راه‌اندازی LLMSec توسط Ebryx
راه‌اندازی LLMSec توسط Ebryx

راه‌اندازی LLMSec توسط Ebryx: خدمات تخصصی امنیتی برای LLMها و عامل‌های هوش مصنوعی

همزمان با افزایش استفاده شرکت‌های نوپا و فناوری‌های میان‌رده از هوش مصنوعی مولد در محصولات خود، با موج جدیدی از تهدیدات امنیتی مواجه می‌شوند که روش‌های سنتی AppSec (امنیت برنامه) پوشش نمی‌دهند. امروز، Ebryx، رهبر جهانی در امنیت سایبری نسل جدید، از راه‌اندازی LLMSec خبر می‌دهد — مجموعه‌ای از خدمات تخصصی امنیتی که برای محافظت از مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) و عامل‌های خودکار هوش مصنوعی در محیط‌های تولیدی طراحی شده‌اند.

چشم‌انداز جدید ریسک برای سازندگان هوش مصنوعی

از دستیارهای مبتنی بر OpenAI تا عامل‌های خودکار ساخته شده با LangChain یا CrewAI، مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) در حال ایجاد انقلاب در توسعه هستند. اما پیچیدگی آن‌ها آسیب‌پذیری‌های منحصر به فردی را ایجاد می‌کند:

  • تزریق سریع و جیلبریک (Prompt Injection & Jailbreaking) – دستورات مخرب می‌توانند رفتار مدل را ربوده کنند.
  • نشت داده (Data Leakage) – اطلاعات حساس از طریق خروجی‌های مدل در معرض دید قرار می‌گیرند.
  • سوء استفاده از عامل (Agent Misuse) – عامل‌های هوش مصنوعی تصمیمات غیرمجاز یا ناخواسته می‌گیرند.
  • ریسک‌های زنجیره تأمین مدل (Model Supply Chain Risks) – مدل‌های متن‌باز پشتیبانی شده یا در معرض خطر قرار گرفته.
  • شکاف‌های انطباق (Compliance Gaps) – چالش‌های همسویی با GDPR (مقررات عمومی حفاظت از داده‌ها)، HIPAA (قانون انتقال و پاسخگویی بیمه سلامت) و ISO 42001 (استاندارد سیستم مدیریت هوش مصنوعی).

احرار نقوی، مدیرعامل Ebryx، گفت: «تیم‌های هوش مصنوعی به سرعت در حال حرکت هستند — اما اغلب بدون محافظت‌هایی که نیاز دارند. LLMSec خدمات پشتیبانی شده توسط متخصصان را در اختیار آن‌ها قرار می‌دهد تا بدون از دست دادن سرعت، ابتکارات هوش مصنوعی مولد خود را ایمن کنند.»

LLMSec: خدمات ماژولار و تخصصی برای امنیت هوش مصنوعی

LLMSec طیف انعطاف‌پذیری از خدمات امنیتی بومی هوش مصنوعی را ارائه می‌دهد که مستقیماً در چرخه توسعه نرم‌افزار (SDLC) و زیرساخت GenAI (هوش مصنوعی عمومی) تیم ادغام می‌شوند.

خدمات شامل:

  • حفاظت از ورودی و سریع (Prompt & Input Protection) – دفاع در زمان واقعی در برابر دستورات خصمانه و جیلبریک.
  • کنترل دسترسی عامل (Agent Access Control) – اجرای مجوزهای دستور و مرزهای ایمنی.
  • نظارت بر رفتار (Behavior Monitoring) – ممیزی مداوم خروجی‌های LLM و پاسخ‌های مدل.
  • یکپارچه‌سازی مدل امن (Secure Model Integration) – حفاظت از APIها، مخازن برداری و لایه‌های هماهنگ‌سازی.
  • نظارت بر حریم خصوصی و انطباق (Privacy & Compliance Monitoring) – اسکن PII (شناسایی اطلاعات شخصی) و کمک به همسویی نظارتی.
  • شناسایی و پاسخ به تهدیدات 24/7 (24/7 Threat Detection & Response) – هشدارهای بی‌درنگ با اصلاحات تخصصی.

LLMSec بر اساس بهترین شیوه‌های امنیتی شناخته شده و بینش‌های حاصل از OWASP Top 10 برای LLMها و NIST SP 800-218A ساخته شده است و از تاکتیک‌های دشمن که در MITRE ATLAS شرح داده شده‌اند، بهره می‌برد.

سه بسته، ساخته شده برای تناسب

خدمات LLMSec در سه بسته مقیاس‌پذیر در دسترس هستند:

  • سپر اولیه (Starter Shield) – برای پروژه‌های آزمایشی هوش مصنوعی و MVPها (حداقل محصول پذیرفتنی).
  • محافظ رشد (Growth Guard) – برای تیم‌های آماده تولید.
  • لبه سازمانی (Enterprise Edge) – برای محیط‌های دارای امنیت حیاتی یا تنظیم شده.