OWASP LLM05: مخاطر معالجة المخرجات غير السليمة وطرق التخفيف منها

تُعدّ قائمة OWASP لأهم 10 مخاطر وإجراءات التخفيف لأنظمة التعلم الآلي وتطبيقات الذكاء الاصطناعي لعام 2025 قائمةً بالمخاطر الحرجة التي تواجه أنظمة التعلم الآلي خلال دورة حياتها من التطوير والنشر والإدارة. جميع المخاطر مُرقّمة، ويُشار إلى معالجة المخرجات غير الآمنة بالرمز LLM05. في وصفها الرسمي، تُعرّف OWASP هذه الثغرة بأنها عدم كفاية التحقق من صحة مخرجات نظام التعلم الآلي، وتنظيفها، ومعالجتها قبل إرسالها إلى المكونات أو الأنظمة اللاحقة. بعبارة أخرى، تُعدّ هذه الثغرة نتيجةً مباشرةً لثقة تطبيق الذكاء الاصطناعي بما أنتجه النموذج، حيث يتم عرض هذه المخرجات وتنفيذها وتخزينها واستخدامها دون وجود ضوابط أمنية مناسبة.

من المعروف منذ فترة أن مخرجات برامج الماجستير في القانون لا يمكن الوثوق بها بشكل أعمى. إذ يمكن التلاعب بها، وإذا لم تكن هناك إجراءات تحقق مناسبة، فإن هذه المخرجات قادرة على إلحاق أضرار جسيمة بالمنظمة، وذلك بحسب طبيعة هذه المخرجات.

بالنسبة لقادة الأعمال داخل المؤسسات، هنا تحديدًا يتحول الخطر المُتصوَّر إلى خطرٍ حقيقي. إن سوء إدارة مخرجات الذكاء الاصطناعي ليس مجرد إجابة غير دقيقة، بل هو بمثابة تعليمات تُفعِّل سير عمل كامل، أو استعلام يتعامل مع بيانات حساسة ، أو جزء من التعليمات البرمجية يدخل بيئة الإنتاج، أو رد يُرسَل إلى العميل. وهذا ليس خطرًا جسيمًا فحسب، بل هو أيضًا خطر مُلِحّ.

أبرز تقرير شركة IBM لعام 2025 حول تكلفة اختراق البيانات وجود "فجوة في الإشراف على الذكاء الاصطناعي"، حيث تعرضت 97% من المؤسسات تقريبًا لنوع من الحوادث الأمنية المتعلقة بالذكاء الاصطناعي. وهذا وحده كافٍ لتبرير اتخاذ المؤسسات إجراءات أكثر صرامة للتخفيف من آثار هذه الحوادث وإدارتها والقضاء عليها تمامًا.

تابع القراءة لمعرفة المزيد حول كيفية تعريف OWASP لهذا الخطر، ولماذا هو مهم للغاية، والأهم من ذلك، الخطوات التي يمكن للمؤسسات اتخاذها لضمان حمايتها من الآثار السلبية للتعامل غير الآمن مع البيانات.

ماذا تعني منظمة OWASP بمعالجة المخرجات غير الآمنة؟

يشير مصطلح "التعامل غير السليم مع المخرجات" وفقًا لمعيار OWASP إلى الحالات التي يفشل فيها التطبيق في التحقق من صحة المخرجات أو تنظيفها بشكل مناسب أو التحكم فيها والتي يتم إنشاؤها بواسطة LLM قبل عرض هذه المخرجات على المستخدمين أو التطبيقات أو واجهات برمجة التطبيقات أو قواعد البيانات أو المتصفحات أو المكونات الإضافية أو الأنظمة الأخرى المتصلة في اتجاه المصب.

في بيئات المؤسسات، يمثل هذا خطراً واقعياً لأنه يعني عادةً أن المؤسسة قد وضعت ثقة كبيرة جداً في المحتوى الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي دون وجود الضوابط والتوازنات اللازمة لتقييم ما إذا كان المحتوى آمناً ودقيقاً ومتوافقاً مع السياسات أو مناسباً للسياق المعني.

