تؤمّن هذه الوظيفة طبقة الحوسبة التي تُنفّذ فيها نماذج الذكاء الاصطناعي، وتمنع الوصول غير المصرح به والمدخلات الخبيثة. وهي تدمج أنظمة كشف التسلل المُعدّة خصيصًا لرصد شذوذ سلوك النماذج. ومن خلال فرض التحقق الصارم من المدخلات ومراقبة أنماط الاستدلال، تضمن أن الكيانات المصرح لها فقط هي التي يمكنها التفاعل مع منطق اتخاذ القرار الخاص بالنموذج. ويقلل هذا النهج من مخاطر تسريب البيانات أو اختطاف النموذج أثناء دورات المعالجة النشطة.
نشر تقنيات تدريب معادية متخصصة لتقوية أوزان النموذج ضد متجهات الهجوم المحددة في خلاصات استخبارات التهديدات.
تطبيق مراقبة الاستدلال في الوقت الفعلي للكشف عن أنماط الطلبات غير الطبيعية التي تشير إلى محاولات حقن الأوامر (prompt injection) أو استخراج النموذج.
فرض ضوابط وصول صارمة وتقسيم شبكي حول عُقد الحوسبة التي تستضيف نماذج الذكاء الاصطناعي المعرضة للخطر.
إجراء تقييم أساسي لنقاط ضعف النموذج الحالية ومساحة الهجوم الموجودة.
قم بتكوين قواعد كشف التسلل التي تستهدف تحديداً المدخلات العدائية وأنماط تسريب البيانات.
نشر وكلاء مراقبة في الوقت الفعلي لتتبع سلوك الاستدلال وتحديد الأنشطة المشبوهة فورًا.
وضع بروتوكولات استجابة آلية لعزل الحالات المخترقة وتنبيه مركز عمليات الأمن.
الاستيعاب الآلي لأحدث أنماط الهجمات العدائية لتحديث توقيعات الدفاع وقواعد الكشف ديناميكيًا.
تصور في الوقت الفعلي لشذوذ الطلبات، وارتفاعات زمن الاستجابة، ومحاولات الاستخراج المحتملة أثناء تنفيذ النموذج.
طبقة مركزية للمصادقة والتفويض تتحقق من أذونات المستخدم قبل السماح بأي تفاعل مع واجهة برمجة تطبيقات النموذج.