Pay As You Goإصدار تجريبي مجاني لمدة 7 أيام؛ لا يلزم وجود بطاقة ائتمان
لم يعد تأمين أنظمة الذكاء الاصطناعي أمرًا اختياريًا - إنه أمر بالغ الأهمية لتحقيق التوازن بين الابتكار والحماية. مع تزايد اعتماد الذكاء الاصطناعي و تزايد المخاطر الأمنية، تواجه الشركات تحديات مثل خروقات البياناتوعقوبات الامتثال ومخاطر «Shadow AI». في عام 2024 وحده، 73% من الشركات أبلغت عن حوادث أمنية متعلقة بالذكاء الاصطناعي، بتكلفة متوسطة 4.8 مليون دولار لكل خرق. ومع ذلك، فقط 24% من مشاريع الذكاء الاصطناعي المولدة تعطي الأولوية للأمن.
الوجبات السريعة الرئيسية:
باستخدام أدوات مثل prompts.ai، يمكن للشركات خفض تكاليف الذكاء الاصطناعي بنسبة تصل إلى 98%وأتمتة عمليات سير العمل وضمان الامتثال - كل ذلك دون المساس بالسرعة أو الابتكار.
عندما يتعلق الأمر بالذكاء الاصطناعي للمؤسسات، فإن الأمان ليس مجرد ميزة - إنه ضرورة. على عكس منصات المستهلك، التي تعطي الأولوية للراحة، يجب أن تحقق أنظمة المؤسسات توازنًا بين إمكانية الوصول والتدابير الأمنية الصارمة. هذا أمر بالغ الأهمية بشكل خاص نظرًا لأن 73٪ من الشركات واجهت حوادث أمنية متعلقة بالذكاء الاصطناعي في عام 2024، حيث بلغ متوسط الاختراق 4.8 مليون دولار. نظرًا لأن 65% من الشركات تعمل بالفعل على تشغيل الذكاء الاصطناعي في الإنتاج، لا يزال العديد منها يفتقر إلى الأطر الأمنية القوية اللازمة لحماية أنظمتها. تسلط هذه التحديات الضوء على أهمية تنفيذ تدابير أمنية متعددة الطبقات.
يعد التحكم في الوصول المستند إلى الأدوار (RBAC) حجر الزاوية لعمليات الذكاء الاصطناعي الآمنة. إنه يضمن أن المستخدمين يمكنهم فقط الوصول إلى البيانات والوظائف ذات الصلة بأدوارهم المحددة، مما يفرض مبدأ أقل الامتيازات. من خلال تقييد الوصول، يقلل RBAC بشكل كبير من المخاطر التي تشكلها الحسابات المخترقة.
على سبيل المثال، في مجال الرعاية الصحية، تضمن RBAC وصول الأطباء والممرضات فقط إلى البيانات ذات الصلة بأدوارهم. وبالمثل، في بيئات الشركات، تم تصميم الوصول إلى المنصة لوظائف الوظائف. إلى جانب RBAC، توفر البيئات المحمية طبقة إضافية من الحماية. تسمح مناطق الاختبار المعزولة هذه بفحص نماذج الذكاء الاصطناعي بحثًا عن نقاط الضعف قبل نشرها في الإنتاج وحماية الأنظمة الحيوية. يعد هذا المزيج من RBAC والبيئات المعزولة أمرًا حيويًا بشكل خاص في قطاعات مثل الرعاية الصحية والتمويل والحكومة، حيث تؤدي البيانات الحساسة والمخاطر العالية إلى جعل الخروقات الأمنية ضارة بشكل خاص.
يعد التشفير إجراءً أمنيًا أساسيًا لعمليات نشر الذكاء الاصطناعي، حيث يحمي البيانات أثناء النقل وأثناء الراحة. تضمن معايير الصناعة مثل AES-256 للبيانات المخزنة و TLS 1.3 للبيانات المرسلة أمانًا قويًا. إن عواقب التشفير غير الكافي صارخة، مثل انتهاكات اللوائح مثل GDPR يمكن أن يؤدي إلى غرامات تصل إلى 20 مليون يورو أو 4٪ من المبيعات السنوية العالمية.
