How should companies evaluate the security and compliance risks of deploying large language models in internal tools?

• تقييم مخاطر تسريب البيانات عبر نماذج LLM وتطبيق ضوابط خصوصية تتماشى مع GDPR وISO 27001 لتقليل فرص الكشف عن المعلومات الحساسة [2][3].
• تنفيذ إطار عمل أمني شامل يغطي كامل دورة حياة النموذج (ال entrenamiento، النشر، الواجهة) ويعالج التهديدات مثل حقن المطالبات، تسميم بيانات التدريب، وسرقة النموذج وفقاً لقائمة OWASP Top 10 لتطبيقات LLM [4].
• مراقبة وتحكيم استخدام النماذج الداخلية من خلال رؤية واضحة للوكلاء والوكلاء third‑party، وتطبيق سياسات إدارة مخاطر الطرف الثالث لتجنب “shadow AI” والثغرات في سلسلة التوريد [2][4].
• إجراء تقييمات دورية للامتثال (NIS2, ISO 27001, GDPR) ودمج نتائج الاختبارات الأمنية (SOC, AppSec) في عمليات الحوكمة لضمان استمرار الالتزام بالمعايير التنظيمية [3].
• وضع خطة استجابة للحوادث特化 للهجمات على نماذج LLM تشمل كشف التسريبات، عزل النماذج المتضررة، وإعادة التدريب باستخدام بيانات نظيفة وموثوقة [2][4].

الخلاصة: يجب على الشركات اعتماد إطار أمني متكامل يدمج تقييم المخاطر، الضوابط التقنية، والمراقبة المستمرة لضمان أمان وامتثال نماذج LLM في الأدوات الداخلية.

المصادر

1. Security Risks of Large Language Models in Enterprise: A Strategic 2026 Briefing - Dr. Daniel Glauber
2. What Is LLM Security? How Large Models Introduce Enterprise Risk
3. LLM Security: enterprise risk framework for AI - nFlo
4. LLM Security: Protecting Models, RAG & Data Pipelines | Wiz