مخاطر أمن الذكاء الاصطناعي في DevSecOps: الكود، Pipelineوالوكلاء

مخاطر أمن الذكاء الاصطناعي: ما يجب على فرق DevSecOps معرفته لتأمين أنظمة الذكاء الاصطناعي

لم تعد مخاطر أمن الذكاء الاصطناعي تقتصر على سلوك النماذج أو خصوصية البيانات. بل إنها تؤثر اليوم أيضاً على طريقة كتابة البرامج ومراجعتها وبنائها ونشرها. ومع دخول أدوات برمجة الذكاء الاصطناعي وأنظمة الذكاء الاصطناعي الوكيلة وسير العمل المدعوم بالذكاء الاصطناعي إلى... SDLCتواجه فرق DevSecOps نوعًا جديدًا من المخاطر: كتابة أكواد أسرع، وأتمتة أسرع، وأخطاء أسرع.

مع ذلك، لا يعني هذا أن تُبطئ الفرق من تبني الذكاء الاصطناعي. بل إنها بحاجة إلى ضوابط أمنية تتناسب مع سرعة التطوير المدعوم بالذكاء الاصطناعي. في هذا الدليل، نشرح أهم المخاطر الأمنية المتعلقة بالذكاء الاصطناعي، وكيفية ظهورها في سير العمل الهندسي الفعلي، وكيف يمكن للفرق تقليل المخاطر في جميع أنحاء الكود والتبعيات والبيانات السرية. pipelineوالوكلاء.

للحصول على نظرة عامة أشمل حول كيفية تغيير الذكاء الاصطناعي لمشهد التهديدات، راجع دليلنا الخاص بـ الأمن السيبراني للذكاء الاصطناعي.

ما هي مخاطر أمن الذكاء الاصطناعي؟

تُعرَّف مخاطر أمن الذكاء الاصطناعي بأنها نقاط ضعف أو تهديدات أو أنماط فشل تظهر عند تصميم الذكاء الاصطناعي أو تدريبه أو دمجه أو استخدامه داخل أنظمة حقيقية. ويمكن أن تؤثر هذه المخاطر على النماذج والبيانات والمطالبات وواجهات برمجة التطبيقات والبرمجيات. pipelineوالأدوات التي تربط بينهما.

استخدم إرشادات المركز الوطني للأمن السيبراني بشأن الذكاء الاصطناعي والأمن السيبراني يوضح أن الأمن السيبراني شرط أساسي لأنظمة الذكاء الاصطناعي الآمنة والموثوقة. وبالمثل، إطار عمل NIST AI لإدارة المخاطر يمنح المؤسسات هيكلاً لإدارة مخاطر الذكاء الاصطناعي من خلال الحوكمة والقياس والضوابط العملية.

بالنسبة لفرق DevSecOps، فإن المشكلة أكثر تحديدًا. أصبح الذكاء الاصطناعي الآن جزءًا من سلسلة تسليم البرمجيات. فهو يكتب التعليمات البرمجية، ويقترح التبعيات، ويُنشئ التكوينات، ويستدعي واجهات برمجة التطبيقات، ويتصرف أحيانًا بشكل مستقل. ونتيجة لذلك، يجب معالجة مخاطر أمن الذكاء الاصطناعي داخل SDLC، ليس فقط على مستوى النموذج.

لماذا تختلف مخاطر أمن الذكاء الاصطناعي الآن؟

تنشأ مخاطر الأمن السيبراني التقليدية عادةً من البرمجيات المكتوبة يدويًا، والحزم البرمجية الضعيفة، وبيانات الاعتماد غير الدقيقة، أو البنية التحتية غير المُهيأة بشكل صحيح. ولا تزال هذه المخاطر قائمة. إلا أن الذكاء الاصطناعي يُغير من سرعة ظهورها وصعوبة اكتشافها.

قد يبدو الكود المُولّد بالذكاء الاصطناعي صحيحًا ظاهريًا، ولكنه قد يغفل عمليات التحقق من الصلاحيات. وقد يقترح مساعد البرمجة المدعوم بالذكاء الاصطناعي حزمة برمجية ضعيفة. وقد يستدعي سير العمل الآلي الأداة الخاطئة، أو يصل إلى الملف الخاطئ، أو يكشف سرًا في سجل النظام. إضافةً إلى ذلك، غالبًا ما تعتمد أنظمة الذكاء الاصطناعي على السياق، والمطالبات، والروابط، والأدوات الخارجية، مما يزيد من احتمالية حدوث ثغرات أمنية.

استخدم قائمة OWASP لأهم 10 مخاطر لتطبيقات ماجستير القانون يُسلط الضوء على مخاطر مثل الحقن الفوري، وكشف المعلومات الحساسة، ومشاكل سلسلة التوريد، والتدخل المفرط. وتُعد هذه التصنيفات مفيدة لأنها تربط سلوك الذكاء الاصطناعي بمشاكل أمن التطبيقات الحقيقية.

