يشمل أمن نماذج اللغة الكبيرة الممارسات والتقنيات والضوابط المستخدمة لحماية عمليات نشر نماذج اللغة الكبيرة من فئة فريدة من التهديدات الخاصة بالذكاء الاصطناعي بما في ذلك حقن الأوامر، وكسر القيود، واستخراج البيانات، وتسميم RAG، وإساءة استخدام النموذج.
أمن نماذج اللغة الكبيرة هو التخصص المتخصص في حماية التطبيقات المبنية على نماذج اللغة الكبيرة من فئة فريدة من التهديدات التي لم تكن موجودة في أمن البرمجيات التقليدية. مع نشر المؤسسات لروبوتات الدردشة بالذكاء الاصطناعي، والوكلاء المستقلين، وسير العمل المدعوم بنماذج اللغة الكبيرة على نطاق واسع، يصبح فهم ومعالجة الثغرات الخاصة بنماذج اللغة الكبيرة متطلبًا تشغيليًا حاسمًا.
يفترض أمن التطبيقات التقليدية وجود حدود واضحة بين الكود (التعليمات) والبيانات (مدخلات المستخدم). يعمل التحقق من صحة المدخلات، والاستعلامات المعلمية، وترميز المخرجات من خلال فرض هذه الحدود بشكل هيكلي.
تطمس نماذج اللغة الكبيرة هذه الحدود. فهي تعالج كل شيء - تعليمات المطور، ورسائل المستخدم، والوثائق المسترجعة، ومخرجات الأدوات - كتدفق موحد من رموز اللغة الطبيعية. لا يمكن للنموذج التمييز بشكل موثوق بين أمر النظام ومدخلات المستخدم الضارة المصممة لتبدو مثله. تخلق هذه الخاصية الأساسية سطوح هجوم ليس لها مكافئ في البرمجيات التقليدية.
بالإضافة إلى ذلك، نماذج اللغة الكبيرة هي وكلاء قادرون يستخدمون الأدوات. روبوت الدردشة الضعيف ليس مجرد خطر على المحتوى - بل يمكن أن يكون ناقلًا للهجوم لاستخراج البيانات، وتنفيذ استدعاءات API غير مصرح بها، والتلاعب بالأنظمة المتصلة.
ينشر مشروع الأمن المفتوح للتطبيقات الويب العالمية (OWASP) قائمة LLM Top 10 - المرجع المعياري في الصناعة لمخاطر أمن نماذج اللغة الكبيرة الحرجة:
LLM01 - حقن الأوامر: المدخلات الضارة أو المحتوى المسترجع يتجاوز تعليمات نموذج اللغة الكبيرة. انظر حقن الأوامر .
LLM02 - المعالجة غير الآمنة للمخرجات: يتم استخدام المحتوى الذي تم إنشاؤه بواسطة نموذج اللغة الكبيرة في الأنظمة النهائية (عرض الويب، تنفيذ الكود، استعلامات SQL) دون التحقق من صحته، مما يمكّن من XSS، وحقن SQL، وهجمات ثانوية أخرى.
LLM03 - تسميم بيانات التدريب: البيانات الضارة المحقونة في مجموعات بيانات التدريب تسبب تدهور سلوك النموذج أو تقدم أبوابًا خلفية.
LLM04 - رفض خدمة النموذج: المدخلات المكلفة حسابيًا تسبب استهلاكًا مفرطًا للموارد، مما يؤدي إلى تدهور توفر الخدمة.
LLM05 - ثغرات سلسلة التوريد: النماذج المدربة مسبقًا المخترقة، أو الإضافات، أو بيانات التدريب تقدم ثغرات قبل النشر.
LLM06 - الكشف عن المعلومات الحساسة: تكشف نماذج اللغة الكبيرة عن بيانات سرية من بيانات التدريب، أو أوامر النظام، أو الوثائق المسترجعة. انظر استخراج البيانات (سياق الذكاء الاصطناعي) .
LLM07 - التصميم غير الآمن للإضافات: الإضافات أو الأدوات المتصلة بنماذج اللغة الكبيرة تفتقر إلى التفويض المناسب، مما يمكّن من هجمات التصعيد.
LLM08 - الصلاحيات المفرطة: نماذج اللغة الكبيرة الممنوحة أذونات أو قدرات مفرطة يمكن أن تسبب ضررًا كبيرًا عند التلاعب بها.
