حرب البيانات في عصر نماذج اللغات مفتوحة المصدر

موجة من الاختراقات تكشف عن نقاط الضعف

أصبح التبني السريع لنماذج اللغات الكبيرة (LLMs) مفتوحة المصدر مثل DeepSeek و Ollama سيفًا ذا حدين. ففي حين تستفيد الشركات من هذه الأدوات القوية لتعزيز الكفاءة، فإن الانفتاح الذي يغذي نموها يخلق زيادة موازية في مخاطر أمن البيانات. يرسم تقرير حديث جمعه NSFOCUS Xingyun Lab صورة قاتمة: في الشهرين الأولين فقط من عام 2025، شهد العالم خمسة اختراقات كبيرة للبيانات مرتبطة مباشرة بنماذج اللغات الكبيرة. أدت هذه الحوادث إلى الكشف عن كنوز ضخمة من المعلومات الحساسة، بدءًا من سجلات الدردشة السرية ومفاتيح API وصولاً إلى بيانات اعتماد المستخدم الهامة. هذه الأحداث هي بمثابة دعوة للاستيقاظ، وتسليط الضوء على الثغرات الأمنية التي غالبًا ما يتم تجاهلها والتي تكمن تحت سطح تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي المتطورة. سيتناول هذا الاستكشاف هذه الحوادث الخمس، وتشريح أساليب الهجوم، ورسم خرائطها وفقًا لإطار عمل MITRE ATT&CK المعمول به، وكشف النقاط العمياء الأمنية التي يجب على المؤسسات معالجتها بشكل عاجل.

الحادثة 1: قاعدة بيانات DeepSeek التي تم تكوينها بشكل خاطئ - نافذة على المحادثات الخاصة

الجدول الزمني: 29 يناير 2025

حجم التسرب: ملايين الأسطر من بيانات السجل، بما في ذلك سجلات الدردشة الحساسة ومفاتيح الوصول.

كشف الأحداث:

بدأ فريق البحث الأمني في Wiz هذا الاكتشاف. لقد حددوا خدمة ClickHouse مكشوفة يمكن الوصول إليها على الإنترنت العام. أكد مزيد من التحقيق أن هذه الخدمة مملوكة لشركة DeepSeek الصينية الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي. ClickHouse، المصمم للتعامل الفعال مع مجموعات البيانات الكبيرة في المعالجة التحليلية، أصبح للأسف بوابة لبيانات DeepSeek الداخلية. تمكن الباحثون من الوصول إلى ما يقرب من مليون سطر من تدفق سجل DeepSeek، وكشفوا عن كنز دفين من المعلومات الحساسة، بما في ذلك سجلات الدردشة التاريخية ومفاتيح الوصول الهامة.

أبلغت Wiz على الفور DeepSeek بالثغرة الأمنية، مما أدى إلى اتخاذ إجراء فوري والتخلص الآمن من خدمة ClickHouse المكشوفة.

تشريح الهجوم:

تكمن المشكلة الأساسية في تعرض ClickHouse للوصول غير المصرح به. ClickHouse، وهو نظام إدارة قواعد بيانات مفتوح المصدر موجه نحو الأعمدة، يتفوق في الاستعلام والتحليل في الوقت الفعلي لمجموعات البيانات الضخمة، وغالبًا ما يستخدم لتحليل السجلات وسلوك المستخدم. ومع ذلك، عند نشره بدون ضوابط وصول مناسبة، تسمح واجهة API المكشوفة لأي شخص بتنفيذ أوامر شبيهة بـ SQL.

تضمن نهج فريق Wiz الأمني إجراء مسح منهجي للنطاقات الفرعية التي تواجه الإنترنت الخاصة بـ DeepSeek. بالتركيز في البداية على المنافذ القياسية 80 و 443، وجدوا موارد ويب نموذجية مثل واجهات chatbot ووثائق API. لتوسيع نطاق بحثهم، قاموا بالتوسع إلى منافذ أقل شيوعًا مثل 8123 و 9000، وكشفوا في النهاية عن خدمات مكشوفة على نطاقات فرعية متعددة.

احتوت بيانات السجل المخترقة، التي يعود تاريخها إلى 6 يناير 2025، على ثروة من المعلومات الحساسة: سجلات المكالمات، وسجلات النصوص لنقاط نهاية DeepSeek API الداخلية، وسجلات الدردشة التفصيلية، ومفاتيح API، وتفاصيل النظام الخلفي، وبيانات التعريف التشغيلية.