تكتسب معالجة المخرجات غير الآمنة أهمية بالغة عند النظر في مخرجات نماذج التعلم الآلي، والتي قد تتأثر بمطالبات المستخدم، ومستندات الاسترجاع، ومحتوى جهات خارجية، والتعليمات الخبيثة، وحقن المطالبات غير المباشرة، وغيرها. علاوة على ذلك، وعلى عكس مخرجات البرامج التقليدية، فإن استجابات نماذج التعلم الآلي احتمالية بطبيعتها وتعتمد على السياق، مما يعني أنها تختلف اختلافًا كبيرًا بناءً على المدخلات الدقيقة، وسلوك النموذج، وتصميم النظام المحيط.

الأهم من ذلك، أن معالجة المخرجات غير الآمنة لا تقتصر فقط على ضمان عدم إنتاج النموذج لأي "محتوى ضار". فما يحدث بعد أن يُنتج النموذج مخرجات لا يقل أهمية، حيث تُمرر هذه المخرجات إلى أنظمة وسياقات مختلفة، مع قلة أو انعدام الرؤية حول كيفية تأثيرها على تلك الأنظمة والسياقات.

كيفية حدوث معالجة غير آمنة للمخرجات في تطبيقات ماجستير القانون

قد تتساءل المنظمات، حتى بعد تخفيف معظم المخاطر والآثار السلبية، عن سؤال مهم، وهو: كيف تحدث معالجة المخرجات غير الآمنة بالضبط في تطبيقات إدارة التعلم؟

تحدث هذه الأخطاء عادةً عندما يتم توجيه استجابة مُولَّدة بواسطة نظام إدارة التعلم (LLM) إلى نظام آخر دون وجود آليات تحقق مناسبة. على سبيل المثال، قد يقوم برنامج دردشة آلي بإنشاء صفحة HTML وعرضها في متصفح، أو قد يقوم برنامج مساعد برمجي بإنشاء نص برمجي ثم يقوم مطور بتنفيذه، أو قد يقوم وكيل ذكاء اصطناعي بإنشاء أوامر تُمرَّر إلى واجهة سطر الأوامر أو أداة التشغيل الآلي.

من أكثر سيناريوهات المؤسسات شيوعًا وجود مساعد ذكاء اصطناعي داخلي متصل بأنظمة أعمال متعددة، مثل منصات إدارة علاقات العملاء، وأدوات إدارة التذاكر، ومستودعات المستندات، وأدوات التعاون، أو مستودعات البيانات . في غياب إجراءات التحقق المناسبة، قد يُصدر هذا المساعد تعليمات غير آمنة، تُعالجها أداة أخرى، ما يُحوّل المشكلة من مشكلة محتوى إلى مشكلة تأثير على العمل. تتراوح عواقب ذلك بين التداعيات التنظيمية والمالية، وصولًا إلى تعطيل العمليات وفقدان السمعة.

يتضاعف هذا الخطر عشرة أضعاف في بيئات الذكاء الاصطناعي الوكيل. ففي هذه البيئات، لا تقتصر مهام أنظمة التعلم الآلي على الإجابة عن الأسئلة فحسب، بل تشمل أيضًا استدعاء الأدوات، واسترجاع البيانات، وتفعيل سير العمل، والتفاعل مع واجهات برمجة التطبيقات، وتنفيذ الإجراءات بناءً على التعليمات المُحددة مسبقًا من قِبل المستخدمين. كل هذا يستلزم التعامل مع معالجة المخرجات كعنصر تحكم أمني بالغ الأهمية. وبالتالي، فبدون أذونات محددة بوضوح، والتحقق من صحة المخرجات، وتنسيقات الاستجابة المنظمة، والتسجيل، وبوابات الموافقة، قد يُحوّل وكيل الذكاء الاصطناعي مخرجات غير آمنة إلى إجراءات غير مصرح بها.

