الخطوات التالية

تهانينا على إكمال اختبار الاختراق لأنظمة AI! لديك الآن المهارات لتحديد الثغرات بشكل منهجي في أنظمة AI من خلال الاختبار العدائي الاحترافي.

ما تعلمته

خلال هذه الدورة، أتقنت:

الوحدة	المهارات الرئيسية
المقدمة	عقلية فريق الاختبار، منهجية OWASP
إعداد البيئة	أدوات DeepTeam، Garak، PyRIT
تقنيات الهجوم	الهجمات متعددة الأدوار، كسر القيود، التهرب
تقييم الثغرات	ربط OWASP، اختبار RAG/الوكلاء
المقاييس والتقارير	قياس ASR، التقارير الاحترافية
الاختبار المستمر	تكامل CI/CD، بناء الفريق

طبق مهاراتك

ابدأ التدريب فوراً:

1. أعد بيئة الاختبار الخاصة بك

# إنشاء مساحة عمل فريق الاختبار
from pathlib import Path
import json

def initialize_red_team_workspace(workspace_name: str) -> Path:
    """
    إعداد مساحة عمل احترافية لفريق الاختبار.
    متوافقة مع جميع المنصات.
    """
    workspace = Path.home() / "red_team" / workspace_name

    directories = [
        "assessments",
        "reports",
        "evidence",
        "tools",
        "templates"
    ]

    for dir_name in directories:
        (workspace / dir_name).mkdir(parents=True, exist_ok=True)

    # إنشاء ملف التكوين
    config = {
        "workspace_name": workspace_name,
        "created_date": "2025-12-20",
        "tools": ["deepteam", "garak", "pyrit"],
        "default_model": "gpt-4"
    }

    config_path = workspace / "config.json"
    with open(config_path, "w") as f:
        json.dump(config, f, indent=2)

    print(f"تم إنشاء مساحة العمل في: {workspace}")
    return workspace


# تهيئة مساحة العمل الخاصة بك
workspace = initialize_red_team_workspace("my_first_assessment")

2. شغّل أول تقييم لك

# pip install deepteam python-dotenv

from deepteam import RedTeamer, Vulnerability
from pathlib import Path
from dotenv import load_dotenv

# تحميل مفاتيح API من ملف .env
load_dotenv()

def run_first_assessment():
    """
    تشغيل تقييم مناسب للمبتدئين.
    البدء بالثغرات الشائعة.
    """
    red_teamer = RedTeamer(
        model="gpt-4",
        vulnerabilities=[
            Vulnerability.PROMPT_INJECTION,
            Vulnerability.JAILBREAK,
            Vulnerability.PII_LEAKAGE,
        ],
        max_attempts_per_vulnerability=10
    )

    print("بدء فحص الثغرات...")
    results = red_teamer.scan()

    print("\nملخص النتائج:")
    for vuln, data in results.items():
        asr = data.get("success_rate", 0)
        status = "معرض للخطر" if asr > 20 else "ناجح"
        print(f"  {vuln}: {asr}% ASR [{status}]")

    return results


# شغّل أول تقييم لك
results = run_first_assessment()

3. وثّق نتائجك

استخدم القوالب والأطر من هذه الدورة لإنشاء تقارير احترافية.

مسار التعلم الموصى به

بناءً على مهاراتك الجديدة، إليك أين تذهب بعد ذلك:

┌─────────────────────────────────────────────────┐
│   ✓ اختبار الاختراق لأنظمة AI (مكتمل)          │
└─────────────────────┬───────────────────────────┘
                      │
                      ▼
┌─────────────────────────────────────────────────┐
│     حواجز LLM في الإنتاج                        │
│   تعلم بناء الدفاعات التي اختبرتها!            │
│                                                 │
│   المواضيع:                                     │
│   • بنيات الحواجز المتقدمة                      │
│   • تعديل المحتوى على نطاق واسع                 │
│   • خطوط أنابيب تصفية المدخلات/المخرجات        │
│   • أطر الامتثال (GDPR، SOC2)                   │
│   • مراقبة وتنبيه الإنتاج                       │
└─────────────────────────────────────────────────┘

لماذا تتعلم الحواجز بعد ذلك؟

كمختبر اختراق، أنت الآن تفهم كيف تعمل الهجمات. الخطوة التالية هي فهم كيفية بناء دفاعات فعالة:

مهارة فريق الاختبار	تطبيق الحواجز
هجمات حقن المحث	تصميم محثات مقاومة للحقن
استغلال متعدد الأدوار	تنفيذ مراقبة المحادثة
تقنيات استخراج البيانات	بناء طبقات تصفية المخرجات
متجهات إساءة استخدام الأدوات	إنشاء حدود الأذونات

الترابط: أفضل محترفي الأمان يفهمون كلاً من الهجوم والدفاع. مهاراتك في فريق الاختبار تجعلك أفضل في بناء الحواجز، ومعرفة الحواجز تجعلك مختبر اختراق أكثر فعالية.

المجتمع والموارد

استمر في التعلم مع هذه الموارد:

الوثائق الرسمية

• دليل OWASP GenAI Red Teaming
• توثيق DeepTeam
• PyRIT (Microsoft)
• Garak (NVIDIA)

أوراق بحثية

• بحث الهجمات متعددة الأدوار (Crescendo، Siege)
• OWASP LLM Top 10 (إصدار 2025)
• أطر تقييم سلامة AI

منصات التدريب

• تحديات CTF خاصة بـ AI
• برامج مكافآت الثغرات (OpenAI، Anthropic، Google)
• اختبار LLM مفتوح المصدر

قائمة مراجعة فريق الاختبار

قبل تقييمك التالي، تأكد من:

• لديك تصريح موثق بشكل صحيح
• إعداد بيئة اختبار معزولة
• تثبيت وتكوين أدوات الاختبار
• مراجعة توثيق النظام المستهدف
• تحضير قوالب التقارير
• إنشاء قنوات اتصال مع أصحاب المصلحة
• تحديد النطاق وقواعد المشاركة

أفكار ختامية

اختبار أنظمة AI هو فن وعلم في آن واحد. ستتطور التقنيات التي تعلمتها مع تطور أنظمة AI. ابقَ فضولياً، واستمر في التعلم، واختبر دائماً بمسؤولية.

تذكر: هدف فريق الاختبار ليس كسر الأشياء - إنه جعلها أقوى.

---

مستعد لبناء الدفاعات؟ تابع رحلتك مع حواجز LLM في الإنتاج لتتعلم كيفية تنفيذ الحماية التي توقف الهجمات التي أتقنتها. :::