الأمن السيبراني للذكاء الاصطناعي

استشارات أمن وحماية تطبيقات الذكاء الاصطناعي

نحصن تطبيقات النماذج اللغوية ضد ثغرات الجيل الجديد كحقن الأوامر الخبيثة واختراق السياق، لضمان تشغيل آمن وموثوق لحلولكم المؤسسية.

بعض من أكثر من 500 علامة تجارية تعاونا معها. تعتمد خدماتنا على أكثر من 100 سير عمل أوتوماتيكي بالذكاء الاصطناعي في بيئات الإنتاج الفعلية.

علامات تجارية رائدة ومتميزة تعاونا معها عبر مختلف القطاعات.

عرض جميع الشركاء والعملاء

نطاقات العمل والمهام التنفيذية

اختبر مسارات الهجوم السيبراني التي تهدد نظام الذكاء الاصطناعي لديك

اختر من بين 6 حدود أمنية لفحصها، تشمل نمذجة التهديدات، ومعمارية النظام، وهجمات الأوامر، والوكلاء، وأنظمة RAG، والفريق الأحمر.

الأمن السيبراني

نمذجة التهديدات السيبرانيةلأنظمة الذكاء الاصطناعي

تحديد نقاط الضعف ونواقل الهجوم الخاصة بأنظمة وتطبيقات الذكاء الاصطناعي لوضع خطط حماية استباقية.

الخطوة الأمنية الأولى لضمان حماية النظام في مرحلة التصميم المعماري قبل وقوع الحوادث.

اختبارات حقن الأوامروكسر الحماية (Jailbreaking)

فحص مقاومة النماذج لمحاولات التلاعب وتجاوز قيود السلامة عبر أوامر مصممة لاستغلال الثغرات.

ضروري لحماية روبوتات المحادثة والمساعدات الذكية العامة من الاستغلال الخبيث.

اختبارات الفريق الأحمروالهجوم المحاكي (AI Red Teaming)

نختبر كيفية استغلال المهاجم للثغرات المترابطة عبر النماذج والتطبيقات والبيانات والأدوات والعمليات، مما يتيح للإدارة التمييز الدقيق بين الثغرات المغلقة والمخاطر المتبقية المقبولة.

يناسب الفريق الأحمر الحملات المعتمدة لفحص نقاط الضعف المترابطة وإعادة اختبارها، لتحديد ما تم علاجه وفصله بوضوح عن المخاطر المتبقية المقبولة.

مراجعة وتأمين المعماريةالهندسية لتطبيقات الذكاء الاصطناعي

تدقيق هندسي لمسارات تدفق البيانات، وإدارة المفاتيح، وتشفير الاتصالات، وصلاحيات الوصول للنماذج.

يضمن بناء التطبيقات على قواعد هندسية آمنة تمنع الاختراقات وتسريب البيانات مستقبلاً.

أمان وكلاء الذكاء الاصطناعيوبروتوكول سياق النموذج (MCP Security)

فحص أمان الأدوات والواجهات التي يستدعيها الوكلاء والتأكد من عزل بيئة التشغيل لمنع أي ضرر بالشبكة الداخلية.

إجراء أمني حاسم عند تفويض الوكلاء لتشغيل أكواد برمجية أو تعديل بيانات الأنظمة الداخلية.

تأمين قواعد RAG من تسريبالبيانات وتلويث المعرفة (Data Poisoning)

اختبار مناعة قواعد البيانات المتجهة ضد حقن وثائق مضللة وضمان الالتزام الصارم بصلاحيات كل مستخدم.

يحمي المعرفة المؤسسية من التلاعب ويمنع وصول الموظفين إلى وثائق سرية غير مصرح لهم بها.

Why it matters

The attack surface continues past the model endpoint

An AI path can cross prompts, retrieved content, identities, data, tools, third parties, and actions the application is allowed to take. Reviewing one component in isolation can leave the consequential boundary unseen.

How we work

Authorize the boundary before exercising it

We agree the protected assets, adversary model, plausible abuse paths, safety limits, evidence handling, stop conditions, and person with authority to accept the result before any test begins. Scope changes return to that authorization instead of being decided during execution.

