احمي وكيل الذكاء الاصطناعي الخاص بك من حقن المحفزات: طرق مقاومة أخطر الهجمات في عصر الذكاء الاصطناعي

في هذه الحقبة التي يهيمن عليها الذكاء الاصطناعي في مجال البرمجة وتطوير الويب، هناك توجه متزايد نحو دمج نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) عبر الدردشات الآلية والوكلاء في منتجات الويب والبرمجيات. ومع ذلك، كما هو الحال مع أي تقنية جديدة في بدايتها، فهي عرضة للهجمات الخبيثة. الدردشات الآلية والوكلاء ليست استثناءً من هذا القاعدة. وفقًا لمشروع الأمان العالمي المفتوح للتطبيقات (OWASP)، هناك عدة أنواع من الهجمات الخبيثة التي يمكن أن تستهدف التطبيقات المستندة إلى نماذج اللغات الكبيرة في عام 2025، ويأتي في مقدمة هذه القائمة ما يعرف بـ "حقن الدفعات" (prompt injection). حقن الدفعات هو نوع من الهجمات الإلكترونية حيث يقوم المهاجم بصياغة طلبات محددة بعناية بهدف التلاعب بالوكيل الذكي أو الدردشة الآلية، مما قد يؤدي إلى تسريب البيانات أو سلوك غير متوقع. هذه الطريقة تتيح للمهاجمين استغلال الثغرات في النظام لإجبار الوكيل على تنفيذ أوامر غير مرغوب فيها أو تقديم معلومات حساسة. في الآونة الأخيرة، واجهت مشهدًا مقلقًا عندما شاهدت تغريدة من @jobergum حول مستودع GitHub يضم جميع دفعات النظام للوكلاء المعروفين في الاستخدام العملي مثل Cursor وWindsurf وDevin وغيرها. هذا الأمر يؤكد أن حتى أنظمة نماذج اللغات الكبيرة التي تم نشرها على نطاق واسع لا تزال عرضة للهجمات، وأن الأمن يظل تحديًا كبيرًا يجب مواجهته. لفهم حقن الدفعات بشكل أفضل، يجب أن نعتبر الوكيل الذكي أو الدردشة الآلية كنظام يستجيب للدفعات (prompts) التي يتلقاها من المستخدمين. إذا كان المهاجم قادرًا على تصميم دفعات محددة بطريقة خبيثة، فقد يتمكن من تجاوز الحواجز الأمنية وإجبار النظام على القيام بأعمال لا يفترض أن يقوم بها. هذا النوع من الهجمات يُعرف أيضًا بـ "تفكيك السجن" (jailbreaking)، حيث يسعى المهاجم إلى اختراق قيود النظام وجعله يُظهر محتوى أو سلوكًا غير آمن. لتجنب هذه المخاطر، هناك عدة إجراءات يمكن اتخاذها: تحسين التحقق من الدفعات: يجب أن يكون النظام قادراً على فحص الدفعات الواردة بحثًا عن أي محتوى خبيث أو غير مناسب. هذا يمكن تحقيقه من خلال استخدام أدوات التحقق الآلي واستعراض البيانات قبل معالجتها. تحديد الحواجز الأمنية بشكل أكثر صرامة: يجب وضع حدود واضحة فيما يتعلق بالبيانات والمعلومات التي يمكن للوكيل الوصول إليها وتقديمها. هذا يشمل تقييد الوصول إلى البيانات الحساسة والتأكد من أن النظام لا يمكنه تنفيذ أوامر خطيرة أو مخالفة السياسات الأمنية. تحديث النماذج بانتظام: ينبغي تحديث نماذج الذكاء الاصطناعي بشكل مستمر للحفاظ على أمانها وفعاليتها. هذا يشمل تطبيق الإصلاحات الأمنية وتحسينات الأداء التي يمكن أن تمنع الهجمات الجديدة. تدريب الموظفين: يجب تدريب الموظفين والمستخدمين على كيفية التعامل مع الدفعات المشبوهة وكيفية الإبلاغ عنها. هذا يساعد في تكوين خط دفاع أولي ضد الهجمات الخبيثة. استخدام تقنيات التعلم العميق: يمكن استخدام تقنيات التعلم العميق للكشف عن الأنماط الشاذة في الدفعات والسلوك، مما يساعد في تحديد الهجمات المحتملة قبل حدوثها. بفضل هذه الإجراءات، يمكن تعزيز أمان الوكلاء الذكيين والدردشات الآلية بشكل كبير، مما يجعلها أكثر موثوقية وآمنة للمستخدمين. ومع تطور تقنيات الذكاء الاصطناعي، من الضروري أن تبقى الشركات والمنظمات على دراية بأحدث الأساليب الأمنية لمواجهة التهديدات المتزايدة.