ما تخبرنا به الفرق
- نُطلق ميزات LLM وRAG أو وكلاء دون SDLC آمن للذكاء الاصطناعي
- مخاطر حقن المطالبة وتسريب البيانات غير واضحة وقت التصميم
- الوكلاء يستدعون أدوات—نحتاج نماذج صلاحية وموافقة
- نحتاج بوابات تصميم قبل وصول مكوّنات الذكاء الاصطناعي للإنتاج
- التقييم بعد الإطلاق لا يُصلح عيوب معمارية الذكاء الاصطناعي
من يبدأ من هنا
ما الذي تحققونه
- متطلبات أمنية مدمجة في تصميم ميزات الذكاء الاصطناعي والإصدار
- ضوابط للمطالبات والأدوات ومخازن البيانات ونقاط نهاية النماذج
- سير عمل الوكلاء مراجع لحالات الإساءة وحدود الصلاحيات
- أدلة للمدققين والعملاء حول إدارة مخاطر الذكاء الاصطناعي
ابدأوا هنا عندما يكون الذكاء الاصطناعي في المنتج الذي تُطلقونه—لا فقط في طريقة كتابة الكود. باقات Enterprise غالباً تتضمن هذه العائلة.
المعايير والأطر
Risk catalog for LLM applications and integrations.
Security patterns for autonomous and tool-using agents.
Risk management framing for AI systems in production.
Adversarial tactics for machine learning systems.
الخدمات في هذه القدرة
استكشف العروض الفردية في هذه العائلة.
كيف نتعاون
Scope AI surfaces
Identify LLM features, RAG pipelines, agents, and data flows in scope.
Threat model & requirements
Apply LLM/Agentic Top 10 and ATLAS-informed abuse cases.
Engineer controls
Implement guardrails, monitoring, and secure SDLC gates for AI releases.
Validate & operate
Red-team style tests and runbooks for model and agent incidents.
مشاركات Enterprise غالباً تجمع SDLC الآمن للذكاء الاصطناعي مع أمان الوكلاء عند شحن AI للعملاء.
عرض حزم Build Secureالأسئلة الشائعة
That use case fits AI-Assisted Development Security. This family applies when you ship LLM features, RAG, or agents to users or integrate models into production products.
We engineer secure AI delivery and can align with Assessment services for LLM/agent testing. Build Secure focuses on how you build and operate AI systems.
نعم. SDLC آمن للذكاء الاصطناعي وقت التصميم؛ نربط بخدمات Assess & Pentest للتحقق من LLM وRAG والوكلاء قبل وبعد الإطلاق.
قدرات ذات صلة
غير متأكد أي حزمة تناسب فريقك؟
احجز ورشة Build Secure