كيف تحمي أنظمة الذكاء الاصطناعي وخط إنتاج التطوير: محاضرات مؤتمر PRO DevSecOps Conf 2026

جمع مؤتمر PRO DevSecOps Conf 2026 أكثر من 30 خبيرًا في أمن المعلومات وDevOps والذكاء الاصطناعي. وانعقدت الفعالية في 22 سبتمبر في سياق متطلبات تنظيمية متزايدة: فروسيا تطبّق الآن القانون الفدرالي 243 بشأن دعم تقنيات الذكاء الاصطناعي، وقد سبقت هذه المتطلبات التنظيمية الممارسات الفعلية للشركات.

وتتمثل المشكلة المحورية في أن الذكاء الاصطناعي يدخل بيئة الإنتاج بسرعة تفوق كثيرًا قدرة الفرق على بناء نظام حماية متكامل. ويكمن الحل في دمج الأمن في كل مرحلة من دورة الحياة، من تطوير النموذج ودمجه مع أنظمة المؤسسة وحتى المراقبة في بيئات التشغيل الحقيقية.

نموذج جديد لنضج أمن الذكاء الاصطناعي: SAIMM v2.0

كان الإعلان المحوري في المؤتمر هو تقديم SAIMM v2.0 (Secure AI Maturity Model)، وهو نسخة محدَّثة من النموذج تأخذ في الحسبان خصوصية تطوير الذكاء الاصطناعي ومتطلبات التنظيم الروسي في آنٍ معًا. ويتيح هذا النموذج تقييم جاهزية المؤسسة للتطوير والتشغيل الآمنين لأنظمة الذكاء الاصطناعي. وقد أجرت شركة VimpelCom هذا التقييم فعليًا، وحوّلت نتائجه إلى خطة ملموسة لخفض المخاطر. وساعدت هذه النتائج الشركة على بناء عملية تطوير آمن (RBPO) على نطاق يشمل أكثر من 90 فريقًا وأكثر من 200 منتج.

حماية سلسلة التوريد ونماذج الذكاء الاصطناعي

تركّز محور آخر على أمن سلسلة التوريد (supply chain security) في ظل تطوير يعتمد على الذكاء الاصطناعي. وتحدث المشاركون عن سلسلة توريد برمجية موثوقة، والحماية من الهندسة العكسية، والاستعداد لمعيار GOST جديد خاص ببيئات التطوير الآمنة. وقدّمت شركة AppSec Solutions أدوات للحماية على كل جبهة:

• AppSec.Track — حماية سلسلة التوريد، وتتبّع الشيفرة التي كتبتها وكلاء الذكاء الاصطناعي • AppSec.Code — تحليل ساكن للثغرات في الشيفرة المصدرية، مع تسريع بالاستفادة من الذكاء الاصطناعي • AppSec.Registry — حماية سجلات التبعيات والقطع البرمجية (artifacts) • AppSec.GenAI وAppSec.AIGate — حماية نماذج الذكاء الاصطناعي في جميع المراحل، من التطوير إلى الاستخدام الفعلي في الأنظمة المتكاملة • AppSec.Sting — اختبار ديناميكي لتطبيقات الهاتف المحمول بسرعة تواكب التطوير القائم على الذكاء الاصطناعي • AppSec.Cryptex — حماية تطبيقات الهاتف المحمول من الهندسة العكسية والتعديل • AppSec.Wave وAppSec.Hub — أدوات SAST وASPM (إدارة وضعية أمن التطبيقات) مُكيَّفة مع عصر الشيفرة المولَّدة بالذكاء الاصطناعي: فاكتشاف الثغرات بات مؤتمتًا فعليًا، في حين أصبحت نقطة الاختناق هي تحليل النتائج المكتشفة

Shadow AI وضبط أدوات الذكاء الاصطناعي

أشار المتحدثون إلى مفارقة لافتة: الحظر المؤسسي المفروض على أدوات مثل ChatGPT وClaude وما شابهها لا يُجدي نفعًا. والنهج الصحيح هو تزويد الموظفين بأداة عملية وقابلة للضبط. وهذا يحول دون حدوث تسريبات عبر الخدمات العامة، ويوفّر رؤية واضحة لأنظمة الذكاء الاصطناعي المستخدَمة فعليًا في التطوير.

وجميع تسجيلات المحاضرات متاحة على منصة RUTUBE. وشملت قائمة المتحدثين: ألكسندر بيناييف، ويوري سيرغييف (Swordfish Security)، وأوسكار كونيوخوف (رحلات فيودور كونيوخوف الاستكشافية)، وألبينا أسكيروفا، ودميتري سلوجينيكين (اتحاد الذكاء الاصطناعي)، وأنطون باشارين، وألكسندر غاداي، وأندريه أوريخوف، ودينيس دانيلوف، وإيفغيني كوليكوف، وبافيل توشاكوف، وديفيد كيم (Swordfish Security)، وكيريل سوروكين (VimpelCom)، ورومان شابيرو (البريد الروسي)، وكونستانتين براغين، ويوري شابالين، وميخائيل ماكاروف، ودانيل بالافنيف (AppSec Solutions)، ونيكيتا بيناييف، وألكسندر زافودوفسكي، وكيريل غارانوف.