دورة تطوير الذكاء الاصطناعي الآمنة
تصميم وبناء أنظمة LLM وRAG وAI آمنة من البداية بضوابط هندسية خاصة بالذكاء الاصطناعي.
تساعد خدمة SDLC الآمن للذكاء الاصطناعي على تصميم وبناء أنظمة LLM وRAG وروبوتات محادثة وأنظمة مدعومة بالذكاء الاصطناعي بأمان منذ البداية. متوافقة مع NIST SP 800-218A وNIST AI RMF وGoogle SAIF وOWASP LLM Top 10، نُهندس دفاعات ضد حقن prompts، وضوابط وصول بيانات RAG، والتحقق من المخرجات، وحماية النماذج والبيانات قبل إطلاق منتج الذكاء الاصطناعي — لا بعد حادث.
لماذا يهمّ الأمر
- ميزات LLM وRAG والوكلاء تُدخل مخاطر لا يغطيها SDLC التقليدي
- حدود المطالبة والنموذج والبيانات تحتاج ضوابط وقت التصميم
- إطلاق منتجات ذكاء اصطناعي دون SDLC آمن يخلّف دين امتثال وسلامة
- اختبار الاختراق بعد الإطلاق وحده لا يُصلح عيوب معمارية الذكاء الاصطناعي
المشاركة النموذجية
٦–١٢ أسبوعاً حسب تعقيد منتج الذكاء الاصطناعي ونضج الفريق
وصول لفريق AI/ML، وثائق المعمارية، عينات مطالبات وتدفقات بيانات
وصف ميزات الذكاء الاصطناعي في النطاق (LLM وRAG ووكلاء) وجدول الإصدار
SDLC آمن للذكاء الاصطناعي يغطي المنتجات المُطلَقة؛ اقترنوه بأمان الوكلاء لضوابط الإجراءات المستقلة.
استكشف Build Secureمن يحتاج هذه الخدمة
فرق تبني روبوتات محادثة أو أنظمة RAG أو ميزات مدعومة بـ LLM
شركات منتج تدمج LLM في عروضها
مؤسسات تتعامل مع بيانات حساسة في سير عمل الذكاء الاصطناعي
فرق تحتاج تجنب حقن prompts وتسرب البيانات بالتصميم
ما الذي يشمله العرض
مراجعة معمارية وتصميم الذكاء الاصطناعي الآمن
تصميم دفاع ضد حقن prompts (مباشر وغير مباشر)
تصميم ضوابط وصول وعزل بيانات RAG
استراتيجية التحقق من مخرجات LLM والتعامل الآمن بها
ضوابط حماية النموذج والبيانات والـ prompts
نمذجة حالات إساءة الاستخدام ونمذجة التهديدات للذكاء الاصطناعي
مواءمة مع NIST AI RMF وSAIF وOWASP LLM Top 10
إرشاد جاهزية red-team للذكاء الاصطناعي
كيف يعمل
الذكاء الاصطناعي يُعدّ كتالوجات تهديد الذكاء الاصطناعي؛ المعماريون يتحققون من الحدود
Drafts first-pass AI threat models from architecture inputs
Security architects refine and validate the threat model
Suggests prompt-injection and output-validation defenses
Experts decide the control design that fits the product
Maps design gaps to OWASP LLM Top 10 and AI RMF
Engineers prioritize remediation against business risk
- معمارية ذكاء اصطناعي آمنة وتوصيات تصميم
- نموذج تهديدات الذكاء الاصطناعي وفهرس حالات الإساءة
- تصميم ضوابط حقن prompts والتحقق من المخرجات
- مواصفات ضوابط وصول بيانات RAG
- خطة حماية النموذج والبيانات والـ prompts
- خريطة مواءمة NIST AI RMF / SAIF / OWASP LLM Top 10
- قائمة تحقق جاهزية red-team للذكاء الاصطناعي
نتائج قابلة للقياس
- أنشطة SDLC آمن للذكاء الاصطناعي موزعة على مراحل النموذج والبيانات والنشر
- نماذج تهديد تغطي حقن المطالبة وتسريب البيانات وإساءة الوكلاء
- بوابات مراجعة لمكوّنات الذكاء الاصطناعي قبل الترقية للإنتاج
- جسر إلى Assess & Pentest للتحقق من أنظمة الذكاء الاصطناعي المُطلَقة
أي حزمة تناسب هذه الخدمة؟
لماذا حافظ سيكيور
فرق المنتج التي تُرسّخ SDLC آمن للذكاء الاصطناعي عادة تُضمّن بوابات مراجعة التصميم ونماذج تهديد خاصة بالذكاء الاصطناعي قبل أول ميزات LLM في الإنتاج.
الأسئلة الشائعة
خدمات ذات صلة
خدمات تكميلية قد تكون مفيدة لكم