الأمن السيبراني
من عمليات كسر الحماية إلى عمليات الحقن: كيف تعمل Meta على تعزيز أمان الذكاء الاصطناعي باستخدام جدار حماية Llama
نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) مثل ميتا اللاما لقد تغيرت السلسلة كيف الذكاء الاصطناعي (AI) تعمل هذه النماذج اليوم. لم تعد مجرد أدوات دردشة. فهي قادرة على كتابة الأكواد البرمجية، وإدارة المهام، واتخاذ القرارات باستخدام مُدخلات من رسائل البريد الإلكتروني، ومواقع الويب، ومصادر أخرى. وهذا يمنحها قوة هائلة، ولكنه يُثير أيضًا مشاكل أمنية جديدة.
لا تستطيع أساليب الحماية القديمة إيقاف هذه المشاكل تمامًا. هجمات مثل عمليات كسر الحماية بالذكاء الاصطناعي, الحقن السريعة، وإنشاء أكواد غير آمنة قد يضر بثقة الذكاء الاصطناعي وسلامته. ولمعالجة هذه المشكلات، أنشأت ميتا جدار حماية اللاماتراقب هذه الأداة مفتوحة المصدر وكلاء الذكاء الاصطناعي عن كثب، وتمنع التهديدات فور حدوثها. يُعد فهم هذه التحديات والحلول أمرًا بالغ الأهمية لبناء أنظمة ذكاء اصطناعي أكثر أمانًا وموثوقية للمستقبل.
فهم التهديدات الناشئة في أمن الذكاء الاصطناعي
مع تطور قدرات نماذج الذكاء الاصطناعي، يزداد نطاق وتعقيد التهديدات الأمنية التي تواجهها بشكل ملحوظ. تشمل التحديات الرئيسية عمليات كسر الحماية، والحقن الفوري، وإنشاء الأكواد البرمجية غير الآمنة. إذا تُركت هذه التهديدات دون معالجة، فقد تُلحق أضرارًا جسيمة بأنظمة الذكاء الاصطناعي ومستخدميها.
كيف تتجاوز عمليات كسر الحماية بالذكاء الاصطناعي إجراءات السلامة
تشير عمليات كسر الحماية باستخدام الذكاء الاصطناعي إلى تقنيات يتلاعب فيها المهاجمون بنماذج اللغة لتجاوز قيود الأمان. تمنع هذه القيود توليد محتوى ضار أو متحيز أو غير لائق. يستغل المهاجمون ثغرات خفية في النماذج من خلال صياغة مدخلات تُنتج مخرجات غير مرغوب فيها. على سبيل المثال، قد يُنشئ المستخدم موجهًا يتجنب مرشحات المحتوى، مما يدفع الذكاء الاصطناعي إلى تقديم تعليمات لأنشطة غير قانونية أو لغة مسيئة. تُعرّض عمليات كسر الحماية هذه سلامة المستخدم للخطر وتُثير مخاوف أخلاقية كبيرة، لا سيما في ظل الاستخدام الواسع النطاق لتقنيات الذكاء الاصطناعي.
هناك العديد من الأمثلة البارزة التي توضح كيفية عمل عمليات كسر الحماية بالذكاء الاصطناعي:
هجوم متصاعد على مساعدي الذكاء الاصطناعيأظهر باحثون أمنيون كيف تم التلاعب بمساعد الذكاء الاصطناعي لإعطاء تعليمات حول صنع زجاجة مولوتوف على الرغم من وجود مرشحات أمان مصممة لمنع ذلك.
بحث فريق DeepMind الأحمركشفت شركة DeepMind أن المهاجمين يمكنهم استغلال نماذج الذكاء الاصطناعي باستخدام هندسة سريعة متقدمة لتجاوز الضوابط الأخلاقية، وهي تقنية تُعرف باسم "الفريق الأحمر".
مدخلات لاكيرا المعادية:أظهر الباحثون في Lakera أن السلاسل غير المنطقية أو إشارات لعب الأدوار يمكن أن تخدع نماذج الذكاء الاصطناعي لتوليد محتوى ضار.
