LLM Application Security Assessment

Security assessment for LLM-powered applications including prompt engineering risks and integration vulnerabilities

حول هذه الخدمة

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

1
اكتشاف البنية
نرسم خريطة كيفية ربط LLM بالتطبيق: بنية الأمر، ومصادر الاسترجاع وRAG، والأدوات أو الإضافات التي يستطيع النموذج استدعاءها، ومزوّد النموذج، وحدود الثقة بين المستخدمين. وهذا يكشف من أين يمكن أن تدخل التعليمات المحقونة وإلى أي شيء تصل.
2
حقن الأوامر وكسر الحماية
نختبر الحقن المباشر — مدخل مستخدم يتجاوز تعليمة النظام — والحقن غير المباشر، حيث تدخل الحمولة محمولةً على مستند أو صفحة ويب أو مصدر RAG يقرؤه النموذج لاحقاً. والسؤال هو ما إذا كانت حواجز الحماية تصمد حين تختلف التعليمة والمحتوى.
3
معالجة المخرجات والثقة في المسار اللاحق
نتتبّع مخرجات النموذج إلى حيث يستخدمها التطبيق. فإذا عُرِضت كـ HTML، أو وُضِعت في استعلام، أو مُرِّرت إلى shell، أو سُلِّمت إلى خدمة أخرى دون معالجة، صار النموذج متّجه حقن إلى بقية النظام — عيوب ويب كلاسيكية بمصدر جديد.
4
البيانات والوصول والوكالة
نفحص إلى ماذا يصل النموذج ونيابةً عن مَن: هل يستطيع أمر مستخدم أن يُظهِر بيانات مستخدم آخر، وهل يحترم استرجاع RAG الصلاحيات، وهل الأدوات التي يستطيع النموذج استدعاءها محدودة بأقل امتياز، وأين تُسجَّل الأوامر والمخرجات أو تُرسَل إلى مزوّد طرف ثالث.
5
التحقق وإعداد التقارير وإعادة الاختبار
يُثبَت كل نتيجة بحالة قابلة لإعادة الإنتاج، وتُصنَّف بـ CVSS وبالأثر الفعلي، وتُربَط بـ OWASP Top 10 for LLM Applications، وتُوثَّق مع إصلاح ملموس. وبعد المعالجة، نعيد الاختبار للتأكّد من ثبات الإصلاحات.
المخرجات
  • 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

أمن الذكاء الاصطناعي والتطبيقات معاً
يخفق تطبيق LLM عند الوصلات بين النموذج والتطبيق المعتاد. نختبر كليهما — الأمر وحواجز الحماية، وعيوب الحقن والتحكم في الوصول والمخرجات من حولهما — لأن المهاجمين لا يحترمون الحدّ.
السلسلة كاملةً، لا الأمر وحده
نختبر السلسلة من المدخل إلى النموذج إلى المخرج إلى المسار اللاحق: كيف تدخل التعليمات، وكيف يمكن توجيه النموذج، وما الذي يُسمَح لمخرجاته بفعله بمجرّد أن يثق بها التطبيق.
عمق الحقن غير المباشر وRAG
تختبئ أصعب عيوب LLM في الحقن غير المباشر والاسترجاع: حمولة في مستند يقرؤه النموذج لاحقاً، أو استعلام RAG يُرجِع بيانات ينبغي ألّا يراها المستخدم أبداً. نختبر هذه المسارات، لا صندوق المحادثة وحده.
مربوط ومرجعي وقابل للتنفيذ
تُربَط كل نتيجة بـ OWASP Top 10 for LLM Applications، وتُثبَت بحالة قابلة لإعادة الإنتاج، وتُقرَن بإصلاح ملموس للتطبيق وحواجز حمايته.

الأسئلة الشائعة

ما هو تقييم أمن تطبيق LLM؟

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.

بمَ يختلف هذا عن تقييم النموذج LLM؟

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.

ما هو حقن الأوامر غير المباشر؟

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.

هل تختبرون RAG وقواعد بيانات المتجهات؟

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.

ما هي الوكالة المفرطة ولماذا تهمّ؟

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.

كيف تتعاملون مع بياناتنا وخصوصية مزوّد النموذج؟

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.

هل الاختبار آمن لتطبيق إنتاج قيد التشغيل؟

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.

كيف تُحدَّد خطورة النتائج؟

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.

كم يستغرق التقييم، وهل تُشمَل إعادة الاختبار؟

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.

هل أنتم مستعدون للبدء؟
تواصلوا مع فريقنا لمناقشة احتياجات تقييم الأمان لديكم