اختبار الاختراق الهجومي للذكاء الاصطناعي واختباراته العدائية

التخصص : ادارة المخاطر

برنامج متقدم لبناء منهجية مؤسسية لاختبار أنظمة الذكاء الاصطناعي عدائيًا، واكتشاف مواطن الضعف ومخاطر السلامة، وتقييم فعالية الضوابط قبل تحولها إلى مخاطر تشغيلية أو أمنية.
المدة: 5 أيام
المستوى: متقدم

المقدمة

أصبحت موثوقية أنظمة الذكاء الاصطناعي مرتبطة بقدرة المؤسسات على اختبار سلوكها خارج ظروف الاستخدام الاعتيادية، وليس فقط بقياس دقتها أو كفاءتها التقنية. فالأنظمة التوليدية والنماذج الذكية قد تتعرض لمحاولات التلاعب بالمدخلات، وتجاوز الضوابط، والكشف غير المقصود عن المعلومات، وإنتاج مخرجات تتعارض مع متطلبات السلامة والحوكمة.
تتناول هذه الدورة منهجيات AI Red Teaming والاختبارات العدائية من منظور منظم قائم على المخاطر. وتركز على تحديد أسطح الهجوم، وتصميم سيناريوهات الاختبار، وتصنيف النتائج، وقياس متانة الضوابط، وإدارة دورة المعالجة وإعادة الاختبار بما يدعم أمن أنظمة الذكاء الاصطناعي وموثوقيتها..

الفئات المستهدفة

  • مختصو أمن الذكاء الاصطناعي والأمن السيبراني
  • أعضاء فرق Red Team وBlue Team وفرق الاختبار الأمني
  • مهندسو ومختصو أنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدي
  • مسؤولو حوكمة ومخاطر الذكاء الاصطناعي
  • مسؤولو أمن المعلومات وإدارة المخاطر التقنية
  • مختصو ضمان الجودة والتحقق من الأنظمة الذكية
  • مدراء التقنية والتحول الرقمي والذكاء الاصطناعي
  • مسؤولو الامتثال والضوابط التقنية

المهارات المستهدفة

  • تخطيط عمليات AI Red Teaming وفق منهجية قائمة على المخاطر
  • تحليل أسطح الهجوم ونقاط الضعف في أنظمة الذكاء الاصطناعي
  • فهم تقنيات الاختبار العدائي ومخاطر التلاعب بالمدخلات
  • تقييم مقاومة النماذج لمحاولات تجاوز الضوابط
  • تصنيف نتائج الاختبارات حسب الخطورة والأثر
  • تقييم فعالية حواجز الحماية وضوابط السلامة
  • إعداد تقارير Red Team قابلة للاستخدام الإداري والتقني
  • إدارة المعالجة وإعادة الاختبار والتحسين المستمر

المخرجات المتوقعة

  • تفسير دور AI Red Teaming ضمن منظومة أمن وحوكمة الذكاء الاصطناعي.
  • تحديد أسطح الهجوم والسيناريوهات العدائية ذات الصلة بأنظمة الذكاء الاصطناعي.
  • بناء خطة اختبار عدائي تستند إلى الأصول والتهديدات ومستويات المخاطر.
  • تقييم مخاطر التلاعب بالموجهات والمدخلات ومحاولات تجاوز ضوابط النماذج.
  • تحليل فعالية حواجز الحماية وآليات التحكم والمراقبة.
  • تصنيف نتائج الاختبارات وربطها بالأثر الأمني والتشغيلي.
  • صياغة تقارير Red Team تتضمن الأدلة والمخاطر والأولويات التصحيحية.
  • تطوير منهجية لإعادة الاختبار والتحقق من فعالية إجراءات المعالجة.

فهرس الموضوعات التدريبية

  • مفهوم AI Red Teaming وأهدافه وعلاقته بالاختبارات الأمنية التقليدية
  • خصائص التهديدات المرتبطة بالنماذج التوليدية وأنظمة الذكاء الاصطناعي
  • تحديد الأصول الحرجة ونقاط الثقة وحدود النظام
  • تحليل أسطح الهجوم ومسارات إساءة الاستخدام المحتملة
  • بناء سيناريوهات التهديد وترتيبها وفق المخاطر

  • مبادئ Adversarial Testing وأساليب تقييم متانة النماذج
  • مخاطر Prompt Injection والتلاعب بالتعليمات والسياق
  • تحليل محاولات تجاوز القيود والحواجز الوقائية
  • مخاطر الإفصاح غير المقصود عن المعلومات والبيانات الحساسة
  • تقييم أنماط السلوك غير الآمن والمخرجات غير المرغوبة

  • تحديد نطاق الاختبار والأهداف ومعايير النجاح والفشل
  • بناء حالات الاختبار ومكتبة السيناريوهات العدائية
  • تحديد قواعد المشاركة والحدود والضوابط المنظمة للاختبار
  • توثيق الملاحظات والأدلة والنتائج بصورة منهجية
  • تقييم شدة النتائج واحتمالية الاستغلال والأثر المؤسسي

  • تحليل طبقات الحماية والضوابط المحيطة بالنموذج
  • تقييم ضوابط الإدخال والإخراج وإدارة المحتوى
  • اختبار الاتساق والمتانة أمام أنماط الإدخال العدائية
  • تحليل آليات المراقبة والتسجيل والكشف عن السلوك غير الطبيعي
  • قياس فعالية الضوابط وتحديد الفجوات المتبقية

  • تصنيف الثغرات والملاحظات حسب الخطورة والأولوية
  • تحليل الأسباب الجذرية وربط النتائج بالضوابط المؤسسية
  • تحديد متطلبات المعالجة والتخفيف من المخاطر
  • بناء تقارير AI Red Team للإدارة والفرق التقنية
  • إعادة الاختبار والتحقق من المعالجة وتطوير دورة تحسين مستمرة

ميزات الدورة

  • محتوى متجدد وتفاعلي
  • أمثلة افتراضية ودراسة الحالات
  • اختبارات قبلية وبعدية لقياس الأثر
  • شهادة موثقة برمز تحقق QR