على سبيل المثال، قد يُنشئ المستخدم مُطالبةً تتجاوز مُرشِّحات المحتوى، مما يدفع الذكاء الاصطناعي إلى إصدار تعليماتٍ لأنشطةٍ غير قانونية أو استخدام لغةٍ مُسيئة. تُعرِّض عمليات كسر الحماية هذه سلامة المستخدم للخطر وتُثير مخاوف أخلاقيةً كبيرة، لا سيما في ظل الاستخدام الواسع النطاق لتقنيات الذكاء الاصطناعي.
ما هي هجمات الحقن الفوري؟
تُشكل هجمات الحقن الفوري ثغرة أمنية حرجة أخرى. في هذه الهجمات، تُدخل مُدخلات خبيثة بهدف تغيير سلوك الذكاء الاصطناعي، غالبًا بطرق خفية. بخلاف عمليات كسر الحماية التي تسعى إلى الحصول على محتوى محظور مباشرةً، تتلاعب عمليات الحقن الفوري بعملية اتخاذ القرار الداخلي للنموذج أو سياقه، مما قد يؤدي إلى كشفه عن معلومات حساسة أو القيام بأفعال غير مقصودة.
على سبيل المثال، قد يتعرض روبوت محادثة يعتمد على مدخلات المستخدم لتوليد الاستجابات للاختراق إذا صمّم مهاجم رسائل توجّه الذكاء الاصطناعي للكشف عن بيانات سرية أو تعديل نمط إخراجه. تُعالج العديد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي مدخلات خارجية، لذا تُمثّل عمليات حقن الرسائل الفورية مجال هجوم هامًا.
تشمل عواقب هذه الهجمات نشر معلومات مضللة، واختراق البيانات، وتآكل الثقة في أنظمة الذكاء الاصطناعي. لذلك، يبقى الكشف عن عمليات الحقن الفوري ومنعها أولويةً لفرق أمن الذكاء الاصطناعي.
مخاطر إنشاء التعليمات البرمجية غير الآمنة
لقد أحدثت قدرة نماذج الذكاء الاصطناعي على توليد الشيفرة البرمجية نقلة نوعية في عمليات تطوير البرمجيات. تساعد أدوات مثل GitHub Copilot المطورين باقتراح مقتطفات من الشيفرة البرمجية أو وظائف كاملة. إلا أن هذه الميزة تُثير مخاطر جديدة تتعلق بعدم أمان توليد الشيفرة البرمجية.
قد يُنتج مساعدو برمجة الذكاء الاصطناعي المُدرَّبون على مجموعات بيانات ضخمة، دون قصد، شيفرةً تحتوي على ثغرات أمنية، مثل ثغرات حقن SQL، أو مصادقة غير كافية، أو تعقيم غير كافٍ للمدخلات، دون وعي بهذه المشاكل. وقد يُدمج المطورون هذه الشيفرة دون علمهم في بيئات الإنتاج.
غالبًا ما تفشل برامج فحص الأمان التقليدية في تحديد هذه الثغرات الأمنية الناتجة عن الذكاء الاصطناعي قبل نشرها. تُبرز هذه الفجوة الحاجة المُلحة إلى تدابير حماية آنية قادرة على تحليل ومنع استخدام الأكواد غير الآمنة التي يُنشئها الذكاء الاصطناعي.
نظرة عامة على LlamaFirewall ودوره في أمن الذكاء الاصطناعي
جدار حماية LlamaFirewall من Meta هو إطار عمل مفتوح المصدر يحمي وكلاء الذكاء الاصطناعي، مثل روبوتات الدردشة ومساعدي توليد الأكواد البرمجية. يعالج هذا الإطار التهديدات الأمنية المعقدة، بما في ذلك عمليات كسر الحماية، والحقن الفوري، وتوليد الأكواد البرمجية غير الآمنة. أُطلق جدار حماية LlamaFirewall في أبريل 2025، ويعمل كطبقة أمان آنية وقابلة للتكيف بين المستخدمين وأنظمة الذكاء الاصطناعي. ويهدف إلى منع الإجراءات الضارة أو غير المصرح بها قبل وقوعها.