بمعنى آخر، لا تقتصر مخاطر أمن الذكاء الاصطناعي على النموذج فحسب، بل تشمل النظام بأكمله المحيط بالنموذج.

المخاطر الأمنية الأساسية للذكاء الاصطناعي لفرق DevSecOps

فيما يلي أهم المخاطر التي يجب مراعاتها عند استخدام الذكاء الاصطناعي في تطوير التطبيقات وأمنها. CI/CD مهام سير العمل.

1. ثغرات أمنية في التعليمات البرمجية المولدة بواسطة الذكاء الاصطناعي

يمكن لأدوات البرمجة المدعومة بالذكاء الاصطناعي توليد شفرة برمجية تعمل ولكنها غير آمنة. على سبيل المثال، قد تُنشئ استعلامات SQL بدون تحديد المعلمات بشكل صحيح، أو تتجاهل التحقق من صحة المدخلات، أو تُطبّق منطق مصادقة ضعيف.

يحدث هذا لأن العديد من أنظمة الذكاء الاصطناعي تُولّد أنماطًا برمجية محتملة بناءً على بيانات التدريب. مع ذلك، فإنّ هذه الأنماط البرمجية المحتملة ليست بالضرورة آمنة. عمليًا، قد يُعيد النموذج إنتاج أمثلة غير آمنة لأنها شائعة في المستودعات العامة.

وتشمل الأمثلة الشائعة:

• حقن SQL
• عبر موقع البرمجة
• عمليات التحقق من التفويض مفقودة
• معالجة الجلسات الضعيفة
• إلغاء التسلسل غير الآمن
• حماية CSRF مفقودة

لذلك، ينبغي التعامل مع التعليمات البرمجية المولدة بواسطة الذكاء الاصطناعي على أنها غير موثوقة حتى تجتاز الاختبار. SAST، عمليات التحقق من السياسات ومراجعتها.

اقتراح للربط الداخلي: اربط هذا القسم بمنشورك على AI SAST.

2. مخاطر سلسلة التوريد والاعتماد

لا تقتصر أدوات الذكاء الاصطناعي على توليد التعليمات البرمجية فحسب، بل تقترح أيضًا حزمًا وإصدارات وبرامج نصية وأوامر تثبيت. وهذا يخلق مسارًا مباشرًا من توصيات الذكاء الاصطناعي إلى مخاطر سلسلة توريد البرمجيات.

على سبيل المثال، قد تقترح أداة الذكاء الاصطناعي ما يلي:

• حزمة قديمة
• تبعية ناتجة عن خطأ إملائي
• اسم حزمة وهمي
• حزمة تحتوي على نصوص تثبيت مشبوهة
• مكتبة معرضة للاختراق ولكنها لا تزال تستخدم على نطاق واسع

علاوة على ذلك، يمكن للمهاجمين استغلال هذا السلوك عن طريق تسجيل أسماء حزم من المرجح أن تبتكرها أدوات الذكاء الاصطناعي. يُعرف هذا الخطر عادةً باسم "الاستيلاء العشوائي على أسماء النطاقات". وهو يحوّل وهم النموذج إلى هجوم على سلسلة توريد الحزم.

لتقليل هذا الخطر، تحتاج الفرق إلى SCAوتشمل هذه الأدوات الكشف عن البرامج الضارة، وتطبيق سياسات التبعية، وتحليل إمكانية الوصول. كما ينبغي عليها استخدام مؤشرات قابلية الاستغلال مثل: إبس ومعلومات الاستغلال النشط من CISقائمة الثغرات الأمنية المعروفة والمستغلة.

3. كشف الأسرار في سير عمل الذكاء الاصطناعي

يُعدّ كشف الأسرار أحد أكثر مخاطر أمن الذكاء الاصطناعي واقعية. غالبًا ما يقوم المطورون بلصق معلومات سياقية في أدوات الذكاء الاصطناعي، وقد تشمل هذه المعلومات مفاتيح واجهة برمجة التطبيقات، والرموز المميزة، وبيانات الاعتماد، وعناوين URL، أو الإعدادات الداخلية.

بالإضافة إلى ذلك، قد تتضمن التعليمات البرمجية المولدة بواسطة الذكاء الاصطناعي عناصر نائبة تبدو حقيقية، أو الأسوأ من ذلك، نسخ الأسرار مرة أخرى إلى ملفات المصدر. pipeline البرامج النصية، أو السجلات. بمجرد إدخال البيانات السرية في سجل Git أو CI/CD يمكن أن تظل السجلات قابلة للاستغلال لفترة طويلة بعد تاريخ الإصدار الأصلي commit.

