🟢 הבנה ותכנון – לכל ארגון | 🟡 שינויי הגדרות – לצוות IT | 🔴 בדיקות תקיפה – לאנשי מקצוע בלבד
נכון לנובמבר 2026 · מתאים ל: הנהלה · מנהלי IT ואבטחת מידע · ארגונים שמפתחים או משתמשים בבינה מלאכותית
לא מתאים ל: מי שמחפש הוראות הגדרה טכניות או תעודה. המאמר אינו מחליף את נוסח התקן, ואינו ייעוץ משפטי לגבי חוק ה‑AI האירופי.
| סיווג סיכון:
🟢 ירוק – בטוח: קריאת התקן, מיפוי מערכות ה‑AI בארגון, הכנת מודל איומים ושילוב האיומים בניהול הסיכונים. אלה פעולות תכנון שאינן משנות דבר במערכות. 🟡 צהוב – בזהירות: שינוי הרשאות, הגדרות סינון ורישום לוגים במערכות AI – בידי צוות IT, בניהול שינויים ואחרי תיעוד המצב הקיים. 🔴 אדום – לאנשי מקצוע בלבד: בדיקות תקיפה מבוקרות (Red Teaming). מול מערכת פעילה הן עלולות לחשוף נתונים אמיתיים או לגרום לפעולה לא רצויה, ולכן מתבצעות רק בהיקף מוסכם, בסביבת בדיקה או בחלון מאושר. אין במאמר הוראות ביצוע. |
בשורה אחת
ב‑14 באוקטובר 2026 פורסמה המהדורה הראשונה של ISO/IEC 27090: תקן הנחיות בינלאומי של ISO ו‑IEC, שעוסק באיומי אבטחה ובחולשות הייחודיים למערכות בינה מלאכותית. התקן מסייע לארגונים להבין כיצד איומים אלה עלולים להתממש, מה עשויות להיות השלכותיהם, ואילו אמצעים יכולים לסייע בזיהוי ובצמצום הסיכון, לאורך מחזור החיים של מערכת AI. הוא משלים את שיטות אבטחת המידע הקיימות, ואינו מחליף אותן. לארגון שכבר משתמש בעוזר AI, בצ'אטבוט או בסוכן אוטומטי, הוא עשוי לשמש מפת דרכים מעשית.
הערה חשובה מראש: הנוסח המלא של התקן נמכר בתשלום. העובדות על התקן עצמו, כמו מועד הפרסום, ההיקף והתחולה, לקוחות מדף התקן באתר ISO ומרשומת התקן באתר IEC. פירוט המבנה וסוגי הפגיעה מבוסס על שתי סקירות מקצועיות. זהו סיכום משני, ולא תחליף לעיון בתקן.
מה בדיוק יצא
זו מהדורה ראשונה, בהיקף 56 עמודים. היא נכתבה בוועדת המשנה ISO/IEC JTC 1/SC 27, אותה ועדה שאחראית על ISO/IEC 27001, תקן אבטחת המידע המוכר. לפי תקציר התקן, הוא מיועד לארגונים מכל הסוגים והגדלים: חברות ציבוריות ופרטיות, גופי ממשל וארגונים ללא מטרות רווח, שמפתחים מערכות AI או משתמשים בהן.
חשוב לדייק: ISO/IEC 27090 הוא תקן הנחיות, ולא תקן דרישות למערכת ניהול המיועד להסמכה פורמלית, במתכונת המוכרת מ‑ISO/IEC 42001. לכן יש לבחון בזהירות הצעות מסחריות ל"תעודת 27090", ולהבין מה בדיוק נבדק. ארגון משתמש בתקן כדי לזהות סיכונים ולבחור בקרות, בתוך מערך אבטחת המידע או ניהול ה‑AI שכבר קיים אצלו.
מה החידוש
בין התקנים המרכזיים של ISO בתחום שקדמו לו: התקן ISO/IEC 42001 (דצמבר 2023) מגדיר דרישות למערכת ניהול AI, ואפשר לקבל הסמכה לפיו. התקן ISO/IEC 23894 (פברואר 2023) נותן הנחיות לניהול הסיכונים של מערכות בינה מלאכותית. התקן ISO/IEC 42005 (מאי 2025) עוסק בהערכת ההשפעה של מערכות AI על אנשים ועל החברה.
