تأمين أنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI) —سواء المستضافة أو المُدارة ذاتياً— ضد هجمات حقن الأوامر (Prompt Injection)، وتسريب البيانات، وضوابط السحابة الضعيفة.
٤ أقسام · ١١ دروس
حدد مفهوم الملكية لأنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI) سواء كانت مستضافة أو مُدارة ذاتياً، ثم قم ببناء نموذج أولي لتهديدات النماذج اللغوية الكبيرة (LLM) والأنظمة القائمة على الوكلاء (agent systems)، وادرس آلية عمل هجمات حقن الأوامر (prompt injection) ونطاق تأثيرها.
٣ دروسصمّم آلية الاسترجاع في أنظمة RAG مع تطبيق مبادئ محاكاة الأذونات والعزل، ثم استخدم هويات أحمال العمل قصيرة العمر وتفويضات الأدوات المحددة النطاق للحد من مخاطر التعرض وتجاوز الصلاحيات.
٣ دروسخطِّط للنشر الآمن لواجهات برمجة تطبيقات النماذج المُدارة والأوزان المستضافة ذاتياً، وحدِّد مؤشرات المراقبة الخاصة بإخفاقات أمان الذكاء الاصطناعي التوليدي، ونفِّذ إجراءات الاستجابة في حالات الاشتباه في تسريب البيانات.
٣ دروساربط مهام الحوكمة بضوابط هندسية ملموسة وأدلة إثبات، ثم صُغ نموذجاً مرجعياً آمناً وقابلاً لإعادة الاستخدام للذكاء الاصطناعي التوليدي، يتضمن نقاط تحقق للتحقق من الامتثال.
٢ دروستُنشئ أنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI) في البيئات السحابية حدوداً جديدة للثقة تحيط بالنماذج والوكلاء والأدوات والبيانات. وتُقدم هذه الدورة رؤية أمنية عملية لعمليات النشر، سواء كانت مُدارة من قِبَل مزود الخدمة (مُستضافة) أو مُدارة ذاتياً؛ حيث تغطي جوانب متعددة تشمل نمذجة التهديدات وهجمات حقن الأوامر (Prompt Injection)، وصولاً إلى إدارة الهوية والصلاحيات والمراقبة والاستجابة للحوادث والحوكمة. وهي موجهة للمختصين الساعين لتأمين أحمال عمل الذكاء الاصطناعي التوليدي في بيئات التشغيل الفعلي (الإنتاج)، مع مراعاة اعتبارات ملكية الموارد السحابية، والأدلة والتوثيق، والمخاطر المتبقية. وفي ختام الدورة، سيكون المشارك قادراً على تقييم وتحديد ضوابط الأمان المناسبة لتطبيقات النماذج اللغوية الكبيرة (LLM) وتطبيقات الوكلاء (Agents) عبر دورة حياة النشر بأكملها.
تغطي الدورة التدريبية حدود الثقة في الذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI)، ونمذجة التهديدات لنماذج اللغة الكبيرة (LLM) والوكلاء (Agents)، وهجمات حقن الأوامر (Prompt Injection)، ومحاكاة الأذونات في أنظمة التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG)، وعزل البيانات المتجهة (Vector-data isolation). كما تتناول الدورة هوية أحمال العمل، وبيانات الاعتماد قصيرة العمر، وتفويض الأدوات، والنشر الآمن لواجهات برمجة التطبيقات (APIs) المُدارة والأوزان المستضافة ذاتياً، والمراقبة أثناء التشغيل، والاستجابة لحوادث تسرب البيانات، والحوكمة المرتبطة بالضوابط الهندسية.
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.