OWASP أفضل 10 تهديدات LLM: كيف تتصدر Skyhigh SSE الطريق إلى الأمام

بقلم سارانج وارودكار - مدير تسويق المنتجات التقنية في CASB, Skyhigh Security

16 ديسمبر 2024 3 قراءة دقيقة

أدى الاعتماد السريع على نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) إلى إحداث ثورة في استخدام المؤسسات للذكاء الاصطناعي، بدءاً من تحسين التفاعلات مع العملاء إلى تمكين تحليل البيانات المتقدمة. ومع ذلك، مع قوة الذكاء الاصطناعي تأتي مسؤولية معالجة الثغرات الأمنية الناشئة. لم تعد الحماية البسيطة على المستوى الفوري كافية - مانحتاجه هو نهج قوي على مستوى النظام لتأمين خطوط أنابيب الذكاء الاصطناعي بفعالية.

تقدم Skyhigh SSE، وهي شركة رائدة في مجال أمن الذكاء الاصطناعي، إطار عمل شامل يتماشى مع التهديدات العشرة الأوائل لـ OWASP لعام 2025، مما يضمن بقاء أنظمة الذكاء الاصطناعي آمنة وأخلاقية وموثوقة. دعنا نستكشف المخاطر الرئيسية وكيف تخفف Skyhigh SSE من حدتها.

نهج على مستوى النظام لأمن الذكاء الاصطناعي

وتوفر قائمة OWASP لأهم 10 تهديدات في مجال إدارة البرمجيات الخفيفة ذات المسؤولية المحدودة خارطة طريق واضحة لتأمين تطبيقات إدارة البرمجيات الخفيفة ذات المسؤولية المحدودة، مع التركيز على الرؤية والضوابط في كل مرحلة من مراحل نظام الذكاء الاصطناعي - من المدخلات والمخرجات إلى تدريب النماذج وسلاسل التوريد.

OWASP أهم 10 تهديدات LLM والتخفيف من حدتها باستخدام Skyhigh SSE

1. حقن الموجه
يتلاعب الحقن الموجه بسلوك LLM من خلال المدخلات الخبيثة، مما يعرض المخرجات والبيانات الحساسة للخطر.

التخفيف من الآثار باستخدام Skyhigh SSE:

• اسمح بالوصول فقط إلى خدمات الذكاء الاصطناعي الموثوق بها من خلال تقنية معلومات الظل وتصفية عناوين URL.
• حظر المطالبات الضارة باستخدام نُهج DLP وتصفية المدخلات/المخرجات.
• تأمين تفاعلات الذكاء الاصطناعي الآمنة باستخدام Remote Browser Isolation (RBI).
• التحقق من صحة المخرجات لمنع التلاعب بها.

2. الكشف عن المعلومات الحساسة
يمكن أن تكشف عن غير قصد عن معلومات تحديد الهوية الشخصية أو البيانات المالية أو المعلومات الحساسة للأعمال.

التخفيف من الآثار باستخدام Skyhigh SSE:

• تعقيم البيانات لإخفاء المدخلات الحساسة.
• سياسات DLP لاكتشاف تسريبات البيانات السرية ومنعها.
• تنفيذ الوصول الأقل امتيازاً لتقييد التعرض للبيانات.

3. ثغرات سلسلة التوريد
قد تقدم النماذج أو مجموعات البيانات أو المكونات الإضافية التابعة لجهات خارجية أبوابًا خلفية أو تحيزات أو ثغرات أمنية.

التخفيف من الآثار باستخدام Skyhigh SSE:

• قصر الاستخدام على مزودي الخدمة المعتمدين مع إدارة تقنية المعلومات في الظل.
• تدقيق المكونات الخارجية للتأكد من سلامتها ومخاطرها.
• فرض التعقيم عبر مجموعات البيانات والمكونات الإضافية والنماذج.

4. تسميم البيانات والنماذج
يحقن المهاجمون بيانات خبيثة أثناء التدريب، مما يفسد سلوك النموذج.

التخفيف من الآثار باستخدام Skyhigh SSE:

• تطبيق تصفية DLP لحظر المحتوى الضار.
• التحقق من صحة مصادر البيانات لضمان الموثوقية.
• الكشف عن الحالات الشاذة باستخدام أدوات مراقبة السلوكيات الخطرة مثل الكشف الفوري عن المخاطر.