ISO/IEC 27090 ממוקד בשאלה מעשית: איך תוקפים מערכת AI, ואיך מתגוננים. להערכתנו, זה החידוש העיקרי שלו, וזה גם מה שהופך אותו לרלוונטי במיוחד. חלק מהמתקפות על מערכות AI אינן פורצות דבר. הן פועלות דרך הנתונים והקלטים שהמערכת נבנתה לקבל: מסמך שמכיל הוראה נסתרת, נתוני אימון שמישהו הרעיל, או סדרת שאלות שמחלצת מהמודל מידע שלא היה אמור למסור. בקרות אבטחה קלאסיות, כמו חומת אש ואנטי‑וירוס, לא תמיד מזהות מתקפות כאלה, כי מבחינתן הכול נראה כשימוש רגיל. בלשון פשוטה: התוקף לא תמיד שובר את הדלת. לפעמים הוא משכנע את המערכת לפתוח אותה.
נקודה נוספת, שמופיעה בדף התקן באתר ISO: האבטחה הקלאסית נשארת חיונית. ISO/IEC 27090 משלים את ISO/IEC 27001 ו‑ISO/IEC 27002, ואינו מחליף אותם.
המתודה: מאיום, דרך הכשל, אל הזיהוי והמניעה
שתי סקירות מקצועיות שפורסמו אחרי הפרסום, של Kertos ושל Abilene Academy, תיארו מבנה דומה. לפיהן, התקן בנוי בשלושה חלקים עיקריים:
הבסיס, איך מיישמים אבטחה על AI: תוכנית ממשל AI, עיקרון Zero Trust (לא סומכים מראש על אף רכיב), נוהלי הנדסת תוכנה, אבטחת שרשרת האספקה (מודלים, ספריות ונתונים שמגיעים מבחוץ), מידול איומים, ובדיקות תקיפה מבוקרות (Red Teaming).
הלב, סוגי הפגיעה: לפי שתי הסקירות, התקן מפרט תשעה סוגי פגיעה, שמופיעים בטבלה שלהלן. לפי הסקירה של Abilene Academy, לכל אחד מהם התקן מתאר מה הוא, אילו כשלים הוא גורם, איך מזהים אותו ואיך מצמצמים אותו. זו המתודה כולה במשפט אחד: מאיום, דרך הכשלים שהוא גורם, אל הזיהוי והמניעה.
אמצעי ההגנה ויחסי הגומלין ביניהם: לפי שתי הסקירות, התקן מתאר גם את יחסי הגומלין בין אמצעי ההגנה. לפי הסקירה של Abilene Academy, גם את האפשרות שיתנגשו זה בזה, ואת שחיקת היעילות שלהם עם הזמן. לדעתנו, זו הכרה בוגרת במציאות. דוגמה שלנו: סינון קלט אגרסיבי עשוי לחסום מתקפה, אבל גם לפגוע בשימושיות.
לפי שתי הסקירות, התקן כולל גם שלושה נספחים מידעיים. לפי הסקירה של Kertos, נספח A ממפה את סוגי הפגיעה לשלבי חיי המערכת ולנכסים, נספח B מסביר גרסאות AI של מתקפות מוכרות, ונספח C עוסק בלמידה מבוזרת (Federated Learning).
הטבלה שלהלן מסכמת את סוגי הפגיעה כפי שתוארו בסקירות המקצועיות. היא נועדה להסביר את המונחים בשפה עסקית, ואינה תרגום רשמי או ציטוט של סעיפי התקן. לצורך יישום יש לאמת את המונחים וההנחיות מול הנוסח המלא.
| סוג הפגיעה | מה זה בלשון פשוטה |
|---|---|
| הרעלת נתונים, Data poisoning | החדרת נתונים זדוניים לנתוני האימון, כך שהמודל לומד התנהגות שגויה או דלת אחורית |
| התחמקות, Evasion | קלט שנבנה במיוחד כדי שהמודל יטעה. למשל, במערכת סיווג: קובץ זדוני שמסווג כתקין |
| הסקת השתייכות, Membership inference | בירור אם רשומה מסוימת, למשל של לקוח, הייתה בנתוני האימון |
| גניבת מודל, Model exfiltration | גניבת המודל או חילוץ הידע וההתנהגות שלו: גישה לא מורשית לרכיבי המודל, או שאילתות שמאפשרות לבנות מודל מחקה |
| היפוך מודל, Model inversion | הסקת מאפיינים או מידע רגיש על נתוני האימון מתוך פלטי המודל |
| הרעלה ישירה של המודל, Direct model poisoning | שינוי או החלפה של רכיבי המודל או של רכיבים מאומנים מראש, להבדיל מהרעלת נתוני האימון |
| פלט רגיש, Sensitive model output | המודל מוסר בתשובותיו מידע שלא היה אמור למסור |
| הזרקת הנחיות, Prompt injection | הוראה זדונית בקלט, ישירות או בתוך מסמך, מייל או אתר שהמערכת קוראת, שגורמת לה לפעול נגד כוונת בעליה |
| פלט שמכיל מתקפות הזרקה, Output contains injection attacks | פלט שמכיל תוכן או הוראות זדוניים, למשל קוד או פקודה, העלולים לגרום למערכת שמקבלת אותו לבצע פעולה לא בטוחה |
העקרונות, ופרשנותנו המעשית
לפי דף התקן, ההנחיות חלות לאורך כל מחזור החיים של מערכת ה‑AI. את שאר הדגשים כאן ניסחנו בעצמנו, כפרשנות מעשית לעסק:
מחזור חיים מלא: האבטחה מתחילה באיסוף הנתונים ובבחירת המודל, וממשיכה באימון, בבדיקה, בהפעלה ובניטור. מתקפה יכולה להיכנס בכל אחד מהשלבים.