تصنيف VERIZON للحدث: أخطاء متنوعة

رسم خرائط إطار عمل MITRE ATT&CK:

• T1590.002 (Collect Victim Network Information - Domain Name Resolution): من المحتمل أن المهاجمين استخدموا اسم النطاق الأساسي لإجراء تعداد النطاق الفرعي.
• T1046 (Web Service Discovery): حدد المهاجمون المنافذ والخدمات المفتوحة المرتبطة بالنطاق المستهدف.
• T1106 (Native Interface): استفاد المهاجمون من واجهة ClickHouse API للتفاعل مع قاعدة البيانات.
• T1567 (Data Exfiltration via Web Service): استخدم المهاجمون واجهة ClickHouse API لسرقة البيانات.

الحادثة 2: هجوم سلسلة التوريد على DeepSeek - حصان طروادة في الكود

الجدول الزمني: 3 فبراير 2025

حجم التسرب: بيانات اعتماد المستخدم ومتغيرات البيئة.

كشف الأحداث:

بدأ الهجوم في 19 يناير 2025، عندما قام مستخدم ضار، تم تحديده باسم ‘bvk’، بتحميل حزمتين ضارتين من Python باسم ‘deepseek’ و ‘deepseekai’ إلى مستودع PyPI (Python Package Index) الشهير.

اكتشف فريق استخبارات التهديدات في Positive Technologies Expert Security Center (PT ESC) هذا النشاط المشبوه في نفس اليوم. أكد تحليلهم الطبيعة الخبيثة للحزم، وأبلغوا على الفور مسؤولي PyPI.

قام مسؤولو PyPI بإزالة الحزم الضارة بسرعة وأبلغوا PT ESC. على الرغم من الاستجابة السريعة، كشفت الإحصائيات أن البرامج الضارة قد تم تنزيلها أكثر من 200 مرة عبر 17 دولة من خلال قنوات مختلفة. تم عزل الحزم الضارة لاحقًا.

تشريح الهجوم:

ركزت الحزم الضارة التي تم تحميلها بواسطة ‘bvk’ على هدفين أساسيين: جمع المعلومات وسرقة متغيرات البيئة. تضمنت البيانات المسروقة معلومات حساسة مثل بيانات اعتماد قاعدة البيانات ومفاتيح API وبيانات اعتماد الوصول لتخزين الكائنات S3. تم تشغيل الحمولة الضارة كلما قام مستخدم بتنفيذ DeepSeek أو Deepseekai من سطر الأوامر.

استخدم المهاجم PipeDream كخادم قيادة وتحكم لتلقي البيانات المسروقة. يسلط الحادث الضوء على العديد من العوامل المساهمة:

• هجوم Dependency Confusion: استغل المهاجمون اختلاف الأولوية بين الحزم الخاصة بالمؤسسة والحزم العامة التي تحمل نفس الاسم.
• انتحال اسم الحزمة: قلدت الحزم الضارة اسم العلامة التجارية لـ DeepSeek، وهي شركة ذكاء اصطناعي معروفة، لخداع المستخدمين.
• ضعف تسجيل PyPI: افتقرت عملية تسجيل PyPI إلى التحقق الفعال من هوية المطور وشرعية اسم الحزمة.
• وعي المطور بالأمان: ربما قام المطورون بتثبيت الحزم الضارة ذات الأسماء المتشابهة عن طريق الخطأ.

تصنيف VERIZON للحدث: الهندسة الاجتماعية

رسم خرائط إطار عمل MITRE ATT&CK:

• T1593.003 (Search Open Websites/Domains - Search Publicly Available Dependency Repository): بحث المهاجمون عن معلومات على PyPI.
• T1195.002 (Supply Chain Compromise - Compromise Software Supply Chain): استخدم المهاجمون برامج ضارة متنكرة في شكل تبعيات Python وقاموا بتحميلها إلى PyPI.
• T1059.006 (Command and Scripting Interpreter - Python): زرع المهاجمون تعليمات برمجية ضارة في الحزمة، والتي، عند تنفيذها، سربت بيانات حساسة.
• T1041 (Exfiltration Over C2 Channel): قام المهاجمون بتسريب معلومات حساسة عبر قناة PipeDream C2.