بخلاف مرشحات المحتوى البسيطة، يعمل LlamaFirewall كنظام مراقبة ذكي. فهو يُحلل باستمرار مدخلات الذكاء الاصطناعي ومخرجاته وعمليات التفكير الداخلي. تُمكّنه هذه المراقبة الشاملة من اكتشاف الهجمات المباشرة (مثل المطالبات المُصممة لخداع الذكاء الاصطناعي) والمخاطر الأكثر دقة، مثل التوليد العرضي لأكواد غير آمنة.
يوفر الإطار أيضًا مرونةً تسمح للمطورين باختيار الحماية المطلوبة وتطبيق قواعد مخصصة لتلبية احتياجاتهم الخاصة. هذه المرونة تجعل LlamaFirewall مناسبًا لمجموعة واسعة من تطبيقات الذكاء الاصطناعي، بدءًا من روبوتات المحادثة البسيطة ووصولًا إلى الوكلاء المستقلين المتقدمين القادرين على البرمجة واتخاذ القرارات. يُبرز استخدام Meta لـ LlamaFirewall في بيئات الإنتاج موثوقية الإطار وجاهزيته للتطبيق العملي.
هندسة والمكونات الرئيسية لـ LlamaFirewall
يستخدم LlamaFirewall بنية معيارية متعددة الطبقات تتكون من عدة مكونات متخصصة تُسمى الماسحات الضوئية أو الحواجز الواقية. توفر هذه المكونات حماية متعددة المستويات طوال سير عمل وكيل الذكاء الاصطناعي.
يتكون تصميم LlamaFirewall بشكل أساسي من الوحدات التالية.
الحرس الفوري 2
يُعدّ Prompt Guard 2 بمثابة طبقة الحماية الأولى، وهو ماسح ضوئي مُدعّم بالذكاء الاصطناعي، يفحص مُدخلات المستخدم وتدفقات البيانات الأخرى آنيًا. وتتمثل وظيفته الأساسية في كشف محاولات التحايل على ضوابط السلامة، مثل التعليمات التي تُوجّه الذكاء الاصطناعي لتجاهل القيود أو الكشف عن معلومات سرية. وقد صُمّمت هذه الوحدة لتحقيق دقة عالية وزمن وصول منخفض، مما يجعلها مناسبة للتطبيقات الحساسة للوقت.
فحوصات محاذاة الوكيل
يفحص هذا المكون سلسلة التفكير الداخلي للذكاء الاصطناعي لتحديد أي انحرافات عن الأهداف المنشودة. ويكشف عن أي تلاعبات خفية قد تُختطف فيها عملية اتخاذ القرار في الذكاء الاصطناعي أو تُوجّه بشكل خاطئ. ورغم أنها لا تزال في مراحلها التجريبية، تُمثل عمليات فحص محاذاة الوكلاء تقدمًا ملحوظًا في التصدي لأساليب الهجوم المعقدة وغير المباشرة.
كود شيلد
يعمل CodeShield كمحلل ثابت ديناميكي للأكواد البرمجية المُولّدة بواسطة وكلاء الذكاء الاصطناعي. يفحص هذا المُقتطفات البرمجية المُنتجة بواسطة الذكاء الاصطناعي بحثًا عن أي ثغرات أمنية أو أنماط خطرة قبل تنفيذها أو توزيعها. تدعم هذه الوحدة لغات برمجة متعددة ومجموعات قواعد قابلة للتخصيص، وهي أداة أساسية للمطورين الذين يعتمدون على البرمجة بمساعدة الذكاء الاصطناعي.
ماسحات ضوئية مخصصة
يمكن للمطورين دمج ماسحاتهم باستخدام تعبيرات عادية أو قواعد بسيطة قائمة على المطالبات لتعزيز القدرة على التكيف. تتيح هذه الميزة الاستجابة السريعة للتهديدات الناشئة دون انتظار تحديثات الإطار.
التكامل ضمن سير عمل الذكاء الاصطناعي
تتكامل وحدات LlamaFirewall بفعالية في مراحل مختلفة من دورة حياة وكيل الذكاء الاصطناعي. يُقيّم Prompt Guard 2 المطالبات الواردة؛ وتُراقب عمليات فحص محاذاة الوكيل عملية التفكير أثناء تنفيذ المهمة، ويُراجع CodeShield الكود المُولّد. يُمكن وضع ماسحات ضوئية إضافية مُخصصة في أي وقت لتعزيز الأمان.
