LLM Application Security Assessment
Security assessment for LLM-powered applications including prompt engineering risks and integration vulnerabilities
يختبر تقييمنا لأمن تطبيق LLM تطبيقاً يُضمِّن نموذجاً لغوياً كبيراً — لا النموذج معزولاً، بل السلسلة كاملةً من حوله: الأوامر، والسياق المسترجَع وبيانات RAG، والأدوات التي يستطيع النموذج استدعاءها، وطريقة الوثوق بمخرجاته لاحقاً في المسار، والحدود بين المستخدمين. ويضيف LLM سطح هجوم جديداً فوق أمن التطبيقات المعتاد، لذا نختبر كليهما. ويتّبع العمل OWASP Top 10 for LLM Applications وOWASP AI Testing Guide، ويستند إلى MITRE ATLAS وإطار NIST لإدارة مخاطر الذكاء الاصطناعي. ويُثبَت كل نتيجة بحالة قابلة لإعادة الإنتاج، وتُصنَّف بـ CVSS إلى جانب أثرها الفعلي، وتُوثَّق مع إصلاح ملموس.
ما الذي يشمله
اختبار حقن الأوامر المباشر وكسر الحماية في مواجهة حواجز حماية التطبيق
حقن الأوامر غير المباشر عبر المحتوى المسترجَع، والمستندات، ومصادر RAG
المعالجة غير السليمة للمخرجات: مخرجات النموذج التي تصل إلى HTML أو SQL أو shell أو نظام آخر دون تهذيب
كشف المعلومات الحسّاسة: بيانات التدريب، وسياق النظام، والأسرار، وبيانات المستخدمين الآخرين
تسريب أمر النظام والتعليمات
الوكالة المفرطة: أدوات وإضافات وإجراءات أوسع مما يلزم يستطيع النموذج إطلاقها
ضعف المتجهات والتضمين (embedding): استرجاع مستندات غير مصرَّح بها وتسميم بيانات RAG
المصادقة والتخويل والعزل بين مستخدمي النموذج
الاستهلاك غير المحدود: التكلفة وحجب الخدمة عبر أوامر غير مقيَّدة
مراجعة سلسلة التوريد والمزوّد: النموذج، والإضافات، ووجهة سفر الأوامر والمخرجات
كيف يعمل
- ملخّص تنفيذي مع نظرة عامة على المخاطر لصنّاع القرار
- تقرير تقني مفصّل، كل نتيجة مع إثبات مفهوم قابل لإعادة الإنتاج
- نتائج حقن الأوامر وكسر الحماية، المباشرة وغير المباشرة
- نتائج معالجة المخرجات والثقة في المسار اللاحق مع إصلاحات ملموسة
- نتائج الوصول إلى البيانات والعزل بين المستخدمين والوكالة
- ربط النتائج بـ OWASP Top 10 for LLM Applications، مع CVSS والأثر على العمل
- إرشاد معالجة محدَّد الأولويات للتطبيق وحواجز حمايته
- إعادة الاختبار بعد المعالجة
لماذا حافظ سيكيور
الأسئلة الشائعة
يقيّم تطبيقاً يُضمِّن نموذجاً لغوياً كبيراً — فيختبر حقن الأوامر (المباشر وغير المباشر)، والمعالجة غير السليمة للمخرجات، وكشف المعلومات الحسّاسة، والوكالة المفرطة، وضعف RAG والتضمين (embedding)، والعزل بين المستخدمين، والاستهلاك غير المحدود — تبعاً لـ OWASP Top 10 for LLM Applications وOWASP AI Testing Guide، مع إثبات كل نتيجة وتصنيفها.
يتناول تقييم النموذج النموذج نفسه — سلوكه، ومتانته، وتدريبه ومواءمته. أما تقييم التطبيق فيتناول كيفية ربط النموذج بمنتَج: الأوامر، والأدوات، والاسترجاع، ومعالجة المخرجات، وضوابط الوصول من حوله. ومعظم مخاطر العالم الواقعي تقيم في طبقة التطبيق، وهي ما تختبره هذه الخدمة.
هو هجوم لا يكتب فيه المهاجم التعليمة الخبيثة في المحادثة، بل يخبّئها في محتوى يقرؤه النموذج لاحقاً — مستند، أو صفحة ويب، أو بريد إلكتروني، أو مصدر RAG. وحين يسترجع النموذج ذلك المحتوى، يتّبع التعليمة المحقونة كأنها مشروعة. وهو خطير لأن الضحية هي مسار بيانات النموذج الموثوق نفسه.
نعم. نختبر ما إذا كان الاسترجاع يحترم صلاحيات المستخدم (كيلا يسترجع مستخدم مستندات آخر)، وما إذا كان يمكن تسميم مصدر RAG لتوجيه النموذج، وما إذا كان المحتوى المضمَّن يستطيع حمل حقن غير مباشر. والاسترجاع من أكثر المواضع شيوعاً التي يسرّب فيها تطبيق LLM البيانات.
الوكالة المفرطة هي أن يستطيع النموذج استدعاء أدوات أو اتخاذ إجراءات أوسع مما تحتاجه المهمة — حذف سجلّات، أو إرسال رسائل، أو إجراء مشتريات، أو الوصول إلى أنظمة داخلية. فإذا استطاع حقن توجيه النموذج، صارت تلك الوكالة وكالة المهاجم. نتحقق من أن الأدوات محدودة بأقل امتياز وأن الإجراءات عالية الأثر تتطلّب تحقّقاً بشرياً.
نرسم خريطة وجهة سفر الأوامر والمخرجات — ما يُسجَّل، وما يُرسَل إلى مزوّد طرف ثالث، وما يغادر حدودكم — ونُبرِزه كجزء من التقييم. وأثناء الاختبار نستخدم بيانات محدودة وغير حسّاسة حيثما أمكن ونتّفق مسبقاً على ما يجوز استخدامه، كيلا يُنشئ الاختبار نفسه انكشافاً.
كثير من الاختبارات محادثات للقراءة فقط وهي آمنة. أما الاختبارات التي قد تُطلِق أداة أو إجراءً — شراء، أو رسالة، أو حذف — فيُتَّفق عليها مسبقاً وتُجرى بحذر؛ ونفضّل بيئة اختبار (staging) تطابق الإنتاج، وعندما يتعيّن الاختبار على الإنتاج نضع حدوداً ونُبقي جهة اتصال من طرفكم للإيقاف فوراً.
تحصل كل نتيجة على درجة CVSS كأساس مشترك، تُعدَّل بالأثر الفعلي — إلى أي بيانات أو إجراء تصل، وبأي سهولة، وهل تعبر حدّ مستخدم أو مستأجر — وتُربَط بـ OWASP Top 10 for LLM Applications. لذا قد تأخذ مشكلتان بالدرجة نفسها أولويتين مختلفتين.
تعتمد المدة على تعقيد التطبيق — عدد الأدوات، ومصادر RAG، وأدوار المستخدمين. ويستغرق التقييم المعتاد نحو أسبوعين إلى أربعة أسابيع، ونقدّم تقديراً محدَّداً بعد تحديد النطاق. وإعادة الاختبار بعد المعالجة مشمولة، للتأكّد من ثبات كل إصلاح.
خدمات ذات صلة
خدمات تكميلية قد تكون مفيدة لكم
Related insights
What we have written about this service