
هكذا سنقيس
مدى صحة أحكام الذكاء الاصطناعي
لم تُطلق Genox بعد، فليس لدينا قياسات نعرضها. لذلك عكسنا الترتيب ونشرنا أولًا ماذا سنقيس، وعلى أي عينات، ومن سيتولى التقييم. سننشر الأرقام بعد إثبات المفهوم (PoC) وبعد الإطلاق.
نقيس ثمانية بنود
يجري القياس على كل حكم يصدره Threat Correlator.
عمود "النشر" في الجدول أدناه لا يتضمن أي رقم لأننا لم نُجرِ القياس بعد.
| البند | ما الذي نقيسه | الاتجاه المرغوب | النشر |
|---|---|---|---|
| دقة الحكم | نسبة تطابق حكم الذكاء الاصطناعي مع الحكم النهائي للمحلل | كلما ارتفعت | بعد PoC |
| نسبة الإنذارات الكاذبة والتهديدات الفائتة | ما عُدّ تهديدًا وهو ليس كذلك، وما أُغلق وهو تهديد فعلي | كلما انخفضت | بعد PoC |
| نسبة غياب الأدلة | نسبة الأحكام غير المرتبطة بأي دليل | الهدف 0 | بعد PoC |
| دقة استدعاء الأدوات | هل كانت الأدوات التي استُدعيت أثناء التحقيق ومعاملاتها صحيحة | كلما ارتفعت | بعد PoC |
| رصد المخرجات المختلَقة | هل السجلات المقتبسة في الحكم موجودة فعلًا | كلما قلّ عدم التطابق | بعد PoC |
| نسبة الموافقة البشرية ونسبة التراجع | نسبة طلبات الموافقة التي قُبلت، ونسبة ما أُلغي بعد الموافقة | التراجع كلما انخفض | بعد الإطلاق |
| تطابق إعادة التشغيل | هل يتكرر الحكم نفسه عند إعادة التشغيل بالمدخلات والنموذج والسياسة نفسها | كلما ارتفع | بعد PoC |
| زمن المعالجة | من استلام التنبيه إلى الحكم، ومن الحكم إلى الموافقة | كلما قصر | بعد الإطلاق |
أجّلنا نسبة الموافقة وزمن المعالجة إلى ما بعد الإطلاق لأنهما لا يكتسبان معنى إلا حين يعمل المحللون في تشغيل فعلي. ومع ذلك نحتفظ بالسجلات خلال فترة PoC أيضًا.
لكل بند عينة ومقيّمون ودورية محددة
إذا نُشر رقم وحده فلن يعرف أحد كيف حُسب.
افتح أي بند لترى تعريفه وطريقة قياسه وسبب قياسه منفصلًا.
دقة الحكم ومدى تطابقه مع الحكم النهائي للمحلل
التعريف. نسبة الأحكام التي يتطابق فيها تصنيف الذكاء الاصطناعي (رصد صحيح، إنذار كاذب، يحتاج إلى تحقيق إضافي) ومستوى الخطورة مع ما أقرّه المحلل نهائيًا.
القياس. نراجع كل الأحكام ذات الخطورة العالية فما فوق، ونسحب عينة عشوائية شهرية من الباقي. المرجع هو الحكم الذي يقرّه محلل العميل، وإن لم يوجد حكم مقرّ من جهة العميل يقيّم الحالة محللان من Genox كلٌّ على حدة. إذا اختلفا يحسم محلل ثالث، ونسجل عدد حالات الاختلاف أيضًا. ولأن من يرى حكم الذكاء الاصطناعي أولًا يميل إلى اتباعه، يجري تقييم العينات على شاشة تُخفي حكم الذكاء الاصطناعي ودرجة ثقته.
السبب. لو اكتفينا بنسبة تطابق إجمالية لرفعتها التنبيهات منخفضة الخطورة لكثرة عددها. لذلك نعرض النتائج مقسّمة حسب مستوى الخطورة.