تسير حماية الخصوصية جنبًا إلى جنب مع التشفير. تضمن تقنيات مثل تقليل البيانات وإخفاء الهوية أن أنظمة الذكاء الاصطناعي تعمل فقط مع البيانات التي تحتاجها حقًا. تعمل سياسات الاحتفاظ التلقائي بالبيانات على تعزيز الخصوصية، بينما تمنع عمليات النشر في حاويات مع عزل الشبكة والمراقبة في الوقت الفعلي تسرب البيانات في البيئات المشتركة. تعتبر هذه التدابير، إلى جانب بنية انعدام الثقة، بالغة الأهمية بشكل خاص في الأنظمة متعددة المستأجرين، حيث يجب أن تظل البيانات من مختلف المستخدمين منفصلة تمامًا.
لا غنى عن سجلات التدقيق للحفاظ على الأمان والامتثال في الذكاء الاصطناعي للمؤسسات. إنهم يتتبعون كل تفاعل - سواء كان الوصول إلى البيانات أو القرارات المتخذة أو الإجراءات المتخذة - مما يسمح لفرق الأمان باكتشاف النشاط غير المعتاد وتبسيط عمليات التدقيق واكتساب رؤى حول كيفية استخدام الأنظمة. تشير المؤسسات التي تدمج التدريب القائم على السيناريوهات إلى تحسن بنسبة 70٪ في اكتشاف التهديدات واستجابة أسرع بنسبة 50٪ للحوادث.
بالإضافة إلى المراقبة، تلعب أدوات الامتثال دورًا مهمًا في مواءمة الممارسات الأمنية مع المتطلبات التنظيمية. على سبيل المثال، SOC2 تضمن الشهادة تشفيرًا قويًا ومراقبًا مستمرًا وضوابط وصول صارمة، بما يتماشى جيدًا مع معايير GDPR. الشركات التي لديها SOC2 غالبًا ما تقصر الشهادة الجداول الزمنية للامتثال للائحة العامة لحماية البيانات بنسبة 40٪. تعد التقييمات الأمنية المنتظمة، بما في ذلك عمليات فحص الثغرات الفصلية واختبارات الاختراق السنوية، ضرورية أيضًا لتحديد نقاط الضعف المحتملة ومعالجتها.
إن دمج مبادئ انعدام الثقة يزيد من تعزيز هذه الجهود. تواجه المؤسسات التي تعتمد بنى انعدام الثقة عددًا أقل من الحوادث الأمنية بنسبة 50٪ وتحتوي على الاختراقات بشكل أسرع بنسبة 75٪ مقارنة بالنماذج التقليدية القائمة على المحيط. تضمن قواعد المعرفة المركزية لسياسات الأمان وإرشادات الامتثال وبروتوكولات الاستجابة للحوادث وصول جميع أعضاء الفريق إلى أحدث المعلومات، مما يعزز الاستعداد والتنسيق بشكل عام.
يجمع Prompts.ai بين تدابير الأمان المتقدمة وقابلية التوسع، مما يؤدي إلى إنشاء منصة موحدة لإدارة تدفقات عمل الذكاء الاصطناعي للمؤسسات. من خلال دمج أكثر من 35 نموذجًا لغويًا رائدًا في واجهة آمنة واحدة، فإنها تبسط العمليات مع ضمان الحوكمة القوية.
تتجاوز المنصة ضوابط الوصول القياسية من خلال أتمتة عمليات سير العمل عبر الأقسام. يؤدي هذا إلى التخلص من المهام المتكررة مع الحفاظ على الرؤية الكاملة والقابلية للتدقيق - وهي عوامل رئيسية عندما يشير 80٪ من قادة الأعمال إلى قابلية التفسير والأخلاق والثقة كتحديات كبيرة. باستخدام prompts.ai، يمكن للمؤسسات إضافة النماذج والمستخدمين والفرق بسلاسة دون المساس بالأمان.
