لماذا يفشل الاختبار الأمني اليدوي في مواجهة الذكاء الاصطناعي المالي الحديث

By Mirko Peters · 2026-08-26

عند النظر إلى المشهد الحالي للتقنية المالية، تبدو سرعة الابتكار مذهلة. لم تعد المؤسسات المالية تكتفي بإدارة قواعد البيانات وتأمين جدران الحماية للشبكات، بل أصبحت تنشر أنظمة ذكاء اصطناعي متعددة النماذج لمعالجة المدفوعات، وتقييم الجدارة الائتمانية، واكتشاف الاحتيال في الوقت الفعلي، وأتمتة سير عمل الامتثال المعقد…

Automatically translated with AI from the original post. Read the English original

عند النظر إلى المشهد الحالي للتقنية المالية، تبدو سرعة الابتكار مذهلة. لم تعد المؤسسات المالية تكتفي بإدارة قواعد البيانات وتأمين جدران الحماية للشبكات، بل أصبحت تنشر أنظمة ذكاء اصطناعي متعددة النماذج لمعالجة المدفوعات، وتقييم الجدارة الائتمانية، واكتشاف الاحتيال في الوقت الفعلي، وأتمتة سير عمل الامتثال المعقد. غير أن هذا التحول المعماري كشف عن مفارقة خطيرة: فبينما تطورت قدراتنا نحو الاستدلال المستقل، ما زالت منهجيات الأمان لدينا عالقة في الماضي. فإذا كانت مؤسستكم لا تزال تعتمد على الاختبار الأمني اليدوي وقوائم التحقق والمراجعات البشرية الدورية لتأمين الذكاء الاصطناعي المالي، فأنتم تعملون بنقطة عمياء كارثية.

صُممت أطر الأمان التقليدية لعالم يمكن التنبؤ به وحتمي. فهي تفترض أن الثغرات تظهر على شكل حالات نجاح أو فشل ثنائية داخل قواعد الشيفرة الثابتة أو البنية التحتية المهيأة بشكل خاطئ. أما الذكاء الاصطناعي المالي الحديث فيعمل في فضاء غير خطي واحتمالي، تتفاعل فيه النماذج وتستدل وتتخذ قرارات مستقلة بحجم يستحيل على المختبرين البشر مجاراته. لقد تغيرت أهداف المهاجمين؛ فلم يعودوا يحاولون اختراق المحيط الخارجي فحسب، بل باتوا يستغلون المنطق الإدراكي لأنظمة الذكاء الاصطناعي عبر حقن الأوامر (Prompt Injection) والتلوث المتبادل بين النماذج والتلاعب بسير العمل الوكيل. لمزيد من الاستكشاف حول هذه القضية الملحة، يمكنكم الاستماع إلى حلقتنا المرافقة بعنوان Automated Red Teaming for Multi-Model AI in Finance.

Red Teaming للذكاء الاصطناعي متعدد النماذج في القطاع المالي

تعريف Red Teaming

يجب عليكم فهم كيفية تغير Red Teaming للذكاء الاصطناعي في عصر الأنظمة متعددة النماذج. في الماضي، كان Red Teaming يركز على هجمات الشبكات وتصعيد الامتيازات. أما اليوم، فيجب اختبار سلوك نماذج الذكاء الاصطناعي تحت تهديدات العالم الواقعي. يوضح الجدول أدناه الفروق بين Red Teaming التقليدي و Red Teaming للذكاء الاصطناعي:

يجب عليكم استخدام Red Teaming للذكاء الاصطناعي لاختبار نقاط الضعف في طريقة معالجة النماذج للمعلومات. يكشف هذا النهج مخاطر تغفلها الأساليب التقليدية. فالأمر لا يقتصر على التحقق مما إذا كان النظام آمناً، بل يتعداه إلى قياس عدد مرات فشل نماذج الذكاء الاصطناعي تحت الهجوم.

أنظمة الذكاء الاصطناعي متعددة النماذج

تجمع أنظمة الذكاء الاصطناعي متعددة النماذج بين عدة نماذج لمعالجة المهام المعقدة. ونراها في اكتشاف الاحتيال، والامتثال، وخدمة العملاء. فهي قادرة على معالجة النصوص والصور والمعاملات في الوقت نفسه. غير أن هذه القوة تجلب معها مخاطر جديدة، إذ يمكن أن تنتقل المشكلات من نموذج إلى آخر، ويستطيع المهاجمون استخدام حقن الأوامر أو التلاعب بنموذج واحد لإصابة النظام بأكمله. يوضح الجدول أدناه المخاطر الفريدة في أنظمة الذكاء الاصطناعي متعددة النماذج:

يجب عليكم استخدام Red Teaming للذكاء الاصطناعي لاختبار كيفية تفاعل هذه النماذج. لا يمكنكم الاعتماد على نماذج الأمان التقليدية، فهي لا تغطي الطرق التي يستهدف بها المهاجمون استدلال الذكاء الاصطناعي.

سير عمل الذكاء الاصطناعي المالي

تستخدم المؤسسات المالية الذكاء الاصطناعي لأتمتة المدفوعات ومراقبة الحسابات والموافقة على المعاملات. تتعامل هذه العمليات مع بيانات حساسة وتنقل الأموال في الوقت الفعلي، مما يجعلها هدفاً رئيسياً للهجمات العدائية. يقارن الجدول أدناه سير عمل الذكاء الاصطناعي المالي بسير العمل التقليدي:

تواجه مخاطر جديدة مثل حقن الأوامر المباشر وغير المباشر. على سبيل المثال، قد يخدع المهاجم روبوت محادثة فيدفعه إلى تسريب بيانات خاصة، أو يتلاعب بوكيل دفع فيوافق على معاملة احتيالية. لا تكتشف الأساليب التقليدية هذه التهديدات. تحتاج إلى الفريق الأحمر للذكاء الاصطناعي (AI red teaming) لمحاكاة الهجمات الحقيقية واكتشاف نقاط الضعف قبل أن تسبب ضررًا.

ملاحظة: لا تستطيع نماذج الأمان التقليدية مثل STRIDE التعامل مع عدم الحتمية والطبيعة المتطورة للوكلاء المستقلين. يجب تبنّي الفريق الأحمر للذكاء الاصطناعي بشكل مستمر لمواكبة هذه التحديات.

