تصنيف حوادث الذكاء الاصطناعي واحتواؤها وإغلاقها، مع توفير الأدلة وإجراءات المعالجة والتقارير المتوافقة مع معايير OWASP.
٤ أقسام · ٨ دروس
حدد قواعد تصنيف OWASP وخطة الأدلة اللازمة للتمييز بين حوادث الذكاء الاصطناعي الحقيقية والضوضاء، وللحفاظ على الآثار والأدلة التي تعتمد عليها عملية التحقيق.
٢ دروسطبّق إجراءات احتواء فورية (خلال الساعة الأولى) للتصدي للهجمات التي تستهدف الأوامر (prompts)، أو البيانات، أو الوكلاء (agents)، أو سلاسل التوريد، أو التكاليف، مع الحد من الأثر وحماية الأدلة.
٢ دروسأعِدَّ تقرير تحليل السبب الجذري، وقائمة مهام المعالجة، وحزمة التقارير، وآليات المراقبة التي تحوّل حادثة الذكاء الاصطناعي إلى مهام متابعة خاضعة للتتبع.
٣ دروسقيادة حالة متكاملة للاستجابة للحوادث المتعلقة بالذكاء الاصطناعي، وإعداد مخرجات موثوقة وقابلة للإثبات تشمل التصنيف، والأدلة، وإجراءات الاحتواء والمعالجة، والتقارير.
١ درستتطلب الحوادث المتعلقة بأنظمة الذكاء الاصطناعي اتخاذ قرارات سريعة، وجمع أدلة موثوقة، وتطبيق تدابير تحكم تظل فعالة حتى بعد مرحلة الاستجابة الأولية. وتعمل هذه الدورة على بناء مهارات عملية للاستجابة للحوادث الخاصة بتطبيقات النماذج اللغوية الكبيرة (LLM)، بدءاً من التصنيف وفق معايير OWASP، ومروراً بمراحل التحقيق والاحتواء والمعالجة، ووصولاً إلى إعداد تقارير جاهزة لعمليات التدقيق. وهي موجهة لمحللي الأمن وفرق الاستجابة للحوادث الذين يتعاملون مع حالات يكون فيها نظام الذكاء الاصطناعي إما هدفاً للهجوم أو وسيلة لتنفيذه، مع ضمان الحفاظ على سلامة الأدلة ووضوح الرؤية طوال مراحل العمل.
تغطي الدورة عملية فرز وتصنيف التهديدات وفقاً لقائمة OWASP لأهم 10 مخاطر أمنية لتطبيقات النماذج اللغوية الكبيرة (LLM) لعام 2026، وجمع الأدلة المتعلقة بالأوامر (prompts) وسجلات النظام ومسارات عمليات التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG) ومخرجات المزود، بالإضافة إلى إجراءات الاحتواء لهجمات حقن الأوامر، وتسريب البيانات، وإساءة استخدام الوكلاء (agents)، واختراق سلسلة التوريد، والاستهلاك المفرط للموارد. كما تتناول الدورة إعداد تقارير تحليل السبب الجذري، وإدارة قوائم مهام المعالجة (remediation backlogs)، وسجلات الحوكمة، وضبط آليات الكشف بعد الحوادث، وإدارة الحالات الأمنية بشكل متكامل.
من مديري المشاريع والعاملين في التشغيل إلى المؤسسين والمحللين والفرق التي تتبنى الذكاء الاصطناعي، Fenzo لكل من يريد أن يتحسّن في العمل الذي يقوم به بالفعل.
أي شيء، من استخدام الذكاء الاصطناعي في تخطيط المشاريع والتحليل إلى تحسين سير العمل واتخاذ القرار والتواصل والتنفيذ. إذا استطعت وصف المهارة أو المهمة، يستطيع Fenzo أن يبني حولها دورة.
نعم. أخبر Fenzo بما تعمل، وما تحاول تحقيقه، وأين تواجه صعوبة، وسيصمّم الدورة حول دورك وأهدافك والعمل الذي عليك إنجازه فعلًا.
لا. يتكيّف Fenzo مع نقطة انطلاقك، فيمكنك البدء بالأساسيات أو الانتقال مباشرةً إلى عمل أكثر تقدمًا.
نعم. يجمع Fenzo للأعمال الفريق كله في خطة واحدة: مقاعد مشتركة، ودورات يمكنك إسنادها، وتقارير توضّح من أنهى ماذا.
تعرّف على Fenzo للأعمالتبدأ بوصف هدفك أو بإجراء تقييم قصير للمهارات. يستخدم Fenzo هذا السياق لتحديد الفجوات وتشكيل تجربة التعلم حولها.
نعم، يعمل Fenzo في متصفح هاتفك.
شيء تتفاعل معه في كل قسم.
ثلاث نتائج من عقود من أبحاث التعلّم شكّلت طريقة بناء كل درس في Fenzo.
متوسط معدل النجاح · Freeman et al., PNAS 2014
ماذا يقول العلم
الطلاب في الصفوف القائمة على المحاضرات فقط أكثر عرضة للرسوب بمقدار ١.٥ مرة.
كيف يطبّقه Fenzo
كل درس في Fenzo تفاعلي. لا قراءة أو مشاهدة سلبية، أبدًا.
تنجزه بنفسكينجزه الذكاء الاصطناعي عنك
الاحتفاظ بالمهارة مع الوقت · مع الممارسة وبدونها
ماذا يقول العلم
إيكال التفكير إلى الذكاء الاصطناعي يُضعف المهارات التي تحاول بناءها.
كيف يطبّقه Fenzo
يجعلك Fenzo تقوم بالتفكير بنفسك، بتوجيه، لكن دون أن يُنجَز عنك.
التذكّر النشطإعادة القراءة
التذكّر طويل المدى · التذكّر النشط مقابل إعادة القراءة
ماذا يقول العلم
استرجاع المعلومات يتفوّق على إعادة قراءتها في بناء فهم راسخ.
كيف يطبّقه Fenzo
تتخلل الدروسَ اختباراتٌ وأسئلة للتذكّر، فيثبت ما تتعلّمه.