الحادثة 3: اختطاف LLM - استهداف DeepSeek لسرقة الموارد

الجدول الزمني: 7 فبراير 2025

حجم التسرب: تم استخدام ما يقرب من 2 مليار رمز مميز للنموذج بشكل غير قانوني.

كشف الأحداث:

اكتشف فريق Sysdig لأبحاث التهديدات في البداية هجومًا جديدًا يستهدف نماذج اللغات الكبيرة، أطلق عليه اسم ‘LLM jacking’ أو ‘LLM hijacking’، في مايو 2024.

بحلول سبتمبر 2024، أبلغت Sysdig عن تزايد وتيرة وانتشار هذه الهجمات، حيث أصبحت DeepSeek هدفًا متزايدًا.

في 26 ديسمبر 2024، أصدرت DeepSeek نموذجًا متقدمًا، DeepSeek-V3. بعد فترة وجيزة، وجد فريق Sysdig أنه تم تنفيذ DeepSeek-V3 في مشروع وكيل عكسي OpenAI (ORP) مستضاف على Hugging Face.

في 20 يناير 2025، أصدرت DeepSeek نموذج استدلال يسمى DeepSeek-R1. في اليوم التالي مباشرة، ظهر مشروع ORP يدعم DeepSeek-R1، وبدأ المهاجمون في استغلاله، وملء العديد من ORPs بمفاتيح DeepSeek API.

أشارت أبحاث Sysdig إلى أن العدد الإجمالي للرموز المميزة للنماذج الكبيرة المستخدمة بشكل غير قانوني من خلال ORPs قد تجاوز 2 مليار.

تشريح الهجوم:

يتضمن اختطاف LLM مهاجمين يستغلون بيانات اعتماد السحابة المسروقة لاستهداف خدمات LLM المستضافة على السحابة. يستفيد المهاجمون من وكيل عكسي OAI (OpenAI) وبيانات الاعتماد المسروقة لبيع الوصول بشكل أساسي إلى خدمات LLM المشتركة للضحية. ينتج عن هذا تكاليف خدمة سحابية كبيرة للضحية.

يعمل الوكيل العكسي OAI كنقطة إدارة مركزية للوصول إلى حسابات LLM متعددة، وإخفاء بيانات الاعتماد الأساسية ومجموعات الموارد. يمكن للمهاجمين استخدام نماذج اللغات الكبيرة باهظة الثمن مثل DeepSeek دون دفع ثمنها، وتوجيه الطلبات من خلال الوكيل العكسي، واستهلاك الموارد، وتجاوز رسوم الخدمة المشروعة. تخفي آلية الوكيل هوية المهاجم، مما يسمح له بإساءة استخدام موارد السحابة دون أن يتم اكتشافه.

في حين أن الوكيل العكسي OAI هو مكون ضروري لاختطاف LLM، فإن العنصر الحاسم هو سرقة بيانات الاعتماد والمفاتيح لخدمات LLM المختلفة. غالبًا ما يستغل المهاجمون الثغرات الأمنية التقليدية لخدمات الويب وأخطاء التكوين (مثل ثغرة CVE-2021-3129 في إطار عمل Laravel) لسرقة بيانات الاعتماد هذه. بمجرد الحصول عليها، تمنح بيانات الاعتماد هذه الوصول إلى خدمات LLM المستندة إلى السحابة مثل Amazon Bedrock و Google Cloud Vertex AI وغيرها.

كشفت أبحاث Sysdig أن المهاجمين يمكنهم تضخيم تكاليف استهلاك الضحايا بسرعة إلى عشرات الآلاف من الدولارات في غضون ساعات، وفي بعض الحالات، ما يصل إلى 100000 دولار في اليوم. يمتد دافع المهاجمين إلى ما هو أبعد من الحصول على البيانات؛ كما أنهم يربحون من خلال بيع حقوق الوصول.