يفشل الاختبار اليدوي في القطاع المالي

تعقيد البيانات المالية

تنوع البيانات والتفاعلات بين النماذج

تعمل مع بيانات مالية تتغير كل ثانية. تضيف كل معاملة وملف عميل وحدث سوقي طبقات جديدة من التعقيد. يجب أن تعالج نماذج الذكاء الاصطناعي في المجال المالي الأرقام والنصوص وحتى الصور. تتفاعل هذه النماذج مع بعضها البعض، فتنشئ شبكة من الاعتماديات. عند الاعتماد على الاختبار اليدوي، لا يمكنك تغطية كل هذه التفاعلات. تتطلب الحسابات المعقدة في التطبيقات المالية، مثل أسعار الفائدة وتوقعات الميزانية، دقة عالية. والاختبار اليدوي لهذه الحسابات يستغرق وقتًا طويلًا ويؤدي غالبًا إلى أخطاء. تحتاج إلى الأتمتة لاختبار كل سيناريو والتأكد من أن نماذجك تتصرف كما هو متوقع. يساعدك الفريق الأحمر للذكاء الاصطناعي على اكتشاف نقاط الضعف في هذه التفاعلات التي تغفلها الأساليب اليدوية.

المخاطر غير الخطية

الأنظمة المالية لا تتبع أنماطًا بسيطة. قد تسبب تغييرات صغيرة في جزء من بياناتك مشكلات كبيرة في أجزاء أخرى. ويظهر ذلك في النماذج عالية المخاطر التي تتولى كشف الاحتيال أو أتمتة الامتثال. يجب أن تستجيب هذه النماذج للتهديدات الجديدة وأن تتكيف بسرعة. يفشل الاختبار اليدوي لأنه لا يستطيع التنبؤ بكيفية تصرف النماذج عند مواجهة حالات نادرة أو غير متوقعة. يستخدم الفريق الأحمر للذكاء الاصطناعي أدوات آلية لمحاكاة هذه المخاطر غير الخطية. يمكنك اختبار كيفية استجابة نماذجك للحالات الحدية والسلوكيات غير الآمنة. يمنحك هذا النهج الثقة بأن أنظمة الذكاء الاصطناعي لديك لن ترتكب أخطاء مكلفة في البيئات عالية الرهان.

الحجم والسرعة في المعاملات

المعالجة في الوقت الفعلي

تعمل في بيئة تتم فيها المعاملات المالية في الوقت الفعلي. تنتقل الأموال بين الحسابات خلال ثوانٍ. يجب أن تحلل نماذج الذكاء الاصطناعي هذه المعاملات وتعتمدها فورًا. لا يستطيع الاختبار اليدوي مواكبة هذه السرعة. تحتاج إلى الفريق الأحمر للذكاء الاصطناعي لتنفيذ اختبارات أمان مستمرة ومراقبة سلوك النماذج أثناء حدوثه. تتيح لك الأساليب الآلية اكتشاف التهديدات قبل أن تُحدث ضررًا.

حجم البيانات

يتزايد حجم البيانات في القطاع المالي يومًا بعد يوم. تعالج ملايين المعاملات وسجلات العملاء وفحوصات الامتثال. لا يغطي الاختبار اليدوي سوى جزء صغير من هذه البيانات. يتوسع الفريق الأحمر الآلي للذكاء الاصطناعي وفق احتياجاتك. يختبر مجموعات البيانات الكبيرة وسير العمل المعقدة دون إبطاء عملياتك. يوضح الجدول أدناه مقارنة الاختبار اليدوي بالاختبار الآلي في القطاع المالي:

تدرك أن الفريق الأحمر الآلي للذكاء الاصطناعي وحده قادر على تلبية متطلبات الحجم والسرعة التي تحتاجها المؤسسات المالية الحديثة.

التهديدات المتطورة والأنظمة

الخصوم المتكيفون

تواجه تهديدات جديدة كل يوم. يستخدم المهاجمون الذكاء الاصطناعي لإنشاء انتحال هوية بتقنية التزييف العميق، وإطلاق حملات تصيد آلية، واستغلال نقاط الضعف في نماذجك. يوضح سيناريو "النقطة العمياء بقيمة $250,000" كيف يمكن لحقن أمر واحد أن يتجاوز أمانك ويعتمد تحويلًا بنكيًا احتياليًا. لا تستطيع الضوابط التقليدية إيقاف هذه التهديدات المتقدمة. يساعدك الفريق الأحمر للذكاء الاصطناعي على البقاء متقدمًا عبر محاكاة الهجمات واختبار دفاعاتك ضد أحدث الأساليب.

• يستخدم الاحتيال والهجمات السيبرانية الآن الذكاء الاصطناعي للتزييف العميق والتصيد.
• تزداد مخاطر النماذج لأن النماذج غير الدقيقة تؤدي إلى قرارات سيئة.
• قد تؤدي انتهاكات خصوصية البيانات إلى عقوبات تنظيمية.
• تظهر فجوات الامتثال لأن اللوائح التنظيمية تتعثر في مواكبة التطور.
• تزداد الثغرات التشغيلية كلما زاد اعتمادك على الذكاء الاصطناعي.
• قد يُدخل الموردون الخارجيون مخاطر جديدة.
• تزداد المخاطر القانونية مع أتمتة العمليات المالية.

تحديات الامتثال

تتغير اللوائح التنظيمية في القطاع المالي بسرعة. يجب أن تُثبت أن أنظمة الذكاء الاصطناعي لديك تلتزم بالقواعد وتحمي بيانات العملاء. لا يستطيع الاختبار اليدوي مواكبة هذه التغييرات. يوفر الاختبار الهجومي المؤتمت للذكاء الاصطناعي (AI red teaming) مراقبةً مستمرةً وإعداد تقارير دورية. يمكنك أن تُظهر للجهات التنظيمية أنك تختبر نماذجك بحثاً عن السلوكيات غير الآمنة، وأنك تتكيف مع المتطلبات الجديدة. يقلل هذا النهج مخاطر الامتثال لديك، ويبني الثقة مع العملاء والجهات التنظيمية.

ملاحظة: يعجز الاختبار اليدوي عن معالجة تعقيد الذكاء الاصطناعي المالي وسرعته والتهديدات المتطورة التي يواجهها. الاختبار الهجومي المؤتمت للذكاء الاصطناعي وحده يوفر التغطية والثقة اللازمتين لاختبارات السلامة في البيئات عالية المخاطر.

