تتبَّع كيفية تسلُّل التعليمات الضارة إلى تطبيقات النماذج اللغوية الكبيرة (LLM)، ثم طوِّر تدابير دفاعية تحدُّ من نطاق التعرض للمخاطر، وصلاحيات الوصول، والإجراءات غير الآمنة.
٤ أقسام · ١٢ دروس
وضِّح أسباب استمرار ثغرة "حقن الأوامر" (prompt injection)، وتتبَّع كيفية مشاركة التعليمات المتعارضة في "نافذة السياق"، وذلك لتحديد نطاق المخاطر المرتبطة بتطبيقات النماذج اللغوية الكبيرة (LLM).
٢ دروستتبَّع الهجمات المباشرة وغير المباشرة ومتعددة الوسائط — بدءاً من واجهات الدردشة والمحتوى المُسترجَع ووصولاً إلى انكشاف البيانات وإساءة استخدام الأدوات — ثم قيِّم أسباب فشل المرشحات البسيطة.
٥ دروسأنشئ حدوداً للثقة، وصلاحيات قائمة على مبدأ "الحد الأدنى من الامتيازات"، وبوابات للموافقة، وأنماطاً آمنة للوكلاء (agents)، وذلك للحد مما يمكن للنماذج المخترقة الوصول إليه أو القيام به.
٣ دروستطبيق اختبارات حقن قابلة للتكرار وضوابط دفاع متعدد الطبقات على مساعد البريد الإلكتروني، بما في ذلك معالجة المخرجات ومخاطر الكشف عن المعلومات على غرار ثغرة EchoLeak.
٢ دروستظل هجمات حقن الأوامر (Prompt injection) تشكل خطراً مستمراً نظراً لأن النماذج اللغوية تعالج التعليمات جنباً إلى جنب مع بيانات المستخدم، والمحتوى المسترجع، ونتائج الأدوات. وتوفر هذه الدورة للمطورين ومهندسي الأمن -ممن هم في مستوى متوسط- إطاراً عملياً للتعرف على الهجمات المباشرة وغير المباشرة، وفصل التعليمات الموثوقة عن المحتوى غير الموثوق، وتصميم تطبيقات تعتمد على صلاحيات مقيدة، وبوابات للموافقة، وأنماط آمنة للوكلاء البرمجيين (agents)، واختبارات قابلة للتحقق.
تغطي الدورة موضوعات تعارض التعليمات، وهجمات الحقن (المباشرة وغير المباشرة ومتعددة الوسائط)، وكشف البيانات، وإساءة استخدام الأدوات، وحدود الثقة، ومبدأ الحد الأدنى من الصلاحيات، وأنماط الوكلاء الآمنة، والاختبار، وتعزيز أمان مساعد البريد الإلكتروني، وذلك وفقاً للمعايير LLM01:2026 وLLM08:2026 وLLM10:2026.
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.