يتضمن إطار أمان Prompts.ai عناصر تحكم وصول مفصلة مع أذونات على مستوى الرمز المميز، مما يتيح الإدارة الدقيقة للنموذج والميزة والوصول إلى البيانات استنادًا إلى أدوار المستخدم والمشاريع المحددة.
ومن خلال عزل عمليات سير العمل، تضمن المنصة أن تظل احتياجات الإدارات المتميزة - مثل إنشاء محتوى التسويق وتحليل البيانات المالية - منفصلة بشكل آمن. ال نموذج الدفع حسب الطلب، مدعومًا بائتمانات TOKN، يضيف طبقة أخرى من التحكم. يمكن للمؤسسات مراقبة استخدام الذكاء الاصطناعي والحد منه على مستوى المستخدم الفردي، مما يساعد على إدارة التكاليف مع الحفاظ على الامتثال.
إن حوكمة الذكاء الاصطناعي هي عملية مستمرة وليست جهدًا للامتثال لمرة واحدة. يعالج Prompts.ai هذه الحاجة من خلال تضمين الأدوات التي تحافظ على الاستخدام الأخلاقي والآمن للذكاء الاصطناعي بمرور الوقت. مع توقع قيام أكثر من 60٪ من الشركات بدمج الذكاء الاصطناعي التوليدي في العمليات الحرجة بحلول عام 2024، أصبحت أطر الحوكمة القوية أكثر أهمية من أي وقت مضى.
تقدم أدوات الامتثال الخاصة بالمنصة نموذج في الوقت الحقيقي والتفتيش الفوري قدرات. على عكس الأدوات التقليدية التي تركز على السياسات وسجلات المخاطر، يتيح prompts.ai المراقبة في الوقت الفعلي لسلوك النموذج والوصول إلى البيانات وعمليات صنع القرار.
تعمل قدرات التدقيق الشاملة على تتبع كل تفاعل للذكاء الاصطناعي، وإنشاء سجلات مفصلة تلبي المتطلبات التنظيمية عبر الصناعات مثل التمويل والرعاية الصحية والحكومة. توضح هذه السجلات البيانات التي تم الوصول إليها، وكيفية استخدام النماذج، والمخرجات التي تم إنشاؤها، والمسؤول عن كل إجراء.
«اجعل فرقك تعمل معًا بشكل أوثق، حتى لو كانت متباعدة. قم بتجميع الاتصالات المتعلقة بالمشروع في مكان واحد، وتبادل الأفكار باستخدام اللوحات البيضاء، وقم بصياغة الخطط جنبًا إلى جنب مع المستندات التعاونية.» - Heanri Dokanai، UI Design
يتميز Prompts.ai بطبقة FinOps مدمجة يمكنها تقليل تكاليف الذكاء الاصطناعي بنسبة تصل إلى 98٪، واستبدال أكثر من 35 أداة منفصلة في دقائق معدودة، مع زيادة إنتاجية الفريق بعشرة أضعاف. من خلال دمج أدوات الذكاء الاصطناعي في منصة واحدة محكومة، لم تعد المؤسسات بحاجة إلى التوفيق بين الاشتراكات المتعددة أو سياسات الأمان أو أطر الامتثال.
يوفر تتبع التكلفة في الوقت الفعلي رؤية فورية للإنفاق على الذكاء الاصطناعي، مما يسمح للفرق بتحسين خيارات النماذج الخاصة بهم بناءً على الأداء والتكلفة. يؤدي هذا إلى إنشاء بنية تحتية مبسطة وآمنة وفعالة للذكاء الاصطناعي.
