مصادر استخبارات التهديدات لأمن أنظمة الذكاء الاصطناعي

تقدم هذه المقالة، التي كتبها فياتشيسلاف موسين من مركز الذكاء الاصطناعي المواهب (AI Talent Hub) ومختبر أمن الذكاء الاصطناعي (AI Security Lab) في جامعة ITMO، نظرة عامة على المصادر الرئيسية لجمع تهديدات أمن المعلومات المتعلقة بأنظمة الذكاء الاصطناعي. وتذكر المقالة أن الرئيس التنفيذي لشركة Nvidia، جينسن هوانغ، وصف إطلاق ChatGPT بأنه "لحظة آيفون في مجال الذكاء الاصطناعي"، وتشير إلى أنه بحلول عام 2025، أبلغت 88% من الشركات عن استخدامها للذكاء الاصطناعي في وظيفة تجارية واحدة على الأقل، وفقًا لشركة McKinsey. وتشمل المصادر التي تمت مراجعتها: MITRE ATLAS، ووثائق OWASP Top 10 (لنماذج اللغة الكبيرة LLM، والأنظمة الوكيلة Agentic، والمهارات الوكيلة Agentic Skills، وبروتوكول سياق الخادم MCP)، وإطار عمل Google Secure AI Framework (SAIF)، ونموذج التهديدات الذي تقدمه Sber لأمن السيبراني للذكاء الاصطناعي. ويشيد المقال بـ MITRE ATLAS نظرًا لتكرار تحديثه العالي، وتكتيكاته وتقنياته المنظمة، ومستودعه القابل للقراءة آليًا على GitHub، مما يجعله مناسبًا لبناء نماذج التهديدات. أما قوائم OWASP فهي شائعة ومدمجة في أدوات الأمان ولكنها تقتصر على عشرة مخاطر لكل قائمة. ويوفر إطار عمل Google SAIF خريطة مخاطر تشمل المكونات والمخاطر وإجراءات التخفيف، ولكن مع عدد أقل من التهديدات ومستوى عالٍ من التجريد. أما نموذج Sber، الذي تم تحديثه في يوليو 2026، فيصف 37 تهديدًا و51 طريقة تنفيذ، ويتميز بالتمييز بين المهاجمين الخارجيين والداخليين. ويخلص المقال على الأرجح إلى أن MITRE ATLAS هو أفضل مصدر لنمذجة التهديدات الشاملة.