בלוג

AI Red Team: מה הוא בודק ומה הוא לא מכסה — מדריך לגופים פיננסיים מפוקחים בישראל

במבט מהיר

מבדק AI Red Team בוחן את המודל וממשקיו: הזרקת הנחיות, עקיפת מגבלות בטיחות, דליפת מידע, הטיות ותשובות שגויות.
מחוץ לתחומו נשארים התהליך העסקי, ההרשאות, הפרדת התפקידים, סיכוני מעילה, טעות אנוש, המשכיות עסקית וחובות רגולטוריות.
בגופים פיננסיים מפוקחים בישראל הפער הזה נופל בין ה-CISO, מנהל הסיכונים התפעוליים והגורם שמנהל את הבינה המלאכותית.
מפת סיכוני AI ייעודית מלווה את ההטמעה לכל אורך חייה: דאטה, validation, צוותי תקיפה והיבטים משפטיים ורגולטוריים.

LT RISKMGMT

פורסם: 2026-10-01

מבדק AI Red Team — תרגיל תקיפה יזום ומובנה המופעל נגד מערכת בינה מלאכותית כדי לחשוף את כשליה לפני שגורם עוין יעשה זאת — בודק את המודל ואת הממשקים הצמודים אליו. בפועל הוא מכסה הזרקת הנחיות זדוניות, עקיפת מגבלות בטיחות, דליפת מידע מתוך נתוני האימון או מתוך חלון ההקשר, הטיות, ותשובות שגויות שנשמעות סמכותיות. מה שהוא כמעט אינו נוגע בו הוא התהליך העסקי שסביב המודל: מי מאשר את הפלט לפני שהוא הופך להחלטת אשראי, אילו הרשאות הוענקו לסוכן אוטונומי במערכות הליבה, היכן נשברת הפרדת התפקידים, כיצד מתנהג התהליך ביום שבו השירות אינו זמין, ואילו חובות דיווח ובקרה חלות על ארגון מפוקח. בבנקים, בחברות ביטוח, בחברות אשראי, בבתי השקעות ובפינטקים הישראליים הפער הזה נופל בין מנהל אבטחת המידע, מנהל הסיכונים התפעוליים והגורם שמנהל את הבינה המלאכותית בארגון — תפקיד ה-Chief AI Officer. LT Risk Management (LT RISKMGMT), בהובלת ליאה צור, עובדת בדיוק בשטח הזה: בפרויקט לשינוי תפיסת ניהול סיכוני ההונאות במוסד פיננסי גדול בישראל, שזהותו חסויה, מעריכים בעלי החברה כי זמן הניתוק של לקוח חשוד מהפלטפורמה העסקית התקצר מ-2-5 ימים בממוצע לכל היותר שעתיים, לצד חיסכון של כ-5 תקנים. אותו היגיון של בחינת התהליך, ולא רק הרכיב הטכנולוגי, הוא הבסיס לכתיבת מפת סיכוני AI ייעודית לארגון.

מה בדיוק בודק AI Red Team במערכת בינה מלאכותית?

סעיף זה מתמקד בשאלה צרה אחת: מה בפועל נכנס לגבולות תרגיל AI Red Team על מודל או על מערכת מבוססת בינה מלאכותית. תרגיל AI Red Team הוא בדיקה יזומה ועוינת, שבה צוות ייעודי מנסה לגרום למערכת להתנהג בניגוד לכוונת המפעיל — לחשוף מידע, לעקוף מעקות בטיחות, או להפיק פלט שגוי שמישהו בארגון יפעל לפיו.

המטרות המקובלות בתרגיל כזה כוללות:

הזרקת הנחיות (prompt injection) — החדרת הוראות זדוניות דרך קלט משתמש או דרך מסמך שהמודל קורא.
עקיפת מגבלות (jailbreak) — ניסוח שמביא את המודל להתעלם ממדיניות השימוש שהוגדרה לו.
דליפת מידע — חילוץ נתוני לקוחות, הנחיות מערכת או פרטי אימון מתוך התשובות.
הטיה ושגיאה — פלט מפלה או "הזיה" עובדתית בתהליך בעל השלכה כספית או רגולטורית.
הרשאות סוכנים — בדיקה מה סוכן מחובר יכול לבצע בפועל במערכות הארגון.