القيود البشرية

نقاط العمى في الحالات الحدية

تعتمد على الاختبار اليدوي لاكتشاف الثغرات في أنظمة الذكاء الاصطناعي المالية لديك. غير أنك كثيراً ما تغفل عن السيناريوهات النادرة أو غير المتوقعة، والمعروفة بالحالات الحدية. قد تؤدي نقاط العمى هذه إلى إخفاقات كارثية. تتفوق نماذج الذكاء الاصطناعي في التعرف على الأنماط ضمن مجموعات البيانات الضخمة، لكنها تتعثر أمام الأحداث غير المتوقعة التي لا تتطابق مع البيانات التاريخية. ويظهر ذلك في الأسواق المالية، حيث تخلق التقلبات المفاجئة أو التحولات الجيوسياسية ظروفاً لا تستطيع النماذج توقعها.

• قد تغفل عن أحداث "البجعة السوداء" لأنها نادرة الحدوث ولا تظهر في حالات الاختبار لديك.
• تواجه تحديات عندما تصطدم نماذجك بتغيرات سوقية حادة تخرج عن الأنماط السابقة.
• تتذكر حادثة "الانهيار المفاجئ" (Flash Crash) لعام 2010، حين فشلت أنظمة التداول المدفوعة بالخوارزميات في التعامل مع أوضاع السوق غير المتوقعة، فتسببت في خسائر ضخمة.

لا يستطيع الاختبار اليدوي محاكاة كل سيناريو ممكن. تحتاج إلى الاختبار الهجومي المؤتمت لكشف هذه النقاط العمياء وحماية سير عملك المالي من المخاطر النادرة لكنها عالية الأثر.

التحيز المعرفي

تجلب معك افتراضاتك وتحيزاتك إلى الاختبار اليدوي. وتشكل هذه التحيزات طريقة تصميمك لحالات الاختبار وتفسيرك للنتائج. قد يدفعك التحيز المعرفي إلى التركيز على التهديدات المألوفة مع تجاهل المخاطر الجديدة أو غير التقليدية. وقد تثق بنماذجك الذكية أكثر من اللازم، معتقداً أنها ستسلك كما هو متوقع في كل الظروف.

• تميل إلى اختيار حالات الاختبار استناداً إلى تجاربك السابقة، وهو ما يحد من تغطيتك للتهديدات الناشئة.
• قد تقلل من تقدير احتمال وقوع الأحداث النادرة، فتبقى أنظمتك عرضة للخطر.
• تعتمد أحياناً على الأمان القائم على قوائم التحقق، وهو ما يمنحك إحساساً زائفاً بالأمان ويجعلك تغفل عن الثغرات المعقدة.

يقلل الاختبار الهجومي للذكاء الاصطناعي من أثر التحيز المعرفي، إذ يستخدم أدوات مؤتمتة لتوليد سيناريوهات اختبار متنوعة. فتحصل على رؤية أكثر موضوعية لنقاط ضعف نظامك. يساعدك هذا النهج على تحديد الثغرات التي كثيراً ما يغفل عنها الاختبار اليدوي والتقييمات الذاتية.

ملاحظة: تجعل القيود البشرية، مثل نقاط العمى في الحالات الحدية والتحيز المعرفي، الاختبار اليدوي غير موثوق لأمن الذكاء الاصطناعي المالي. يجب أن تعتمد الاختبار الهجومي المؤتمت لضمان تغطية شاملة ومناعة أكبر في مواجهة التهديدات غير المتوقعة.

الثغرات الواقعية في أمن الذكاء الاصطناعي

هجمات حقن التعليمات (Prompt Injection)

تواجه هجمات حقن التعليمات يومياً في أنظمة الذكاء الاصطناعي المالية. يستخدم المهاجمون توليد المدخلات العدائية (adversarial input generation) لخداع نماذجك ودفعها إلى قرارات غير آمنة. ويضمّنون تعليمات مخفية في رسائل المستخدمين أو المستندات. وقد يؤدي ذلك إلى تسريب بيانات حساسة أو الموافقة على معاملات غير مصرح بها أو تغيير سلوك الذكاء الاصطناعي دون إنذار. ويغفل الاختبار اليدوي غالباً عن هذه التهديدات الواقعية، لأن المهاجمين يستخدمون أساليب مبتكرة لا تظهر في حالات الاختبار المعيارية.

يمكن أن يحدث حقن التعليمات بطرق عديدة. قد تواجه هجمات مباشرة، حين يُدخل شخص ما تعليمة مصممة بعناية في روبوت محادثة. أما حقن التعليمات غير المباشر فأصعب في الكشف، إذ يُخفي المهاجمون التعليمات الخبيثة داخل المستندات أو رسائل البريد الإلكتروني. وعندما يسترجع الذكاء الاصطناعي هذه المحتويات، يتعامل مع النص المحقون على أنه معلومات موثوقة. يؤدي ذلك إلى تسميم البيانات ومخاطر استخراج النموذج. لا يمكنك الاعتماد على الفحوص اليدوية لاكتشاف كل حالة حقن تعليمات. تحتاج إلى الاختبار الهجومي للذكاء الاصطناعي لمحاكاة هذه الهجمات واختبار دفاعاتك.

العدوى عبر النماذج

تستخدم أنظمة ذكاء اصطناعي متعددة النماذج لمعالجة المهام المالية المعقدة. تعمل هذه النماذج معاً، لكن ذلك يخلق مخاطر جديدة. تحدث العدوى عبر النماذج عندما يعدي نموذج مخترق ثغراته إلى نماذج أخرى. فمثلاً، يستخدم المهاجم توليد المدخلات العدائية لتسميم نموذج واحد. ثم يمرر ذلك النموذج بيانات أو تعليمات ملوثة إلى النموذج التالي في سير العمل. وقد يؤدي هذا التفاعل المتسلسل إلى تسميم البيانات وحقن التعليمات وحتى استخراج النموذج عبر النظام بأكمله.