LLM09 - الاعتماد المفرط: تفشل المؤسسات في التقييم النقدي لمخرجات نماذج اللغة الكبيرة، مما يمكّن الأخطاء أو المعلومات المفبركة من التأثير على القرارات.
LLM10 - سرقة النموذج: الوصول غير المصرح به أو تكرار أوزان أو قدرات نماذج اللغة الكبيرة الاحتكارية.
ابدأ تجربتك المجانية اليوم وشاهد النتائج في غضون أيام.
الضابط الأكثر تأثيرًا: حدد ما يمكن لنموذج اللغة الكبيرة الخاص بك الوصول إليه وفعله. روبوت الدردشة لخدمة العملاء لا يحتاج إلى الوصول إلى قاعدة بيانات الموارد البشرية، أو أنظمة معالجة الدفع، أو واجهات برمجة تطبيقات المسؤول. تطبيق مبادئ الحد الأدنى من الصلاحيات يحد بشكل كبير من نطاق الضرر الناتج عن هجوم ناجح.
تحدد أوامر النظام سلوك روبوت الدردشة وغالبًا ما تحتوي على تعليمات حساسة للأعمال. تشمل الاعتبارات الأمنية:
بينما لا يوجد فلتر مضمون، فإن التحقق من صحة المدخلات يقلل من سطح الهجوم:
يقدم التوليد المعزز بالاسترجاع سطوح هجوم جديدة. تتطلب عمليات نشر RAG الآمنة:
توفر حواجز الحماية متعددة الطبقات في وقت التشغيل دفاعًا متعمقًا يتجاوز المواءمة على مستوى النموذج:
تتطور تقنيات هجوم نماذج اللغة الكبيرة بسرعة. يجب إجراء اختبار اختراق الذكاء الاصطناعي والفريق الأحمر للذكاء الاصطناعي بانتظام - على الأقل قبل التغييرات الرئيسية وسنويًا كتقييمات أساسية.
تعالج نماذج اللغة الكبيرة التعليمات والبيانات بلغة طبيعية عبر نفس القناة، مما يجعل من المستحيل فصل الكود عن المحتوى بشكل هيكلي. الدفاعات التقليدية مثل التحقق من صحة المدخلات والاستعلامات المعلمية ليس لها مكافئ مباشر. فئات الهجوم الجديدة مثل حقن الأوامر، وكسر القيود، وتسميم RAG تتطلب ممارسات أمنية متخصصة.
يحدد OWASP LLM Top 10 المخاطر الأكثر خطورة: حقن الأوامر، والمعالجة غير الآمنة للمخرجات، وتسميم بيانات التدريب، ورفض خدمة النموذج، وثغرات سلسلة التوريد، والكشف عن المعلومات الحساسة، والتصميم غير الآمن للإضافات، والصلاحيات المفرطة، والاعتماد المفرط، وسرقة النموذج.
يتطلب أمن نماذج اللغة الكبيرة دفاعًا متعدد الطبقات: تصميم آمن لأوامر النظام، والتحقق من صحة المدخلات والمخرجات، وحواجز الحماية في وقت التشغيل، وفصل الصلاحيات، والمراقبة واكتشاف الشذوذ، واختبار الاختراق المنتظم، والوعي الأمني للموظفين بشأن المخاطر الخاصة بالذكاء الاصطناعي.
تقييم احترافي لأمن نماذج اللغة الكبيرة يغطي جميع فئات OWASP LLM Top 10. احصل على صورة واضحة لثغرات روبوت الدردشة الخاص بك وخطة معالجة مرتبة حسب الأولوية.
تواجه واجهات برمجة التطبيقات للنماذج اللغوية الكبيرة سيناريوهات إساءة استخدام فريدة تتجاوز أمان واجهات برمجة التطبيقات التقليدية. تعرف على كيفية تأمين نشر واجها...
نموذج اللغة الكبير (LLM) هو نوع من الذكاء الاصطناعي يتم تدريبه على كميات هائلة من البيانات النصية لفهم وتوليد ومعالجة اللغة البشرية. تستخدم هذه النماذج التعلم ا...
الدليل التقني الشامل لـ OWASP LLM Top 10 — يغطي جميع فئات الثغرات الأمنية العشر مع أمثلة هجمات حقيقية، سياق الخطورة، وإرشادات معالجة ملموسة للفرق التي تبني وتؤم...
