باختصار، يُقصد بـ"الهجوم الأحمر على الذكاء الاصطناعي" ممارسة شنّ هجمات متعمدة على أنظمة الذكاء الاصطناعي. وتُنفّذ هذه الهجمات ضمن حدود أخلاقية مع مراعاة الجوانب النظامية لكشف أي نقاط ضعف قبل أن تتاح الفرصة للخصوم في العالم الحقيقي لاستغلالها.
الفرضية بسيطة: مع تزايد اندماج الذكاء الاصطناعي في سير العمليات التشغيلية الأساسية، أصبح هدفًا مربحًا بشكل متزايد. علاوة على ذلك، تتسم أنظمة الذكاء الاصطناعي بسلوك غير متوقع، كما أن اكتشافها بعد نشرها مكلف للغاية. ونتيجة لذلك، أصبح اختبار الذكاء الاصطناعي من خلال فرق متخصصة ممارسة موثوقة تُمكّن من اعتماده بشكل آمن وجدير بالثقة.
إنّ الشعور المزعوم بالاستعجال ليس مجرد رد فعل مبالغ فيه. فقد وجدت دراسة حديثة أجرتها جامعة كورنيل، حللت ثغرات الحقن الفوري في 36 برنامجًا لإدارة التعلم، أن 56% من اختبارات الحقن الفوري أسفرت عن اختراق ناجح. وقد صنّفت منظمة OWASP الحقن الفوري كأكبر خطر ضمن قائمة أخطر 10 مخاطر تواجه تطبيقات إدارة التعلم .
باختصار، أصبح الذكاء الاصطناعي الآن جزءًا هامًا من نطاق الهجمات الإلكترونية للمؤسسات. ويُعدّ اختبار الذكاء الاصطناعي من أكثر الطرق فعاليةً للمؤسسات لاختبار نماذجها ومساعديها ووكلاء الذكاء الاصطناعي في مواجهة سيناريوهات إساءة الاستخدام الواقعية، والتحقق من الضوابط الوقائية، وتقليل احتمالية حدوث أعطال في بيئة الإنتاج.
تابع القراءة لمعرفة المزيد.
لماذا فرق اختبار الذكاء الاصطناعي؟
بالنسبة للمؤسسات الحديثة، تكمن أهمية فرق اختبار الذكاء الاصطناعي في إمكانية حدوث أعطال جديدة كلياً في أنظمة الذكاء الاصطناعي. هذه مخاطر لا تستطيع اختبارات وإجراءات الأمان التقليدية مواجهتها لأنها لم تُصمم لهذا الغرض. حتى لو كانت لدى المؤسسة بنية تحتية آمنة للغاية، يمكن استغلال ثغرة أمنية في نظام إدارة دورة حياة التطبيق (LLM) مما قد يؤدي إلى تسريب معلومات حساسة، أو إنشاء محتوى ضار، أو حتى اختراق نموذج الذكاء الاصطناعي نفسه.
هذه ليست مجرد مخاطر تقنية، ولكن إذا تُركت دون رادع، فإنها تشكل مخاطر قانونية، ومخاطر تتعلق بالامتثال، ومخاطر تشغيلية، ومخاطر تتعلق بالسمعة.
الأهم من ذلك، يجب على المؤسسات أن تدرك أن الذكاء الاصطناعي المؤسسي يتجاوز مجرد مجموعة من نماذج الذكاء الاصطناعي. فهو يشمل أنظمة متكاملة، تتضمن عددًا كبيرًا من التنبيهات المتكاملة، وتعليمات النظام، ومسارات RAG، ومصادر البيانات الداخلية، وواجهات برمجة التطبيقات، والأدوات التي تُضيف ثغرات جديدة للهجمات المحتملة وسوء الاستخدام. ويتفاقم مستوى المخاطر بشكل أكبر عند ربطه بمستودعات سرية، أو سجلات العملاء، أو سير العمل ذي الامتيازات. وباستخدام فرق اختبار الذكاء الاصطناعي، تستطيع المؤسسات تحديد أي نقاط ضعف محتملة في هذه السلسلة المعقدة ومعالجتها قبل أن تتطور إلى حوادث.
