اختبارات الاختراق الحمراء للذكاء الاصطناعي: حماية أنظمة الذكاء الاصطناعي من الهجمات المعادية
تُعرف اختبارات الاختراق الحمراء للذكاء الاصطناعي (AI Red Teaming) بأنها عملية منهجية لاختبار أنظمة الذكاء الاصطناعي، وخاصة نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي وتعلم الآلة، ضد الهجمات المعادية وسيناريوهات الضغط الأمني. تتجاوز هذه الاختبارات اختبارات الاختراق التقليدية؛ فبينما تستهدف اختبارات الاختراق الثغرات البرمجية المعروفة، تبحث اختبارات الاختراق الحمراء عن نقاط ضعف محددة في أنظمة الذكاء الاصطناعي، والمخاطر غير المتوقعة، والسلوكيات الناشئة. تعتمد هذه العملية على عقلية المُهاجم الخبيث، محاكية هجمات مثل حقن المُطالبات (Prompt Injection)، وتسميم البيانات (Data Poisoning)، وكسر الحماية (Jailbreaking)، وتجنب النموذج (Model Evasion)، واستغلال التحيزات، وتسريب البيانات. يضمن هذا أن تكون نماذج الذكاء الاصطناعي قوية ليس فقط ضد التهديدات التقليدية، ولكن أيضًا مقاومة لسلوكيات الاستخدام الخاطئ الجديدة والفريدة من نوعها في أنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية.
الميزات والفوائد الرئيسية لاختبارات الاختراق الحمراء للذكاء الاصطناعي:
- نمذجة التهديدات: تحديد ومحاكاة جميع سيناريوهات الهجوم المحتملة، بدءًا من حقن المُطالبات وحتى التلاعب المعادي واستخراج البيانات.
- السلوك المعادي الواقعي: محاكاة تقنيات المُهاجمين الفعلية باستخدام أدوات يدوية وأوتوماتيكية، تتجاوز ما هو مُغطى في اختبارات الاختراق التقليدية.
- اكتشاف نقاط الضعف: الكشف عن المخاطر مثل التحيزات، وفجوات الإنصاف، وتعرض الخصوصية، وفشل الموثوقية التي قد لا تظهر في اختبارات ما قبل الإصدار.
- الامتثال للوائح: دعم متطلبات الامتثال (مثل قانون الذكاء الاصطناعي التابع للاتحاد الأوروبي، وإطار عمل NIST RMF، والمراسيم التنفيذية الأمريكية) التي تفرض بشكل متزايد اختبارات الاختراق الحمراء لنشر أنظمة الذكاء الاصطناعي عالية الخطورة.
- التحقق المستمر من الأمان: التكامل مع خطوط أنابيب CI/CD، مما يسمح بتقييم المخاطر المستمر وتحسين المرونة.
يمكن إجراء اختبارات الاختراق الحمراء من قبل فرق الأمان الداخلية، أو أطراف ثالثة متخصصة، أو منصات مُصممة خصيصًا لاختبار أنظمة الذكاء الاصطناعي بشكل معادي.
أفضل 18 أداة لاختبارات الاختراق الحمراء للذكاء الاصطناعي لعام 2025
فيما يلي قائمة مُدققة بعناية بأحدث وأكثر أدوات اختبارات الاختراق الحمراء للذكاء الاصطناعي، والأطر، والمنصات شهرة، والتي تشمل الحلول مفتوحة المصدر، والتجارية، والحلول الرائدة في الصناعة، للهجمات العامة والخاصة بالذكاء الاصطناعي:
- Mindgard: اختبار اختراق أحمر أوتوماتيكي للذكاء الاصطناعي وتقييم نقاط ضعف النموذج.
- Garak: مجموعة أدوات مفتوحة المصدر لاختبار هجمات نماذج اللغات الكبيرة (LLM).
- PyRIT (مايكروسوفت): مجموعة أدوات التعرف على المخاطر بلغة بايثون لاختبارات الاختراق الحمراء للذكاء الاصطناعي.
- AIF360 (IBM): مجموعة أدوات الإنصاف في الذكاء الاصطناعي لتقييم التحيزات والإنصاف.
- Foolbox: مكتبة للهجمات المعادية على نماذج الذكاء الاصطناعي.
- Granica: اكتشاف البيانات الحساسة وحمايتها لأنابيب بيانات الذكاء الاصطناعي.
- AdvertTorch: اختبار قوة التحمل المعادية لنماذج تعلم الآلة.
- Adversarial Robustness Toolbox (ART): مجموعة أدوات مفتوحة المصدر من IBM لأمان نماذج تعلم الآلة.
- BrokenHill: مُولد تلقائي لمحاولات كسر الحماية لأنظمة اللغات الكبيرة.
- BurpGPT: أتمتة أمان الويب باستخدام نماذج اللغات الكبيرة.
- CleverHans: معيار للهجمات المعادية لتعلم الآلة.
- Counterfit (مايكروسوفت): واجهة سطر أوامر لاختبار ومحاكاة هجمات نماذج تعلم الآلة.
- Dreadnode Crucible: اكتشاف نقاط الضعف في تعلم الآلة/الذكاء الاصطناعي ومجموعة أدوات الاختراق الحمراء.
- Galah: إطار عمل مُحاكاة لأنظمة الذكاء الاصطناعي يدعم حالات استخدام نماذج اللغات الكبيرة.
- Meerkat: عرض البيانات واختبارات معادية لتعلم الآلة.
- Ghidra/GPT-WPRE: منصة هندسة عكسية للكود مع إضافات تحليل نماذج اللغات الكبيرة.
- Guardrails: أمان التطبيقات لأنظمة اللغات الكبيرة، ودفاع ضد حقن المُطالبات.
- Snyk: أداة اختبار اختراق أحمر للذكاء الاصطناعي مُركز على المُطورين، تحاكي حقن المُطالبات والهجمات المعادية.
الخاتمة
في عصر نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي ونماذج اللغات الكبيرة، أصبحت اختبارات الاختراق الحمراء للذكاء الاصطناعي أساسية لنشر أنظمة ذكاء اصطناعي مسؤولة وقوية. يجب على المؤسسات تبني الاختبارات المعادية للكشف عن نقاط الضعف الخفية وتكييف دفاعاتها مع نواقل التهديدات الجديدة، بما في ذلك الهجمات التي تعتمد على هندسة المُطالبات، وتسريب البيانات، واستغلال التحيزات، والسلوكيات الناشئة للنماذج. أفضل الممارسات هي الجمع بين الخبرة اليدوية والمنصات الآلية باستخدام أفضل أدوات الاختراق الحمراء المذكورة أعلاه، من أجل وضع أمني شامل واستباقي لأنظمة الذكاء الاصطناعي.
اترك تعليقاً