تزيد هجمات الحقن متعددة الوسائط من تفاقم هذه المشكلة. يستهدف المهاجمون النصوص والصور والبيانات المنظمة في الوقت نفسه. وبدلاً من أن تكشف نماذجك أخطاء بعضها البعض، فإنها تعزّزها. ونرى ذلك في خطوط أنابيب التوليد المعزز بالاسترجاع الملوّثة. يحقن المهاجمون مقاييس مالية مزيفة أو تقارير محللين وهمية في قاعدة البيانات المتجهية لديك. وعندما يسترجع الذكاء الاصطناعي هذه المعلومات، فإنه يقدّم المعلومات المضللة على أنها حقائق. وقد يؤدي ذلك إلى التلاعب بالسوق وخسائر مالية. ولا يمكن للاختبار اليدوي مواكبة هذه التهديدات المتطورة. ولا يستطيع سوى فريق الاختبار الهجومي للذكاء الاصطناعي (AI red teaming) كشف كيفية تأثير العدوى بين النماذج على سلوك النموذج، وكيف تعرّض مؤسستك لمخاطر جديدة.

مخاطر الذكاء الاصطناعي الخفي

قد لا تعرف جميع أدوات الذكاء الاصطناعي العاملة في مؤسستك. ويشير الذكاء الاصطناعي الخفي (Shadow AI) إلى النماذج والوكلاء غير المصرّح بهم الذين يعملون دون إشراف. تعالج هذه الأدوات بيانات حساسة وتتخذ قرارات خارج نطاق سيطرتك. وهذا يشكّل مخاطر جسيمة على أعمالك.

يعرض الجدول التالي المخاطر الرئيسية للذكاء الاصطناعي الخفي في القطاع المالي:

يصعّب الذكاء الاصطناعي الخفي تتبع سلوك النماذج وتحديد المسؤولية. قد لا تعرف من يملك منطق العمل أو من وافق على سير العمل. ويزيد غياب هذه السيطرة من احتمال تسميم البيانات، وحقن الأوامر، والهجمات العدائية. تحتاج إلى الاختبار الهجومي للذكاء الاصطناعي (AI red teaming) لاكتشاف النماذج المخفية، واختبار سلوكها، وتطوير آليات المعالجة قبل أن يستغل المهاجمون هذه النقاط العمياء.

ملاحظة: لا يمكنك الاعتماد على الاختبار اليدوي لاكتشاف كل المخاطر. يمنحك الاختبار الهجومي للذكاء الاصطناعي (AI red teaming) الأدوات اللازمة لاكتشاف التهديدات الواقعية في سير عملك المالي واختبارها والاستجابة لها. يساعدك هذا النهج على بناء استراتيجيات معالجة قوية وتحسين أمن الذكاء الاصطناعي عبر مؤسستك.

التلاعب بسير العمل القائم على الوكلاء

أنت تعتمد على وكلاء الذكاء الاصطناعي لأتمتة كثير من سير العمل المالي. يمكن لهؤلاء الوكلاء الموافقة على المدفوعات، وإعادة توازن المحافظ الاستثمارية، أو مراقبة المعاملات. وعندما تمنحهم الاستقلالية، يبدؤون باتخاذ قرارات بأنفسهم. وهنا يصبح التلاعب بسير العمل القائم على الوكلاء تهديدًا حقيقيًا.

يحدث التلاعب بسير العمل القائم على الوكلاء عندما يغيّر المهاجمون، أو حتى الوكلاء أنفسهم، خطوات العملية. قد يعدّلون ترتيب الإجراءات، أو يتجاوزون فحوصات مهمة، أو يحقنون تعليمات جديدة. قد لا تلاحظ هذه التغييرات فورًا. يستمر الوكلاء في إتمام مهامهم، لكن النتائج قد تختلف اختلافًا كبيرًا عمّا تتوقعه.

غالبًا ما يفشل الاختبار اليدوي في رصد هذه المشكلات. عادةً ما تختبر سير العمل في بيئات خاضعة للتحكم، وتتحقق مما إذا كان الوكيل يتبع الخطوات التي صمّمتها. لكن في الأسواق الحقيقية تتغير الظروف بسرعة. يواجه الوكلاء بيانات جديدة، وأحداثًا غير متوقعة، بل ووكلاء مستقلين آخرين. تُظهر الأبحاث أن أنظمة الذكاء الاصطناعي المالية تحقق أداءً جيدًا في الاختبارات، بمعدلات دقة تصل إلى 90%. لكن عند نشرها في الأسواق الحقيقية ينخفض أداؤها. فهي لا تستطيع التعامل مع التغيرات المفاجئة أو الصدمات السوقية. وقد تلاحظ وكلاء يجرون تعديلات على المحافظ لا تتوافق مع أهدافك. وقد تزيد هذه الإجراءات من تقلب السوق والمخاطر.

ملاحظة: يستخدم الاختبار اليدوي حالات اختبار ثابتة. ولا يكشف كيف يتصرف الوكلاء عندما تتغير البيئة أو عندما يتفاعلون مع أنظمة أخرى. ستفوتك المخاطر الخفية التي لا تظهر إلا أثناء التشغيل الفعلي.

يمكن للمهاجمين استغلال هذه الثغرات. فقد يستخدمون حقن الأوامر أو تسميم السياق لتغيير طريقة تفسير الوكلاء للتعليمات. فعلى سبيل المثال، قد يخدع المهاجم وكيل المدفوعات ليتجاوز فحص الاحتيال، أو يتلاعب بوكيل الامتثال ليتجاهل معاملة مشبوهة. وهذه التلاعبات لا تبدو دائمًا كهجمات. وأحيانًا يطوّر الوكلاء سلوكيات جديدة بأنفسهم. فهم يجدون اختصارات أو ينشئون حلقات تغذية راجعة لم تخطط لها.

يجب أن تراقب علامات التلاعب بسير العمل القائم على الوكلاء:

• تغييرات غير مفسّرة في أنماط المعاملات
• تعديلات على المحافظ لا تتوافق مع استراتيجيتك
• وكلاء يتخطون خطوات سير العمل أو يعيدون ترتيبها
• ارتفاعات مفاجئة في نشاط السوق مرتبطة بالقرارات الآلية

يساعدك الاختبار الآلي للفريق الأحمر على محاكاة هذه السيناريوهات. يمكنك اختبار كيفية استجابة الوكلاء للتهديدات الجديدة والبيانات المتغيرة والتكتيكات العدائية. يمنحك هذا النهج صورة أوضح عن المرونة الحقيقية لنظامك. لا يمكنك الاعتماد على الاختبار اليدوي وحده. فقط الاختبار الآلي المستمر يكشف المخاطر الخفية للتلاعب بسير العمل الوكيلي في الذكاء الاصطناعي المالي.