نسبة الإنذارات الكاذبة والتهديدات الفائتة
التعريف. الإنذار الكاذب حالة حكم فيها الذكاء الاصطناعي بوجود تهديد ثم أقرّ المحلل أنها طبيعية. والتهديد الفائت حالة أغلقها الذكاء الاصطناعي على أنها طبيعية أو منخفضة الخطورة ثم ثبت لاحقًا أنها تهديد.
القياس. نعدّ الإنذارات الكاذبة من العينة نفسها المستخدمة لدقة الحكم. أما التهديدات الفائتة فنبحث عنها بطريقتين: نعيد فتح عينة شهرية من التنبيهات التي أغلقها الذكاء الاصطناعي ليراجعها المحلل، ونتتبع ما اكتُشف لاحقًا في التحقيق في الحوادث أو في صيد التهديدات ونربطه بالتنبيهات التي صدرت وقتها. نسجل عدد الحالات من كل طريق على حدة.
السبب. كل تنبيه يغلقه ذكاء المراقبة الاصطناعي لا يعود المحلل للنظر فيه. وعدّ التهديدات الفائتة هو عدّ لما لا نعرفه، فلا بد أن يأتي الرقم أقل من الواقع، ونذكر ذلك في التقرير كما هو.
نسبة غياب الأدلة في الأحكام، والهدف صفر
التعريف. نسبة الأحكام التي لا يرتبط بسجلها أي دليل، أو التي لا تشير جملة التعليل فيها إلى أي معرّف دليل.
القياس. نفحص كل الأحكام آليًا. صيغة سجل الحكم تشترط معرّف دليل لكل تعليل، وإن غاب المعرّف يتحول الحكم إلى "أدلة غير كافية" ويُحال إلى إنسان.
السبب. حين تمنع الصيغة ذلك يبدو الصفر أمرًا مفروغًا منه. نعدّه مع ذلك لأن مسارات تتجاوز الفحص قد تظهر، وغالبًا ما تكون في المسار البديل الذي يعمل حين تنتهي مرحلة التحقيق بانتهاء المهلة، أو في شيفرة معالجة الاستثناءات. وفي أي شهر لا تكون فيه النسبة صفرًا ننشر السبب وما أصلحناه.
دقة استدعاء الأدوات
التعريف. نتحقق مما إذا كان الذكاء الاصطناعي قد اختار الأدوات الصحيحة أثناء التحقيق (البحث في السجلات، الاستعلام عن الأصول، التشغيل في بيئة معزولة، الاستعلام من استخبارات التهديدات)، وما إذا كانت معاملات مثل اسم المضيف والنطاق الزمني صحيحة، وما إذا كان قد أغفل استدعاءً لازمًا، أو حاول استدعاءً خارج النطاق المسموح.
القياس. يراجع مهندسو Genox عينة من مسارات التحقيق خطوة بخطوة ويقيّمونها. أما محاولات الاستدعاء خارج النطاق المسموح فتُحصى كلها آليًا دون عينات.
السبب. حين نتتبع الأحكام الخاطئة نجد أن الخلل يقع في مرحلة الاستعلام أكثر مما يقع في الاستنتاج. إذا ضُبط النطاق الزمني للبحث في السجلات أقصر بخمس عشرة دقيقة فستكون النتيجة أنه "لا يوجد" دليل. ونعدّ الاستدعاءات خارج النطاق المسموح وحدها لأنها تمثل الخطر نفسه الذي يصفه البند LLM06 Excessive Agency في OWASP Top 10 for LLM Applications 2025.
رصد المخرجات المختلَقة والتحقق من وجود السجلات المقتبسة
التعريف. نقارن أسطر السجلات ومعرّفات الأحداث وبصمات الملفات والمسارات المقتبسة في سجل الحكم بالبيانات الأصلية التي جُمعت فعلًا. إذا اقتُبس سجل غير موجود أو اختلف مضمونه نعدّه عدم تطابق.