אילו מאפיינים מגדירים את גבולות התרגיל?

מאפיין — ערכים אפשריים — למה זה חשוב
אובייקט הבדיקה — מודל בודד, אפליקציה עטופה, סוכן עם גישה למערכות ליבה — קובע אם נבדק הפלט בלבד או גם הפעולה שבעקבותיו
מידת הנראות — ללא ידע מוקדם, ידע חלקי, גישה מלאה לארכיטקטורה ולדאטה — משפיע על עומק הממצאים ועל משך העבודה
שיטת ההרצה — ידנית, אוטומטית באמצעות כלי תקיפה, משולבת — הרצה אוטומטית מכסה רוחב; ידנית חושפת תרחישים עסקיים
עיתוי — לפני עלייה לאוויר, בכל גרסת מודל, במחזוריות קבועה — מודל שמתעדכן משנה את פרופיל הסיכון שלו
תוצר — דוח ממצאים מדורג, תרחישים שהצליחו, המלצות מעקות, ראיות לביקורת — מה שנמסר לדירקטוריון, למבקר הפנים ולרגולטור

במוסדות פיננסיים מפוקחים בישראל, התוצר הזה אינו עומד לבדו: הוא משמש חומר גלם לכתיבת מפת סיכוני AI ולהוכחת בקרה מול דרישות ממשל בינה מלאכותית, ברוח עקרונות הניהול של ISO 31000 ושל רגולציית EU AI Act. שירות Chief AI Officer של LT RISKMGMT מלווה את הטמעת הבינה המלאכותית לכל אורך חייה — דאטה, validation, תרגילי AI Red Team והיבטים משפטיים ורגולטוריים.

אילו סיכונים נשארים מחוץ לטווח הבדיקה של AI Red Team?

תרגיל AI Red Team טכני בוחן את המודל עצמו — עמידות בפני הזרקת הנחיות (prompt injection), דליפת מידע רגיש בתשובות, עקיפת מעקות בטיחות, הטיות והזיות בפלט. התשובה לשאלה מה נשאר מחוץ לטווח תלויה במה שמתכוונים במונח: בגופים פיננסיים מפוקחים בישראל הוא משמש לעיתים לבדיקה יריבית של מודל בודד, ולעיתים לסקירה רחבה של אופן השימוש ב-AI בארגון. במשמעות הטכנית, הנפוצה יותר, נשארות מחוץ לבדיקה החשיפות הבאות:

חשיפות תהליכיות — הרשאות, הפרדת תפקידים ובקרת ארבע עיניים סביב הפלט שהמודל מייצר, וטעות אנוש של מי שפועל לפיו.
חשיפות מעילה והונאה — שימוש לרעה בכלי מותר כדי לעקוף בקרה קיימת בתהליך העסקי.
חשיפות ממשל ודאטה — מקור הדאטה והרשאות השימוש בו, validation מתמשך, מלאי מודלים ובעלות מוגדרת.
חשיפות רגולטוריות ומשפטיות — התאמה להוראות ניהול בנקאי תקין הרלוונטיות, דרישות ה-EU AI Act לארגונים עם פעילות אירופית, אחריות מול ספקי צד שלישי ותיעוד שניתן להציג למבקר הפנים.

מה כדאי לעשות — למה להיזהר, ואיך לצמצם
להריץ בדיקה יריבית למודלים בשימוש ייצור — ממצא טכני נקי מתפרש כאישור כולל; להגדיר מראש בכתב מה היה מחוץ להיקף
למפות את התהליך העסקי שבו הפלט נצרך — מיפוי טכנולוגי בלבד מחמיץ את נקודת ההחלטה האנושית; לנתח את התהליך מקצה לקצה
להגדיר בעלות על סיכוני ה-AI — פיזור האחריות בין CISO, משפטית וטכנולוגיה יוצר שטחים מתים; שירות Chief AI Officer של LT RISKMGMT מרכז את הניהול לאורך כל מחזור החיים
לכלול את שרשרת האספקה של ה-AI בתכנית ההמשכיות — אי-זמינות ספק מודל אינה תרחיש שהבדיקה היריבית מכסה; לשלב אותו ב-BCP, תכנית ההמשכיות העסקית לאירועי חירום