Zero Trust גם כלפי ה‑AI: מודל הוא רכיב שאפשר להטעות. לכן ההרשאות של סוכנים אוטומטיים שמבוססים עליו נאכפות במערכת היעד ובשכבת ה‑API, ולא רק באמצעות הוראות למודל. מפרידים בין הרשאות קריאה לכתיבה, ומבקשים אישור אנושי לפעולות בעלות השפעה משמעותית.
שרשרת האספקה: מניסיוננו, רוב העסקים אינם מאמנים מודלים, אלא משתמשים במודלים ובשירותים של ספקים. לכן כדאי להתייחס לספק המודל כספק קריטי, ולבחון אותו כמו כל ספק שמחזיק במידע רגיש.
לבדוק כמו תוקף: מידול איומים לפני ההפעלה, ובדיקות אבטחה שוטפות אחרי שינויים. בדיקת תקיפה מבוקרת מלאה מתבצעת בהיקף שמותאם לסיכון. היא מסווגת 🔴, ומתבצעת בידי אנשי מקצוע בלבד.
לנטר ולתעד, בלי לפגוע בפרטיות: קלטים ופלטים עלולים להכיל מידע אישי, סודות עסקיים או פרטי גישה. לכן מתעדים רק את מה שנדרש לזיהוי ניצול לרעה ולחקירת אירוע, מגינים על הלוגים ומגבילים את הגישה אליהם, וקובעים להם תקופת שמירה.
הקשר לרגולציה
חוק הבינה המלאכותית של האיחוד האירופי (AI Act) קובע בסעיף 15 שמערכות AI בסיכון גבוה צריכות לעמוד ברמה הולמת של דיוק, עמידות ואבטחת סייבר. הסעיף מונה, בין היתר, הרעלת נתונים, הרעלת מודל, קלטים שנועדו להטעות את המודל, מתקפות על סודיות ופגמים במודל. המונחים בחוק אינם זהים למונחי התקן. להערכתנו, חלק מהם חופפים לסוגי פגיעה ש‑ISO/IEC 27090 מפרט.
מועד התחולה תלוי בסיווג המערכת. לפי סעיף 113 לחוק, בנוסחו המעודכן, ההוראות לגבי מערכות בסיכון גבוה יחולו החל מ‑2 בדצמבר 2027 על מערכות שמנויות בנספח III לחוק, והחל מ‑2 באוגוסט 2028 על מערכות AI שהן רכיב בטיחות במוצרים מוסדרים, או מוצר כזה בעצמן, לפי נספח I, ושנדרשת לגביהם הערכת התאמה בידי צד שלישי. המועדים עודכנו בתיקון לחוק שנכנס לתוקף ב‑27 ביולי 2026; מספרו Regulation (EU) 2026/1744.
מכירה של מוצר או שירות AI באירופה אינה הופכת אותו כשלעצמה למערכת בסיכון גבוה. הסיווג תלוי בייעוד המערכת ובקטגוריות שבחוק, ולגבי מערכות שמנויות בנספח III קיים גם חריג מוגבל, בתנאים שמפורטים בחוק, למערכות שאינן יוצרות סיכון משמעותי. החריג אינו חל, בכל מקרה, על מערכות שמבצעות פרופיילינג של אנשים. התקן ISO/IEC 27090 עשוי לסייע במיפוי האיומים ובתכנון הבקרות, אבל אינו מקנה כשלעצמו עמידה בחוק. לעסקים ישראליים שמוכרים לאירופה, נדרשת בדיקה משפטית פרטנית.