القياس. نقارن كل الأحكام آليًا. نستعلم من مخزن البيانات الأصلية بموضع الاقتباس ونقارن البصمات، وإذا لم يتطابق عنصر واحد يُعلَّق الحكم ويُحال إلى المحلل. ننشر عدد الأحكام المعلّقة وعدد ما كان منها اختلاقًا فعليًا.
السبب. النماذج اللغوية الكبيرة قادرة على تأليف أسطر سجلات تبدو مقنعة. تصنّف OWASP ذلك تحت LLM09 Misinformation، ويتناوله NIST AI 600-1 باسم confabulation. لكن هذه المقارنة تتحقق من وجود الاقتباس فقط، أما سوء تفسير سجل موجود فيظهر في دقة الحكم.
نسبة الموافقة البشرية ونسبة التراجع بعد الموافقة
التعريف. من بين التوصيات التي تتطلب موافقة، مثل عزل مضيف أو قفل حساب، نسبة ما وافق عليه المحلل أو عدّله أو رفضه. ونسبة التراجع هي نسبة الإجراءات التي نُفذت بعد الموافقة ثم أُلغيت لاحقًا بسبب "خطأ في الحكم".
القياس. نحصي سجلات شاشة الموافقة كلها. وعند إلغاء إجراء يُطلب اختيار السبب، فنفصل ما رُفع بسبب أثره على العمل عما رُفع لأن الحكم كان خاطئًا. ونسجل أيضًا الزمن من الطلب إلى الموافقة.
السبب. نسبة موافقة قريبة من 100% قد تكون علامة جيدة، وقد تعني أن المحلل يضغط الزر دون قراءة الأدلة. لهذا ننظر أيضًا إلى ما إذا كانت أزمنة الموافقة متركزة في بضع ثوانٍ.
تطابق إعادة التشغيل
التعريف. نسبة الحالات التي يتكرر فيها تصنيف الحكم ومستوى الخطورة عند إعادة التشغيل بالمدخلات وإصدار النموذج وإصدار السياسة المحفوظة وقت الحكم. لا نقارن صياغة الجمل، لأننا لا نستطيع ضمان تكرار الجملة نفسها.
القياس. نعيد كل شهر تشغيل عينة من الأحكام السابقة. وقبل تغيير إصدار النموذج أو السياسة نشغّل مجموعة الأحكام السابقة على الإصدار الجديد ونجري مقارنة انحدار لنرى كيف تتغير النتائج.
السبب. الحكم الذي تتغير نتيجته عند إعادة تشغيله كان على الحد الفاصل، ويجب أن يعيد إنسان النظر فيه. وارتفاع التطابق لا يعني أن الحكم صحيح، فتكرار الخطأ نفسه يعطي تطابقًا مرتفعًا أيضًا.
زمن المعالجة
التعريف. ثلاث فترات: من استلام التنبيه إلى إنشاء سجل الحكم، ومن الحكم إلى الموافقة، ومن استلام التنبيه إلى تنفيذ الإجراء.
القياس. نحصي كل الحالات من سجلات النظام، ونعرض الوسيط والشريحة العليا 10% (p90) بدلًا من المتوسط.
السبب. المتوسط تجرّه بضعة تحقيقات طويلة. والحكم السريع لا قيمة له إذا كانت دقته منخفضة، لذلك نضع زمن المعالجة دائمًا في الجدول نفسه مع الدقة.
التقييم الذي نجريه قبل تغيير النموذج أو السياسة
مؤشرات التشغيل لا تخبرك بالتراجع إلا بعد وقوع الحادث.
لذلك نشغّل ثلاثة اختبارات قبل تغيير أي إصدار، وإذا جاءت نتيجة أي منها أسوأ من الإصدار السابق لا ننشر الإصدار الجديد.
