نوسّع منهجية التحقق لدينا إلى الذكاء الاصطناعي

AEVA — أدلة الذكاء الاصطناعي والتحقق والضمان — هي دورة ضمان مغلقة الحلقة (اكتشاف، تقييم، هجوم، تحقق، مراقبة، جمع الأدلة، الرصد، المعالجة، إعادة الاختبار) لإثبات ما إذا كانت أنظمة الذكاء الاصطناعي الخاصة بك تعمل كما هو مقصود، وما إذا كانت الضوابط المحيطة بها تعمل بالفعل.

يعيد التحقيق الجنائي الرقمي للذكاء الاصطناعي بناء ما حدث بالفعل — المطالبات (prompts)، والسياق المسترجَع، والجداول الزمنية للوكلاء واستدعاءات الأدوات — لأغراض التحقيق بعد وقوع الحادثة. أما صيد تهديدات الذكاء الاصطناعي فيبحث بشكل استباقي عن التهديدات الخفية، مثل انحراف السلوك أو تسميم السياق، قبل أن تتحول إلى حوادث فعلية.

لا. يعمل Model MRI بالكامل بأسلوب الصندوق الأسود (black-box): إذ تقوم مجموعة منظمة من المسابير (probes) بتوصيف سلوك النموذج، ويُستخدم تباعد جنسن-شانون (Jensen-Shannon divergence) بين توزيعات الاستجابة الأساسية والحالية لقياس مدى الانحراف. لا حاجة للوصول إلى الأوزان أو التنشيطات أو أي بنية داخلية.

نعم. النسخة الأولية (MVP) من AEVA تعمل بالفعل، بقدرات أساسية — اختبار عدائي (adversarial testing)، وتقييم أمان RAG، وجمع أدلة آلي، وإعداد تقارير جاهزة للتدقيق — تم التحقق منها وهي جاهزة للنشر. أما الأتمتة المؤسسية وقدرات الحوكمة المتقدمة فهي قيد التطوير النشط. تواصل معنا لمناقشة نشر AEVA لأنظمة الذكاء الاصطناعي الخاصة بك.

لأي مؤسسة تنشر أنظمة ذكاء اصطناعي — نماذج، أو وكلاء، أو خطوط أنابيب RAG، أو خوادم MCP — وتحتاج إلى أدلة يمكن الدفاع عنها لدعم قرارات النشر والمخاطر، لا مجرد افتراضات.

تواصل مع Cytomate مباشرة أو تابعنا على LinkedIn لمتابعة آخر التحديثات مع استمرار توسّع قدرات AEVA.