هذا المشروع مفتوح المصدر مخصص لتنفيذ إدارة وضع الأمان للذكاء الاصطناعي (AI-SPM) على مستوى المؤسسات. من خلال ذلك، يمكن للمؤسسات حماية أنظمتها الذكاء الاصطناعي بشكل استباقي من التهديدات، وتقليل تعرض البيانات، والحفاظ على مصداقية تطبيقاتها الذكاء الاصطناعي (الوكلاء، خوادم MPC، النماذج، وأكثر).
إدارة الوضع الأمني للذكاء الاصطناعي (AI-SPM) هي نهج شامل للحفاظ على أمان وسلامة أنظمة الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. وهي تتضمن المراقبة المستمرة والتقييم والتحسين للوضع الأمني لنماذج الذكاء الاصطناعي والبيانات والبنية التحتية. تشمل AI-SPM تحديد ومعالجة الثغرات الأمنية والتكوينات الخاطئة والمخاطر المحتملة المرتبطة بتبني الذكاء الاصطناعي، بالإضافة إلى ضمان الامتثال للوائح الخصوصية والأمان ذات الصلة.
هذا المشروع مفتوح المصدر مخصص لتطبيق AI-SPM على مستوى المؤسسات. من خلال القيام بذلك، يمكن للمؤسسات حماية أنظمة الذكاء الاصطناعي الخاصة بها بشكل استباقي من التهديدات، وتقليل تعرض البيانات، والحفاظ على مصداقية تطبيقات الذكاء الاصطناعي الخاصة بها (الوكلاء، خوادم MPC، النماذج والمزيد).
تستثمر مؤسستك كل ما لديها في تطبيقات الذكاء الاصطناعي—هل أنت مستعد لتأمينها؟
قبل الإجابة، فكر في هذه الأسئلة المحددة:
هل يمكنك تحديد جميع أنظمة الذكاء الاصطناعي المخفية (بما في ذلك نماذج الذكاء الاصطناعي والوكلاء والموارد المرتبطة بها) في بيئتك؟
هل تقوم بتأمين بيانات الذكاء الاصطناعي بشكل فعال لمنع التسمم والتحيز والانتهاكات الامتثال؟
هل تعرف كيفية تحديد أولويات مخاطر الذكاء الاصطناعي الحرجة مع السياق؟
هل أنت واثق من قدرتك على اكتشاف والاستجابة بسرعة للنشاط المشبوه في خطوط أنابيب الذكاء الاصطناعي؟
إذا أجبت بـ "لست متأكدًا" أو "لا" حتى على واحد من هذه الأسئلة، فعليك إلقاء نظرة فاحصة على هذا المشروع. إنها الطريقة لرؤية الحالة الحالية لأمن نظام الذكاء الاصطناعي الخاص بك.
اكتشف أمان نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بك، ووكلائها، والموارد المرتبطة بها. حدد المخاطر عبر سلاسل توريد/خطوط أنابيب تطبيقات الذكاء الاصطناعي والوكلاء - التي يمكن أن تؤدي إلى تسرب البيانات وإساءة استخدام الموارد. تنفيذ ضوابط حوكمة مناسبة حول استخدام الذكاء الاصطناعي.
احصل على Orbyx AI SPM يعمل محليًا في بضع خطوات بسيطة. المتطلبات الأساسية:
brew install mkcert istioctl
mkcert -install
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y libnss3-tools # mkcert needs this to trust the CA in browsers (SSL suport)
sudo dnf install -y nss-tools
curl -fsSLo /tmp/mkcert "https://github.com/FiloSottile/mkcert/releases/latest/download/mkcert-v1.4.4-linux-amd64"
sudo install -m 0755 /tmp/mkcert /usr/local/bin/mkcert
curl -fsSL https://istio.io/downloadIstio | sh -
sudo install -m 0755 istio-*/bin/istioctl /usr/local/bin/istioctl
mkcert -install
إذا كنت تستخدم arm64 على لينكس، استبدل linux-amd64 بـ linux-arm64 في رابط mkcert.
استنساخ المستودع.
قم بتشغيل من /<project_root>. كل خطوة غير قابلة للتكرار (idempotent).
<project_root>/deploy/scripts/bootstrap-cluster.sh
من البداية على جهاز جديد: حوالي 20 دقيقة. عمليات التشغيل اللاحقة التي تعيد نشر مخطط AISPM فقط تستغرق حوالي 5 دقائق.
بمجرد اكتمال التمهيد، انتقل إلى:
انقر على تسجيل الدخول في أي من الصفحتين — حساب تجريبي: admin / admin.
هذا كل شيء! أصبحت جاهزًا للعمل.
.md ذي الصلةتسمية الفروع:
| النوع | النمط |
|---|---|
| ميزة | feat/وصف-قصير |
| إصلاح خطأ | fix/وصف-قصير |
| وثائق | docs/وصف-قصير |
services/ # الخدمات الخلفية (Python / FastAPI)
ui/ # الواجهة الأمامية (React + Vite)
platform_shared/ # وحدات Python المشتركة (JWT, Kafka, models)
spm/ # تعريفات سياسات SPM والامتثال
opa/ # سياسات OPA Rego
grafana/ # JSON لوحات القيادة وإعدادات التوفير
prometheus/ # إعدادات الجمع
tests/ # اختبارات الوحدة والتكامل
scripts/ # أدوات المطورين (إنشاء JWT، إلخ.)
يرجى فتح مشكلة على GitHub وتضمين:
make logs-api)feat:، fix:، docs:، إلخ.)
| إعادة هيكلة |
refactor/وصف-قصير |