كيف يعمل فريق الاختراق بالذكاء الاصطناعي؟
تعتمد منهجية اختبار الاختراق باستخدام الذكاء الاصطناعي على أسلوب بسيط نسبياً. يتمثل الهدف الرئيسي في محاكاة سلوك الخصوم لاختبار ما إذا كان نظام الذكاء الاصطناعي قادراً على صد الهجمات بنجاح أم لا.
عادةً، تبدأ الفرق بتحديد النطاق الدقيق. يشمل ذلك تحديد النموذج أو التطبيق المراد اختباره، والموارد التي سيتم الوصول إليها، ووصفًا واضحًا لما يُعتبر "فشلًا" في النموذج/نظام الذكاء الاصطناعي. قد يشمل ذلك أي شيء مثل كشف البيانات وتجاوز السياسات، وصولًا إلى مخرجات ضارة نمطية أو أي إجراءات غير آمنة يحددها الفريق.
بعد ذلك، يبدأ الفريق بتنفيذ الهجمات بناءً على سيناريوهات واقعية. تتراوح هذه السيناريوهات بين محاولات الحقن المباشر واختراق الأنظمة، وصولاً إلى الحقن غير المباشر عبر التلاعب بالأدوار، وطلبات استخراج البيانات، وأساليب استغلال الأدوات. الهدف في هذه المرحلة هو تحديد مواطن الخلل في نظام الذكاء الاصطناعي، ومواطن التناقضات، ومواضع انحراف النموذج عن ضوابط الحوكمة. على عكس معظم سيناريوهات الاختبار العادية، يتضمن اختبار الفريق الأحمر محاكاة أسوأ السيناريوهات، باستخدام أساليب هجومية مبتكرة.
في النهاية، تأتي مرحلة المعالجة والتحقق. وبغض النظر عن النتائج، تُوثَّق جميع الملاحظات وتُربط بالحلول المقترحة. تُعدّ هذه الحلول توصيات لدورة التطوير التالية، مثل تحسين مطالبات النظام، وتشديد ضوابط الوصول، وإضافة تصفية للمخرجات، وتعزيز ضوابط RAG، أو تقييد صلاحيات الأدوات عالية الخطورة. بعد تطبيق هذه الحلول، يُجري الفريق الاختبار مرة أخرى في بيئات مماثلة للتأكد من أن نظام الذكاء الاصطناعي قد أصبح أكثر مرونة، وما إذا كانت قد ظهرت أي ثغرات أمنية جديدة.
حالات استخدام أنظمة الذكاء الاصطناعي في فرق الاختبار الأحمر
فيما يلي بعض المجالات الرئيسية التي يمكن أن يكون فيها اختبار أنظمة الذكاء الاصطناعي أمراً بالغ الأهمية:
دعم العملاء والمساعدين الافتراضيين
لقد تقبّلت معظم المؤسسات الجانب التفاعلي للذكاء الاصطناعي مع العملاء، حيث أصبحت مساعدات الذكاء الاصطناعي عنصرًا أساسيًا في معظم المواقع الإلكترونية الكبرى. مع ذلك، تتعرض هذه المساعدات بشكل روتيني لمدخلات غير متوقعة، وهندسة اجتماعية، ومحادثات استثنائية. من خلال اختبارات الاختراق، تستطيع المؤسسات التحقق من قدرة هذه المساعدات على مقاومة أي تلاعب قائم على التوجيهات، مع تجنب الكشف عن السياسات الداخلية والحفاظ على الدقة والامتثال.
مساعدو الطيارين في شركة إنتربرايز
أثبتت برامج المساعدين المؤسسيين أنها أداة بالغة الأهمية لما توفره من زيادة هائلة في الإنتاجية التشغيلية. علاوة على ذلك، تتيح هذه البرامج الوصول إلى معلومات تجارية حساسة، مثل بيانات التعويضات والعقود والاستشارات القانونية، مما قد يؤدي إلى المساءلة القانونية. وتزداد أهمية فرق الاختراق نظرًا لانتشار هذه البرامج في مختلف الأقسام وحاجتها إلى صلاحيات واسعة، مما يجعلها هدفًا سهلًا للهجمات المحتملة.
