حماية التطبيقات القائمة على النماذج اللغوية الكبيرة (LLM) من الوصول غير المصرح به، وتسريب البيانات، والإجراءات غير الآمنة، وإساءة الاستخدام، والتكاليف المفرطة التي تفرضها الجهات المزودة للخدمة.
٥ أقسام · ١٤ دروس
حدد مسار طلب واجهة برمجة تطبيقات النموذج اللغوي الكبير (LLM API)، وحدود الثقة الخاصة به، وأهداف المهاجمين، وضوابط الحماية اللازمة لكل مرحلة.
٢ دروسطبّق آليات التحقق من هوية الكيانات، وعزل المستأجرين، واسترجاع البيانات مع مراعاة الصلاحيات، وتدابير حماية المخرجات التي تُبقي بيانات العملاء والمحتوى الحساس ضمن النطاقات المصرح بها.
٤ دروسقيِّد إجراءات الوكلاء، والصلاحيات المفوَّضة، وخوادم MCP، والمدخلات غير الموثوقة، وذلك للحيلولة دون تصعيد عمل الأدوات القائمة على النماذج إلى مستوى الوصول غير المصرح به إلى البيانات أو تنفيذ إجراءات غير مصرح بها.
٤ دروسفرض قيود على الاستخدام والإنفاق، ورصد الأنشطة التي تنطوي على اختراق أو إساءة استخدام، ومركزة وصول مزودي الخدمات الخارجيين وفقاً لسياسات تتعلق ببيانات الاعتماد، وحركة البيانات الصادرة، والمهلة الزمنية، والمخرجات، وفترات الاحتفاظ بالبيانات.
٣ دروسأجرِ عملية شاملة للاستجابة للحوادث والمراجعة الأمنية باستخدام اختبارات الانحدار وجدول يربط التهديدات بضوابط التحكم.
١ درستفرض واجهات برمجة تطبيقات النماذج اللغوية الكبيرة (LLM APIs) حدوداً للثقة بين الجهات المستدعية والمستأجرين والنماذج والأدوات والبيانات ومقدمي الخدمات، مما ينشئ أنماطاً من الإخفاق لا تعالجها بشكل كامل ضوابط واجهات برمجة التطبيقات التقليدية. صُممت هذه الدورة التدريبية لمطوري الأنظمة الخلفية (Backend)، ومهندسي الذكاء الاصطناعي، ومختصي الأمن الذين يحتاجون إلى حلول حماية عملية للتطبيقات المعتمدة على هذه النماذج. ستتمكن خلال الدورة من تكوين رؤية أمنية شاملة لمسار الطلب، وتطبيق ضوابط الوصول والتحكم في الوكلاء (Agents)، والحد من إساءة الاستخدام، ومراجعة الجاهزية للتعامل مع الحوادث الأمنية بشكل متكامل.
تغطي الدورة تحديد خرائط التهديدات، ومصادقة الجهة المستدعية، وعزل المستأجرين، وتفويض الاسترجاع، وحماية المخرجات، وضوابط الوكلاء وأدوات MCP، وآليات الدفاع ضد هجمات حقن الأوامر (Prompt Injection)، والحصص، واكتشاف إساءة الاستخدام، وضمانات المزود، ومراجعة الحوادث.
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.