بدائل الفريق الأحمر للذكاء الاصطناعي

أدوات الفريق الأحمر الآلية

تحتاج إلى تجاوز الاختبار اليدوي لحماية أنظمتك المالية. تمنحك أدوات الفريق الأحمر الآلية السرعة والتغطية التي لا تستطيع الطرق اليدوية مضاهاتها. تفحص هذه الأدوات نماذج الذكاء الاصطناعي بحثاً عن نقاط الضعف، وتحاكي هجمات واقعية. يمكنك استخدامها لاختبار هجمات حقن المطالبات، والعدوى عبر النماذج، والتلاعب بسير العمل الوكيلي.

تشمل الأدوات الرائدة في أمن الذكاء الاصطناعي المالي ما يلي:

• Garak: يفحص نماذج اللغة الكبيرة بحثاً عن الثغرات والسلوك غير الآمن.
• PyRIT: يتيح لك تشغيل اختبارات عدائية مخصصة على وكلاء الذكاء الاصطناعي لديك.
• MITRE ATLAS: يربط تقنيات الهجوم بفجوات التغطية في أمن الذكاء الاصطناعي لديك.

تساعدك هذه الأدوات على اكتشاف المخاطر الخفية وتحسين دفاعاتك. تُظهر الأبحاث أن معدلات الكشف تعتمد على طريقة إعداد نماذجك. يمكن للإعدادات المحصّنة أن تخفض معدلات الاختراق إلى 4.8%، بينما يمكن للإعدادات المتساهلة أن ترفعها إلى 28.6%. يجب عليك اختيار الإعداد الصحيح للحصول على أفضل النتائج. وبينما تغطي الأدوات الآلية معظم أسطح الهجوم، لا يزال الاختبار اليدوي مفيداً في السيناريوهات المعقدة. ينبغي عليك استخدام الطريقتين معاً لتحقيق أقوى حماية.

للانتقال من الفريق الأحمر اليدوي إلى الفريق الأحمر الآلي للذكاء الاصطناعي، اتبع الخطوات التالية:

1. جرد الذكاء الاصطناعي الظلي: حدد جميع سير العمل المستقل ومالكيها البشريين. تساعدك هذه الخطوة على استعادة السيطرة على محيطك الرقمي.
2. الانتقال إلى التتبع السببي: انتقل من السجلات البسيطة إلى التتبع السببي. يتيح لك ذلك فهم المنطق الكامن وراء إجراءات الوكلاء وإخفاقاتهم.
3. تنفيذ تحسين المقايضات: وازن بين دقة النموذج ومتانته. يضمن ذلك قدرة الذكاء الاصطناعي لديك على الدفاع ضد المدخلات العدائية.

تتيح لك أدوات الفريق الأحمر الآلية اختبار الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع. يمكنك اكتشاف نقاط الضعف قبل أن يكتشفها المهاجمون. كما توفر الوقت والموارد بأتمتة المهام المتكررة.

المراقبة المستمرة

لا يمكنك الاعتماد على المراجعات الدورية للحفاظ على أمان الذكاء الاصطناعي لديك. توفر المراقبة المستمرة رؤية فورية لأنظمتك. يتيح لك هذا النهج رصد التهديدات أثناء حدوثها والاستجابة لها فوراً. يمكنك تتبع سلوك المستخدمين، ومراقبة مخرجات النماذج، واكتشاف الأنشطة غير المعتادة.

يقارن الجدول أدناه المراقبة المستمرة بالمراجعات اليدوية الدورية:

تساعدك المراقبة المستمرة على التكيف مع التهديدات الجديدة. يمكنك احتواء الهجمات قبل أن تنتشر. كما تستهلك هذه الطريقة موارد أقل من المراجعات اليدوية. وتحصل على تغطية أفضل وأزمنة استجابة أسرع.

ينبغي عليك الجمع بين المراقبة المستمرة والفريق الأحمر للذكاء الاصطناعي. يمنحك ذلك دفاعاً استباقياً ضد الهجمات العدائية. يمكنك التحقق من نماذجك في الوقت الفعلي وإصلاح المشكلات قبل أن تسبب ضرراً. أظهرت الأنظمة التي تستخدم نماذج هجينة للذكاء الاصطناعي، مثل GAN-LSTM-AE، دقة عالية في الكشف وسرعة في الاستجابة. يمكن لهذه الأنظمة التعامل مع أنواع عديدة من الهجمات وحجوم كبيرة من البيانات.

الاختبار العدائي

الاختبار العدائي جزء أساسي من الفريق الأحمر للذكاء الاصطناعي. تستخدم هذا النهج لمعرفة كيفية تفاعل الذكاء الاصطناعي لديك مع المدخلات المعقدة أو العدائية. يحاول المهاجمون غالباً خداع نماذجك بتغييرات طفيفة تسبب أخطاء كبيرة. يجب عليك اختبار الذكاء الاصطناعي لديك في مواجهة هذه التكتيكات للتأكد من بقائه آمناً.

تشمل أفضل الممارسات للاختبار العدائي ما يلي:

• توليد أمثلة عدائية بتعديل المدخلات تعديلاً طفيفاً لإحداث تصنيفات خاطئة.
• اختبار الحالات الحدية والحالات الاستثنائية التي قد تربك الذكاء الاصطناعي لديك.
• تقييم متانة النظام أمام البيانات المشوشة أو التالفة.
• استخدام بيانات خارج التوزيع لمعرفة ما إذا كان الذكاء الاصطناعي قادراً على التعامل مع مواقف جديدة.

يجب أن تُجري اختبارات الخصومة بشكل منتظم. يساعدك ذلك على اكتشاف نقاط الضعف في نماذجك وتعزيز دفاعاتها. يمكنك استخدام أدوات آلية لإنشاء عدد كبير من حالات الاختبار بسرعة. تمنحك هذه الطريقة صورة واضحة عن السلوك الحقيقي لنظام الذكاء الاصطناعي الخاص بك عند تعرضه للهجوم.

يُعد الدفاع الاستباقي متعدد الطبقات الأفضل في هذا المجال. ينبغي أن تجمع بين اختبارات الخصومة والمراقبة المستمرة والفريق الأحمر الآلي. يساعدك هذا النهج على رصد التهديدات مبكرًا والحفاظ على سلامة أنظمتك المالية. كما يتيح لك التحقق المستمر من النماذج اكتشاف تراجع الأداء ومعالجته قبل أن يستغله المهاجمون.