لذا، فإن الدرس الرئيسي هو أن معالجة المخرجات غير الآمنة تنشأ نتيجةً لتصميم تكاملي رديء، وليس بسبب خلل داخلي في وحدة إدارة التعلم. وبالتالي، فإن التطبيق المحيط بوحدة إدارة التعلم هو الذي يحدد بشكل أساسي ما إذا كانت المخرجات المُولَّدة ستُعرض، أو تُنفَّذ، أو تُخزَّن، أو تُرسَل، أو يُستخدَم فيها.

ثغرات معالجة المخرجات التقليدية مقابل LLM05

حددت OWASP معالجة المخرجات غير الآمنة كأحد الشواغل الرئيسية في سياق أمن إدارة دورة حياة التطبيقات (LLM)، ولكن كيف تختلف عن ثغرات معالجة المخرجات التقليدية، مثل تلك المرتبطة بكيفية عرض التطبيقات للبيانات التي يتحكم بها المستخدم أو ترميزها أو معالجتها؟ مثال على ذلك هو أمن الويب التقليدي، حيث تؤدي معالجة المخرجات غير الآمنة إلى مخاطر مثل البرمجة النصية عبر المواقع ( XSS)، حيث قد يتم عرض محتوى غير موثوق به في المتصفح دون ترميز مناسب. من ناحية أخرى، توضح ورقة الغش الخاصة بـ OWASP للوقاية من XSS أن ترميز المخرجات يهدف إلى تحويل المدخلات غير الموثوقة إلى تنسيق آمن يتم عرضه في النهاية كبيانات بدلاً من تنفيذه كشفرة برمجية.

يهدف مشروع LLM05 إلى البناء على مبدأ الأمان الأولي وتوسيعه ليشمل سياق وبيئة الذكاء الاصطناعي الأكثر تعقيدًا. فبينما يعرف المطورون في التطبيقات التقليدية عادةً مصدر المدخلات، والتنسيق المطلوب، ومكان عرض البيانات أو معالجتها، فإن مخرجات نماذج التعلم الآلي (LLMs) قد تُنتج نتيجةً لمزيج من مطالبات المستخدم، وتعليمات النظام، ومستندات الاسترجاع، واستجابات المكونات الإضافية، ومحتوى جهات خارجية، واستدلال النموذج. وبالتالي، فإن المخرجات بطبيعتها ديناميكية واحتمالية، مما يجعل تقييدها أكثر صعوبة بشكل كبير.

علاوة على ذلك، ترتبط مخرجات إدارة دورة حياة البرمجيات عمومًا بأنظمة موجهة نحو التنفيذ. فبينما تؤثر ثغرة المخرجات التقليدية على المتصفح أو الصفحة أو مكون التطبيق، يمكن لمخرجات إدارة دورة حياة البرمجيات أن تؤثر على استدعاءات واجهة برمجة التطبيقات، واستعلامات قواعد البيانات، وتوليد التعليمات البرمجية، وأتمتة سير العمل، واتصالات العملاء، واتصالات الوصول، وقرارات الوكلاء.

أخيرًا، هناك مسألة مصدر التلاعب. فبينما تنشأ ثغرات معالجة المخرجات التقليدية غالبًا من مدخلات المستخدم الخبيثة التي تُخزّن لاحقًا، في سياق إدارة التعلم الآلي، قد تأتي المخرجات غير الآمنة أيضًا من حقن المطالبات غير المباشر، أو محتوى الاسترجاع المُسمّم، أو بيانات الطرف الثالث المخترقة، أو منح صلاحيات مفرطة لنظام الذكاء الاصطناعي. ونتيجةً لذلك، يُتوقع من المؤسسة تأمين ليس فقط واجهة المستخدم الأمامية، بل أيضًا سلسلة البيانات الكاملة، والمطالبات، ومصادر الاسترجاع، ومخرجات النموذج، والأدوات، وعمليات التكامل اللاحقة.

أفضل الممارسات للتخفيف من المخاطر واستراتيجيات تطبيقات الماجستير في القانون الآمنة

أ. التعامل مع مخرجات LLM على أنها غير موثوقة افتراضياً

من خلال التعامل مع جميع مخرجات نماذج التعلم الآلي على أنها غير موثوقة إلى حين التحقق من صحتها، تتجنب المؤسسات افتراض سلامة المخرجات لمجرد كونها ناتجة عن نموذج معتمد داخليًا أو تطبيق ذكاء اصطناعي مؤسسي. ويستند وصف OWASP لمعالجة المخرجات غير الآمنة إلى عدم التحقق من صحة مخرجات النماذج وتنظيفها ومعالجتها بشكل صحيح قبل استخدامها لاحقًا.