مساعدو المعرفة القائمون على نظام RAG
تُوسّع المساعدات القائمة على نظام RAG نطاق الهجمات الإلكترونية بشكل أكبر لارتباطها بالوثائق الداخلية. وتُجري اختبارات فرق الاختراق باستمرار اختبارات على هذه المساعدات لتحديد ما إذا كان من الممكن خداعها لاسترجاع معلومات حساسة من خلال مطالبات غير مباشرة، أو محتوى وثائق خبيث، أو استعلامات مستخدمين مصممة لتجاوز ضوابط الوصول المعمول بها.
تقنيات فرق الاختراق بالذكاء الاصطناعي
تجمع بعض التقنيات والأساليب المستخدمة في فرق اختبار الذكاء الاصطناعي بين الإبداع الهجومي وإمكانية التكرار. وتشمل هذه التقنيات والأساليب ما يلي:
هجمات الحقن الفوري
في تقنية الحقن الفوري، يتم تجاوز تعليمات النظام عن طريق تضمين أوامر خبيثة داخل مطالبات المستخدم. وتشمل هذه الاستراتيجيات استراتيجيات مباشرة وأخرى خاصة بالمؤسسة، مثل استخدام لغة الأعمال، أو إضفاء طابع الاستعجال، أو إبراز سلطة النظام لفرض سلوك غير آمن. والهدف هو التلاعب بالنظام بطريقة أو بأخرى لحمله على تنفيذ إجراءات غير مصرح بها.
التهرب من السياسة
يُعدّ اختراق أنظمة الحماية أسلوبًا يسمح بتجاوز ضوابط الأمان لإنتاج محتوى مقيّد أو مخرجات غير آمنة. عادةً ما يستخدم المهاجم سيناريوهات تمثيلية أو خيالية، بالإضافة إلى التلاعب متعدد المراحل أو الطلبات المُقنّعة، لجعل انتهاكات السياسات المقترحة تبدو كطلبات مشروعة. تهدف هذه التقنية إلى تقييم مدى فعالية الضوابط الأمنية القائمة في مواجهة محاكاة إبداعات الخصوم في العالم الحقيقي، وليس فقط إساءة الاستخدام الواضحة.
تركز هذه التقنية على إمكانية التلاعب بنظام الذكاء الاصطناعي لكشف بيانات سرية من خلال اختبارات تسريب البيانات المخزنة. إضافةً إلى ذلك، قد تحاول هذه التقنية استغلال التسريبات المحتملة من مصادر المؤسسة المتصلة عبر التطوير السريع للتطبيقات (RAD). تُعد هذه التقنية ذات أولوية عالية، وتُستخدم بكثرة في القطاعات الخاضعة لرقابة مشددة أو البيئات الحساسة أمنيًا.
في حالة أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تتمتع بإمكانية الوصول إلى الأدوات، تختبر فرق الاختراق ما إذا كان بالإمكان خداع النموذج لاستخدام هذه الأدوات بطريقة غير آمنة، كإرسال البيانات خارجيًا، أو القيام بأفعال تخريبية، أو استخدام صلاحيات موسعة. وينصب التركيز بشكل خاص على خطوات التفكير التي يقوم بها النظام، والتي تتضمن مطالبات تأكيد وهمية تربط الطلبات البريئة بأفعال ضارة.
دليل خطوة بخطوة لتطبيق فرق الاختراق باستخدام الذكاء الاصطناعي
يتطلب التطبيق الفعلي لفرق الاختراق المدعومة بالذكاء الاصطناعي هيكلة وتوثيقًا ودمجًا في سير العمل الأمني والحوكمة الحالي. ويمكن تحقيق ذلك من خلال الخطوات التالية:
أنظمة الذكاء الاصطناعي لإدارة المخزون
من المهم فهم وتحديد تطبيقات الذكاء الاصطناعي الموجودة في البنية التحتية للشركة. يجب توثيق جميع هذه التطبيقات، بالإضافة إلى معلومات حول مصادر البيانات التي تتصل بها، والإجراءات التي يمكنها تنفيذها، والتبعيات التي تتكون منها.