مجموعة تقييم معزولة
نحتفظ بمجموعة تقييم لم تُستخدم قط في التدريب ولا في تعديل الأوامر. نبنيها من سجلات أعدنا فيها إنتاج تقنيات ATT&CK داخل البيئة المعزولة في Research Lab باختبارات عامة مثل Atomic Red Team، ومن مجموعات بيانات أمنية منشورة. لا نفتح هذه المجموعة أثناء التطوير، فمنذ أن تُفتح تبدأ الدرجات بالظهور أفضل من حقيقتها.
مهاجمة ذكائنا الاصطناعي
نهاجم ذكاء المراقبة الاصطناعي في Genox بالطريقة نفسها التي نفحص بها أنظمة الذكاء الاصطناعي لدى العملاء. نزرع تعليمات في حقول السجلات مثل User-Agent وأسماء الملفات وعناوين الرسائل لدفعه إلى خفض الحكم، ونحاول جعله يستدعي أدوات غير مسموح بها أو يقتبس أدلة غير موجودة. كل هجوم ينجح نحفظ مدخلاته واستجابته كما هي ونضيفه إلى مجموعة التقييم التالية.
مجموعة حقن أوامر باللغة الكورية
معظم مجموعات الحقن المنشورة باللغة الإنجليزية، ونادرًا ما تتناول أساليب التحايل بالكورية. لذلك نبني مجموعة خاصة تجمع تفكيك حروف الهانغول، والكتابة بالحروف الساكنة الأولى فقط، والخلط بين الكورية والإنجليزية، وتغيير المسافات بين الكلمات، والأحرف كاملة العرض، ولعب الأدوار بصيغ التخاطب الرسمية. ونختبرها بزرعها في المواضع التي تصل فعلًا إلى مراكز المراقبة في كوريا، مثل أسماء ملفات وثائق الاعتماد ونصوص ملفات HWP وعناوين الرسائل المحلية.
درجات مجموعة التقييم لا تساوي الأداء في التشغيل. تركيبة التنبيهات في بيئة العميل تختلف عن المجموعة التي بنيناها، ولا يظهر هذا الفرق إلا حين نعيد القياس على بيانات العميل في PoC.
يرى العميل هذه الأرقام بنفسه
في التقرير الشهري
كما ذكرنا في Trust Center، يتضمن التقرير نسبة الإنذارات الكاذبة والحالات التي فاتتنا، ونضيف إليها شروط القياس.
- قيم البنود الثمانية أعلاه مقسّمة حسب مستوى الخطورة، مع حجم العينة وتشكيلة المقيّمين
- سجل الحكم لكل حالة إنذار كاذب أو تهديد فائت، بحيث يمكن الانتقال من الجدول إلى السجل الأصلي مباشرة بدل الاكتفاء بالأرقام
- قائمة الإجراءات التي أُلغيت بعد الموافقة وأسباب إلغائها
- الأحكام التي عُلّقت في مقارنة المخرجات المختلَقة ونتيجة معالجتها
- إصدارات النموذج والسياسة التي تغيرت خلال الشهر، ونتائج مقارنة الانحدار التي أُجريت قبل التغيير
- عدد الحالات التي اختلف فيها المحللون في الحكم
هذا مثال يوضح بنية بنود التقرير، وليس تقريرًا فعليًا لعميل ولا قيمًا مقيسة.
ما لا يكشفه هذا القياس
حين ننشر رقمًا، يقلّ سوء الفهم إذا ذكرنا معه ما لا يقوله هذا الرقم.
حكم المحلل الذي نعتمده مرجعًا قد يخطئ أيضًا
تقيس الدقة ما إذا كان الذكاء الاصطناعي "أصدر حكم المحلل نفسه". فإذا أخطأ المحلل عُدّ حكم الذكاء الاصطناعي خطأً حتى لو كان صحيحًا. لهذا ننشر عدد الحالات التي اختلف فيها المحللون، ونعيد النظر فيها على حدة.
