيضًا الهجمات العدائية التي تستخدم كميات كبيرة من استعلامات الإدخال التي يتم إرسالها حتى ينجح أحدها.

مراجعة الطرف الثالث وأصل النموذج

لا تقوم معظم المؤسسات ببناء جميع أجزاء بنية إدارة دورة حياة البرمجيات الخاصة بها. بل تعتمد على نماذج مُدرَّبة مسبقًا، ومكونات مفتوحة المصدر، وإضافات، وواجهات برمجة تطبيقات خارجية. في مثل هذه الحالات، تتيح مراجعات الجهات الخارجية أو مراجعات التحقق من المصدر التأكد من أصول كل مكون، ومن يقوم بصيانته، وما إذا كان قد تم التلاعب به قبل دمجه في النموذج.

يساعد هذا في معالجة جميع نقاط الضعف في سلسلة التوريد بشكل مباشر والتي كان من الممكن التغاضي عنها بسبب عدم سيطرة المؤسسة على أصول المكون.

اختبار فرق الهجوم الأحمر المستمر واختبار الخصوم

يشير مصطلح "الفريق الأحمر" إلى المحاولات المتعمدة التي تقوم بها المؤسسة نفسها لاختراق النموذج، وذلك من خلال الحقن الفوري، ومحاولات كسر الحماية، وإدخال البيانات في الحالات الاستثنائية. كل هذا يساعد في تحديد نقاط الضعف قبل أن يتمكن المهاجم من استغلالها. تُجرى هذه الأنشطة بشكل منتظم، حيث يُشترط على النموذج اجتياز كل تقييم لضمان معالجة جميع الثغرات الأمنية، سواءً المكتشفة أو غير المكتشفة، قبل إدخال أدوات جديدة أو حالات استخدام واقعية.

تتيح هذه الاختبارات إجراء اختبارات عملية لتدابير وأطر الحماية الخاصة بالمنظمة، كما تتيح رؤية فورية لفعالية هذه التدابير ونطاق التحسينات الإضافية.

إطار عمل أمن إدارة الأعمال LLM

تُحقق العمليات والخطوات المذكورة آنفًا أفضل النتائج عند دمجها في كل مرحلة من مراحل دورة حياة النموذج. وهذا يعني بدءًا من لحظة إدخال بيانات التدريب وحتى لحظة إيقاف النموذج نهائيًا. لكل مرحلة مشاكلها ومخاطرها الخاصة، ونادرًا ما تُعوّض الضوابط الانتقائية عن الثغرات الموجودة في المراحل الأخرى. لذا، تُمكّن المراحل الخمس التالية المؤسسة من امتلاك طريقة عملية لتطوير إطار عمل يُغطي دورة الحياة بأكملها.

مرحلة التصميم والبيانات

يتعين على المؤسسات تحديد مصادر البيانات اللازمة لتدريب نماذجها وتحسينها. وهذا يعني أن القرارات المتعلقة بمصادر البيانات، والترخيص، وتتبعها ستؤثر على دورة معالجة البيانات بأكملها في المؤسسة. وهذا يُبرز أهمية هذه المرحلة، حيث يجب على المؤسسة استبعاد جميع المحتويات الحساسة أو غير المصرح بها، وتوثيقها. data lineage ، ولديه وثائق تتعلق بمجموعات البيانات المحددة التي كانت جزءًا من مرحلة التدريب الخاصة به.

إن إغفال هذه الخطوة لا يعني فقط إمكانية تسميم البيانات، بل يزيد من احتمالية حدوثه بشكل كبير، لغياب الضوابط الأولية التي تحمي منه. أي نموذج يُدرَّب على بيانات لا تستطيع المؤسسة حصرها بالكامل، لن يكون من الصعب إصلاحه لاحقًا فحسب، بل قد يؤدي أيضًا إلى عواقب وخيمة على العملاء والجهات التنظيمية والشركاء على حد سواء.

مرحلة التطوير والاختبار

بعد بناء النموذج، يجب على المؤسسة اختباره للتأكد من خلوه من جميع الثغرات الأمنية المحتملة. يساعد اختبار الفريق الأحمر المنظم واختبار الخصوم في هذا الجانب تحديدًا من خلال عمليات الحقن السريع، ومحاولات اختراق النظام، ومدخلات الحالات الشاذة لكشف أي نقاط ضعف، مع العلم أن هذه الاختبارات غير مكلفة وسهلة الإصلاح.

مع ذلك، لا ينبغي أن تكون هذه العملية ثابتة وتُجرى لمرة واحدة، إذ يجب تكرارها في كل مرة يتم فيها تحديث النموذج أو ضبطه أو ربطه بأدوات جديدة. والسبب في ذلك هو أن كل حالة تُنشئ ثغرة أمنية جديدة محتملة لم تختبرها الاختبارات السابقة.

