على الصعيد العالمي، يتزايد دمج الذكاء الاصطناعي التوليدي، وتحديدًا نماذج اللغة الكبيرة، في العمليات التجارية. ورغم أن هذه النماذج قد أحدثت طفرة هائلة في الابتكارات والاختراقات، إلا أنها عرّضت الشركات لمخاطر غير مسبوقة تتعلق بالأمن والخصوصية والامتثال. فعلى سبيل المثال، قد تسمح عمليات حقن الذكاء الاصطناعي للمستخدمين بالتلاعب بنموذج اللغة الكبيرة لحمله على تقديم استجابات غير أخلاقية، بل وضارة في كثير من الأحيان، كما هو الحال في نموذج DAN ، أو الكشف عن بيانات حساسة.
عادةً ما تفتقر المؤسسات إلى أدوات وضوابط وسياسات الأمان المناسبة لضمان التطوير والنشر والاستخدام الآمن لأنظمة إدارة التعلم الآلي الداخلية أو العامة أو الموجهة للمستهلكين. لذا، ثمة حاجة ماسة إلى حل متطور يساعد على منع هذه الأنظمة من تسريب البيانات الحساسة، أو الاستجابة بشكل سلبي، أو الوقوع ضحية لتهديدات الذكاء الاصطناعي الناشئة.
هنا تبرز أهمية جدران الحماية من نوع LLM. تتناول هذه المدونة ماهية جدار الحماية من نوع LLM، وكيف يختلف عن جدران الحماية التقليدية، ولماذا يُعدّ مهماً في عصر الذكاء الاصطناعي.
ما هو جدار الحماية LLM؟ وكيف يختلف عن جدران الحماية التقليدية؟
تختلف جدران الحماية الخاصة بإدارة التعلم الموجه (LLM) عن جدران الحماية التقليدية القائمة على التطبيقات أو الشبكات، إذ صُممت لتستجيب لطريقة عمل تطبيقات الذكاء الاصطناعي العام (GenAI). وتُوضع هذه الجدران في مراحل مختلفة من تفاعلات إدارة التعلم الموجه، مثل التنبيهات والاستجابات.
تتميز جدران الحماية التقليدية بطبيعتها الحتمية، حيث تتفاعل هذه الأدوات وفقًا لقواعد وسياسات محددة مسبقًا. على سبيل المثال، في حالة مثيل AWS RDS، يمكن تطبيق سياسة جدار حماية عليه، تسمح فقط لعناوين IP محددة، أو سحابات خاصة افتراضية، أو شبكات فرعية بالاتصال به أو بمنافذ محددة، مع حظر باقي الاتصالات.
من ناحية أخرى، لا يمكن حماية نماذج التعلم الآلي من التهديدات الخاصة بالذكاء الاصطناعي باستخدام جدران الحماية التقليدية. تتفاعل هذه النماذج مع اللغات الطبيعية، وبالتالي تكون الاستجابة فريدة دائمًا، حتى لو كان الطلب هو نفسه في كل مرة. هنا، يمكن استخدام جدار حماية خاص بنماذج التعلم الآلي لتنقية وتصفية الطلبات التي قد تكون ضارة أو الاستجابات الوهمية.
باختصار، الفرق بين جدران الحماية التقليدية وجدران الحماية من نوع LLM هو أن التطبيقات التقليدية تراقب حركة مرور الشبكة، بينما تقوم جدران الحماية من نوع LLM بفحص وحماية التنبيهات والاستجابات. أما الحلول المتقدمة، مثل... Securiti قد يذهب جدار الحماية LLM إلى أبعد من ذلك، بإضافة مراقبة الاسترجاع إلى المزيج من أجل حماية معززة ضد تسريبات البيانات الحساسة أو تسميم الذكاء الاصطناعي.
المخاطر الحرجة التي تهدد برامج الماجستير في القانون
بحسب كبار المحللين ، تمتلك شركات تكنولوجيا المعلومات، في المتوسط، 1689 نموذجًا للتعلم الآلي في بيئة الإنتاج، وبعض هذه النماذج بالغ الأهمية لنجاحها. وقد أدى التوسع المتزايد في استخدام التعلم الآلي في مختلف العمليات التجارية إلى ارتفاع ملحوظ في هجمات التعلم الآلي المعادية. وتهدف هذه الهجمات إما إلى خفض أداء أنظمة الذكاء الاصطناعي أو التلاعب بالنماذج لتسريب بيانات سرية.
إدراكًا للحاجة إلى إطار عمل متين، قام المعهد الوطني للمعايير والتكنولوجيا (NIST) ومجتمعات إلكترونية أخرى مثل مشروع أمن التطبيقات العالمي المفتوح (OWASP) بوضع قائمة بالتهديدات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي. دعونا نناقش بإيجاز أهم ثلاثة تهديدات في مجال الذكاء الاصطناعي والتدابير الوقائية الموصى بها كما وردت في قائمة OWASP لأهم عشرة تهديدات لتطبيقات ماجستير القانون .