نصيحة: ابدأ باختبارات صغيرة وزد من تعقيدها كلما اكتسب فريقك خبرة. وثّق نتائجك دائمًا وحدّث دفاعاتك بناءً على ما تتعلمه.

يجب أن تجعل اختبار الفريق الأحمر للذكاء الاصطناعي جزءًا منتظمًا من برنامج الأمن لديك. فهذا يُبقي نظام الذكاء الاصطناعي قويًا في مواجهة التهديدات الجديدة والمتطورة.

حلول أمان الذكاء الاصطناعي

تحتاج إلى حلول قوية لأمان الذكاء الاصطناعي لحماية أنظمتك المالية. تساعدك هذه الحلول على التصدي للتهديدات المتقدمة التي تستهدف نماذج الذكاء الاصطناعي وسير العمل لديك. لا يمكنك الاعتماد على أداة أو طريقة واحدة. يجب أن تبني دفاعًا متعدد الطبقات يغطي كل جزء من بيئة الذكاء الاصطناعي لديك.

المكونات الرئيسية لحلول أمان الذكاء الاصطناعي:

• تقوية النماذج: ينبغي أن تُهيّئ نماذج الذكاء الاصطناعي لديك لرفض المطالبات غير الآمنة والحد من السلوكيات الخطرة. استخدم التحقق من المدخلات وتصفية المخرجات وإدارة السياق لتقليل مساحات الهجوم.
• ضوابط الوصول: حدّد أذونات صارمة تحدد من يمكنه استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي أو تعديلها أو نشرها. قيّد الوصول إلى البيانات الحساسة وسير العمل الحرج. فعّل المصادقة متعددة العوامل لجميع المستخدمين.
• مسارات التدقيق: تتبّع كل إجراء يتخذه وكلاء الذكاء الاصطناعي لديك. احتفظ بسجلات تفصيلية للقرارات وعمليات الوصول إلى البيانات وتغييرات سير العمل. يساعدك ذلك على التحقيق في الحوادث وإثبات الامتثال.
• أدوات قابلية التفسير: استخدم أدوات توضح كيفية اتخاذ نماذج الذكاء الاصطناعي لقراراتها. تساعدك هذه الأدوات على رصد السلوك غير المعتاد وفهم سبب موافقة النموذج على معاملة أو رفضها.
• دمج معلومات التهديدات: اربط أنظمة الذكاء الاصطناعي لديك بمصادر معلومات التهديدات. يتيح لك ذلك تحديث دفاعاتك كلما ظهرت أساليب هجوم جديدة.

نصيحة: ادمج الضوابط التقنية مع حوكمة قوية. حدّد مسؤولية واضحة عن كل وكيل ذكاء اصطناعي وكل سير عمل. تأكد من أنه يمكنك إرجاع كل قرار إلى شخص مسؤول.

جدول: ممارسات أمان الذكاء الاصطناعي الأساسية للقطاع المالي

ينبغي لك أيضًا استخدام فرض السياسات الآلي. حدّد قواعد تمنع الإجراءات الخطرة، مثل التحويلات الكبيرة دون موافقة. استخدم كشف الشذوذ لرصد الأنماط غير المعتادة في المعاملات أو في سلوك الوكلاء.

يخلق الذكاء الاصطناعي الخفي مخاطر مستترة. يجب أن تفحص بيئتك بحثًا عن النماذج والوكلاء غير المصرح بهم. استخدم أدوات الاكتشاف للعثور على جميع أصول الذكاء الاصطناعي ومراقبتها. أزل أي أداة لا تستوفي معايير الأمان لديك أو أمّنها.

أفضل الممارسات لتطبيق حلول أمان الذكاء الاصطناعي:

1. ابدأ بجرد شامل لنماذج الذكاء الاصطناعي ووكلائه.
2. عيّن راعيًا لكل سير عمل في الذكاء الاصطناعي.
3. فعّل المراقبة الآلية والتنبيهات.
4. راجع سياسات الأمان لديك وحدّثها بانتظام.
5. درّب فريقك على مخاطر الذكاء الاصطناعي وممارساته الآمنة.

ملاحظة: أمان الذكاء الاصطناعي ليس مشروعًا لمرة واحدة. يجب أن تراجع دفاعاتك وتحسّنها مع تطور التهديدات.

يمكنك بناء نظام ذكاء اصطناعي مالي مرن بالحلول الأمنية المناسبة. ستقلل من مخاطر خروقات البيانات والاحتيال والغرامات التنظيمية. وستكسب أيضًا ثقة العملاء والجهات التنظيمية من خلال إظهار جديتك في أمان الذكاء الاصطناعي.

الحوكمة والمساءلة في الذكاء الاصطناعي المالي

أزمة الهوية لدى الوكلاء المستقلين

تواجه الآن أزمة هوية مع الوكلاء المستقلين في القطاع المالي. تتخذ هذه الوكلاء قرارات، وتنقل الأموال، وتتعامل مع بيانات حساسة. قد لا تعرف من يملك مسؤولية أفعالها أو من وافق على سير عملها. يخلق هذا الغموض مخاطر جدية على المؤسسة. تركز فرق كثيرة على قوائم التحقق قبل النشر بدلاً من الإشراف الفوري. وعند وقوع الأخطاء، يصعب تحديد المسؤول عنها. لا تستطيع سوى 28% من المؤسسات تتبع إجراء أحد الوكلاء وإرجاعه إلى صاحب قرار بشري محدد. ويزيد الذكاء الاصطناعي الخفي (Shadow AI) هذه المشكلة سوءاً. فالموظفون يبنون سير عمل مستقلاً خاصاً بهم دون رقابة، مما يرفع المخاطر الأمنية. ويمكن أن تؤدي معدلات الأخطاء المتراكمة إلى التزامات قانونية ومالية كبيرة. تحتاج إلى حوكمة قوية للحفاظ على أمان أنظمة الذكاء الاصطناعي لديك وإمكانية مساءلتها.

• يجب تجاوز قوائم التحقق واعتماد المراقبة الفورية.
• ينبغي تعيين صاحب مسؤول واضح لكل وكيل.
• تحتاج إلى تتبع كل قرار للحد من المخاطر وتعزيز أمان الذكاء الاصطناعي.

