أمن الذكاء الاصطناعي: الملفات التي لا يراجعها أحد أصبحت الآن أكبر نقطة ضعف لديك

لماذا لا تفي أدواتك الحالية بالغرض؟

SAST يقرأ الشفرة. SCA يقرأ بيانًا بالتبعيات. لا أحد يعرف ما هو النموذج، أو ما يكشفه خادم MCP، أو ما يوجه ملف المهارات الوكيل للقيام به. هذه الفجوة هي بالضبط ما تستغله هجمات عصر الذكاء الاصطناعي، في المساحة بين "الرمز الذي نفحصه" و"الذكاء الاصطناعي الذي اعتمدناه بهدوء".

والنتيجة هي فئة من الذكاء الاصطناعي الخفي لا CISلا يمكنني حاليًا الإجابة عن الأسئلة التالية: ما هي النماذج التي نستخدمها، وما هي الوكلاء الذين يمكنهم الوصول إلى ماذا، وما هو خادم MCP الذي اتصل به أحدهم يوم الثلاثاء الماضي دون علم أحد. إن الإجابة على هذا السؤال بدقة هي مهمة أمن سلسلة التوريد القائم على الذكاء الاصطناعي، وهذا هو السبب وراء استمرار قصور أدوات أمن التطبيقات العامة في هذا المجال.

ما يعنيه أمن الذكاء الاصطناعي فعلياً

زيجيني هي شركة أمن الذكاء الاصطناعي التي تتعامل مع هذا على أنه ثلاث حركات مترابطة عبر SDLC: اكتشاف، وكشف، وإنفاذ.

اكتشف: تعرف على نوع الذكاء الاصطناعي الذي تمتلكه بالفعل

يكشف الاكتشاف التلقائي والمستمر عبر مستودعاتك عن كل أصول الذكاء الاصطناعي: النماذج، والأطر، ومجموعات البيانات، ونقاط نهاية الاستدلال، والوكلاء، وخوادم MCP، والمهارات، والمطالبات، guardrailsوأدوات برمجة الذكاء الاصطناعي التي يستخدمها مطورو البرامج لديك بالفعل. لا استطلاعات رأي. لا تقارير ذاتية. إذا ترك البرنامج أثراً في المستودع، فسيظهر في قائمة الجرد، وهو الشرط الأول والأساسي لأمن سلسلة توريد الذكاء الاصطناعي الحقيقي.

ثم يرسم مخطط الذكاء الاصطناعي كيفية ترابط هذه الأصول: أي نموذج تغذيه مجموعة البيانات، وأي وكيل يستدعي أي أداة، وأي خادم MCP يدعم أي مساعد. لا يُفيدك الأصل بمعزل عن غيره كثيرًا. يُظهر لك المخطط أين يتركز الخطر.

انطلاقاً من هذا الاكتشاف نفسه، يُنتج برنامج Xygeni AI-BOMقائمة جرد جاهزة للتدقيق وقابلة للقراءة آليًا لكل ما يتعلق بالذكاء الاصطناعي في برامجك. عندما يسألك أي جهة تنظيمية أو مدقق حسابات أو عميل عن نوع الذكاء الاصطناعي الذي تستخدمه، يصبح الجواب جاهزًا للتنزيل بدلًا من البحث المضني الذي يستغرق ثلاثة أسابيع.

الكشف عن: المخاطر التي لا تستطيع الماسحات الضوئية التقليدية رؤيتها

يبحث ماسح ضوئي متخصص في الذكاء الاصطناعي عن أنماط الفشل الخاصة بأنظمة الذكاء الاصطناعي: حقن التعليمات البرمجية، وحقن الأدوات، واستدعاء الأدوات غير الموثوقة، وتسريب البيانات من خلال الاسترجاع، وتجاوز تعليمات النظام، والتدخل المفرط. كل نتيجة يتم تحديدها بواسطة قائمة OWASP لأهم 10 مخاطر لتطبيقات ماجستير القانون ويشير إلى الملف والسطر المحددين اللذين يتسببان في التعرض، وليس إلى تنبيه غامض "راجع استخدامك للذكاء الاصطناعي".

تتعامل طبقة الكشف نفسها مع ملفات المهارات وملفات القواعد وإعدادات MCP باعتبارها عناصر أمنية، لا مجرد وثائق غير ضارة. فهي تُشير إلى المهارات الخبيثة أو المُخترقة، وتفحص إعدادات خادم MCP بحثًا عن أي اختراق للأدوات، وتُظهر المطالبات التي تُشغّل أحمال عمل الذكاء الاصطناعي لديك.

تحديد الأولويات: المسار الذي يقلل الضوضاء، وليس الزوايا.

تُصفّى كل نتيجة تدريجيًا: بدءًا من ما يمكن الوصول إليه في كود التطبيق، ثم إلى ما يمكن استغلاله فعليًا، ثم إلى ما هو موجود في الكود الذي يطوره فريقك بنشاط. ما يصل إلى قائمة المطورين هو القائمة المختصرة التي تُهدد بيئة الإنتاج فعليًا، مع إرفاق مرجع الإطار، وفترة التعرض، وإرشادات التخفيف.

فرض: أوقفه قبل تشغيله

Shield يُطبّق هذا النظام سياسات الحماية على جهاز المطور نفسه: فهو يحظر عمليات التثبيت غير المصرح بها والضارة، والنماذج غير المعتمدة، وخوادم MCP غير المصرح بها قبل تنفيذ أي شيء. ويعتمد هذا النظام بشكل أساسي على تقنية Xygeni. الإنذار المبكر بالبرامج الضارة (MEW)والتي ترصد الطرود الخبيثة قبل وجود توقيع لها، لا تزال أدوات السمعة على مستوى الطبقة تثق بها لأنه لم يتم الإبلاغ عن الطرد بعد. هذا هو جانب الإنفاذ في أمن سلسلة التوريد المدعوم بالذكاء الاصطناعي: الاكتشاف والكشف يخبرانك أين تكمن المشكلة. Shield هذا ما يوقفه بالفعل.