من منظور الحوكمة البحتة، ينبغي للمؤسسات تحديد مستويات ثقة واضحة لمختلف مخرجات الذكاء الاصطناعي. قد يتطلب ملخص منخفض المخاطر أبسط أنواع الترشيح، بينما يجب أن تتطلب المخرجات المستخدمة لتشغيل سير عمل، أو تحديث نظام، أو التواصل مع مستخدم، مصادقة صارمة.

ب. التحقق من صحة المخرجات وتنظيفها وتشفيرها بناءً على السياق

يجب أن تكون عناصر التحكم في مخرجات LLM خاصة بالسياق. يجب تشفير المحتوى الذي يتم عرضه في المتصفح لمنع تنفيذ البرامج النصية، بينما يجب التحقق من صحة المحتوى الذي يتم تمريره إلى قاعدة بيانات أو واجهة برمجة تطبيقات أو نظام ملفات أو واجهة سطر أوامر وفقًا لقواعد صارمة قبل استخدامه.

لتحقيق ذلك، يمكن للمؤسسات الاستفادة من ضوابط مثل التحقق من صحة المخطط، وقوائم السماح، وتهريب المخرجات، والتحقق من النوع، وقيود الأوامر، والتحقق من صحة عناوين URL، وحظر المحتوى القابل للتنفيذ حيث لا يكون التنفيذ مطلوبًا. يضمن هذا، عند تطبيقه بشكل صحيح، عدم قيام أي بيئة تطبيق بتنفيذ أو معالجة مخرجات غير آمنة بشكل أعمى.

ج. استخدام المخرجات المنظمة والإجراءات المسموح بها

يشير مصطلح "قائمة السماح" إلى السماح بإجراءات معينة. وهي في جوهرها إحدى أكثر الطرق فعالية للحد من مخاطر LLM05، إذ تضمن تقييد المخرجات غير المنظمة في حال ربط نظام الذكاء الاصطناعي بسير عمل المؤسسة. فبدلاً من السماح للنموذج بتوليد نصوص غير مقيدة، يمكن للمؤسسات اشتراط مخرجات منظمة، مثل مخططات JSON محددة مسبقًا، أو فئات معتمدة، أو تصنيفات مضبوطة، أو حلقات وتنسيقات قرارات ثابتة. تسهل هذه العملية التحقق من صحة المخرجات وتقييم اكتمالها وتوافقها مع التوقعات وسلامتها قبل معالجتها.

مع ذلك، قد يُشكل هذا الأمر مشكلة في قابلية التوسع. تُجدي المراجعات البشرية نفعًا في حالات استخدام الذكاء الاصطناعي المنفردة، لكن تطبيقها على كل تفاعل مع الذكاء الاصطناعي ليس عمليًا. لذا، يُمكن للمخرجات المنظمة والإجراءات المسموح بها أن تُنشئ طبقة تحكم قابلة للتكرار دون المساس بالأمان أو الامتثال أو المتطلبات الهندسية.

د. تطبيق سياسة حماية الأفراد والرقابة البشرية

يضمن مبدأ أقل الامتيازات (PoLP) المطبق في هذا السياق حصول تطبيقات إدارة دورة حياة البرمجيات (LLM) على الحد الأدنى من الصلاحيات اللازمة لأداء وظائفها المقصودة. ولا يقتصر هذا على الحد من الأضرار المحتملة التي قد تُلحقها هذه التطبيقات في حال توليد النموذج لمخرجات غير آمنة أو التلاعب بها، بل يضمن أيضًا عدم امتلاكها أي صلاحيات زائدة قد تتسبب في إجراءات خفية أو غير ظاهرة لا يمكن اكتشافها إلا بعد فترة طويلة.