Scope and ownership

The boundary is authorized before it is exercised, and scope changes go back to that authorization

Protected assets, adversary model, safety limits, and stop conditions are agreed before any test begins.

We agree the protected assets, system state, adversary view, permitted access, plausible abuse paths, evidence handling, stop conditions, and the person with authority to accept the result, then establish the baseline from current architecture, data, permissions, prompts, tools, controls, incidents, and dependencies, leaving unknowns marked as unknown. The agreed review or test path runs inside the approved boundary and is assessed against stated thresholds; a scope change returns to authorization instead of being decided mid-execution. Where the engagement includes retesting, changed paths run again, and the handoff records what closed, what remains open, and what would trigger another review.

From authorized boundary to recorded security decision

The parent-level path from scoped question to accepted evidence

  1. Set the rules and authority

    We agree the assets, system state, adversary view, permitted access, evidence handling, stop conditions, and person authorized to act on the result.

  2. Establish what is known

    Current architecture, data, permissions, prompts, tools, controls, incidents, and dependencies form the baseline, while unknowns remain marked as unknown.

  3. Exercise the agreed security question

    The agreed review or test path runs inside the approved boundary, with evidence and reproduced behavior where applicable assessed against the stated thresholds.

  4. Retest and hand the choice back

    Where the selected task includes retesting, changed paths run again and the handoff records what closed, what remains open, and what triggers another review.

خبراء يطورون وينشرون أنظمة الذكاء الاصطناعي التي يستشيرون بشأنها

في Zeo، يتم بناء وتطوير الوكلاء الأذكياء، وروبوتات الدردشة، وأنظمة RAG بواسطة مهندسين متمرسين يواصلون تشغيلها ومتابعتها بعد الإطلاق.

الأدوات التي نستخدمها

منظومة هندسة وتطوير الذكاء الاصطناعي

النماذج، والاسترجاع المعزز، والتقييم، والرصد هي طبقات أساسية لنظام فعال نبنيه ونشغله بأعلى معايير الدقة.

النماذج والمنصات السحابية

  • Microsoft Azure AI
  • NVIDIA AI
  • Amazon Web Services

أطر عمل الوكلاء والأتمتة

  • Promptfoo
  • MCP-Scan

الاسترجاع والتضمين والذاكرة

  • Pinecone
  • Qdrant

التقييم والمراقبة

  • Patronus AI
  • Langfuse
  • Datadog
  • Traceloop

اختبارات السلامة والأمان

  • Giskard
  • Guardrails AI
  • Lakera Guard
  • Mindgard
  • garak
  • IriusRisk

استشارة الذكاء الاصطناعي

طور حلول الذكاء الاصطناعي المخصصة لمؤسستك

تواصل مع مستشاري ومهندسي Zeo في دبي لبناء أنظمة ذكية ترفع كفاءة أعمالك وتمنحك ميزة تنافسية مستدامة.
احجز استشارة الذكاء الاصطناعي

FAQ

Questions about AI security and red teaming

Which security engagements are included here?

The task pages cover AI threat modeling, prompt injection and jailbreak testing, red teaming, secure architecture review, agent and MCP security testing, and RAG poisoning, exfiltration, and citation risks.

How do you keep a security engagement bounded?

We anchor the work to one evidence question, the assets and adversary in scope, the authorized environment, and the person who can accept or reject the result. Remediation or a wider campaign becomes separate work with its own boundary, price, and timeline.

What does Zeo not guarantee after testing?

We don't claim that the tested system is compliant, risk-free, permanently safe, or guaranteed to deliver ROI. The work produces evidence and a decision record for the agreed scope. Your qualified legal or compliance authority signs off separately, and open findings or residual risk remain visible.

What closes a security engagement?

The deliverables named on the selected task page must be accepted, material findings must have a recorded state, and someone with real authority must own the decision. One clean result elsewhere cannot offset a critical unresolved path.

تواصل معنا

سياسة الخصوصية وحماية البيانات

فتح في صفحة كاملة