LLM01: الحقن الفوري
لطالما وُجدت تهديدات الحقن، مثل حقن SQL . إلا أن حقن الرسائل النصية يُعدّ فريدًا من نوعه في أنظمة إدارة التعلم منخفضة المستوى (LLM)، حيث يمكن للمهاجمين استغلال رسائل نصية مُصممة خصيصًا أو مُضللة للتلاعب باستجابات هذه الأنظمة. وقد تُلحق عمليات حقن الرسائل النصية الناجحة ضررًا جسيمًا بخصوصية الأفراد أو بسمعة المؤسسات. فعلى سبيل المثال، قد تُؤدي هذه التهديدات إلى استخراج معلومات سرية أو حساسة، وقد تُؤثر أيضًا على عملية اتخاذ القرارات التجارية.
تُجرى عمليات الحقن الفوري إما بشكل غير مباشر أو مباشر. يُعد نموذج DAN مثالًا رائعًا على الحقن الفوري المباشر، والمعروف أيضًا باسم كسر الحماية. صُمم هذا النموذج لغرض كسر الحماية. ChatGPT وجعلها تولد ردود فعل غير أخلاقية وسامة تنتهك سياسات التطبيق.
توصي منظمة OWASP بتقييد الصلاحيات لمنع مخاطر الحقن الفوري والتخفيف من آثارها. يجب حصر الوصول إلى الواجهة الخلفية لنظام إدارة التعلم على الأفراد المصرح لهم فقط، مع الحفاظ على الحد الأدنى من الصلاحيات.
LLM02: معالجة المخرجات غير الآمنة
قد يؤدي التعامل غير الآمن مع مخرجات البرامج إلى منح صلاحيات مفرطة، وهجمات البرمجة النصية عبر المواقع، ومخاطر تسريب المعلومات. غالبًا ما ينتج هذا النوع من التهديدات عن ضوابط غير سليمة أو غير كافية فيما يتعلق بالتحقق من صحة مخرجات برامج إدارة دورة حياة التطبيقات (LLMs) وتنظيفها والتعامل معها. توصي منظمة OWASP المؤسسات باتباع معيار التحقق من أمان التطبيقات ( ASVS )، وهو مجموعة إرشادات مفصلة للغاية مصممة لمساعدة المؤسسات على تطبيق ضوابط قوية للتحقق من صحة مخرجات البرامج وتنظيفها.
LLM06: الكشف عن البيانات الحساسة
قد يؤدي تسريب البيانات الحساسة إلى الوصول غير المصرح به إلى معلومات سرية، وانتهاكات للخصوصية، ومخاطر أمنية أخرى. كما قد يتسبب في الإضرار بالسمعة، وفقدان ثقة العملاء، وفرض عقوبات قانونية باهظة. يحدث تسريب البيانات الحساسة في نماذج التعلم الآلي عندما يُسرّب النموذج البيانات عن غير قصد، إما بسبب سوء التعامل مع البيانات أثناء إدخالها في عملية تدريب النموذج، أو بسبب نقص في تنظيم البيانات وتنظيفها وتطهيرها.
تقترح مبادرة OWASP ضرورة ضمان تنقية البيانات بشكل كافٍ لاستبعاد البيانات الحساسة أو إخفائها. كما توصي الإرشادات بتطبيق التحقق من صحة المدخلات وتنقيتها لمنع المستخدمين من إدخال بيانات ضارة أو سرية.
اقرأ قائمة OWASP الكاملة لأهم 10 مخاطر أمنية لتطبيقات ماجستير القانون هنا
كما يسلط المعهد الوطني للمعايير والتكنولوجيا (NIST) الضوء على مخاطر مماثلة بالغة الأهمية مرتبطة بنماذج التعلم الآلي في إطار إدارة مخاطر الذكاء الاصطناعي (RMF). على سبيل المثال، هجوم إساءة استخدام الذكاء الاصطناعي، حيث يتم إدخال بيانات غير صحيحة إلى نموذج التعلم الآلي لاختراق مصدره وبالتالي التأثير على مخرجاته.
لا تقتصر هذه التهديدات على الإضرار بالشركات ذات المسؤولية المحدودة فحسب، بل تضر أيضًا بخصوصية المستخدمين وأداء أعمالهم وسمعتهم، والشؤون الاجتماعية والاقتصادية للمجتمع ككل.
كيف يعمل جدار الحماية الخاص بنظام إدارة التعلم؟
إلى جانب ضوابط الأمان الأخرى، تُضيف جدران الحماية الخاصة بنماذج التعلم المحدود طبقة حماية مُعززة حول هذه النماذج، مما يحميها من مختلف التهديدات الداخلية والخارجية. يتم وضع جدار حماية مُوزع لنماذج التعلم المحدود في مراحل مُختلفة من تفاعل تطبيق الذكاء الاصطناعي العام مع نموذج التعلم المحدود، أو تفاعل نموذج التعلم المحدود مع البيانات، مثل مطالبات المستخدم، واسترجاع البيانات، واستجابات نموذج التعلم المحدود. وبهذه الطريقة، يُمكن حماية نموذج التعلم المحدود بفعالية من المستخدمين الداخليين المُتطفلين والمخاطر الخارجية.