تصنيف VERIZON للحدث: هجمات تطبيقات الويب الأساسية

رسم خرائط إطار عمل MITRE ATT&CK:

• T1593 (Search Open Websites/Domains): استخدم المهاجمون أساليب OSINT (Open-Source Intelligence) لجمع معلومات حول الخدمات المكشوفة.
• T1133 (External Remote Services): حدد المهاجمون الثغرات الأمنية في الخدمات المكشوفة.
• T1586.003 (Compromise Accounts - Cloud Accounts): استغل المهاجمون الثغرات الأمنية لسرقة خدمة LLM أو بيانات اعتماد الخدمة السحابية.
• T1588.002 (Obtain Capabilities - Tool): نشر المهاجمون أداة وكيل عكسي OAI مفتوحة المصدر.
• T1090.002 (Proxy - External Proxy): استخدم المهاجمون برنامج وكيل عكسي OAI لإدارة الوصول إلى حسابات LLM متعددة.
• T1496 (Resource Hijacking): شن المهاجمون هجوم حقن LLM لاختطاف موارد LLM.

الحادثة 4: اختراق بيانات OmniGPT - بيع بيانات المستخدم على الويب المظلم

الجدول الزمني: 12 فبراير 2025

حجم التسرب: معلومات شخصية لأكثر من 30000 مستخدم، بما في ذلك رسائل البريد الإلكتروني وأرقام الهواتف ومفاتيح API ومفاتيح التشفير وبيانات الاعتماد ومعلومات الفواتير.

كشف الأحداث:

في 12 فبراير 2025، نشر مستخدم باسم ‘SyntheticEmotions’ على BreachForums، مدعيًا أنه سرق بيانات حساسة من منصة OmniGPT وعرضها للبيع. تضمنت البيانات المسربة رسائل البريد الإلكتروني وأرقام الهواتف ومفاتيح API ومفاتيح التشفير وبيانات الاعتماد ومعلومات الفواتير لأكثر من 30000 مستخدم OmniGPT، إلى جانب أكثر من 34 مليون سطر من محادثاتهم مع روبوتات الدردشة. بالإضافة إلى ذلك، تم اختراق الروابط إلى الملفات التي تم تحميلها إلى النظام الأساسي، وبعضها يحتوي على معلومات حساسة مثل القسائم وبيانات الفواتير.

تشريح الهجوم:

في حين أن متجه الهجوم الدقيق لا يزال غير معلن، فإن نوع ونطاق البيانات المسربة يشير إلى عدة احتمالات: حقن SQL، أو إساءة استخدام API، أو هجمات الهندسة الاجتماعية ربما تكون قد منحت المهاجم حق الوصول إلى قاعدة البيانات الخلفية. من المحتمل أيضًا أن يكون نظام OmniGPT الأساسي به تكوينات خاطئة أو ثغرات أمنية سمحت للمهاجم بتجاوز المصادقة والوصول مباشرة إلى قاعدة البيانات التي تحتوي على معلومات المستخدم.

احتوى ملف ‘Messages.txt’ المتورط في تسريب ثانوي على مفاتيح API وبيانات اعتماد قاعدة البيانات ومعلومات بطاقة الدفع، مما قد يتيح المزيد من التطفل على أنظمة أخرى أو العبث بالبيانات. احتوت بعض المستندات التي تم تحميلها بواسطة مستخدمي النظام الأساسي على أسرار تجارية حساسة وبيانات مشروع، مما يشكل خطرًا على العمليات التجارية إذا أسيء استخدامها. يعد هذا الحادث بمثابة تذكير صارخ بالحاجة إلى تعزيز أمن البيانات وحماية الخصوصية في قطاعات الذكاء الاصطناعي والبيانات الضخمة. يجب على المستخدمين توخي الحذر الشديد عند استخدام هذه الأنظمة الأساسية، ويجب على المؤسسات وضع سياسات صارمة لاستخدام البيانات، وتنفيذ تدابير مثل التشفير وتقليل البيانات وإخفاء الهوية للبيانات الحساسة. يمكن أن يؤدي عدم القيام بذلك إلى عواقب قانونية وسمعية واقتصادية كبيرة.