«مخرجة إبداعية حائزة على جائزة إيمي، اعتادت أن تقضي أسابيع في العرض في 3D Studio وشهرًا في كتابة مقترحات الأعمال. من خلال LoRas وسير العمل الخاص بـ Prompts.ai، يقوم الآن بإكمال العروض والمقترحات في يوم واحد - لا مزيد من الانتظار، ولا مزيد من الضغط على ترقيات الأجهزة.» - ستيفن سيمونز، الرئيس التنفيذي والمؤسس
مع استمرار تقدم أمن المؤسسة، يتطلب دمج قواعد بيانات المتجهات مع نماذج اللغة إجراءات وقائية صارمة بنفس القدر. تقوم قواعد البيانات هذه بتخزين المعلومات الحساسة كتضمين متجهٍ، مما يجعل حمايتها أمرًا بالغ الأهمية، خاصة عند التعامل مع المستندات الخاصة أو بيانات العملاء أو الأبحاث السرية. تخلق مثل هذه البيانات أهدافًا مغرية للهجمات الإلكترونية. في عام 2023 سايبر هافن تسلط الدراسة الضوء على هذا الخطر، وتفيد بأن قام 4.7% من الموظفين بلصق البيانات الحساسة في الدردشة GPT، مع قيام الشركة العادية بتسريب معلومات سرية مئات المرات أسبوعيًا.
يزداد التحدي عندما يتم استخدام قواعد بيانات المتجهات مع LLMs في عمليات سير عمل الجيل المعزز بالاسترجاع (RAG). على عكس قواعد البيانات التقليدية ذات أنماط الوصول التي يمكن التنبؤ بها، تتطلب قواعد بيانات المتجهات تدابير أمنية مصممة لحماية كل من عمليات التضمين المخزنة والعمليات التي تسترد البيانات لـ LLMs.
تبدأ حماية عمليات تضمين المتجهات بالتشفير - سواء أثناء الراحة أو أثناء النقل. تلعب تقنيات مثل التشفير القابل للبحث (SE) والتشفير المتماثل (HE) دورًا رئيسيًا. يسمح SE بالاستعلام عن عمليات التضمين المشفرة دون الكشف عن البيانات، بينما يتيح HE إجراء العمليات الحسابية على مجموعات البيانات المشفرة دون الحاجة إلى فك التشفير. تضمن هذه الطرق بقاء البيانات آمنة، حتى أثناء المعالجة.
بالإضافة إلى التشفير، توفر عناصر التحكم القوية في الوصول مثل الأذونات على مستوى الرمز المميز والتحكم في الوصول المستند إلى الأدوار (RBAC) والمصادقة متعددة العوامل (MFA) طبقة أخرى من الدفاع. على سبيل المثال، قد تتمكن فرق التمويل من الوصول إلى بيانات معاملات العملاء، بينما تقتصر فرق التسويق على وثائق المنتج. يفرض Prompts.ai عناصر التحكم هذه للحفاظ على عمليات تضمين المتجهات آمنة عبر عمليات سير عمل RAG، مما يضمن أن المستخدمين يمكنهم فقط الوصول إلى البيانات ذات الصلة بمشاريعهم المحددة.
يضيف التحقق من صحة الإدخال مزيدًا من الحماية من خلال منع هجمات الحقن التي يمكن أن تعالج الاستعلامات أو تعرض عمليات التضمين المخزنة للخطر. من خلال التحقق من صحة البيانات من حيث النوع والنطاق والتنسيق والاتساق، يتم تقليل الثغرات الأمنية.
«لم يعد الأمان حسب التصميم من أفضل الممارسات - إنه ضرورة تنظيمية قابلة للتدقيق». — Prime Security
لتقليل المخاطر، يجب على المؤسسات إخفاء هوية البيانات الحساسة أو استخدام اسم مستعار لها قبل إنشاء عمليات التضمين. يقلل هذا الأسلوب من التعرض حتى في حالة اختراق قاعدة البيانات.