دعونا نلقي نظرة سريعة على كيفية عمل جدار الحماية المتقدم لأنظمة إدارة التعلم، مثل Securiti يقوم جدار الحماية الخاص بـ LLM بفحص وحماية التنبيهات وعمليات الاسترجاع والردود.
جدار حماية LLM للمطالبات
تقوم جدران الحماية الخاصة بنظام إدارة التعلم (LLM) بتقييم طلبات المستخدمين، وبالتالي تحديد ومنع الاستخدام الضار أو سوء الاستخدام. كما يقوم جدار الحماية بحجب المعلومات الحساسة، مما يمنع الوصول إلى البيانات المهمة أو استخدامها من قبل نظام إدارة التعلم.
جدار حماية LLM للاسترجاع
تُعدّ عملية توليد البيانات المعززة بالاسترجاع (RAG) مرحلةً قد تُعرّض فيها تهديدات الذكاء الاصطناعي، كالحقن الفوري غير المباشر أو تسميم الذكاء الاصطناعي، أنظمة إدارة التعلم الآلي (LLMs) لخطر السلوك غير الطبيعي والكشف غير المقصود عن البيانات الحساسة. وتساعد جدران الحماية الخاصة بالاسترجاع في مراقبة البيانات المهمة والتحكم بها خلال مرحلة توليد البيانات المعززة بالاسترجاع، ما يمنع أي كشف للبيانات الحساسة أو تسميم للذكاء الاصطناعي.
جدار حماية LLM للاستجابات
يتمثل الدور الأساسي لجدار الحماية الخاص باستجابة نموذج الذكاء الاصطناعي في مراقبة الاستجابات الناتجة عنه والتأكد من عدم انتهاكها للمعايير الأخلاقية ومعايير الخصوصية والأمن والامتثال. يجب على هذا الجدار فحص المحتوى الضار وحظره، وتصفية المواضيع المحظورة، وإخفاء البيانات الحساسة لمنع الكشف غير المقصود عنها.
احمِ مسار الذكاء الاصطناعي العام الخاص بك باستخدام جدار حماية LLM موزع وواعٍ بالسياق
Securiti يوفر فئة جديدة من التوزيع و context-aware LLM Firewalls يفهم جدار الحماية الخاص بنظام إدارة التعلم (LLM) سياق أنظمة الذكاء الاصطناعي، وتدفقات البيانات، والمعلومات التنظيمية. يحمي هذا الحل مسارات الذكاء الاصطناعي العام من كشف البيانات الحساسة، والحقن الفوري، والمواضيع المحظورة، والمحتوى الضار. كما يضمن الحل أن تظل البيانات التي يتم التفاعل معها أو إنشاؤها بواسطة نظام إدارة التعلم الداخلي أو العام أو التجاري آمنة ومتوافقة مع الأنظمة. بالإضافة إلى إمكانيات... Securiti يحمي جدار الحماية LLM الخاص بمنصة قيادة DataAI تطبيقات GenAI من التهديدات التي تغطيها قائمة OWASP Top 10 لتطبيقات LLM و NIST AI RMF v.1.
تشمل أبرز ميزات حلنا ما يلي:
- حماية متقدمة بالتعلم الآلي : حماية البيانات الحساسة من خلال الكشف والتصنيف والتطهير المباشر.
- تصفية المحتوى الديناميكية : أتمتة اكتشاف البيانات الحساسة وتصنيفها وتنقيحها. منع المحتوى الضار وضمان الامتثال للأسلوب والإرشادات.
- سياسات الذكاء الاصطناعي من الجيل الجديد المستهدفة من قبل OWASP والقابلة للتخصيص : بناءً على الاحتياجات الفردية لمؤسستك، يمكنك تخصيص أمان إدارة دورة حياة التطبيقات (LLM) استنادًا إلى إطار عمل شامل للسياسات.
- الامتثال للبيانات والذكاء الاصطناعي : تمكين الامتثال للوائح البيانات والذكاء الاصطناعي العالمية وأطر العمل الصناعية مثل قانون الذكاء الاصطناعي للاتحاد الأوروبي ، وإطار إدارة مخاطر الذكاء الاصطناعي التابع للمعهد الوطني للمعايير والتكنولوجيا، وما إلى ذلك.
- إمكانيات لوحة التحكم الشاملة : احصل على رؤية كاملة لبيئة الذكاء الاصطناعي الخاصة بك، ورؤى استخدام الذكاء الاصطناعي، وانتهاكات السياسة.
اطلب عرضًا تجريبيًا اليوم لمعرفة المزيد .