تصنيف VERIZON للحدث: أخطاء متنوعة

رسم خرائط إطار عمل MITRE ATT&CK:

• T1071.001 (Application Layer Protocol - Web Protocols): ربما يكون المهاجمون قد وصلوا إلى معلومات المستخدم المسربة والبيانات الحساسة من خلال واجهة الويب الخاصة بـ OmniGPT.
• T1071.002 (Application Layer Protocol - Application Programming Interfaces): يمكن أن تسمح مفاتيح API وبيانات اعتماد قاعدة البيانات المسربة للمهاجمين بالوصول إلى النظام من خلال واجهة برمجة تطبيقات النظام الأساسي وتنفيذ إجراءات غير مصرح بها.
• T1071.002 (Application Layer Protocol - Service Execution): قد يسيء المهاجمون استخدام خدمات النظام أو البرامج الخفية لتنفيذ الأوامر أو البرامج.
• T1020.003 (Automated Exfiltration - File Transfer): يمكن أن تكون روابط الملفات المسربة والملفات الحساسة التي تم تحميلها بواسطة المستخدم أهدافًا للمهاجمين لتنزيلها، والحصول على المزيد من البيانات الحساسة للهجمات اللاحقة.
• T1083 (File and Directory Discovery): يمكن للمهاجمين استخدام المعلومات المسربة للحصول على مزيد من المعلومات التجارية الرئيسية.

الحادثة 5: تسريب بيانات اعتماد DeepSeek في Common Crawl - مخاطر الترميز الثابت

الجدول الزمني: 28 فبراير 2025

حجم التسرب: ما يقرب من 11908 مفاتيح DeepSeek API وبيانات اعتماد ورموز مصادقة صالحة.

كشف الأحداث:

استخدم فريق Truffle الأمني الأداة مفتوحة المصدر TruffleHog لمسح 400 تيرابايت من البيانات من ديسمبر 2024 في Common Crawl، وهي قاعدة بيانات زاحفة تشمل 2.67 مليار صفحة ويب من 47.5 مليون مضيف. كشف الفحص عن نتيجة مذهلة: تم ترميز ما يقرب من 11908 مفاتيح DeepSeek API وبيانات اعتماد ورموز مصادقة صالحة مباشرة في العديد من صفحات الويب.

سلطت الدراسة الضوء أيضًا على تسرب مفاتيح Mailchimp API، حيث تم العثور على حوالي 1500 مفتاح مضمنة في كود JavaScript. غالبًا ما يتم استغلال مفاتيح Mailchimp API للتصيد الاحتيالي وهجمات سرقة البيانات.

تشريح الهجوم:

Common Crawl، وهي قاعدة بيانات زاحفة للويب غير ربحية، تلتقط وتنشر بانتظام بيانات من صفحات الإنترنت. تخزن هذه البيانات في ملفات WARC (Web ARChive)، مع الحفاظ على HTML الأصلي وكود JavaScript واستجابات الخادم. غالبًا ما تستخدم مجموعات البيانات هذه لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي. يكشف بحث Truffle عن مشكلة حرجة: يمكن أن يؤدي تدريب النماذج على مجموعات تحتوي على ثغرات أمنية إلى وراثة النماذج لتلك الثغرات الأمنية. حتى إذا كانت نماذج اللغات الكبيرة مثل DeepSeek تستخدم تدابير أمنية إضافية أثناء التدريب والنشر، فإن الانتشار الواسع للثغرات الأمنية المضمنة في بيانات التدريب يمكن أن يجعل مثل هذه الممارسات ‘غير الآمنة’ طبيعية بالنسبة للنماذج.

الترميزالثابت، وهو ممارسة ترميز شائعة ولكنها غير آمنة، يمثل مشكلة منتشرة. في حين أن السبب الجذري بسيط، فإن المخاطر شديدة: اختراقات البيانات، وتعطيل الخدمة، وهجمات سلسلة التوريد، ومع ظهور نماذج اللغات الكبيرة، تهديد جديد - اختطاف LLM. كما نوقش سابقًا، يتضمن اختطاف LLM مهاجمين يستخدمون بيانات اعتماد مسروقة لاستغلال خدمات LLM المستضافة على السحابة، مما يؤدي إلى خسائر مالية كبيرة للضحايا.

تصنيف VERIZON للحدث: أخطاء متنوعة

رسم خرائط إطار عمل MITRE ATT&CK:

• T1596.005 (Search Open Technical Database - Scan Databases): جمع المهاجمون معلومات من قاعدة بيانات الزاحف العامة.
• T1588.002 (Obtain Capabilities - Tool): نشر المهاجمون أداة اكتشاف معلومات حساسة.
• T1586.003 (Compromise Accounts - Cloud Accounts): استخدم المهاجمون أدوات اكتشاف المعلومات الحساسة للعثور على بيانات اعتماد حساسة في قواعد البيانات العامة.
• T1090.002 (Proxy - External Proxy): استخدم المهاجمون برنامج وكيل عكسي OAI لإدارة الوصول إلى حسابات LLM متعددة.
• T1496 (Resource Hijacking): شن المهاجمون هجوم حقن LLM لاختطاف موارد LLM.