التهديدات الفائتة تُحصى أقل من حقيقتها
لا يمكن أن نعدّ إلا ما اكتُشف ولو متأخرًا. أما الهجمات التي مرّت دون أن يعلم بها أحد فلا تدخل في هذا الرقم.
المقارنة بين العملاء صعبة
تختلف أنواع السجلات المجمّعة وقواعد التنبيه وتركيبة الأصول من عميل إلى آخر. حتى مع المحرك نفسه ستختلف نسبة الإنذارات الكاذبة بين الشركة A والشركة B، وهذا الفرق لا يعني فرقًا في أداء المحرك. لذلك نرفق شروط القياس بكل رقم ننشره.
في الأشهر ذات العينات الصغيرة تتذبذب الأرقام كثيرًا
إذا لم يصدر في الشهر سوى بضعة أحكام عالية الخطورة فإن خطأً واحدًا يغيّر النسبة كثيرًا. لذلك لا نكتفي بالنسبة، ونذكر معها حجم العينة وفترة الثقة.
تطابق إعادة التشغيل لا يعني صحة الحكم
تطابق إعادة التشغيل يبيّن فقط ما إذا كان الحكم ثابتًا. فالحكم الذي يخطئ في كل مرة للسبب نفسه يحقق تطابقًا مرتفعًا. أما الصواب فنحكم عليه من دقة الحكم.
الأطر المنشورة التي رجعنا إليها
حددنا بنود القياس بناءً على متطلبات الوثائق المنشورة أدناه وتصنيفاتها للمخاطر.
نحن نستعد لشهادة ISO/IEC 42001 ولم نحصل عليها بعد.
| الوثيقة | الجزء المعني | البند المقابل في هذه الصفحة |
|---|---|---|
| NIST AI RMF 1.0 (AI 100-1) | وظيفة MEASURE: قياس مخاطر نظام الذكاء الاصطناعي وخصائص موثوقيته بأساليب محددة وتوثيقها | نشر التعريف والعينة والدورية لكل بند |
| NIST AI 600-1 | خطر confabulation (توليد محتوى زائف يبدو مقنعًا) في ملف الذكاء الاصطناعي التوليدي | رصد المخرجات المختلَقة |
| ISO/IEC 42001:2023 | البند 9.1 المراقبة والقياس والتحليل والتقييم | التقرير الشهري · مقارنة الانحدار |
| OWASP Top 10 for LLM Applications 2025 | LLM01 Prompt Injection، LLM06 Excessive Agency، LLM09 Misinformation | مجموعة تقييم الحقن · دقة استدعاء الأدوات · رصد الاختلاق |
- Artificial Intelligence Risk Management Framework (AI RMF 1.0), NIST AI 100-1، NIST، يناير 2023
- Artificial Intelligence Risk Management Framework: Generative Artificial Intelligence Profile, NIST AI 600-1، NIST، يوليو 2024
- ISO/IEC 42001:2023 Information technology, Artificial intelligence, Management system، ISO
- OWASP Top 10 for LLM Applications 2025، OWASP GenAI Security Project
- Atomic Red Team، Red Canary
- Defeating Nondeterminism in LLM Inference، Thinking Machines Lab، سبتمبر 2025
صفحات يفيد الاطلاع عليها
كيف تقرأ سجل الحكم
نشرح خطوة بخطوة، بمثال واحد، شكل سجل الحكم الذي نستخدمه لقياس البنود أعلاه.
اطّلع على سجل الحكمTrust Center
جدول التحضير للشهادات ومبادئ معالجة البيانات والمبادئ التي نلتزم بها في أحكام الذكاء الاصطناعي.
Trust Centerأمن الذكاء الاصطناعي
نموذج مراقبة يحقق فيه الذكاء الاصطناعي ويوافق المحلل، ومساحة تجريبية لمهاجمة الذكاء الاصطناعي الداخلي.
أمن الذكاء الاصطناعي