5. معالجة المخرجات غير الصحيحة
قد تؤدي المخرجات غير الصحيحة إلى كشف بيانات حساسة أو تمكين مخاطر مثل حقن SQL.

التخفيف من الآثار باستخدام Skyhigh SSE:

• فرض جدران حماية الاستجابة للتحقق من صحة المخرجات.
• تطبيق سياسات الثقة الصفرية لضوابط الإخراج الصارمة.
• منع التعرض باستخدام RBI.

6. الوكالة المفرطة
يمكن لـ LLMs بامتيازات مفرطة التفاعل مع أنظمة أو بيانات غير مصرح بها.

التخفيف من الآثار:

• الحد من الوظائف مع ضوابط الاستحقاق.
• تأكد من أن المطالبات المعتمدة فقط هي التي تتفاعل مع الأنظمة.
• استخدام التحقق المتبادل لتقييد التجاوزات.

7. تسريب تعليمات النظام
يستغل المهاجمون التعليمات على مستوى النظام للوصول إلى تكوينات حساسة.

التخفيف من الآثار باستخدام Skyhigh SSE:

• استخدم نُهج DLP لحظر الوصول إلى مطالبات النظام.
• عزل التكوينات الحرجة.
• تصفية المخرجات لمنع التسريبات.

8. نقاط الضعف في المتجهات والتضمين
يمكن التلاعب بالتضمينات غير الآمنة وقواعد البيانات المتجهة للوصول غير المصرح به.

التخفيف من الآثار:

• فرض ضوابط الاستحقاق للوصول الآمن.
• التحقق من صحة النواقل وتعقيمها.
• المراقبة المستمرة للحالات الشاذة.

التخفيف من الآثار باستخدام Skyhigh SSE:

• الكشف عن الحالات الشاذة باستخدام أدوات مراقبة السلوكيات الخطرة مثل الكشف الفوري عن المخاطر.

9. التضليل
قد تولد معلومات خاطئة أو مضللة (هلوسة)، مما يضر بالموثوقية.

التخفيف من الآثار:

• ربط أطر عمل RAG الموثوق بها.
• التحقق من المخرجات باستخدام الأدوات الآلية والإشراف البشري.
• رصد التناقضات وتصحيح المعلومات الخاطئة.

10. الاستهلاك غير المحدود
يمكن أن تؤدي الاستفسارات المفرطة إلى إرهاق الأنظمة، مما يؤدي إلى استنفاد الموارد.

التخفيف من الآثار باستخدام Skyhigh SSE:

• فرض الحد من المعدل والاختناق للحفاظ على الاستقرار.
• تقييد أحجام الاستعلام من خلال التحقق من صحة المدخلات.
• تطبيق نُهج جودة الخدمة لتحسين تخصيص الموارد.

الطريق إلى الأمام: الأمن الشامل للذكاء الاصطناعي مع Skyhigh SSE

تتطلب الطبيعة المترابطة والقائمة على البيانات لأنظمة الذكاء الاصطناعي الحديثة نهجاً أمنياً استباقياً على مستوى النظام. يتصدر نظام Skyhigh SSE الطريق من خلال معالجة مجموعة كاملة من أهم 10 ثغرات أمنية في OWASP.

من خلال التخفيف من المخاطر مثل الحقن الفوري وتسريب البيانات الحساسة والوكالة المفرطة، تمكّن Skyhigh SSE المؤسسات من تأمين تطبيقات الذكاء الاصطناعي الخاصة بها مع الحفاظ على الأداء وقابلية التوسع.

تأمين مستقبل الذكاء الاصطناعي

تُمكِّن Skyhigh SSE الشركات من إطلاق الإمكانات الكاملة للذكاء الاصطناعي بأمان وأخلاقية. تضمن Skyhigh SSE أن تظل عمليات نشر الذكاء الاصطناعي جديرة بالثقة وقابلة للتطوير ومتوافقة مع متطلبات الذكاء الاصطناعي بفضل أدوات الأمان المتقدمة والحماية متعددة الطبقات.

معاً، يمكننا تأمين مستقبل الذكاء الاصطناعي.

هل أنت مستعد لتأمين رحلة مؤسستك في مجال الذكاء الاصطناعي؟ انقر هنا لمعرفة المزيد حول كيفية قيام Skyhigh Security بحماية تطبيقات الذكاء الاصطناعي وقيادة الطريق في حماية البيانات لعصر الذكاء الاصطناعي.

العودة إلى المدونات