הטבלה הבאה היא הערכתנו, למי התקן רלוונטי:
| מצב | רלוונטי? |
|---|---|
| ארגון שמפתח מוצר או שירות מבוסס AI | כן – בתוך קהל היעד של התקן |
| עסק שמשתמש בעוזר AI, בצ'אטבוט ללקוחות או בסוכן שמחובר למערכות פנימיות | כן – בעיקר הזרקת הנחיות, פלט רגיש ושרשרת האספקה |
| עסק שעובדיו משתמשים בכלי AI ציבורי, בלי חיבור למערכות פנימיות | כן, בהיקף מצומצם – הסיכון נמוך יותר, אבל עדיין נדרשות מדיניות שימוש והגנה על המידע שמוזן לכלי |
| ארגון שמחזיק הסמכת ISO/IEC 27001 או ISO/IEC 42001 | כן – התקן עשוי לשמש להעשרת ניתוח הסיכונים ובחירת הבקרות |
| ארגון שמחפש תעודה חדשה להציג ללקוחות | לא – התקן אינו תקן דרישות המיועד להסמכה |
| ארגון שמחפש תחליף לאבטחת מידע קלאסית | לא – התקן משלים אותה, ואינו מחליף אותה |
| ארגון שמחפש הוכחה לעמידה בחוק ה‑AI האירופי | לא – התקן מסייע לתכנן, אבל אינו מקנה עמידה כשלעצמו |
איך מתחילים, בלי להיבהל
הצעדים הבאים הם המלצתנו המקצועית לאור התקן, ולא ציטוט שלו:
1. מפו: הכינו רשימה של כל מערכות ה‑AI בארגון. לא רק עוזרים וצ'אטבוטים, אלא גם יכולות AI בתוך מערכות קיימות כמו CRM, ERP ומוקד תמיכה, תוספים, ממשקי API, מודלים מקומיים, כלי פיתוח, סוכנים אוטומטיים, וכלים שעובדים התחילו להשתמש בהם בלי אישור. לכל מערכת: בעלים עסקי וטכני, ספק ומודל, מטרת השימוש, סוגי המידע שמוזנים, חיבורים והרשאות, ופעולות שהיא מבצעת בעצמה.
2. תעדפו: הכינו מודל איומים קצר, תחילה למערכות שמדורגות גבוה בשלושה ממדים: רגישות המידע, רמת ההרשאות והפעולות, וההשפעה העסקית במקרה של טעות או ניצול לרעה.
3. שלבו: אם הארגון פועל לפי ISO/IEC 27001, הוסיפו את תשעת סוגי הפגיעה לניתוח הסיכונים, ובחנו את ספקי ה‑AI במסגרת ניהול הספקים הקיים. אין צורך במערך מקביל.
4. הגבילו הרשאות (🟡): הרשאות מינימליות לסוכנים, שנאכפות במערכת היעד ולא רק בהוראות למודל. הפרדה בין קריאה לכתיבה, ואישור אנושי לפעולות בעלות השפעה משמעותית. אלה שינויי הגדרות, ולכן בידי צוות IT ובניהול שינויים.
5. תעדו בזהירות (🟡): ככל שהמערכת מאפשרת ובהתאם למדיניות הפרטיות ושמירת המידע של הארגון: זהות המשתמש או הסוכן, הכלים והממשקים שהופעלו, הפעולות שבוצעו והקלטים והפלטים הנדרשים. הגנה על הלוגים, הגבלת הגישה אליהם ותקופת שמירה מוגדרת. אין לשמור מידע רגיש מעבר לנדרש.
6. בדקו: בדיקות אבטחה שוטפות אחרי כל שינוי מהותי במודל, בנתונים או בחיבורים. בדיקת תקיפה מבוקרת, בסיווג 🔴, לפני עלייה לאוויר, בהיקף שמותאם לסיכון ומוסכם מראש, בידי אנשי מקצוע בלבד: בסביבת בדיקה או בחלון מאושר, עם נתונים ייעודיים ותוכנית תגובה להשפעה לא צפויה.
סיכונים ואזהרות
תעודה שאינה הסמכה לפי התקן: ISO/IEC 27090 הוא תקן הנחיות ולא תקן דרישות. לפני שמסתמכים על "תעודת 27090" מסחרית, ראוי לברר מה בדיוק נבדק ובידי מי.
סקירה אינה תחליף לנוסח המלא: ארגון שמתכנן ליישם את התקן ברצינות צריך לרכוש את הנוסח המלא ולעבוד מולו.