المراقبة المستمرة أمر بالغ الأهمية لتتبع التفاعلات بين LLMs وقواعد بيانات المتجهات. تقوم أدوات المراقبة بتسجيل البيانات التي يتم الوصول إليها، والتضمينات التي يتم استردادها، وكيفية استخدامها في استجابات النموذج، ومن بدأ الاستعلامات. تقوم الأنظمة الآلية أيضًا بالبحث عن أنماط الوصول غير العادية. مع توقع أن تتجاوز تكاليف الجرائم الإلكترونية 10.5 تريليون دولار سنويًا في عام 2024 ومتوسط تكلفة خرق البيانات 4.88 مليون دولار، هذه التدابير ضرورية للكشف المبكر عن التهديدات.
عادي التحقق من صحة التضمين يضمن عدم تشفير المعلومات الحساسة عن غير قصد في عمليات تضمين المتجهات. يمكن لعمليات التدقيق تحديد الأنماط التي قد تعرض البيانات من خلال الاستعلامات العدائية، مما يساعد على التخفيف من التسريبات المحتملة.
تقرير المؤسسات التي تستخدم الأمان والذكاء الاصطناعي والأتمتة أ تقليل دورات حياة الاختراق لمدة 108 يومًا ووفر في المتوسط 1.76 مليون دولار لكل خرق مقارنة بتلك التي تعتمد على العمليات اليدوية.
«لا ينبغي أن يكون الامتثال عملية قائمة مرجعية؛ قم بمواءمة متطلبات الأمان مع أهداف العمل لخلق القيمة بدلاً من مجرد تجنب العقوبات. إن توضيح كيف يدعم الامتثال نمو الأعمال والمرونة يزيد من مشاركة المسؤولين التنفيذيين.» - ستيف مور، نائب الرئيس وكبير استراتيجيي الأمن في Exabeam
أخيرا، تخطيط الاستجابة للحوادث ضروري لمعالجة الاختراقات المحتملة في قواعد بيانات المتجهات. ويشمل ذلك عزل عمليات الدمج المخترقة، وتقييم نطاق تعرض البيانات، وضمان استمرارية الأعمال أثناء إجراء التحقيقات. هذه الاستراتيجيات ضرورية للتعامل مع التحديات الفريدة لبيانات المتجهات، حيث قد تفشل الأدوات التقليدية في اكتشاف المعلومات الحساسة المشفرة في التمثيلات الرياضية. تقوم Prompts.ai بدمج هذه الإجراءات في إطار الأمان الشامل الخاص بها، مما يوفر حماية شاملة لجميع عمليات سير عمل الذكاء الاصطناعي.
تُظهر أمثلة الذكاء الاصطناعي الآمن في العمل كيف يمكن للمؤسسات الابتكار بسرعة دون المساومة على الامتثال أو الأمان. تسلط حالات الاستخدام هذه الضوء على كيف يمكن للتوازن بين السرعة والأمان إنشاء أنظمة ذكاء اصطناعي موثوقة تقدم قيمة قابلة للقياس.
في صناعات مثل الرعاية الصحية، حيث تتعرض أكثر من 90٪ من المؤسسات لانتهاكات البيانات وتمتثل 29٪ فقط لها تمامًا هيبا، يتطلب نشر مساعدي الذكاء الاصطناعي إجراءات وقائية صارمة.
جائزةقامت، وهي شركة تقدم خدمات الرعاية الأولية المخصصة ودعم الصحة العقلية، بتطبيق مساعد رقمي خاص مدعوم بالذكاء الاصطناعي يعمل على إخفاء هوية الرسائل الواردة. أدت هذه الخطوة إلى زيادة الكفاءة بنسبة 40٪.
وبالمثل، اعتمد القطاع المالي الذكاء الاصطناعي لخدمة العملاء. ارتفع استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية، مثل روبوتات المحادثة والمساعدين، من 25٪ إلى 60٪ في الخدمات المالية. تستخدم البنوك والاتحادات الائتمانية هذه الأدوات للتعامل مع الاستفسارات الروتينية مع الحفاظ على ضوابط الوصول الصارمة ومسارات التدقيق لتلبية المتطلبات التنظيمية.