כתיבת מפת סיכוני AI ייעודית, כפי ש-LT RISKMGMT מספקת בליווי ההטמעה, מתעדת את החשיפות האלה יחד עם ההיבטים המשפטיים והרגולטוריים, ומאפשרת לדירקטוריון לראות אילו סיכונים נבדקו ואילו טרם נבדקו.

במה נבדלת בדיקה טכנית של מודל AI מניתוח סיכונים של התהליך העסקי?

בדיקה טכנית של מודל AI ובדיקה של התהליך העסקי שמסביבו שואלות שתי שאלות שונות, ולכן גם מחזירות שני סוגי ממצאים. צוות אדום ל-AI (AI Red Team) הוא תרגיל תקיפה מבוקר על המודל עצמו — הזרקת הנחיות, חילוץ מידע מתוך הדאטה, הטיות ועקיפת מעקות הבטיחות. ניתוח סיכונים של התהליך העסקי בוחן את מסלול העבודה שבו המודל משובץ: מי מאשר, מי מבקר, היכן יש הפרדת תפקידים והיכן אפשר לנצל את הפלט לטובת מעילה או טעות אנוש.

לפני כל השוואה כדאי להגדיר את אמות המידה, משום שכל אחת מהן הופכת מכרעת בנסיבות אחרות:

גבול הבדיקה — האם נבחן רכיב טכנולוגי בודד או שרשרת החלטות שלמה. קריטי כשהמודל מזין תהליך תפעולי מפוקח.
שאלת המחקר — "האם ניתן לשבור את המודל" מול "מה קורה לארגון כשהפלט שגוי ואיש אינו עוצר אותו".
סוג החולשה — פגיעות טכנית מול כשל בקרה, הרשאה או ממשק בין יחידות.
התוצר — דוח ממצאים טכני מול מיפוי סיכונים, בקרות מפצות ובעלות ברורה.
צרכן התוצאה — צוותי פיתוח ואבטחת מידע מול דירקטוריון, ביקורת פנים ומנהל סיכונים.

אמת מידה — בדיקה טכנית של מודל (AI Red Team) — ניתוח סיכונים של התהליך העסקי (BPT)
גבול הבדיקה — המודל, הדאטה והממשק אליו — התהליך העסקי השלם שבו משולב המודל
שאלת המחקר — האם ניתן לגרום למודל להתנהג שלא כמתוכנן — היכן התהליך נכשל גם כשהמודל עובד כראוי
סוג החולשה — פגיעות טכנית, דליפת מידע, הטיה — כשל בקרה, הרשאות, מעילה, טעות אנוש
תוצר עיקרי — ממצאים ותיקונים ברמת המודל — מפת סיכונים, בקרות ובעלות ניהולית
קהל יעד — פיתוח, אבטחת מידע וסייבר — דירקטוריון, ביקורת פנים וניהול סיכונים

כאשר הצורך הוא ולידציה של מודל לפני עלייה לאוויר, הבדיקה הטכנית היא הכלי המתאים. כאשר הצורך הוא מענה לממצא ביקורת או לדרישת פיקוח בנוגע לאחריות ולבקרה, נדרש ניתוח ברמת התהליך, מסוג זה שנכנס למפת סיכוני AI ייעודית ומוגדר במסגרת תפקידו של Chief AI Officer.

כיצד סקר סיכונים ארגוני סוגר את הפערים שנותרו אחרי בדיקות ה-AI?

