2026-05-11

أحمر الفريق الآلي لأنظمة الذكاء الاصطناعي متعددة النماذج في القطاع المالي

في هذه الحلقة من بودكاست m365.fm، يستكشف Mirko Peters سبب عدم كفاية اختبارات أمان الذكاء الاصطناعي التقليدية في بيئات المؤسسات الحديثة. تركز المناقشة على "الاختبار الأحمر" (Red Teaming) للأنظمة متعددة النماذج، خاصة في الصناعات شديدة التنظيم مثل القطاع المالي، حيث تتفاعل نماذج ذكاء اصطناعي متعددة والمساعدات الذكية وواجهات البرمجة وطبقات الأتمتة مع بعضها البعض. توضح الحلقة كيف تفشل أساليب الاختبار اليدوي لأن أنظمة الذكاء الاصطناعي تتصرف بشكل مختلف حسب السياق والطلبات المتسلسلة والتكاملات والذاكرة وسلوك المستخدم. فقد يبدو النموذج آمنًا عند عزله، لكنه يصبح عرضة للاختراق عند ربطه بأنظمة أخرى أو بسير عمل مستقل. ويسلط Mirko الضوء على أن الهجمات الحديثة لم تعد مجرد حقن للطلبات البسيطة، بل أصبحت متعددة المراحل ومتكيفة وغالبًا ما تكون غير مرئية حتى يقع الضرر. ومن المحاور الأساسية أن على المؤسسات التوقف عن التعامل مع الذكاء الاصطناعي كروبوت محادثة، والنظر إليه بدلاً من ذلك كنظام تشغيل متكامل.

Apple Podcasts · Spotify · YouTube · YouTube Music

Automated Red Teaming for Multi-Model AI in Finance (English)