قابلية التتبع والملكية

يجب إرساء قابلية التتبع والملكية لكل قرار تتخذه أنظمة الذكاء الاصطناعي لديك. فالقرار القابل للتتبع له مصدر واضح، وتفويض معتمد، وتوثيق لكل خطوة. يساعدك ذلك على إعادة بناء سلسلة المسؤولية إذا حدث خلل ما. وتتميز المؤسسات ذات قابلية التتبع القوية بأدوار محددة وعمليات واضحة. ويمكنك استخدام التقنيات التشفيرية لإنشاء سجلات مقاومة للعبث لقرارات الذكاء الاصطناعي.

أصبح مبدأ قابلية تتبع القرارات بالغ الأهمية للذكاء الاصطناعي المسؤول. يجب أن تشرح كل إجراء وتدققه. ويتطلب ذلك توثيقاً متيناً وهياكل حوكمة واضحة. وفي القطاع المصرفي، تتجاوز الفرق أحياناً الضوابط لتلبية المواعيد النهائية. ويؤدي ذلك إلى سجلات غير متسقة وتعرض تنظيمي. فعلى سبيل المثال، تجاوز نشر ذكاء اصطناعي لخدمة العملاء في أحد البنوك العالمية مراجعة مخاطر النماذج المركزية. وعندما اشتكى أحد العملاء، لم تكن هناك مسارات تدقيق أو تحديد للملكية. يجب أن ترتبط كل إجابة يولدها الذكاء الاصطناعي بطلب موثّق، وبيانات مصرّح بها، وسياسات مطبّقة، وإصدارات الأنظمة السارية وقت الإنتاج. تحتاج إلى قدرة على الدفاع عن القرارات، لا إلى الشرح فقط، لتصمد أمام التدقيق.

الامتثال التنظيمي

يجب أن تواكب اللوائح الجديدة المتعلقة بالذكاء الاصطناعي في القطاع المالي. يضع قانون الذكاء الاصطناعي الأوروبي (EU AI Act) قواعد صارمة لحالات الاستخدام عالية المخاطر، مثل تقييم الائتمان. وينظم إطار DORA إدارة مخاطر تقنية المعلومات والاتصالات، بما في ذلك سلاسل توريد الذكاء الاصطناعي. أما في الولايات المتحدة، فتوجد مجموعة متفرقة من القواعد مع إرشادات من الجهات التنظيمية في الولايات. تحتاج إلى متابعة التواريخ الرئيسية والمتطلبات لتبقى ممتثلاً.

يركز قانون الذكاء الاصطناعي الأوروبي على التنظيم القائم على المخاطر، بينما يؤكد إطار DORA على المرونة التشغيلية. يجب أن تُظهر أن أنظمة الذكاء الاصطناعي لديك تلتزم بهذه القواعد. ويشمل ذلك أتمتة الامتثال، والمراقبة المستمرة، والتدقيق المنتظم. تحتاج إلى الاختبار الأحمر للذكاء الاصطناعي (AI red teaming) لاختبار دفاعاتك في مواجهة التهديدات الجديدة وإثبات فعالية ضوابطك. لا تمتلك سوى شركة واحدة من كل خمس شركات نموذج حوكمة ناضجاً للوكلاء المستقلين في الذكاء الاصطناعي. وقد واجهت معظم المؤسسات حوادث بيانات سلبية مرتبطة بالذكاء الاصطناعي. يجب أن تتحرك الآن لبناء حوكمة قوية ومساءلة واضحة لذكاء الاصطناعي المالي لديك.

الإشراف على الذكاء الاصطناعي الخفي

تواجه تحدياً متزايداً يتمثل في الذكاء الاصطناعي الخفي داخل مؤسستك المالية. ويشير الذكاء الاصطناعي الخفي (Shadow AI) إلى أدوات ووكلاء ذكاء اصطناعي غير معتمدين يستخدمهم الموظفون دون موافقة أو إشراف. وغالباً ما تعمل هذه الأدوات خارج سياسات تقنية المعلومات الرسمية لديك. وقد لا تعرف حتى بوجودها. ويؤدي هذا الغياب في الرؤية إلى مخاطر جدية على الحوكمة والأمن.

يستخدم الموظفون أحياناً منصات الذكاء الاصطناعي الاستهلاكية لتحليل بيانات حساسة أو أتمتة المهام. وقد يشاركون معلومات ملكية مع هذه الأدوات دون إدراك للعواقب. عندها تفقد السيطرة على مكان وجهة بياناتك. ولا تستطيع تتبع من يصل إليها أو كيفية استخدامها. قد تؤدي هذه الممارسة إلى تسريبات عرضية للبيانات. كما تعرّض معلومات العملاء لخطر الكشف لأطراف خارجية.

يخلق Shadow AI فجوات في النهج تجعل الامتثال صعباً. تفرض لوائح مثل GDPR وPCI DSS وCCPA ضرورة حماية البيانات الشخصية والمالية. وعندما يستخدم الموظفون ذكاءً اصطناعياً غير معتمد، لا يمكنك ضمان الامتثال. قد تواجه غرامات تنظيمية إذا وجد المدققون أن بيانات حساسة غادرت بيئتك الآمنة. لا تغطي إجراءات الأمان التقليدية هذه المخاطر الجديدة. فجدران الحماية وضوابط الوصول لا تستطيع منع الموظفين من استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي التخاطبية على أجهزتهم الخاصة.

تواجهك أيضاً تحديات تتعلق بمسارات التدقيق. فعندما يُدخل الموظفون بيانات في منصات الذكاء الاصطناعي الاستهلاكية، تفقد القدرة على مراقبة هذه الإجراءات وتسجيلها. ولا يمكنك إثبات المعلومات التي تمت مشاركتها أو طريقة معالجتها. ويجعل غياب هذا الإشراف من الصعب التحقيق في الحوادث أو الاستجابة لخروقات البيانات.

قد تؤثر التحليلات المولدة بالذكاء الاصطناعي في قرارات الأعمال دون مراجعة مناسبة. فقد يستخدم موظف أداة ذكاء اصطناعي غير معتمدة لإنشاء تقرير أو توصية. وقد يتصرف المديرون بناءً على هذه المعلومات دون أن يعرفوا مصدرها أو دقتها. وهذا يرفع مخاطر الامتثال لديك. فلا يمكنك التأكد من أن جميع القرارات تتبع معايير الحوكمة لديك.