يعمل الإطار كمحرك سياسات مركزي، يُنسّق هذه المكونات ويُطبّق سياسات أمنية مُصمّمة خصيصًا. يُساعد هذا التصميم على فرض رقابة دقيقة على إجراءات الأمن، وضمان توافقها مع المتطلبات الخاصة بكل تطبيق للذكاء الاصطناعي.
استخدامات LlamaFirewall في العالم الحقيقي
يُستخدم جدار الحماية LlamaFirewall من Meta لحماية أنظمة الذكاء الاصطناعي من الهجمات المتقدمة. فهو يُسهم في الحفاظ على أمان وموثوقية الذكاء الاصطناعي في مختلف القطاعات.
وكلاء الذكاء الاصطناعي لتخطيط السفر
أحد الأمثلة على ذلك هو ملف تخطيط السفر وكيل ذكاء اصطناعي يستخدم ميزة Prompt Guard 2 من LlamaFirewall لفحص تقييمات السفر ومحتوى الويب الآخر. يبحث عن الصفحات المشبوهة التي قد تحتوي على مطالبات كسر الحماية أو تعليمات ضارة. في الوقت نفسه، تراقب وحدة "فحص محاذاة الوكيل" آلية عمل الذكاء الاصطناعي. إذا بدأ الذكاء الاصطناعي بالانحراف عن هدفه في تخطيط السفر بسبب هجمات الحقن الخفي، يُوقفه النظام. هذا يمنع حدوث أي إجراءات خاطئة أو غير آمنة.
مساعدو برمجة الذكاء الاصطناعي
يتم استخدام LlamaFirewall أيضًا مع أدوات ترميز الذكاء الاصطناعيتكتب هذه الأدوات أكوادًا تشبه استعلامات SQL، وتحصل على أمثلة من الإنترنت. تفحص وحدة CodeShield الكود المُولّد آنيًا لاكتشاف الأنماط غير الآمنة أو الخطيرة. يساعد هذا على منع مشاكل الأمان قبل دخول الكود مرحلة الإنتاج. يمكن للمطورين كتابة أكواد أكثر أمانًا وأسرع باستخدام هذه الحماية.
أمن البريد الإلكتروني وحماية البيانات
At لاماكون 2025عرضت ميتا عرضًا توضيحيًا لجدار الحماية LlamaFirewall لحماية مساعد بريد إلكتروني يعمل بالذكاء الاصطناعي. بدون جدار الحماية LlamaFirewall، قد يتعرض الذكاء الاصطناعي للخداع من خلال عمليات حقن فورية مخفية في رسائل البريد الإلكتروني، مما قد يؤدي إلى تسريب البيانات الخاصة. مع تفعيل جدار الحماية LlamaFirewall، يتم اكتشاف هذه العمليات وحظرها بسرعة، مما يساعد في الحفاظ على أمان معلومات المستخدم وخصوصيتها.
الخط السفلي
يُعد جدار حماية LlamaFirewall من Meta تطورًا هامًا يحمي الذكاء الاصطناعي من المخاطر الجديدة، مثل عمليات كسر الحماية، والحقن الفوري، والأكواد البرمجية غير الآمنة. يعمل الجدار آنيًا لحماية وكلاء الذكاء الاصطناعي، وإيقاف التهديدات قبل أن تُسبب ضررًا. يتيح تصميم النظام المرن للمطورين إضافة قواعد مخصصة لتلبية احتياجات مختلفة. كما يُساعد أنظمة الذكاء الاصطناعي في العديد من المجالات، بدءًا من تخطيط السفر، ووصولًا إلى مساعدي البرمجة، وأمن البريد الإلكتروني.
مع تزايد انتشار الذكاء الاصطناعي، ستبرز الحاجة إلى أدوات مثل LlamaFirewall لبناء الثقة والحفاظ على سلامة المستخدمين. يُعدّ فهم هذه المخاطر واستخدام وسائل حماية قوية أمرًا ضروريًا لمستقبل الذكاء الاصطناعي. ومن خلال اعتماد أطر عمل مثل LlamaFirewall، يمكن للمطورين والشركات إنشاء تطبيقات ذكاء اصطناعي أكثر أمانًا يمكن للمستخدمين الاعتماد عليها بثقة.
