الدفاع العميق على نطاق واسع

تواجه أنظمة LLM الإنتاجية هجمات متطورة لا يمكن لحاجز واحد إيقافها. يقدم هذا الدرس بنية الدفاع العميق المؤسسية—أمان متعدد الطبقات يبقى مرناً حتى عند فشل المكونات الفردية.

مشكلة الدفاع أحادي الطبقة

وجدت دراسة 2025 لحواجز LLM فجوات كبيرة في الأساليب أحادية الطبقة:

نوع الحاجز	التهديدات المكتشفة	الإيجابيات الكاذبة	الفجوة
أنماط Regex فقط	~40%	2-5%	يفوت الهجمات الدلالية
مصنف واحد	~70-80%	5-10%	نقاط عمياء خاصة بالنموذج
فحص ذاتي LLM فقط	~60%	8-15%	ثغرات مرجعية ذاتية

نقطة رئيسية: كل تقنية حواجز لديها نقاط عمياء. المهاجمون يستهدفون هذه الفجوات تحديداً.

بنية الدفاع العميق المؤسسية

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    مكدس حواجز الإنتاج                                │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  الطبقة 1: التصفية الحدية (< 5 مللي ثانية)                           │
│  ├── تحديد المعدل وسمعة IP                                          │
│  ├── التحقق من طول وتنسيق المدخلات                                  │
│  └── قائمة حظر أنماط الهجوم المعروفة (regex، embeddings)             │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  الطبقة 2: التصنيف قبل LLM (< 50 مللي ثانية)                         │
│  ├── اكتشاف المحتوى السام (نماذج سريعة)                              │
│  ├── مصنفات حقن المحثات                                             │
│  └── اكتشاف وإخفاء PII (Presidio)                                   │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  الطبقة 3: معالجة LLM + الحراس المضمنين                              │
│  ├── NeMo Guardrails (التحكم في تدفق الحوار)                        │
│  ├── تقوية محث النظام                                               │
│  └── فحوصات سلامة واعية بالسياق                                     │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  الطبقة 4: التحقق بعد LLM (< 30 مللي ثانية)                          │
│  ├── مصنفات سمية وسلامة المخرجات                                     │
│  ├── فحص PII/الأسرار                                                │
│  ├── التحقق من المخطط (Guardrails AI)                               │
│  └── تطهير HTML/الكود                                               │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  الطبقة 5: الملاحظة والاستجابة                                       │
│  ├── التسجيل والتنبيه                                               │
│  ├── اختبار A/B لسياسات الحواجز                                     │
│  └── الاستجابة الآلية للحوادث                                       │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

لماذا تعمل الطبقات معاً

كل طبقة تتعامل مع ما تجيده:

from dataclasses import dataclass
from enum import Enum
from typing import Optional

class FilterResult(Enum):
    PASS = "pass"
    BLOCK = "block"
    FLAG = "flag"  # استمر لكن سجل للمراجعة

@dataclass
class LayeredFilter:
    """بنية مرشح متعدد الطبقات مفاهيمية."""

    def process(self, user_input: str) -> tuple[FilterResult, Optional[str]]:
        # الطبقة 1: مطابقة أنماط سريعة (ميكروثانية)
        if self._contains_blocklist_pattern(user_input):
            return FilterResult.BLOCK, "محظور بواسطة مرشح الأنماط"

        # الطبقة 2: مصنف ML خفيف (مللي ثانية)
        toxicity_score = self._fast_toxicity_check(user_input)
        if toxicity_score > 0.9:
            return FilterResult.BLOCK, "اكتشاف سمية عالية"

        # الطبقة 3: إذا كان مشبوهاً لكن غير مؤكد، علّم للفحص الأعمق
        if toxicity_score > 0.5:
            return FilterResult.FLAG, "معلّم للمراجعة"

        return FilterResult.PASS, None

    def _contains_blocklist_pattern(self, text: str) -> bool:
        # مطابقة أنماط سريعة قائمة على regex/embedding
        patterns = ["ignore instructions", "jailbreak", "DAN mode"]
        return any(p.lower() in text.lower() for p in patterns)

    def _fast_toxicity_check(self, text: str) -> float:
        # سيستدعي نموذجاً سريعاً مثل toxic-bert
        return 0.1  # عنصر نائب

الفشل الآمن مقابل الفشل المفتوح

يجب أن تقرر الأنظمة الإنتاجية ما يحدث عند فشل الحاجز:

الوضع	السلوك	حالة الاستخدام
فشل آمن	حظر الطلب إذا أخطأ الحاجز	عالي المخاطر: الرعاية الصحية، المالية
فشل مفتوح	السماح بالطلب، تسجيل الفشل	منخفض المخاطر: أدوات داخلية
متدهور	استخدام فحص احتياطي أبسط	متوازن: تطبيقات المستهلك

async def guardrail_with_fallback(user_input: str) -> str:
    try:
        # أساسي: مصنف متقدم
        result = await advanced_classifier.check(user_input)
        return result
    except TimeoutError:
        # احتياطي: مطابقة أنماط بسيطة
        if simple_blocklist_check(user_input):
            return "blocked"
        # سجل العملية المتدهورة
        logger.warning("الحاجز متدهور - استخدام الاحتياطي")
        return "pass_degraded"
    except Exception as e:
        # فشل آمن للتطبيقات الحرجة
        logger.error(f"فشل الحاجز: {e}")
        return "blocked"  # فشل آمن

نظرة إنتاجية: معظم النشرات المؤسسية تستخدم "الفشل الآمن" للمستخدمين الخارجيين و"المتدهور" للتطبيقات الداخلية.

التالي: فهم ميزانيات التأخير ومقايضات الأداء في حواجز الإنتاج. :::