تعتمد هذه التطبيقات على التشفير والوصول المستند إلى الأدوار واتفاقيات شركاء الأعمال (BaaS) لضمان الامتثال.
«تعد إدارة الامتثال للرعاية الصحية استثمارًا مستمرًا للوقت والموهبة، وتزداد تعقيدًا بسبب اللوائح والأنظمة الداخلية والتكنولوجيا المتغيرة باستمرار. تتطلب مواكبة هذين الهدفين المتحركين تركيزًا وموارد مذهلة. ومع ذلك، عندما يتم دمج الذكاء الاصطناعي في العملية، فإنه يتيح الرادار التنظيمي في الوقت الفعلي لأعضاء الفريق. وهذا يسمح للفرق بالبقاء على اطلاع باللوائح والتكيف بثقة مع المشهد المتطور باستمرار.» - ديف رو، نائب الرئيس التنفيذي لشركة Intellias
مهدت هذه النجاحات في الرعاية الصحية والتمويل الطريق لتطبيقات الذكاء الاصطناعي الآمنة عبر القطاعات المنظمة الأخرى.
تحتاج المؤسسات التي تتعامل مع البيانات الحساسة إلى عمليات سير عمل الذكاء الاصطناعي المصممة لحماية الخصوصية مع تقديم رؤى قابلة للتنفيذ. يدعم Prompts.ai هذا من خلال تمكين عمليات سير العمل الآمنة مع ميزات مثل إخفاء هوية البيانات والتنقيح والتشفير طوال العملية.
في مجال الرعاية الصحية، تُستخدم عمليات سير العمل الآمنة لمهام مثل تحليل سجلات المرضى، وإنشاء توصيات العلاج، وإدارة العمليات الإدارية. تستخدم المؤسسات المالية أنظمة مماثلة للكشف عن الاحتيال وتحليل المخاطر وإعداد التقارير التنظيمية، مع الالتزام بمعايير مثل SOX و PCI DSS و GDPR.
الشفافية هي عنصر حاسم في عمليات سير العمل هذه. إن التحدث بصراحة مع المرضى أو المستخدمين حول كيفية جمع البيانات واستخدامها يعزز الثقة ويضمن الامتثال لقوانين الخصوصية. كما يساعد إجراء تقييمات المخاطر الخاصة بالذكاء الاصطناعي المؤسسات على معالجة نقاط الضعف المحتملة في تدفقات البيانات الديناميكية.
تشكل عمليات سير العمل هذه العمود الفقري للبيئات الآمنة والتعاونية حيث يمكن للفرق التعامل مع مهام الذكاء الاصطناعي المعقدة دون المساس بالأمان.
بالتوسع في عمليات سير العمل الآمنة، يتيح Prompts.ai التعاون عبر فرق متعددة من خلال بنية هوية موحدة. تتطلب المؤسسات الكبيرة إدارة هوية قوية لضمان وصول الأفراد المصرح لهم فقط إلى الأنظمة الحساسة.
يعالج Prompts.ai هذه الحاجة من خلال توحيد أدوات الذكاء الاصطناعي على منصة واحدة آمنة. تعمل هذه المنصة على ربط المستخدمين بنماذج اللغة الرائدة مثل جي بي تي -4، كلود، لاما، و الجوزاء من خلال واجهة واحدة. كما أنها تركز عمليات سير العمل، وتفرض الحوكمة على نطاق واسع، وتبسط التواصل الجماعي.
تضمن بنية الهوية الموحدة المصادقة والترخيص المتسقة عبر جميع مكونات النظام. يُصدر موفر الهوية المركزي بيانات اعتماد مؤمنة بالتشفير، ويحدد أذونات كل مستخدم ومستويات الوصول إلى البيانات والحدود التشغيلية. يفرض هذا النهج الدقيق مبدأ أقل الامتيازات، مما يعزز الأمان أثناء تفاعلات الوكيل.
