إشعار
يتطلب الوصول إلى هذه الصفحة تخويلاً. يمكنك محاولة تسجيل الدخول أو تغيير الدلائل.
يتطلب الوصول إلى هذه الصفحة تخويلاً. يمكنك محاولة تغيير الدلائل.
يعد الأمان أمرا أساسيا لبناء أنظمة عوامل الذكاء الاصطناعي الموثوق بها. توفر هذه المقالة بنيات مرجعية ونهج نمذجة المخاطر لمساعدتك في تحديد حدود الأمان وتقييم المخاطر وتنفيذ عناصر التحكم المناسبة في حلول الوكيل.
في هذه المقالة، ستتعرف على كيفية:
- تعيين تدفقات بيانات العامل لتحديد نقاط التحكم في الأمان.
- تطبيق منهجيات نمذجة المخاطر على بنيات العامل.
- فهم حدود الثقة في تطبيقات المحرك المخصصة.
تدفق بيانات مرجع الوكيل
تبدأ تدفقات بيانات الوكيل الشائعة بإرشادات المستخدم دخول النظام كبيانات خام. يطابق المنسق، سواء كان نموذج لغة أو تدفق التعليمات البرمجية المنطقية، المطالبات بمنطق الاستجابة المناسب من خلال عمليات الكشف عن الهدف التكراري ومطابقة الاستجابة.
قد يحتاج الوكلاء المعقدون إلى تكرارات متعددة للكشف عن الهدف ومطابقة الاستجابة عندما لا يكون السياق الأولي كافيا للاستجابات الدقيقة. على سبيل المثال، تتطلب معالجة "تلخيص رسائل البريد الإلكتروني الخاصة بي" استدعاءات الأدوات لاسترداد بيانات الأساس التي تعين هوية المستخدم إلى حسابات البريد الإلكتروني المناسبة.
تمثل كل خطوة في تدفق البيانات حد أمان محتمل ونقطة تحكم حيث يجب عليك فرض متطلبات الثقة والتتبع والشفافية للحفاظ على تكامل النظام وثقة المستخدم.
نماذج التهديد
توفر نمذجة المخاطر نهج لتحديد المخاطر الأمنية والتخفيف من حدتها في بنيات العامل. استخدم الأدوات التي تم إنشاؤها مثل Microsoft أداة نمذجة المخاطر لإنشاء نماذج تهديد مخصصة لتطبيقات الوكيل المحددة.
نموذج تهديد عامل المحرك المخصص
يحتاج وكلاء المحرك المخصصون إلى نمذجة تهديد شاملة لمعالجة حدود الخدمة وتدفقات البيانات وناقلات الهجوم المحتملة عبر النظام البنائي للعامل بأكمله.
يجب أن تراعي نماذج التهديد الطبيعة الموزعة لبنى الوكيل، بما في ذلك واجهات العميل وخدمات التنسيق ونماذج اللغة وتكامل الأدوات ومصادر البيانات. يمثل كل مكون أسطح الهجوم المحتملة التي تتطلب عناصر تحكم أمنية ومراقبة مناسبة.