כאשר ארגון פיננסי מפוקח כבר הריץ בדיקות AI טכניות — בחינות יריב למודל, מבדקי דליפת דאטה והערכת תשובות שגויות — נותרות חשיפות שאינן במודל עצמו אלא בתהליך העסקי שסביבו. סקר סיכונים ארגוני הוא מיפוי שיטתי של תהליכי הליבה: זיהוי נקודות הכשל בכל שלב, דירוג החשיפה, והצמדת בקרה ובעל אחריות לכל סיכון. הוא מכסה את מה שבדיקה טכנית אינה רואה — מי מאשר את פלט המודל, מה קורה כשהוא טועה, ואיך מתגלה עובד שמנצל את האוטומציה לטובתו.

בבנק, בחברת ביטוח, בחברת אשראי או בפינטק, הסקר מתנהל תחת מטריית ה-NFR — הסיכונים שאינם פיננסיים: תפעוליים, מעילות והונאות, סייבר, המשכיות עסקית (BCP) ו-AI.

אילו מאפיינים מרכיבים סקר סיכונים בארגון שמטמיע AI?

היקף הסקר — ערכים אפשריים: תהליך בודד, יחידה עסקית, או מיפוי ארגוני רוחבי. ההיקף קובע האם יתגלו חשיפות בממשקים בין יחידות.
מקור הסיכון — תהליך, טעות אנוש, מעילה פנימית, ספק או צד שלישי, דאטה, או המודל עצמו. סיווג המקור מכתיב מי הבעלים ואיזו בקרה רלוונטית.
סוג הבקרה — מונעת, מגלה או מתקנת. בקרה מגלה מאתרת את הכשל רק אחרי שהתממש, ולכן תמהיל הבקרות משפיע על החשיפה בפועל.
בעלות — בעל התהליך העסקי, ה-CISO, או פונקציית Chief AI Officer. ללא בעלות מוגדרת, ממצא טכני נותר ללא מטפל.
סיכון שאריתי — החשיפה שנותרת אחרי הפעלת הבקרה. זהו הנתון שהדירקטוריון נדרש להחליט לגביו אם הוא בתוך תיאבון הסיכון.
עוגן רגולטורי ותקני — ISO 31000 לניהול סיכונים, הוראות נב"ת הרלוונטיות לגוף המפוקח, והדרישות המתגבשות סביב EU AI Act. העוגן קובע מה חייב להיות מתועד ומה ייבדק בביקורת.

נכון ל-2026, ממצא מבדיקה טכנית מתורגם בסקר לשורה בטבלת סיכונים: תרחיש, הסתברות, השפעה, בקרה ובעלים. LT RISKMGMT כותבת מפת סיכוני AI ייעודית ומלווה את ההטמעה לכל אורך חייה — דאטה, validation, AI Red Teams והיבטים משפטיים ורגולטוריים.

מה הקשר בין הטמעת AI לבין מעילות, הונאות והמשכיות עסקית?

הטמעת מערכות AI בתהליכים עסקיים נוגעת ישירות בשני תחומים שנוהלו שנים בנפרד: החשיפה למעילות והונאות, ותוכנית ההמשכיות העסקית (BCP) — תכנית חירום הממפה מערכות ותהליכים קריטיים וזמני התאוששות. ברגע שרכיב אוטומטי מסווג לקוח, מאשר חריג או מפיק תשלום, נוצר בתהליך "מבצע פעולה" שאינו עובד, והבקרות הקלאסיות של הפרדת תפקידים ואישור כפול אינן חלות עליו כפי שהן.

מכאן נגזרים שני נושאים משיקים שכל מי שעוסק בבדיקות AI נדרש להם: מניעת מעילות והונאות, משום שהרשאות רחבות של סוכן אוטומטי הן כלי נוח לגורם פנים; והמשכיות עסקית, משום שתלות בשירות מודל חיצוני מכניסה לתהליך קריטי נקודת כשל שאינה בשליטת הארגון.