توفر المنصة أيضًا الرؤية الكاملة وقابلية التدقيق لجميع أنشطة الذكاء الاصطناعي، مما يتيح التوسع الفوري من خلال دمج النماذج والمستخدمين والفرق الجديدة دون إنشاء صوامع. تضمن المراقبة في الوقت الفعلي تحديد انتهاكات الهوية ومعالجتها قبل أن تتصاعد إلى انتهاكات للامتثال.
«يعد الذكاء الاصطناعي عامل تمكين قوي في مجال الصحة الرقمية، ولكنه يزيد من تحديات الخصوصية. من خلال مواءمة ممارسات الذكاء الاصطناعي مع HIPAA، وإجراء الرقابة اليقظة، وتوقع التطورات التنظيمية، يمكن لمسؤولي الخصوصية حماية المعلومات الحساسة وتعزيز الامتثال والابتكار في العصر التالي للصحة الرقمية.» - آرون تي ماجوريجوي، المحامي لدى Foley & Lardner LLP
توضح هذه الأمثلة أن عمليات النشر الآمنة للذكاء الاصطناعي لا تعيق التقدم - فهي توفر الثقة والامتثال اللازمين للصناعات المنظمة للابتكار بثقة.
تواجه المؤسسات اليوم التحدي المزدوج المتمثل في تعزيز الابتكار مع ضمان الأمن القوي في مبادرات الذكاء الاصطناعي الخاصة بها. نظرًا لأن 72٪ من الشركات تستخدم بالفعل الذكاء الاصطناعي في مجال عمل واحد على الأقل، ويتوقع جميع المديرين التنفيذيين تقريبًا اعتماد الذكاء الاصطناعي التوليدي على نطاق واسع بحلول عام 2027، وفقًا لعام 2024 ماكينزي الدراسة الاستقصائية، فإن الضغط لتحقيق هذا التوازن لم يكن أبدا أكبر من أي وقت مضى. يستدعي هذا المشهد المتطور منصات لا تحمي البيانات الحساسة فحسب، بل تضمن أيضًا الامتثال دون إعاقة التقدم.
خذ مثال 10x الخدمات المصرفية، والتي كانت بحاجة إلى تسريع اعتماد الذكاء الاصطناعي ضمن حدود اللوائح المالية الصارمة. لقد لجأوا إلى منصة تعتمد على الأمان لتلبية هذه المطالب. ريتشارد مور، مدير الأمن في 10x الخدمات المصرفية، مشترك:
«تعد مكاسب الإنتاجية التي حققتها شركة Generative AI ضرورية للحفاظ على القدرة التنافسية في المشهد التكنولوجي سريع الخطى اليوم، ولكن الأدوات القديمة ليست كافية لحمايتها. منصة الأمان الشاملة Prompts.ai تمكننا من الابتكار بسرعة الأعمال مع ضمان الامتثال التنظيمي وحماية البيانات.»
يسلط هذا المثال الضوء على أهمية النهج الآمن والموحد. يعالج Prompts.ai هذه الاحتياجات من خلال ميزات مثل عناصر التحكم الفوري في الوقت الفعلي وبنية الهوية الموحدة ومسارات التدقيق التفصيلية التي تتوافق مع المتطلبات التنظيمية. يسمح تصميمها المرن الذي لا يعتمد على LLM للمؤسسات بدمج النماذج الجديدة دون عناء، سواء كانت تعمل في بيئات سحابية أو إعدادات مستضافة ذاتيًا، مما يضمن القدرة على التكيف دون المساس بالأمان.
بالنسبة لكبار مسؤولي أمن المعلومات (CisOS)، يتطلب التعامل مع تعقيدات أمن الذكاء الاصطناعي استراتيجيات واضحة. ماندي أندريس، المدير التنفيذي لشركة مرن، تؤكد هذه النقطة:
«في المشهد الحالي، يجب على كل CISO التعامل مع التوازن الصعب بين تبني تقنية GenAI والحفاظ على الأمن والامتثال. يعمل Prompt كحل لأولئك الذين يهدفون إلى تسهيل نمو الأعمال دون المساس بخصوصية البيانات وأمانها».
