مقدمة إلى LLM
تقدم هذه الصفحة دليلاً بسيطاً حول النماذج اللغوية الكبيرة (LLM) من الأساسيات إلى التطبيقات للمهتمين بتقنيات الذكاء الاصطناعي.
الفصل 2 — نمذجة التهديد لأنظمة LLM
المقال الثاني من جولة LLM Primer VII. أسئلة Shostack الأربعة، وSTRIDE وPASTA وMITRE ATLAS مطبقة على أنظمة LLM، وقالب نموذج تهديد عملي تشير إليه بقية الكتاب.
1447-11-24
الفصل 1 — لماذا أمن الذكاء الاصطناعي مختلف
المقال الأول من جولة LLM Primer VII. لماذا لا يكفي الأمن التقليدي، وكيف تكسر LLM الفصل بين الشيفرة والبيانات، ولماذا يصبح غلاف السلوك هو سطح الهجوم بدل خطوط الشيفرة.
1447-11-23
LLM Primer VII — تمهيد السلسلة والفهرس
تمهيد سلسلة LLM Primer VII: أمان الذكاء الاصطناعي، وفهرس الجولة الفصلية من 10 إلى 26 مايو، ولماذا يُعيد أمن النماذج اللغوية الكبيرة بناءَ الأرض التي وقف عليها الأمن التقليدي.
1447-11-22الفصل 6 — نماذج التهديد والثغرات في RAG
المقالة السادسة من جولة LLM Primer III. سطح الهجوم المُوسَّع للاسترجاع — تَسميم المكتبة، القِطع الخصمية، الحقن غير المباشر للموجِّه، قَلب التضمين، ومشكلة النائب المُلتبس في RAG الوكيلي. هجماتٌ ملموسة، كلٌّ قد بُرهنت، كلٌّ قابلٌ للتكرار.
1447-10-04الفصل 4 — اختيار قاعدة البيانات الشعاعية المناسبة
المقالة الرابعة من جولة LLM Primer III. الانقسام المعماري بين قواعد البيانات الشعاعية المصمَّمة لغايتها وامتدادات Postgres، والقادة المُدارون (Pinecone وVertex)، والميدان مفتوح المصدر (Qdrant وMilvus وWeaviate)، والخيارات المُضمَّنة، والمحاور التشغيلية الثلاثة — الإقامة والتشغيل والكلفة — التي تَحسم الخيار الحقيقي.
1447-10-02