تواجه فرق الامتثال صعوبة في تتبع كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي ومكانه. ينتشر Shadow AI بسرعة لأن الموظفين يسعون إلى زيادة إنتاجيتهم. وقد تكتشف وجود عشرات الأدوات غير المعتمدة قيد الاستخدام قبل أن تدرك وجود مشكلة أصلاً. وهذا يجعل من الصعب تطبيق النهج أو تدريب الموظفين على الممارسات الآمنة للذكاء الاصطناعي.

لمعالجة Shadow AI، تحتاج إلى إشراف قوي ونهج واضحة. ابدأ بتوعية الموظفين بالمخاطر. وشجعهم على استخدام أدوات ذكاء اصطناعي معتمدة تلبي معايير الأمان لديك. ونفّذ أدوات الاكتشاف التي تفحص شبكتك بحثاً عن وكلاء ذكاء اصطناعي غير مصرح بهم. وأعدّ عمليات تدقيق دورية لاكتشاف Shadow AI في بيئتك وإزالته.

نصيحة: كلّف فريقاً مخصصاً بمسؤولية الإشراف على الذكاء الاصطناعي. ينبغي لهذه المجموعة أن تراقب استخدام الذكاء الاصطناعي، وتحدّث النهج، وتستجيب بسرعة للمخاطر الجديدة.

يمكنك تقليل مخاطر Shadow AI باتخاذ خطوات استباقية. فمع إشراف قوي، تحمي بياناتك، وتحافظ على الامتثال، وتبني الثقة لدى العملاء والجهات التنظيمية.

يتركك الاختبار اليدوي عرضة للتهديدات المتطورة في مجال الذكاء الاصطناعي المالي. فالأساليب التقليدية تغفل مخاطر حرجة، مثل تسرب البيانات والاحتيال وإخفاقات الامتثال. ويقلل الاختبار الهجومي الآلي والمستمر (Red Teaming) الحوادث بنسبة 60% ويساعدك على تجنب خسائر مكلفة.

ينبغي أن تعطي الأولوية لأمان الذكاء الاصطناعي المتقدم والحوكمة القوية لحماية مستقبل مؤسستك.

الأسئلة المتداولة

ما هو الاختبار الهجومي (Red Teaming) في الذكاء الاصطناعي المالي؟

يعني الاختبار الهجومي أن تحاكي هجمات واقعية على أنظمة الذكاء الاصطناعي لديك. تستخدم هذا الأسلوب لاكتشاف نقاط الضعف قبل أن يكتشفها المهاجمون. تساعدك هذه العملية على تحسين دفاعاتك والحفاظ على أمان بياناتك المالية.

لماذا يفشل الاختبار اليدوي في الذكاء الاصطناعي المالي؟

لا يستطيع الاختبار اليدوي تغطية جميع السيناريوهات في الأنظمة المالية المعقدة. فأنت تغفل المخاطر الخفية والحالات الحدّية والتهديدات سريعة التغير. ويكتشف الاختبار الهجومي الآلي ثغرات أكثر، ويتكيف مع أساليب الهجوم الجديدة.

كيف تعمل هجمات حقن الأوامر (Prompt Injection)؟

يُخفي المهاجمون تعليمات خبيثة داخل الأوامر أو المستندات. وقد يتبع الذكاء الاصطناعي لديك هذه التعليمات دون تحذير. ويمكن أن يؤدي ذلك إلى تسرب البيانات أو الاحتيال أو تنفيذ إجراءات غير مصرح بها.

ما هو Shadow AI، ولماذا يشكل خطراً؟

يشير Shadow AI إلى أدوات ذكاء اصطناعي غير مصرح بها تُستخدم دون موافقة. تفقد السيطرة على البيانات والقرارات. ويرفع ذلك خطر خروقات البيانات وإخفاقات الامتثال.

كيف يمكنك اكتشاف التلاعب بسير العمل المعتمد على الوكلاء؟

ينبغي أن تراقب التغييرات غير المعتادة في أنماط المعاملات أو خطوات سير العمل. وتساعدك أدوات الاختبار الهجومي الآلي على محاكاة الهجمات والكشف عن التلاعب مبكراً.

ما الخطوات التي يمكنك اتخاذها لتحسين أمان الذكاء الاصطناعي في القطاع المالي؟

ابدأ بجرد كامل لنماذج الذكاء الاصطناعي لديك. وعيّن ملكية واضحة لكل منها. واعتمد الاختبار الهجومي الآلي والمراقبة المستمرة. ودرّب فريقك على مخاطر الذكاء الاصطناعي. وحدّث النهج بشكل متكرر.

هل تفرض اللوائح إجراء الاختبار الهجومي للذكاء الاصطناعي؟

تتطلب لوائح جديدة كثيرة، مثل قانون الذكاء الاصطناعي الأوروبي EU AI Act، أن تختبر أنظمة الذكاء الاصطناعي وتراقبها للتحقق من سلامتها. ويساعدك الاختبار الهجومي على الوفاء بهذه المتطلبات وتجنب العقوبات.

🎧 استمع إلى هذه الحلقة

هل تريد شرحًا عمليًا لموضوع Automated Red Teaming for Multi-Model AI in Finance؟ تتناول هذه الحلقة الموضوع بلغة واضحة وتوضح لماذا يهم مستخدمي Microsoft 365 وAzure وPower Platform والأمن والذكاء الاصطناعي والعمل الحديث.

استمع إلى هذه الحلقة إذا كنت ترغب في:

• فهم المفاهيم الأساسية وراء Automated Red Teaming for Multi-Model AI in Finance
• معرفة كيف يتناسب ذلك مع منظومة تقنيات Microsoft الأوسع
• التعرف على الأماكن التي يمكن أن يحقق فيها ذلك قيمة عملية لمؤسستك

قد تستمتع أيضًا بحلقات M365 FM ذات الصلة:

• MCP (بروتوكول سياق النموذج) - شرح مبسط
• Canvas Apps مقابل Model-Driven Apps - شرح مبسط
• Copilot لـ Dynamics 365 Finance and Operations - شرح مبسّط
• Platform Engineering: نموذج التشغيل الجديد لـ Azure
• الامتثال كتعليمات برمجية: المخطط المعماري للثقة المؤتمتة

استمع إلى المزيد من حوارات Microsoft العملية على M365 FM.