تشمل نقاط التعرض الشائعة ما يلي:

• تاريخ المطالبة
• الكود المُولّد
• بوابة commits
• CI/CD الجذوع
• IaC ملفات
• صور الحاويات
• مساحات العمل المشتركة

لهذا السبب، ينبغي على الفرق الجمع بين عمليات المسح على مستوى بيئة التطوير المتكاملة (IDE). pre-commit عمليات التحقق، ومسح سجلات المستودع، CI/CD فحص السجلات، والإلغاء التلقائي.

اقتراح للربط الداخلي: اربط هذا القسم بمنتج أمان الأسرار الخاص بك أو بمحتوى ذي صلة.

4. إساءة استخدام وكلاء وأدوات الذكاء الاصطناعي

وكيل منظمة العفو الدولية يُضيف ذلك طبقة جديدة من المخاطر لأن الوكلاء لا يكتفون باقتراح الإجراءات، بل يمكنهم اتخاذ الإجراءات بأنفسهم.

قد يقوم وكيل الذكاء الاصطناعي بتشغيل أوامر النظام، وتعديل الملفات، واستدعاء واجهات برمجة التطبيقات، وفتح pull requestsتعديل سير عمل التكامل المستمر، أو التفاعل مع الخدمات السحابية. على الرغم من أن هذا يحقق مكاسب هائلة في الإنتاجية، إلا أنه يزيد أيضًا من نطاق تأثير الأخطاء.

تشمل المخاطر الرئيسية ما يلي:

• تنفيذ أوامر غير آمن
• مفاتيح واجهة برمجة التطبيقات ذات الصلاحيات الزائدة
• تغييرات غير مصرح بها في التعليمات البرمجية
• سوء تكوين موصل MCP أو API
• استدعاءات الأداة خارج النطاق المعتمد
• الوصول إلى البيئة بما يتجاوز متطلبات المهمة

تُعدّ فئة "الصلاحيات المفرطة" ضمن قائمة OWASP LLM لأهم عشرة مخاطر أمنية ذات صلة وثيقة بهذا الموضوع. فإذا مُنح وكيلٌ صلاحياتٍ واسعةً للغاية، فقد يؤدي خطأ في التعليمات، أو حقنٌ مفاجئٌ للبرمجيات الخبيثة، أو اختراقٌ لأداةٍ ما، إلى كارثةٍ أمنيةٍ حقيقية.

5. CI/CD و Pipeline لمخاطر

يصل الكود المُولّد بالذكاء الاصطناعي في نهاية المطاف إلى pipelineعند هذه النقطة، ينتقل الخطر من شفرة المصدر إلى عمليات البناء، والقطع الأثرية، والأسرار، والتبعيات، وسير عمل النشر.

على سبيل المثال، قد يؤدي التغيير المدعوم بالذكاء الاصطناعي إلى ما يلي:

• أضف خطوة بناء غير آمنة
• تعديل سير عمل GitHub Actions
• سحب حزمة خبيثة أثناء التثبيت
• اطبع الأسرار في سجلات البناء
• تعطيل عنصر تحكم أمني
• تغيير منطق النشر

وبناء على ذلك، CI/CD يصبح الأمن أمراً أساسياً لتبني الذكاء الاصطناعي. Pipeline guardrails ينبغي حظر الأنماط غير الآمنة قبل وصولها إلى بيئة الإنتاج. لمزيد من المعلومات، راجع محتوانا حول CI/CD أمن و software supply chain security.

6. تسريب البيانات والحقن الفوري

يُعدّ حقن البيانات الموجّهة أحد أبرز المخاطر الأمنية المعروفة في مجال الذكاء الاصطناعي، ولكنه غالبًا ما يُساء فهمه. ولا يقتصر الأمر على روبوتات المحادثة فحسب، بل يمكن أن يؤثر على أي سير عمل للذكاء الاصطناعي يستقبل مدخلات خارجية ثم يستخدمها لتوجيه الإجراءات.

على سبيل المثال، قد يتضمن وصف المشكلة الخبيثة، أو ملف README، أو تذكرة الدعم، أو صفحة توثيق التبعيات، تعليمات مخفية. إذا قرأ وكيل الذكاء الاصطناعي هذا المحتوى واتبعه، فقد يتمكن المهاجم من التأثير على استدعاءات الأدوات، أو تغييرات التعليمات البرمجية، أو الوصول إلى البيانات.

يمكن أن يحدث تسريب البيانات بطرق مماثلة. فقد يكشف النموذج عن معلومات حساسة، أو يلخص ملفات خاصة، أو يرسل بيانات سرية إلى جهات خارجية. لذا، تحتاج أنظمة الذكاء الاصطناعي إلى تصفية فورية، وضوابط على المخرجات، وقيود على الأدوات، وحدود واضحة تحدد البيانات التي يمكنها الوصول إليها.