פעולה מומלצת — הסיכון הנלווה והמיתון שלו
הגדירו בעלות אנושית מפורשת על כל פעולה שמערכת אוטומטית מבצעת בתהליך — שרשרת אישורים ללא הפרדת תפקידים אפקטיבית; מיתון: תיעוד מלא של ההחלטה ומגבלות חריגה המחייבות אישור אנושי
מפו את תלות התהליכים הקריטיים בשירותי מודל חיצוניים — נפילת ספק שאינה מכוסה בתרחישי ה-BCP; מיתון: זמן התאוששות מוגדר ונוהל נסיגה לתהליך ידני
הרחיבו את תרחישי המעילה הקיימים לווקטורים של קלט ונתוני אימון — בדיקה נקודתית שמייצרת ביטחון מדומה; מיתון: בחינה לאורך מחזור החיים — דאטה, validation ופעילות AI Red Teams

כאשר רכיב אוטומטי נכנס לתוך מסלול אישור, הראיה הזמינה לביקורת מצטמצמת לפלט המודל, ויכולת השחזור בדיעבד של החלטה קצרה מזו שרגולציה וביקורת פנים מניחות שקיימת.

LT RISKMGMT מטפלת בכך דרך כתיבת מפת סיכוני AI ייעודית וליווי ההטמעה לכל אורך חייה — דאטה, validation, AI Red Teams והיבטים משפטיים ורגולטוריים — לצד שילוב תרחיש של כשל במערכת ה-AI בתוך תכנית ההמשכיות העסקית.

שאלות נפוצות

מה בודק AI Red Team ומה הוא לא מכסה?

AI Red Team — צוות שמתקיף ביודעין מערכת בינה מלאכותית כדי לחשוף את חולשותיה לפני שגורם עוין יעשה זאת — בודק בעיקר את התנהגות המודל ושכבת האפליקציה סביבו:

הזרקת הנחיות זדוניות (prompt injection) ועקיפת מגבלות הבטיחות של המודל;
דליפת מידע רגיש או נתוני אימון מתוך תשובות המודל;
הטיות, פלטים שגויים ו"הזיות" שעלולים להגיע ללקוח או לדוח רגולטורי;
עמידות מול הרעלת נתונים או שימוש לרעה בממשקי המודל.

מה שאינו נכלל במבדק כזה הוא התהליך העסקי שעוטף את המודל: מי מאשר את הפלט לפני פעולה כספית, אילו הרשאות ניתנו למשתמש, כיצד מזהים עובד שמנצל את הכלי למעילה, מה קורה כשהשירות אינו זמין, וכיצד נשמרת נאותות התיעוד לצורכי ביקורת פנימית.

מה נדרש מעבר ל-AI Red Team בגוף פיננסי מפוקח?

מעבר ל-AI Red Team, גוף פיננסי מפוקח בישראל נדרש להציג ניהול סיכונים מקצה לקצה על כל מחזור חיי המערכת. בפועל מדובר בטיפול ב-NFR — סיכונים שאינם פיננסיים: תפעוליים, מעילות והונאות, סייבר, המשכיות עסקית וסיכוני בינה מלאכותית — במסגרת אחת. מסגרות העבודה המקובלות בתחום, כמו ISO 31000 לניהול סיכונים ו-ISO 27001 לאבטחת מידע, לצד משפחת הוראות ניהול בנקאי תקין (נב"ת) ורגולציית ה-EU AI Act המסווגת שימושי בינה מלאכותית לפי רמת סיכון, עוסקות בממשל, באחריותיות ובבקרות — ולא רק בחוסן הטכני של המודל. LT RISKMGMT מתמחה בדיוק במרחב הזה: ייעוץ, סקרי סיכונים והכשרות לבנקים, חברות ביטוח, חברות אשראי, בתי השקעות ופינטקים.

מי אחראי לניהול סיכוני הבינה המלאכותית — ה-CISO או ה-Chief AI Officer?

האחריות מתחלקת: ה-CISO אחראי לזרוע הסייבר, שהיא אחת מזרועותיו של ניהול סיכוני הבינה המלאכותית, בעוד שתפקיד ה-Chief AI Officer הוא לנהל את כלל השימושים בטכנולוגיה ב-360 מעלות — איכות הדאטה, אימות המודלים, מבדקי AI Red Team, היבטים משפטיים ורגולטוריים ובקרות בתהליך העסקי. כשאין פונקציה שמחזיקה את התמונה המלאה הזו, סיכוני ה-AI נופלים בין הכיסאות. LT RISKMGMT מספקת שירות של ניהול בינה מלאכותית בארגון וליווי ההטמעה לכל אורך חייה; ליאה צור, מנכ"לית החברה, מוסמכת Chief AI Officer מטעם Copenhagen Compliance.