منع تسرب بيانات LLM: نهج متعدد الأوجه

تسلط الحوادث التي تم تحليلها الضوء على الحاجة الملحة إلى اتخاذ تدابير أمنية قوية للحماية من اختراقات البيانات المتعلقة بـ LLM. فيما يلي تفصيل للاستراتيجيات الوقائية، مصنفة حسب الحوادث ذات الصلة:

تعزيز سلسلة التوريد:

ينطبق على الحادثة الثانية (هجوم حزمة التبعية الضارة) والحادثة الخامسة (خرق البيانات العامة):

1. التحقق الموثوق من حزم التبعية:

   • استخدم أدوات مثل PyPI/Sonatype Nexus Firewall لاعتراض حزم التبعية غير الموقعة أو التي يتم الحصول عليها بشكل مريب.
   • حظر الجلب المباشر للتبعيات من المستودعات العامة في بيئات التطوير. فرض استخدام وكلاء مستودعات خاصة بالشركة (مثل Artifactory).

2. مراقبة تهديدات سلسلة التوريد:

   • دمج أدوات مثل Dependabot/Snyk للمسح التلقائي بحثًا عن ثغرات التبعية وحظر إدخال مكونات عالية الخطورة.
   • تحقق من توقيع الكود للحزم مفتوحة المصدر للتأكد من أن قيمة التجزئة تتطابق مع القيمة الرسمية.

3. تنظيف مصدر البيانات:

   • أثناء جمع بيانات التدريب، قم بتصفية المعلومات الحساسة من مجموعات البيانات العامة (مثل Common Crawl) باستخدام التعبيرات العادية وأدوات التنقيح المستندة إلى الذكاء الاصطناعي للتحقق المزدوج.

تنفيذ الحد الأدنى من الامتيازات والتحكم في الوصول:

ينطبق على الحادثة الأولى (خطأ في تكوين قاعدة البيانات) والحادثة الرابعة (خرق بيانات أداة خارجية):

• قم بتمكين مصادقة TLS ثنائية الاتجاه افتراضيًا لقواعد البيانات (مثل ClickHouse) ومنع تعرض منافذ الإدارة على الشبكات العامة.
• استخدم حلولًا مثل Vault/Boundary لتوزيع بيانات الاعتماد المؤقتة ديناميكيًا، وتجنب الاحتفاظ بالمفاتيح الثابتة طويلة الأجل.
• الالتزام بمبدأ الحد الأدنى من الامتيازات، وتقييد وصول المستخدم إلى الموارد الضرورية فقط من خلال RBAC (التحكم في الوصول المستند إلى الدور).
• تنفيذ القائمة البيضاء لعنوان IP وتحديد المعدل لمكالمات API لأدوات الجهات الخارجية (مثل OmniGPT).

ضمان حماية دورة الحياة الكاملة للبيانات الحساسة:

ينطبق على الحادثة الثالثة (اختطاف LLM):

• تنقيح البيانات وتشفيرها: فرض تشفير على مستوى الحقل (على سبيل المثال، AES-GCM) لبيانات إدخال وإخراج المستخدم. إخفاء الحقول الحساسة في السجلات.
• تمكين التنقيح في الوقت الفعلي للمحتوى التفاعلي لنماذج اللغات الكبيرة (على سبيل المثال، استبدال أرقام بطاقات الائتمان وأرقام الهواتف بعناصر نائبة).

تعد هذه الإجراءات الوقائية، جنبًا إلى جنب مع المراقبة الأمنية المستمرة والتخطيط للاستجابة للحوادث، ضرورية للتخفيف من المخاطر المرتبطة بالاستخدام المتزايد لنماذج اللغات الكبيرة. يتطلب ‘ساحة المعركة غير المرئية’ لأمن LLM اليقظة المستمرة واتباع نهج استباقي لحماية البيانات الحساسة في هذا المشهد التكنولوجي سريع التطور.