تؤكد هذه الرؤى حقيقة مهمة: عمليات النشر الآمنة للذكاء الاصطناعي لا تتعلق فقط بالامتثال - إنها محفز للتقدم. تمكّن منصات مثل Prompts.ai المؤسسات من توسيع نطاق حلول الذكاء الاصطناعي الخاصة بها بأمان وكفاءة، مما يمهد الطريق للنمو المستدام دون التضحية بالسرعة أو السلامة.
يمكن للمؤسسات تطبيق الذكاء الاصطناعي بطريقة تعطي الأولوية للأمن دون إبطاء التقدم أو خنق الابتكار من خلال التضمين بروتوكولات الأمان مباشرة في عملية النشر. يتضمن هذا النهج استخدام أدوات مثل عناصر التحكم في الوصول المستندة إلى الأدوار، بيئات في وضع الحماية، و سجلات التدقيق لحماية خصوصية البيانات وضمان الامتثال في كل مرحلة، من التطوير إلى الإنتاج.
من خلال الاستفادة من أطر الأمان على مستوى المؤسسة المزودة بميزات مثل أذونات الرموز المميزة الدقيقة و أدوات الامتثال المضمنة، يمكن للفرق توسيع نطاق نماذج الذكاء الاصطناعي بثقة، حتى في القطاعات المنظمة بإحكام مثل التمويل والرعاية الصحية والحكومة. إن دمج الإجراءات الأمنية بسلاسة في عمليات سير العمل وتشجيع التعاون بين فرق الأمن والتطوير يمكّن المؤسسات من تجاوز الحدود مع الحفاظ على رقابة صارمة على المعلومات الحساسة.
لضمان النشر الآمن لأنظمة الذكاء الاصطناعي داخل المؤسسات، وتحديد الأولويات التشفير الحبيبي، عناصر التحكم في الوصول المستندة إلى الأدوار، و سجلات التدقيق أمر ضروري. لا تحمي هذه الإجراءات البيانات الحساسة فحسب، بل توفر أيضًا مسارًا واضحًا للشفافية والمساءلة.
ميزات إضافية مثل بيئات في وضع الحماية للاختبار، أذونات دقيقة لتقييد الوصول والأدوات الخاصة بـ تتبع مصدر البيانات تلعب دورًا مهمًا في الحفاظ على الأمن. تم تصميم هذه الإجراءات الوقائية المشتركة لمنع الوصول غير المصرح به، والتخفيف من انتهاكات البيانات، وضمان الالتزام بالمتطلبات التنظيمية عبر قطاعات مثل التمويل والرعاية الصحية والحكومة.
تعطي Prompts.ai الأولوية لسير عمل الذكاء الاصطناعي الآمن والفعال، المصمم خصيصًا لتلبية المتطلبات الصارمة للصناعات المنظمة مثل التمويل والرعاية الصحية والحكومة. توفر المنصة ميزات أمان على مستوى المؤسسات يحب بيئات معزولة، أذونات الرموز المميزة الدقيقة، و أدوات الامتثال المضمنة، مما يضمن الالتزام حتى بأكثر المعايير التنظيمية صرامة.
مع ميزات مثل التحكم في الوصول المستند إلى الأدوار، بيئات في وضع الحماية، و سجلات تدقيق مفصلة، يمكن للفرق إنشاء عمليات سير عمل متعددة الوكلاء واختبارها ونشرها بثقة. لا تحمي هذه الأدوات البيانات الحساسة وتحافظ على الخصوصية فحسب، بل تساعد أيضًا في الحفاظ على الامتثال - مما يسمح للمؤسسات بقيادة الابتكار دون التضحية بالأمان أو الكفاءة.