مرحلة النشر

بمجرد تفعيل النموذج، يتعين على المؤسسات وضع ضوابط صارمة حول كيفية الوصول إليه وما هي صلاحياته المتعلقة بالمهام. وهذا يعني التحقق من هوية المستخدمين على نقاط نهاية النموذج، وتقييد معدل الوصول، وتحديد نطاق الوصول بناءً على التحكم في الوصول المستند إلى الأدوار (RBAC)، وتصفية كل من المدخلات والمخرجات.

في هذه المرحلة تحديدًا، تبرز سرقة النماذج والهجمات الخصومية كأكبر المخاوف، إذ تتحول من تحديات نظرية إلى تحديات واقعية مع تعرض النموذج المنشور لحركة مرور حقيقية، ومهاجمين، وتكاملات مع جهات خارجية. كل هذا يُوسّع نطاق الهجوم إلى ما يتجاوز ما تم اختباره خلال مرحلة التطوير والاختبار.

مرحلة الرصد والاستجابة

يجب مراقبة النموذج باستمرار، لا سيما أثناء نشره. ويشمل ذلك تسجيل المطالبات والمخرجات، ومراقبة أنماط الاستخدام غير المعتادة، وإعداد تنبيهات لعلامات التلاعب أو سوء الاستخدام التي لم يتم اكتشافها خلال مرحلة الاختبار.

بالإضافة إلى ذلك، يجب أن تمتلك المؤسسات خطة استجابة جاهزة لما يجب فعله عند رصد أي نشاط مشبوه. وهذا يسمح بالكشف الفوري عن التهديدات واتخاذ إجراءات فورية بدلاً من مجرد تسجيلها في سجلات النظام، ويمنع حدوث أضرار جسيمة نتيجةً للتهديدات المباشرة.

مرحلة الحوكمة والامتثال

يتزامن هذا مع المراحل الأربع المذكورة آنفًا، إذ يشمل مختلف السياسات والأدوار وسجلات التدقيق وآليات الحوكمة التي تتبناها المؤسسة فيما يتعلق باستخدامها للنموذج. ويتضمن ذلك توثيق جميع قرارات النموذج، والاحتفاظ بسجلات الاختبارات والأنشطة الأخرى، بالإضافة إلى الضوابط ذات الصلة الموضوعة كجزء من المتطلبات التنظيمية أو الاعتبارات الداخلية.

علاوة على ذلك، يُسهم هذا في معالجة جميع المخالفات المتعلقة بالامتثال بشكل مباشر، وذلك من خلال اعتبار برامج إدارة التعلم جزءًا لا يتجزأ من هيكل الحوكمة العام للمنظمة، وليس مشروعًا قائمًا بذاته. فبدون هذه المرحلة، ستظل الضوابط التقنية اللازمة قائمة، لكن المنظمة لن تمتلك وسيلة فعالة لإثبات وجودها.

كيف Securiti يمكن المساعدة

في حين أن اعتماد وتنفيذ إدارة التعلم مدى الحياة أصبح ضرورة استراتيجية للشركات، فإن تأمين هذه الإدارة بشكل صحيح أصبح تحديًا حاسمًا للمؤسسات في حد ذاته، ليس بسبب تعقيداته ولكن بسبب عدم وجود فهم واضح حول من أين تبدأ.

بدأت اللوائح المتعلقة بالذكاء الاصطناعي تدخل حيز التنفيذ ببطء، وفي غضون بضع سنوات، سيصبح أمن إدارة رأس المال المخاطر مطلبًا استراتيجيًا وتنظيميًا للشركات. Securiti شركة تابعة لشركة Veeam، لديها الحل الأمثل للمؤسسات التي تجد نفسها في هذا المأزق.

إنه Data Security Posture Management ( DSPM يُوفر هذا الحل للمؤسسات إمكانية اكتشاف وتصنيف وتقييم مخاطر جميع بياناتها بذكاء. وتُعدّ هذه القدرات الذكية في الاكتشاف والتصنيف ضرورية لضمان حصول مديري أنظمة إدارة التعلم (LLMs) على البيانات المخصصة لهم فقط، وتجنب أي بيانات حساسة أو متعلقة بالملكية الفكرية.

بالإضافة إلى ذلك، فإنه يتيح توثيق التقييمات المختلفة في الوقت الفعلي لضمان قدرة المؤسسات على تسجيل أدلة امتثالها بشكل مستمر دون المساس بالإنتاجية أو استمرارية العمليات.

اطلب عرضًا تجريبيًا اليوم وتعرف على المزيد حول كيفية Securiti بإمكان شركة Veeam، وهي إحدى شركات Veeam، مساعدتك في تنظيم استخدامك لبرامج إدارة التعلم المؤسسي بطريقة تتوافق مع المعايير التنظيمية والتشغيلية.

الأسئلة الشائعة حول أمن إدارة القروض للشركات

فيما يلي بعض الأسئلة الأكثر شيوعًا التي قد تكون لديكم بخصوص أمن إدارة دورة حياة التطبيقات للمؤسسات.