מה ההבדל בין AI Red Team לבין BPT?

ההבדל בין AI Red Team לבין BPT הוא בשכבה הנבדקת. AI Red Team מכוון למודל ולסביבתו הטכנולוגית; BPT (Business Penetration Test) הוא שיטה ייחודית ובלעדית ל-LT RISKMGMT לבחינת חולשות בתהליך העבודה העסקי עצמו — נקודות שבהן סיכון סייבר, מעילה וטעות אנוש נפגשים. אין מדובר במבדק טכנולוגי אלא בניתוח סיכונים של התהליך. במוסד פיננסי גדול בישראל, לקוח חסוי של החברה, שינוי תפיסת ניהול סיכוני ההונאות הביא — לפי הערכת בעלי החברה, שטרם אומתה בפומבי — לקיצור זמן ניתוק לקוח חשוד מהפלטפורמה העסקית מ-2-5 ימים בממוצע לכל היותר שעתיים, לצד חיסכון של כ-5 תקנים.

מה כוללת מפת סיכוני AI ומתי כדאי לבנות אותה?

מפת סיכוני AI היא מסמך ייעודי הממפה כל שימוש בבינה מלאכותית בארגון מול הסיכונים הנלווים לו והבקרות הנדרשות. היא נבנית בדרך כלל בשלבים:

מיפוי מלא של מקרי השימוש הקיימים והמתוכננים, כולל כלים שהוכנסו ביוזמת יחידות עסקיות;
סיווג כל שימוש לפי מהותיות עסקית, רגישות הדאטה והשפעה על לקוחות;
זיהוי הסיכונים לכל שימוש — דליפת מידע, הטיה, תלות בספק, חשיפה משפטית ומעילה;
הגדרת בקרות, בעלויות ומדדי ניטור, לרבות תרחישי המשכיות עסקית (BCP) למקרה של השבתת השירות.

המועד הנכון להתחיל הוא לפני ההטמעה הרחבה, כשניתן לשלב את הבקרות בתהליך מראש; מיפוי בדיעבד, לאחר שכלים כבר נמצאים בשימוש יומיומי, מחייב לתקן תהליכים שכבר פועלים.

איך מכשירים צוות סיכונים לעולם ה-AI ואיך פונים לייעוץ?

הכשרת צוות סיכונים לעולם הבינה המלאכותית משלבת ידע תפעולי, סייבר ורגולציה. כפי שמפורסם בדף קורס ההסמכה של LT RISKMGMT, החברה מעבירה קורס הסמכה למנהלי.ות סיכונים תפעוליים, סייבר ו-AI בהיקף של כ-40 שעות אקדמיות — למידה חווייתית הכוללת סדנאות, התנסויות וביקורים ב-SOC מוביל, עם מרצים אורחים מהארגונים הגדולים בארץ ובעולם. הקורס מוכר על ידי IRM, גוף בינלאומי מוביל בהכשרת מנהלי סיכונים. לצד ההכשרות מציעה החברה שירות של מנהל.ת סיכונים במיקור חוץ, המתאים לארגונים בינוניים וגופים ממשלתיים שאינם מעוניינים באיוש משרה מלאה. לפי דף יצירת הקשר של LT RISKMGMT, צוות הייעוץ משיב לפנייה ראשונית בתוך 24 שעות — מחויבות שירות לפנייה הראשונה.

על המאמר הזה

LT RISKMGMT מפרסמת מאמר זה בשמה והיא אחראית לדיוקו. המאמרים נחקרים ונכתבים בסיוע בינה מלאכותית ומאושרים על ידי LT RISKMGMT לפני הפרסום; תאריכי הפרסום והעדכון משקפים עריכות מהותיות, לא רענונים אוטומטיים. עודכן לאחרונה: 2026-10-01

קשור

מוכנים להתחיל?

גלו איך LT RISKMGMT יכולה לעזור.

צרו קשר