בדיקות תקיפה הן פעולה רגישה: בדיקה מבוקרת נגד מערכת פעילה עלולה לחשוף נתונים אמיתיים או לגרום לפעולה לא רצויה. מבצעים אותה בהיקף מוסכם, בסביבת בדיקה או בחלון מאושר, ובידי אנשי מקצוע בלבד.
התחום משתנה מהר: להערכתנו, מתקפות על AI, ובעיקר על סוכנים אוטומטיים, מתפתחות מהר יותר מקצב עדכון התקנים. התקן הוא בסיס טוב, אבל לא נקודת סיום.
| המלצת T.O.M: לדעתנו, ISO/IEC 27090 נותן למערכות AI שפה משותפת לאיומים, ומתודה ברורה לעבור מאיום לבקרה. ארגון שכבר עובד לפי ISO/IEC 27001 בדרך כלל אינו צריך לבנות דבר מאפס. אפשר להתחיל בשלושה צעדים: להוסיף את מערכות ה‑AI למיפוי הנכסים, את תשעת סוגי הפגיעה לניתוח הסיכונים, ואת ספקי ה‑AI לבחינת הספקים. מניסיוננו, הצעד החשוב ביותר הוא הראשון: לדעת אילו מערכות AI באמת פועלות בארגון, ולמה הן מחוברות. אם תרצו שנעשה את המיפוי הזה יחד, דברו איתנו. |
מקורות
• ISO, ISO/IEC 27090, Addressing security threats and compromises to AI systems, דף התקן
• IEC Webstore, ISO/IEC 27090:2026, תאריך פרסום, היקף ותקציר
• Kertos, ISO 27090 Explained: AI Security in Your ISMS, 15.10.2026, סקירה
• Abilene Academy, ISO/IEC 27090:2026 for AI Security, 20.10.2026, סקירה
• IEC Webstore, ISO/IEC 27001:2022, רשומת התקן והוועדה האחראית
• מכון התקנים של סרביה, ISO/IEC 42001:2023, מערכת ניהול AI
• ISO, ISO/IEC 23894:2023, הנחיות לניהול סיכוני AI
• ISO, ISO/IEC 42005:2025, הערכת השפעה של מערכות AI
• הנציבות האירופית, AI Act, סעיף 6: סיווג מערכות בסיכון גבוה
• הנציבות האירופית, AI Act, סעיף 15: Accuracy, robustness and cybersecurity
• הנציבות האירופית, AI Act, סעיף 113 בנוסחו המעודכן, מועדי התחולה
• EUR-Lex, Regulation (EU) 2026/1744, התיקון לחוק, 8.7.2026
נכון לנובמבר 2026. כל המקורות נבדקו ב‑4.11.2026. בבדיקתנו, דף התקן באתר ISO עדיין הציג "בהליכי פרסום", בעוד שרשומת IEC מציגה פרסום ב‑14.10.2026. פירוט המבנה וסוגי הפגיעה מבוסס על סקירות מקצועיות, כי הנוסח המלא נמכר בתשלום. יש לאמת מול הנוסח שפורסם.
| הסתייגותהמידע במאמר זה נכתב למטרות הסברה ומידע כללי בלבד, על בסיס מקורות פומביים ונכון למועד הכתיבה. הוא אינו מהווה ייעוץ מקצועי, המלצה לביצוע או תחליף לבדיקה פרטנית של הסביבה שלכם. מערכות, גרסאות, ציוד רשת ומדיניות ארגונית שונים ממקום למקום, ולכן תוצאות עשויות להשתנות.
כל שינוי בהגדרות מערכת, ובפרט בשרתים ובסביבות ייצור, יבוצע באחריות המבצע בלבד, לאחר תיעוד המצב הקיים, גיבוי, בחלון תחזוקה ובאישור איש IT מוסמך. T.O.M at your service Ltd לא תישא באחריות לכל נזק, ישיר או עקיף, אובדן נתונים או השבתה הנובעים מיישום המידע. בכל ספק – התייעצו איתנו לפני הביצוע. |
👈 לקביעת פגישת ייעוץ ישירות ביומן שלנו: לחצו כאן
📲 רוצים לקבל טיפ שבועי מקצועי ישירות לנייד?
הצטרפו לערוץ ה-WhatsApp שלנו – טיפ מחשוב, סייבר וענן – אחד בשבוע, בלי ספאם, והמספר שלכם לא חשוף לאף אחד:
👈 להצטרפות בלחיצה אחת: קישור
© T.O.M at your service Ltd | The Experts in Creating Peace of Mind | tom-comp.com