والأهم من ذلك، أن تطبيق هذا المبدأ لن يعيق الابتكار الشامل، بل سيحافظ على المساءلة. علاوة على ذلك، ستعرف المؤسسات بدقة أي مخرجات الذكاء الاصطناعي يمكن أتمتتها، وأيها تتطلب إجراءات موافقة مطولة، وأي المهام التي يجب عدم تفويضها إلى الذكاء الاصطناعي تحت أي ظرف من الظروف.

هـ. مراقبة واختبار وإدارة مخرجات الذكاء الاصطناعي

ويجب القيام بذلك باستمرار لضمان ألا يصبح تخفيف مخاطر LLM05 نشاطًا ثابتًا لمرة واحدة. تتطور تطبيقات الذكاء الاصطناعي، وهذا نتيجة لتطور المطالبات والنماذج ومصادر الاسترجاع بالمثل. ونتيجة لذلك، يجب أيضًا اختبار ضوابط معالجة المخرجات ومراقبتها وتحسينها لضمان تخفيف المخاطر قدر الإمكان على كل مستوى أو حالة.

يتطلب نشر نماذج التعلم الآلي أكثر من مجرد الحوكمة التشغيلية وضوابط مستوى النموذج. يشمل ذلك أنشطة مكثفة مثل اختبارات الاختراق ، واختبارات التهديدات، واختبارات انتهاك السياسات، واختبارات تسريب البيانات، والتحقق من صحة المخرجات المُمررة إلى الأدوات أو واجهات برمجة التطبيقات. تُمكّن هذه الأنشطة المؤسسات من مراقبة ومراقبة كيفية انتقال مخرجات الذكاء الاصطناعي عبر سير العمل المؤسسي بشكل مستمر.

كيف Securiti يساعد

إن الاعتراف بأهمية قائمة OWASP Top 10 شيء، ووضع الحلول اللازمة للتخفيف من المخاطر المحددة فيها شيء آخر.

Securiti يوفر هذا الحل تحديدًا. يُعدّ Gencore AI حلاً شاملاً لبناء أنظمة GenAI آمنة وعالية الأداء للمؤسسات. فهو قادر على تطبيق جدران حماية واعية بالسياق، بالإضافة إلى نظام ترشيح يضمن إحباط جميع محاولات الحقن الفوري، فضلًا عن الأساليب الخبيثة الأخرى، على مستوى التنفيذ الفوري، مع ضمان أن أي مخرجات يتم إنشاؤها تعتمد فقط على المصادر الأكثر موثوقية.

يتكون حل المؤسسة هذا من عدة مكونات يمكن استخدامها بشكل جماعي لبناء أنظمة ذكاء اصطناعي آمنة من البداية إلى النهاية وللتصدي للمخاطر والتحديات المتعلقة بالذكاء الاصطناعي من الجيل الجديد عبر حالات استخدام متنوعة.

علاوة على ذلك، يمكن استكمالها بشكل أكبر باستخدام DSPM ، الذي يوفر للمؤسسات اكتشافًا ذكيًا وتصنيفًا وتقييمًا للمخاطر، مما يمثل تحولًا كبيرًا من نهج أمن البيانات التفاعلي إلى إدارة أمن البيانات الاستباقية المناسبة لسياق الذكاء الاصطناعي، مع ضمان قدرة المؤسسة على مواصلة الاستفادة من موارد بياناتها إلى أقصى حد ممكن دون التضحية بالأداء أو الفعالية.

اطلب عرضًا تجريبيًا اليوم لمعرفة المزيد حول كيفية Securiti يمكن أن تساعد مؤسستك في معالجة التحديات التي تم تسليط الضوء عليها في قائمة OWASP Top 10 والتأكد من أن لديك التدابير والحلول الأكثر فعالية المطبقة للقيام بذلك.

الأسئلة الشائعة حول LLM05 ضمن قائمة OWASP لأهم 10 ثغرات أمنية

تتضمن بعض الأسئلة الأكثر شيوعًا فيما يتعلق بأهم 10 ثغرات أمنية في برامج إدارة التعلم ما يلي: