الجميع يقول إن AI غير آمن ، لذلك أقدرها

إذا كنت تتبع المناهج حول أمن AI اليوم، فإنك ستكون مغفورًا لأنك تعتقد أننا نشعر بالقلق على شاطئ وجودي. كل أسبوع يوفر عنوانًا جديرًا، يبدو أن يزيد من شعور الأزمة القائمة: “يستطيع العاملين في الذكاء الاصطناعي أن يغادروا الأنظمة الهجومية” ويشير هذا في كثير من الأحيان إلى الأبحاث التي تظهر كيف يمكن استخدام أنظمة الذكاء الاصطناعي الذكية الذكية، التي تم تصميمها لتنفيذ المهام المفيدة، من خلال الملفات الصغيرة المعروفة باسم أمثلة العدوانية أو تقنيات إغلاق الحدود لتنفيذ الأفعال الخبيثة، أو حتى إطلاق الهجمات المتطورة على البنية التحتية الأساسية. “LLMs تتيح الهجمات السيبرانية الحديثة” هذا يغطي التهديد التالي الذي يفرضه نموذج اللغة الكبيرة (LLMs). والقلق الرئيسي هو أن LLM يمكن أن يقلل من الحد الأدنى للانضمام إلى جرائم الكمبيوتر عن طريق مساعدة المبتدئين على إعداد رسائل إلكترونية إيهابية مقتنعة للغاية، وتوليد كود الاستغلال، أو إجراء التحقيق. ثانيا، هناك مخاوف من أن الهجمات يمكن أن تستخدم LLMs كجزء من هجماتهم، واستخدامها لتنظيم حملات الهندسة الاجتماعية المعقدة والمتكاملة أو اكتشاف وتصنيع تكلفة يوم واحد بشكل ديناميكي. "الضغط السريع هو الضغط الجديد SQL" هذا النمط يبرز فئة جديدة من الضعف المسببة إلى أنظمة الذكاء الاصطناعي.كما يستخدم SQL Injection عدم استيعاب الدخول المستخدم الذي يهدف إلى قاعدة بيانات، يستخدم Prompt Injection عدم استيعاب الإرشادات المستخدمة بشكل صحيح (بالإنجليزية: Prompt) من إرشادات التشغيل الداخلي للمنتج.هذا يسمح للمهاجم بإدخال السيطرة على سلوكه للمنتج، مما يؤدي إلى إخراج البيانات، والعمل غير المصرح به أو انتهاك السياسة. وتتطلع النتائج المشتركة لهذا النوع المتزايد من الأخبار السلبية والتركيز على الخوف في كثير من الأحيان إلى نفس النتائج: هو نفس الفنون الذكية هو المشكلة.التعليقات ترغب في التركيز على عدم الاستقرار المألوف والمخاطر المسببة إلى التكنولوجيا الأساسية، مما يؤدي إلى الاعتقاد بأن التكنولوجيا يجب أن تكون محددة، وتنظيمًا صارمًا، أو تصميمًا جديدًا لتكون آمنًا. كمن يستغرق سنوات في تحليل سلوك الهجوم في العالم الحقيقي ، فقد شعرت هذه التقنية دائماً بأنه غير كافي. معظم الشكاوى تعتمد على التقارير ، أمثلة الألعاب ، أو تظاهرات غير آمنة بطبيعة الحال. لماذا MCP هو اختبار حقيقي مفيد وقد حاول ظهور نماذج لغة معقدة تطوير آليات قوية ومستقرة للتفاعل مع الموارد الخارجية. تم إدماجها، وتشكل إطارًا قياسيًّا يُسمح بتنفيذ نماذج لغة باستخدام الأدوات والخدمات الخارجية بطريقة آمنة وواضحة. نموذج بروتوكول السياق (MCP) نموذج بروتوكول السياق (MCP) ويعمل هذا البروتوكول كوسيلة متصلة آمنة، مما يسمح لنماذج اللغة بتطوير قدراتها فوق حدود المعرفة الداخلية والبيانات المحمولة.في الأساس، فإن MCP أمر حيوي لتغيير نموذج اللغات من محركات النص المتطورة إلى أجهزة قابلة للتنفيذ والتفاعلية التي يمكن أن تتعامل مع المهام في العالم الحقيقي من خلال التكامل بشكل آمن وموضوعي مع البيئة الرقمية الأوسع. أساليب البحث تم تجنب هذه التحليلات بشكل عاجل من إعدادات التضخم أو المنافسة، وتستخدم تصميم الدراسة طريقة احترافية تتضمن خمسة خطوات رئيسية: تحديد المخزون: تم وضع مخزونات خادم MCP عن طريق تحليل نموذج إرسال SDK الذي تم العثور عليه على GitHub. التحقق من التنفيذ: تم إزالة المخزونات التي لم تبدأ بنجاح من التحليل. تحليل الأداة: تم تطوير الموردين الناجحين على أدواتهم ومخططاتهم المكتشفة، ثم تم تسجيلها باستخدام أدوات مفتوحة المصدر وأدوات داخلية مخصصة. تم تصنيف الأدوات وفقًا لفعالياتهم المحتملة (أي ما يمكنهم القيام به) ، بغض النظر عن ما إذا كانوا يحتويون على سوءات معروفة. تم تقييم الموردين: تم جمع الموردين في نهاية المطاف وتقييمهم وفقاً لدرجة وخصائص الوظائف المتضاربة التي كانت تحتوي عليها. وقد تم تضمين فقط خادمات MCP التي تم تشغيلها في الواقع وتظهر أدوات، حيث لا تكون سطح الهجوم الذي لا يتم تشغيله سطح الهجوم. ما هي الموردات MCP التي تظهر في الواقع عندما تم إزالة الموردين المستخدمين ، ظهرت نموذجًا واضحًا: أطلقت الموردين MCP أجزاء أمنية معروفة ، وليس القدرات الأجنبية فقط من الذكاء الاصطناعي. جدول 1 - فئات القدرة MCP الملاحظة: Capability Class Description Filesystem access Read/write operations on files or documents HTTP requests Fetching or scraping remote URLs Database queries Structured data retrieval Process execution Local command or script execution Orchestration Tool chaining, planning, or agent control Read-only search Constrained data or API lookups الوصول إلى نظام الملفات قراءة / كتابة العمليات على الملفات أو الوثائق طلب HTTP إزالة أو إزالة URL عن بعد طلبات قاعدة البيانات استرداد البيانات الهيكلية العملية التنفيذية إجراء إجراءات محددة أو نسخة الأكشن سلسلة الأدوات، والتخطيط، أو السيطرة على العميل البحث القراءة فقط بيانات محددة أو API lookups النقطة الرئيسية هنا هي أن هذه الأمثلة موجودة بالفعل في جميع أنظمة البرمجيات الحديثة. توزيع القدرة على جميع مستخدمي MCP الحقيقية على الرغم من الادعاءات الشائعة بأن أدوات الذكاء الاصطناعي تتيح سلوكًا خطيرًا بشكل روتيني، كان توزيع الملاحظة أكثر تعقيدًا. جدول 2 - عدد الموارد المتاحة (الخدمات MCP المستخدمة): Capability Relative Frequency Filesystem access Medium HTTP requests Medium Database queries Low Process execution Rare Orchestration Occasional الوصول إلى نظام الملفات Medium طلب HTTP Medium طلبات قاعدة البيانات أسفل العملية التنفيذية غريبة الأكشن في بعض الحالات الملاحظة : وتشير النتائج الأوليّة إلى اختلاف كبير مع القصص المهيمنة، غالباً ماً، حول عدم أمانها المطلق في أنظمة الذكاء الاصطناعي المتقدمة. ضعف أثر كبير في الأمن. أقل من هذا النتيجة المناهضة بشكل مباشر تداعيات الشكوك الشائعة حول أن النماذج الحالية من الذكاء الاصطناعي هي في الأساس "مخاوف" أو متعاطفة مع نقصات عالية الجودة التي يمكن الاستفادة منها بسهولة، والتي تمنح المهاجمين السيطرة العميقة على البنية التحتية الأساسية. في حين أن العداءات الأخرى لا تزال موجودة بدون شك، فإن نسبة منخفضة من العداوة في تنفيذ الأوامر تشير إلى أن التفكير في المخاطر الحقيقية والأهمية الإحصائية التي تشكلها تطبيقات الذكاء الاصطناعي الحديثة أكثر فعالية من المعتاد. وتشير البيانات إلى أن الجهود الأمنية قد تستغرق بشكل أكثر فعالية في التعامل مع الضعف المشترك، الذي يقلل من التأثير الذي يحدث مع تكرار أعلى، بدلاً من التركيز بشكل رئيسي على الأكثر نفوذاً، على الرغم من أن الأكثر إثارة للدهشة، الخسائر المحتملة. المخاطر الحقيقية: تكوين القدرة في بعض الأحيان ، تبدو العديد من الموردين غير آمنة. يزداد المخاطر عند وجود العديد من المكونات الأصلية في نفس المورد ، وخاصة عندما يكون هناك تركيز. في كثير من الأحيان ، فإن المخاطر الأمنية التي يخلقها مكتب MCP فرديًا هي أقل بكثير أو غير آمنة عندما يتم مشاهدته بشكل منفصل. قد يعمل مكتب MCP واحد على نطاق ضئيل على وظيفة ضرورية ، مثل إدارة تغييرًا بسيطًا في التكوين أو إجراء عملية تسجيل أساسيًا. ومع ذلك ، فإن إمكانات الاستغلال تتزايد بشكل كبير عندما يتم توزيع العديد من الموردين وتستمر في نفس المورد أو بيئة التشغيل. هذه المخاطر المتضاربة تأتي في إمكانات التكامل التي تظهر عندما يمكن أن يتم تصنيع أو تحويل الأمثلة الفريدة في سلسلة. على سبيل المثال، قد يكون خادم MCP واحد قادرًا على قراءة بيانات التكوين الحساسة، بينما قد يكون آخر قادرًا على تغيير قواعد جدار النار، وربما يكون ثالث قادرًا على إعادة تشغيل خدمة هامة. بشكل فردي، هذه الأفعال محدودة. نقطة تحول حقيقية لهذا المخاطر هو إدخال وتتم تصميم الأسطورة، سواء من خلال أدوات أمنية تلقائياً، أو من خلال منصات المكونات (مثل Kubernetes)، أو من خلال إطارين أساسيين في الهواتف الذكية، أو إطارين متكاملين، لتنسيق وتشغيل هذه القدرات الموزعة بشكل فعال. الأكشن يمكن للمهاجم الذي يحصل على السيطرة على طبقة التخطيط أن يحرك بشكل فعال مجموعة من الأفعال الخبيثة، مما يغير مجموعة من المفاجآت غير ضرورية إلى نظام سلاح قوي وآمن. جدول 3 - نموذج التكوين: Composition Security Implication HTTP fetch + filesystem write Content injection / persistence Database query + orchestration Data exfiltration pipelines HTTP fetch + planning Prompt-injection amplification Filesystem write + orchestration Supply-chain style poisoning HTTP FETCH + FileSystem كتابة إدخال المحتوى / الاستمرار استفسار قاعدة البيانات + التركيز خطوط إزالة البيانات HTTP FETCH + التخطيط التوسع السريع في الأمعاء نظام ملفات الكتابة + الأكشن أدوية سلسلة التوريد لا تجد MCP هذه الشبكات، بل يجعل من أسهل بكثير وضعها معا. التخطيطات، وليس المفاجآت، تحديد سطح الهجوم موضوع متكرر في محادثات أمن الذكاء الاصطناعي، وخاصة في مجالات الماجستير في إدارة الأعمال، هو الضعف في التفكير السريع، والتي غالبا ما تُعرف باسم "التفكير السريع". وتشير النماذج في هذا السياق إلى إطار العمليات بأكملها: المعمارية، ونماذج البيانات الأساسية، والسيطرة على الوصول، والتصميم المنطقي، والخطوات المناسبة والمتوسطة التي تتحرك حول LLM الأساسية. لن يتم التركيز على الهجمات المتطورة على إلقاء الضوء الصغير على إنتاج النماذج من النماذج من النماذج من النماذج من النماذج من النماذج من خلال إرسال رسالة ذكية. على سبيل المثال، قد يكون النظام غير آمن: تتيح استدعاء الوظيفة غير المعتمدة: إذا تمكن برنامج LLM من استدعاء API أو ميزات خارجية بدون توقيع الدخول القوي ومتطلبات الخصائص الأقل، فإن هجوم الاستدعاء الناجح يتيح التحرك الجانبي، أو إخراج البيانات، أو إجراء الإرشادات الفصلية. عدم الانفصال عن السياق والتوجيه: تجميع الدخول المستخدمي (التوجيه) مع توجيهات النظام أو السياق التشغيلي بطريقة تسمح للمستخدم الدخول لتفكيك توجيهات النظام هو خطأ في المشروع. استخدامه في أنظمة RAG (Retrieval-Augmented Generation): إذا لم يتم تصحيح الوثائق المكتوبة بشكل صحيح قبل إرسالها مرة أخرى إلى سياق الإرشادات، أو إذا كان النظام يقوم بتنفيذ الخطوات التمهيدية بطبيعة الحال على أساس النتائج، فإن المركب الهجومي يغادر حمايات النماذج الأساسية. في الأساس، في حين تثبيت سريع يثبت أن LLM هو مؤهل إدخال معقد، غير المحدد، المخاطر الخطيرة، المهمة في الأعمال التجارية هي الأساس في التخطيط الشديد حول النموذج، النموذج. جدول 4 - التأثيرات المحددة للمناهج: Schema Pattern Risk Implication url: string High (arbitrary network access) path: string High (potential traversal / overwrite) query: string Medium (depends on backend) enum(values) Low (constrained intent) Hard-coded parameters Minimal العنوان: String عالية (إمكانية الوصول إلى الشبكة الذاتية) الطريق: String عالية (إمكانية التهرب / التهرب) العنوان: String متوسط (يعتمد على الخلفية) الوسوم(القيمة) الحد الأدنى (الإرادة المحدودة) الأقراص الصلبة الأدنى في خادمات MCP ، فإن التخطيط هو الحد الأكبر من الثقة.إذا أردت أداة قبول الدخول غير المحدود وإرسالها إلى خزان قوي ، فإن المخاطر هي الأكاديمية ، وليس عن طريق AI. لماذا هذا ليس قصة "AI Is Dangerous" إن التفكير الشامل الذي يعلن أن الذكاء الاصطناعي يقدم "خطر غير مسبوق" غالباً ما ينسى الواقع الأكثر تعقيداً وأكثر أهمية من منظور الأكاديمية. أو بدلاً من ذلك، فإن النتائج العميقة لدمج الذكاء الاصطناعي، وخاصة في شكل أجهزة الذكاء الاصطناعي والشركات الذكية، هي أن الذكاء الاصطناعي يتحول بشكل أساسي إلى مكان حيث يتم اتخاذ قرارات أمنية حيوية وإجراءها. جديد غير مألوف هذا ليس مجرد تحديث متزايد إلى النماذج الأمنية الحالية، بل يمثل تغييراً فنيًا عميقًا في كيفية بناء التطبيقات وحمايةها. FROM: The Traditional Application Security Focus TO: The Modern AI-Driven System Security Focus UI Flows (User Interface) Schemas (Data and Interaction) Security was heavily focused on validating inputs and protecting against manipulation of front-end components and presentation layers. The emphasis moves to strictly defining and validating the structure and content of data exchanged between models, tools, and the application, ensuring input and output types are rigorously adhered to. Human Intent and Manual Vetting Tool Composition and Orchestration Logic was often designed around what a human to do, relying on role-based access control (RBAC) and explicit permissions tied to individual actions or user profiles. intended Security now centers on how the AI agent selects, chains, and uses various external tools (e.g., APIs, databases, services). The integrity and safety of the of actions must be guaranteed, focusing on preventing prompt injection from driving unintended tool use. entire sequence Application Logic (Hard-Coded Business Rules) Execution Context Isolation (Sandboxing) Security resided within monolithic or tightly coupled business logic, where rules were explicitly coded and easy to audit within the application's source code. The focus shifts to isolating the AI model's runtime environment, ensuring that the consequences of any erroneous or malicious model output (e.g., code generation or external calls) are strictly contained and cannot impact critical infrastructure or bypass perimeter defenses. UI Flows (Interface المستخدم) النماذج (البيانات والاتصالات) تم التركيز بشكل كبير على الأمن على تصحيح الملفات وحماية من التلاعب في المكونات المفتوحة ودرجات التصميم. يتركز التركيز على تحديد وتقييم تركيب ومحتوى البيانات التي يتم تبادلها بين النماذج والأدوات والتطبيقات، مما يضمن أن تكون أنواع الدخول والخروج متواضعة. التفكير الإنساني والرؤية اليدوية تكوين الأداة والتصميم في كثير من الأحيان ، يتم تصميم المنطق حول ما تعتمد على السيطرة على الوصول المعتمد على الدور (Roll-Based Access Control - RBAC) ووصف الإمكانيات الفعالة المرتبطة بالعملات الفردية أو ملفات المستخدم. التفكير يرتكز الأمان الآن على كيفية اختيار وكيفية اختيار وكيفية استخدام الأدوات الخارجية المختلفة (على سبيل المثال، API، قواعد البيانات، خدمات). يجب التأكد من الإجراءات، مع التركيز على منع التدخين السريع من القيام باستخدام الأدوات غير المرغوب فيها. الترتيب الكامل القواعد التجارية المتكاملة (Hard-Coded Business Rules) إزالة الوضع (Sandboxing) كان الأمن داخل المنظومة التجارية المضطربة أو المرتبطة بشكل وثيق ، حيث تم تشخيص القواعد بشكل واضح وسهولة التحقق منها داخل رمز التطبيق. يتحول التركيز إلى تمييز البيئة في وقت التشغيل من نموذج الذكاء الاصطناعي ، مما يضمن أن تأثيرات أي إرسال نموذج خاطئ أو مجهول (على سبيل المثال، إنتاج الكود أو الاتصال الخارجي) تتحكم بشكل كامل ولا يمكن أن تؤثر على البنية التحتية الأساسية أو حماية الحدود. ويجب على المنظمات تطبيق استراتيجياتهم الدفاعية، والأدوات الأمنية، والتدريب على المطورين لمناقشة هذه النقطة الجديدة من التحكم. التالي: التهديد أولا، الخوف ثانيا ومع ذلك، بالنسبة للممارسين، تحسين حالة الأمن في الذكاء الاصطناعي يتطلب تغيير في النظرة: علينا استبدال الخوف بالقياس والتنظيم الفكري. LLMs وغيرها من أنظمة معالجة معقدة مع AI / آلة لا تكون غير آمنة بشكل طبيعي، بل هي مجرد أنظمة غنية بالمهارات. الحقيقة المزعجة ولكن في نهاية المطاف تعزيز الحقيقة هي أن عددًا كبيرًا من ما يسمى "الخطر" الذكاء الاصطناعي هي في الواقع مشاكل أمنية قديمة تتناول لغة جديدة. هذه هي الأخبار الجميلة. إنها أخبار جيدة لأنها تعني أننا لا نبدأ من البداية، ونحن نعلم بالفعل كيفية حل هذه المشكلات، ونحن نعلم كيفية حل هذه المشكلات، ونحن نعلم أن المبادئ والأساليب الأمنية المعمول بها، مثل مبادئ الحد الأدنى من الحقوق (PoLP) وأساليب الدفاع العميق، لا تزال متواضعة تماما. من خلال تركيب أمن الذكاء الاصطناعي كإضافة إلى أمن المؤسسات المعاصرة بدلاً من مشكلة جديدة وغير قابلة للتغلب، يمكن أن تتحرك المنظمات من الاضطرابات المزمنة إلى تقليل المخاطر بشكل فعال ومحدود.