تصنيف المخاطر
لن تتطلب جميع أنظمة الذكاء الاصطناعي نفس مستوى التدقيق. لذا، يجب إعطاء الأولوية للأنظمة التي تتعامل مباشرة مع العملاء وتتعامل مع البيانات الخاضعة للتنظيم أو تؤثر على القرارات. علاوة على ذلك، يجب أن يكون لدى المؤسسات فهم واضح لماهية "الفشل الحرج" والإجراءات اللاحقة المتخذة.
بناء نماذج التهديد
يجب وضع خطة شاملة لجميع الهجمات المحتملة مع تحديد الجوانب الأكثر عرضة للخطر. كما يجب تحديد الخصوم المحتملين وأساليبهم المحتملة في شن الهجمات. هذا يضمن تركيز فريق الاختراق على التهديدات الأكثر واقعية كأولوية.
إنشاء خطة اختبار وتنفيذها
يجب تطوير مجموعة من سيناريوهات الاختبار بأنماط وتكرارات متعددة. كما يجب تطوير اختبارات خاصة بالتهديدات التي تواجه المؤسسة، وذلك بالاستناد إلى سجلات العملاء والأنظمة الداخلية ووثائق السياسات. بعد ذلك، يجب إجراء الاختبارات في بيئة مُحكمة مع تسجيل النتائج. يجب تصنيف حالات الفشل وفقًا لفئتها، مع الاستفادة من قاعدة معرفية قابلة لإعادة الاستخدام لتحسين تصميمات الاختبار مستقبلًا.
ستشمل الإصلاحات الناتجة عن اختبارات الاختراق عدة مستويات، مثل تعزيز أمان نظام التنبيهات، وتشديد ضوابط الوصول، وتحسين تصفية البيانات، والحد من عمليات الاسترجاع الواسعة النطاق، وإضافة التحقق من صحة المخرجات، وتقييد صلاحيات الأدوات. كما يجب تطبيق مسارات تصعيد للطلبات عالية المخاطر بشكل خاص.
إعادة الاختبار والمراقبة والتشغيل
لا تنتهي عملية اختبار الاختراق بمجرد ظهور النتائج، بل يجب إجراؤها باستمرار نظراً لتغير النماذج وتطور التعليمات وظهور أنماط استخدام جديدة من قبل المستخدمين. لذا، يجب وضع سياسة داخلية لإعادة الاختبار ودمجها في أنظمة AI governance .
كيف Securiti يساعد
كُتب الكثير عن فوائد الذكاء الاصطناعي للمؤسسات. ومع ذلك، فبالرغم من كل هذه المزايا، يجعل الذكاء الاصطناعي المؤسسات عرضةً لتهديدات فريدة ومعقدة للغاية بالنسبة لإجراءات الأمن التقليدية. لذا، تتطلب هذه التهديدات حلولاً مُخصصة.
Securiti يُعدّ Gencore AI حلاً شاملاً لبناء أنظمة GenAI آمنة وعالية الجودة للمؤسسات. وهو قادر على فرض جدران حماية واعية بالسياق وممتدة لتشمل جميع أنواع نماذج الذكاء الاصطناعي، مما يضمن إحباط جميع أشكال الأساليب الخبيثة على الفور.
يتكون حل المؤسسة هذا من عدة مكونات يمكن استخدامها بشكل جماعي لبناء أنظمة ذكاء اصطناعي آمنة من البداية إلى النهاية وللتعامل مع التزامات وتحديات أمن بيانات الذكاء الاصطناعي عبر حالات استخدام مختلفة.
اطلب عرضًا تجريبيًا اليوم لمعرفة المزيد حول كيفية Securiti يمكن أن يساعد مؤسستك في تعزيز نقاط الضعف في بنيتها التحتية للذكاء الاصطناعي لضمان تحقيق أقصى استفادة من مزايا الذكاء الاصطناعي العام.
الأسئلة الشائعة حول فرق اختبار الذكاء الاصطناعي
فيما يلي بعض الأسئلة الأكثر شيوعًا المتعلقة باختبار الذكاء الاصطناعي في فرق الاختراق:
