أمان الذكاء الاصطناعي: تأمين أنظمة الذكاء الاصطناعي ضد التهديدات السيبرانية

كيف يرتبط الذكاء الاصطناعي بالأمن السيبراني؟

هناك طريقتان لفهم مصطلح "أمن السيبراني للذكاء الاصطناعي". يتم استخدام الذكاء الاصطناعي بشكل متزايد لتحسين وأتمتة دفاعات الأمن السيبراني. وفي الوقت نفسه، تواجه أنظمة الذكاء الاصطناعي نفسها تهديدات سيبرانية كبيرة وتحتاج إلى تأمين. تقدم هذه المقالة نظرة عامة على هذين الجانبين الحاسمين.

كيف يتم استخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين الدفاعات السيبرانية.

تشير الأمن السيبراني القائم على الذكاء الاصطناعي إلى استخدام الذكاء الاصطناعي (AI) وتعلم الآلة (ML) لتحسين دفاعات الأمن السيبراني. يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي تحليل كميات هائلة من البيانات، وتحديد الأنماط، واكتشاف الشذوذات التي قد تشير إلى نشاط خبيث، مما يمكّن من الكشف عن التهديدات والاستجابة لها بشكل أسرع وأكثر فعالية.

كيف يُحسن الذكاء الاصطناعي الأمن السيبراني:

• أتمتة الأمن: يمكن للذكاء الاصطناعي أتمتة العديد من المهام المتكررة في الأمن السيبراني، مما يحرر المتخصصين في الأمن للتركيز على التهديدات الأكثر تعقيدًا والمبادرات الاستراتيجية.
• الكشف الآلي عن التهديدات: يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل حركة الشبكة، سجلات النظام، وسلوك المستخدم لتحديد الأنشطة المشبوهة التي قد تشير إلى هجوم إلكتروني، حتى في الوقت الحقيقي.
• كشف الشذوذ: يمكن للذكاء الاصطناعي أن يتعلم سلوك النظام الطبيعي ويشير إلى الانحرافات عن القاعدة كتهديدات محتملة، مما يسمح بالتعرف السريع على الهجمات غير المعروفة سابقًا.
• كشف البرمجيات الخبيثة: يمكن تدريب خوارزميات الذكاء الاصطناعي على التعرف على خصائص البرمجيات الضارة، مما يمكنها من اكتشاف وحظر البرمجيات الخبيثة قبل أن تتسبب في أي ضرر.
• استجابة الحوادث: يمكن للذكاء الاصطناعي أتمتة أجزاء من عملية استجابة الحوادث، مثل عزل الأنظمة المتأثرة، وقطع حركة المرور الضارة، وتوليد التقارير، مما يسمح لفرق الأمان بالاستجابة بشكل أسرع وأكثر كفاءة.
• إدارة الثغرات: يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لتحديد الثغرات في البرمجيات والأنظمة، مما يساعد المنظمات على تحديد أولويات جهود التصحيح وتقليل سطح الهجوم.
• كشف التصيد الاحتيالي: يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل محتوى البريد الإلكتروني، ومعلومات المرسل، وعوامل أخرى لتحديد محاولات التصيد، مما يساعد على منع المستخدمين من الوقوع ضحية لهجمات الهندسة الاجتماعية.

استخدام الأمن السيبراني للدفاع ضد التهديدات لأنظمة الذكاء الاصطناعي

على مدى السنوات القليلة الماضية، ومع التقدم الهائل في تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، ظهرت تدابير وتقنيات يمكن أن تحمي أنظمة الذكاء الاصطناعي من التهديدات السيبرانية. يشمل ذلك حماية البيانات التي يتم تدريب أنظمة الذكاء الاصطناعي عليها، وحماية سلامة خوارزميات الذكاء الاصطناعي، وضمان عدم استخدام تطبيقات الذكاء الاصطناعي لأغراض خبيثة.

مع تزايد دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي في مختلف جوانب البنية التحتية الرقمية، تزداد أهمية تدابير الأمن السيبراني المصممة خصيصًا لهذه التقنيات. الهدف هو منع الوصول غير المصرح به، أو التلاعب، أو إساءة استخدام أنظمة الذكاء الاصطناعي، مما قد يؤدي إلى انتهاكات للخصوصية، أو معلومات مضللة، أو أشكال أخرى من الهجمات السيبرانية.

يشمل هذا المجال مجموعة واسعة من الأنشطة، بدءًا من تأمين خطوط البيانات التي تغذي نماذج الذكاء الاصطناعي، إلى حماية النماذج نفسها من التلاعب والسرقة. نظرًا لتعقيد أنظمة الذكاء الاصطناعي وإمكانية معالجتها لمعلومات حساسة، فإن الأمن السيبراني في الذكاء الاصطناعي يتضمن أيضًا اعتبارات أخلاقية، مثل ضمان عدم انتهاك أنظمة الذكاء الاصطناعي لحقوق الخصوصية بشكل غير مقصود أو أن تصبح متحيزة في عمليات اتخاذ القرار.

الأمن السيبراني التقليدي مقابل الأمن السيبراني المعزز بالذكاء الاصطناعي

يعتمد الأمن السيبراني التقليدي بشكل كبير على قواعد مُحددة مسبقًا، وتوقيعات ثابتة، ومراقبة يدوية للكشف عن التهديدات والاستجابة لها. تعمل أنظمة مثل جدران الحماية، وأنظمة كشف التسلل (IDS)، وبرامج مكافحة الفيروسات بناءً على أنماط تهديد معروفة، وتتطلب تحديثات دورية. هذه الأدوات فعّالة ضد الثغرات الأمنية المعروفة، لكنها تواجه صعوبة في تحديد الهجمات الجديدة، وخاصة تلك التي تتحور أو تستخدم أساليب الهندسة الاجتماعية.

الأمن السيبراني المعزز بالذكاء الاصطناعي يقدم قدرات تكيفية وتنبؤية من خلال الاستفادة من نماذج التعلم الآلي للكشف عن الشذوذ وأنماط التهديد المتطورة في الوقت الحقيقي. بدلاً من الاعتماد فقط على القواعد الثابتة، تتعلم أنظمة الذكاء الاصطناعي من كميات كبيرة من بيانات الشبكة وسلوك المستخدم لتحديد الأنشطة المشبوهة التي تنحرف عن المعايير المعمول بها. وهذا يمكّن من الكشف السريع عن التهديدات من نوع يوم الصفر، والتهديدات المستمرة المتقدمة (APTs)، والهجمات الداخلية.

يكمن فرق رئيسي آخر في القدرة على التوسع والسرعة. غالبًا ما تفشل الأنظمة التقليدية تحت حجم حركة البيانات الحديثة، بينما يمكن للذكاء الاصطناعي معالجة وتحليل مجموعات بيانات ضخمة بسرعة، مما يتيح تحديد التهديدات المحتملة بشكل أسرع من المحللين البشريين. علاوة على ذلك، يمكن أن تؤتمت الأدوات المعززة بالذكاء الاصطناعي استجابة الحوادث، مما يقلل الوقت بين الكشف والتخفيف.

كيف يستفيد الذكاء الاصطناعي أدوات الأمن السيبراني والفرق

يقدم الذكاء الاصطناعي العديد من الفوائد الملموسة للأمن السيبراني من خلال تحسين الكشف عن التهديدات، وأوقات الاستجابة، والقدرة على إدارة البيئات الكبيرة بشكل أكثر كفاءة.

1. الكشف عن التهديدات والاستجابة في الوقت الحقيقي: يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي تحليل حركة الشبكة وسلوك المستخدم وسجلات النظام بشكل مستمر للكشف عن الشذوذ في الوقت الحقيقي. تتيح هذه المراقبة الاستباقية للمنظمات تحديد التهديدات مثل البرمجيات الخبيثة، والتصيد، والحركة الجانبية داخل الشبكات بشكل أسرع بكثير من الطرق التقليدية.
2. أتمتة المهام المتكررة: تواجه فرق الأمن غالبًا تعب التنبيهات بسبب التعامل مع كميات كبيرة من البيانات ومهام التحليل المتكررة. يقوم الذكاء الاصطناعي بأتمتة هذه العمليات ذات المستوى المنخفض - مثل تصنيف التنبيهات، وربط الأحداث عبر الأنظمة، وتطبيق خطوات التخفيف الأساسية - حتى يتمكن المحللون البشر من التركيز على التهديدات الأكثر تعقيدًا واتخاذ القرارات.
3. تحسين معلومات التهديدات: يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي معالجة وترابط البيانات من مجموعة متنوعة من المصادر الداخلية والخارجية، مثل تغذيات التهديدات وقواعد بيانات الثغرات. يساعد ذلك في بناء فهم أكثر شمولاً للتهديدات الناشئة، وتوقيعاتها، وأنماط الهجوم، مما يحسن من الوضع الأمني العام للمنظمة.
4. تحسين الدقة وتقليل الإيجابيات الكاذبة: من خلال التعلم من البيانات التاريخية وسلوك المستخدم، يمكن للذكاء الاصطناعي التمييز بين الأنشطة الشرعية والتهديدات الحقيقية بدقة أكبر. وهذا يقلل من عدد الإيجابيات الكاذبة التي يجب على فرق الأمن مراجعتها يدويًا، مما يزيد من الكفاءة.
5. قدرات التنبؤ: يمكن لخوارزميات التعلم الآلي تحديد المؤشرات المبكرة للاختراق وتوقع مسارات الهجوم المحتملة بناءً على السلوكيات الملاحظة. يساعد ذلك المنظمات على اتخاذ إجراءات وقائية قبل أن يحدث الهجوم بشكل كامل.
6. قابلية التوسع للبيئات المعقدة: تعتبر حلول الذكاء الاصطناعي مناسبة تمامًا لبيئات تكنولوجيا المعلومات الكبيرة حيث يكون المراقبة اليدوية غير عملية. يمكنها التعامل مع مكونات البنية التحتية المتنوعة - خدمات السحابة، وأجهزة إنترنت الأشياء، ونقاط النهاية - دون التضحية بجودة الكشف.

أربعة تطورات حديثة في الذكاء الاصطناعي تُحوِّل الأمن السيبراني.

يستمر الذكاء الاصطناعي في تحويل الأمن السيبراني من خلال تقديم قدرات جديدة في مجالات الكشف عن التهديدات، وأتمتة الاستجابة، وتوقع المخاطر. تركز هذه التطورات على توسيع أنظمة الدفاع، وتحسين الدقة، والاستجابة لتقنيات الهجوم الناشئة في الوقت الحقيقي.

تشمل الاتجاهات الرئيسية ما يلي:

وكلاء الذكاء الاصطناعي المستقلون

تقوم وكلاء الذكاء الاصطناعي المستقل بتوسيع نطاق الأتمتة التقليدية من خلال عدم تنفيذ المهام المحددة مسبقًا فحسب، بل أيضًا اتخاذ قرارات واعية بالسياق أثناء الحوادث النشطة. على عكس الكتب النصية المعدة مسبقًا، يمكن لهؤلاء الوكلاء تحليل هجوم يتكشف، وتقييم خيارات الاستجابة، والتصرف دون تدخل بشري عندما يكون الوقت حرجًا. وهذا يجعلهم ذوي قيمة خاصة في الحالات التي يمكن أن يسمح فيها حتى التأخير القصير للمهاجمين بتصعيد وصولهم.

بالإضافة إلى ذلك، يمكن لهؤلاء الوكلاء التعاون مع بعضهم البعض، ومشاركة الأفكار وتوزيع الأعباء عبر البيئات. هذا التنسيق يمكّن من المراقبة المستمرة على نطاق واسع ويقلل من الاعتماد على الإشراف البشري في اتخاذ القرارات الروتينية أو العاجلة، مما يحرر المحللين للتركيز على التحقيقات المعقدة.

الصيد الآلي للتهديدات واختبار الاختراق

تقوم أدوات الصيد التهديدي المدفوعة بالذكاء الاصطناعي بمسح الشبكات والأنظمة باستمرار بحثًا عن علامات خفية للاختراق. بدلاً من الانتظار للتنبيهات، تبحث بشكل استباقي عن أنماط غير عادية، وآليات استمرارية، أو حركة جانبية قد تشير إلى وجود مهاجم بالفعل داخل البيئة. يساعد هذا النهج الاستباقي في كشف التهديدات المتقدمة قبل أن تتصاعد.

في اختبار الاختراق، تحاكي أدوات الذكاء الاصطناعي الهجمات من خلال استكشاف الأنظمة بتقنيات متطورة، وتحديد النقاط الضعيفة التي قد تفوتها الفحوصات التقليدية. تتكيف هذه الأدوات مع استراتيجياتها في الوقت الحقيقي، مختبرة الدفاعات كما يفعل الخصم، مما يوفر رؤى أكثر دقة حول وضع الأمان في المؤسسة.

استخبارات التهديد التنبؤية

تطبيق الذكاء الاصطناعي التنبؤي في مجال التهديدات يستخدم نماذج التعلم الآلي على البيانات التاريخية والبيانات الحية لتوقع مسارات الهجوم المحتملة. من خلال ربط المؤشرات من مصادر التهديد، سجلات النظام، والمعلومات الخارجية، يمكن لهذه النماذج التنبؤ بالثغرات المحتملة قبل أن يتم استغلالها على نطاق واسع. وهذا يسمح لفرق الأمان باتخاذ تدابير وقائية بدلاً من الاكتفاء بالرد على الهجمات النشطة.

تساعد هذه الأنظمة أيضًا في تحديد أولويات المخاطر من خلال تصنيف الثغرات والتعرضات بناءً على احتمالية الاستغلال. من خلال الانتقال من الدفاع التفاعلي إلى التحليل الاستباقي، يمكن للمنظمات تخصيص الموارد بشكل أكثر فعالية وتقليل التعرض للتهديدات الناشئة.

كشف المحتوى المزيف والإعلام الاصطناعي

تستغل هجمات الديب فيك والوسائط الاصطناعية الذكاء الاصطناعي التوليدي لتقليد الأصوات أو الصور الموثوقة لأغراض الاحتيال أو المعلومات المضللة أو الهندسة الاجتماعية. تستخدم أنظمة الكشف الآن نماذج ذكاء اصطناعي مدربة على اكتشاف التناقضات الدقيقة في الكلام أو تعبيرات الوجه أو العيوب الرقمية التي قد يغفلها البشر. يساعد هذا في الإبلاغ عن الوسائط المعدلة قبل استخدامها في عمليات التصيد الاحتيالي أو الاحتيال المالي أو حملات المعلومات المضللة.

أصبح دمج الكشف في أنظمة المصادقة والهوية أمرًا أساسيًا. تعتمد البنوك والخدمات الحكومية والشركات بشكل متزايد على التحقق البيومتري، مما يجعلها أهدافًا محتملة للاحتيال المدعوم بتقنية الديب فيك. يوفر التحليل المدعوم بالذكاء الاصطناعي طبقة إضافية من الضمان بأن ادعاءات الهوية حقيقية.

---

المخاطر الأمنية التي تواجه أنظمة الذكاء الاصطناعي

لننتقل إلى التعريف الثاني لـ "الأمن السيبراني للذكاء الاصطناعي" - وهو حماية أنظمة الذكاء الاصطناعي نفسها من التهديدات. إليكم بعض التهديدات الناشئة التي تواجه أنظمة الذكاء الاصطناعي الحديثة:

حقن التعليمات

حقن الطلبات هو نوع من الهجمات يستهدف نماذج الذكاء الاصطناعي المعتمدة على معالجة اللغة الطبيعية (NLP). يتضمن ذلك التلاعب بالمدخلات المقدمة لنظام الذكاء الاصطناعي لإحداث استجابة أو فعل غير مقصود. يمكن أن تكون هذه المشكلة خاصة في النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) حيث يمكن أن تؤدي الطلبات المحقونة إلى إنتاج محتوى متحيز أو غير دقيق أو خبيث. التحدي يكمن في عدم قدرة النموذج على تمييز النية الخبيثة وراء المدخلات، مما يؤدي إلى إمكانية سوء الاستخدام أو الاستغلال.

يتطلب التخفيف من هجمات حقن الطلبات التحقق القوي من صحة المدخلات وآليات الوعي بالسياق. يجب على مطوري الذكاء الاصطناعي تنفيذ تدابير وقائية يمكنها الكشف عن محاولات التلاعب بمخرجات النموذج وإبطالها. قد يتضمن ذلك مراقبة أنماط المدخلات غير العادية أو دمج منطق يتعرف على المدخلات المصممة لاستغلال ثغرات النموذج.

هجمات التهرب

هجمات التهرب هي شكل من أشكال التهديد السيبراني حيث يقوم المهاجمون بالتلاعب في بيانات الإدخال لأنظمة الذكاء الاصطناعي بطريقة تؤدي إلى اتخاذ قرارات أو تصنيفات غير صحيحة. هذه الهجمات تثير القلق بشكل خاص لأنها تستغل نقاط الضعف في النموذج دون الحاجة بالضرورة إلى تغيير النموذج نفسه أو الخوارزمية الأساسية.

على سبيل المثال، في سياق التعرف على الصور، يمكن للمهاجمين تعديل صورة بشكل طفيف بطريقة لا يمكن للبشر ملاحظتها، ولكنها تؤدي بالذكاء الاصطناعي إلى تصنيف خاطئ، مثل الخلط بين علامة التوقف وعلامة الإعطاء في أنظمة المركبات الذاتية القيادة. يكمن خطر هجمات التهرب في دقتها وسهولة تنفيذها، حيث تتطلب فقط تعديلات على بيانات الإدخال.

لمواجهة هجمات التهرب، يمكن للمطورين استخدام تقنيات مثل التدريب العدائي، حيث يتعرض النموذج لمجموعة متنوعة من المدخلات المعدلة خلال مرحلة التدريب. بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن يساعد تنفيذ المراقبة المستمرة وتحليل المدخلات والمخرجات لأنظمة الذكاء الاصطناعي في الكشف عن محاولات التهرب والتخفيف منها.

تسمم بيانات التدريب

تتضمن عملية تسمم بيانات التدريب إدخال بيانات ضارة في مجموعة البيانات المستخدمة لتدريب نموذج الذكاء الاصطناعي. يمكن أن يؤدي ذلك إلى نماذج متأثرة تتصرف بشكل غير متوقع أو بطريقة تفيد المهاجم، مثل تصنيف الأنشطة الضارة على أنها غير ضارة. تجعل دقة هذا الهجوم منه خطراً بشكل خاص، حيث قد لا تكون البيانات المسمومة قابلة للتعرف بسهولة وسط الكميات الهائلة من بيانات التدريب.

يتطلب الحماية من التسمم البياني تنظيمًا دقيقًا والتحقق من مجموعات بيانات التدريب، بالإضافة إلى تقنيات مثل اكتشاف الشذوذ لتحديد وإزالة البيانات المشبوهة. إن ضمان سلامة بيانات التدريب أمر حاسم للحفاظ على موثوقية وأمان نماذج الذكاء الاصطناعي.

نموذج إنكار الخدمة

تهدف هجمات الحرمان من الخدمة (DoS) إلى إغراق أنظمة الذكاء الاصطناعي، مما يجعلها غير قادرة على الاستجابة أو تعمل ببطء كبير من خلال inundatingها بحجم كبير من الطلبات أو مدخلات البيانات المعقدة. يمكن أن يؤدي ذلك إلى تعطيل خدمات الذكاء الاصطناعي، مما يؤثر على توفرها للمستخدمين الشرعيين وقد يتسبب في فشل الأنظمة الحيوية.

الدفاع ضد هجمات حجب الخدمة على النماذج يتضمن تنفيذ تحديد معدل الطلب، ومراقبة أنماط المرور غير العادية، وتصميم أنظمة قابلة للتوسع لتحويل الزيادات المفاجئة في الطلب. هذا يضمن أن تظل خدمات الذكاء الاصطناعي متاحة وموثوقة، حتى تحت الهجوم.

سرقة نموذج

تشير سرقة النماذج إلى الوصول غير المصرح به واستخراج نماذج الذكاء الاصطناعي، وغالبًا ما تكون النية هي تكرار أو عكس هندسة التقنيات المملوكة. لا يقتصر الأمر على أنه يشكل خطرًا ماليًا مباشرًا على المؤسسات التي تستثمر في تطوير الذكاء الاصطناعي، بل يشكل أيضًا خطرًا أمنيًا إذا تم استخدام النموذج لتحديد الثغرات لشن هجمات إضافية.

تأمين نماذج الذكاء الاصطناعي ضد السرقة يتطلب مجموعة من إجراءات التحكم في الوصول، والتشفير، وربما استخدام العلامات المائية لتتبع الاستخدام غير المصرح به. من الضروري ضمان حماية النماذج سواء كانت في حالة سكون أو أثناء النقل لحماية الملكية الفكرية والحفاظ على نزاهة أنظمة الذكاء الاصطناعي.

---

أي أنظمة الذكاء الاصطناعي هي الأكثر عرضة للهجوم؟

أي نظام ذكاء اصطناعي يُستخدم لأغراض حساسة أو حرجة يتطلب تدابير أمنية. لكن بعض أنظمة الذكاء الاصطناعي أكثر عرضة للخطر من غيرها. إليك بعض الأنظمة التي تحتاج إلى حماية خاصة من الأمن السيبراني:

نماذج اللغة الكبيرة (LLMs)

لقد غيرت نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) مثل GPT من OpenAI وGemini من Google مشهد الذكاء الاصطناعي، حيث تقدم قدرات متقدمة في فهم اللغة الطبيعية وتوليدها. إن تأمين نماذج LLMs أمر بالغ الأهمية، حيث يمكنها معالجة وتوليد كميات هائلة من المعلومات، بعضها قد يكون حساسًا أو ملكيًا، ويمكن استخدامها لنشر المعلومات المضللة أو تنفيذ هندسة اجتماعية معقدة.

ضمان أمان نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) يتضمن منع الوصول غير المصرح به، وحماية البيانات التي تم تدريبها عليها، وضمان عدم التلاعب بالنماذج لإنتاج مخرجات متحيزة أو ضارة. أحد جوانب أمان LLM هو تنفيذ ضوابط وصول دقيقة واستخدام التشفير لحماية بيانات المستخدم. بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن تساعد مراقبة المدخلات والمخرجات لنماذج اللغة الكبيرة بحثًا عن علامات التلاعب أو التحيز في الحفاظ على نزاهتها.

المركبات الذاتية القيادة

تعتمد المركبات الذاتية القيادة بشكل كبير على أنظمة الذكاء الاصطناعي للملاحة، واكتشاف العقبات، واتخاذ القرارات. هذه الأنظمة، التي تشمل الرؤية الحاسوبية، ودمج المستشعرات، وخوارزميات التعلم الآلي، هي أهداف رئيسية للهجمات الإلكترونية بسبب دورها الحاسم في السلامة والتنقل. يمكن أن تؤدي الهجمة على الذكاء الاصطناعي للمركبة الذاتية القيادة إلى سوء تفسير بيانات المستشعر، مما يؤدي إلى قرارات ملاحة غير صحيحة، أو حتى حوادث. نظرًا للإمكانية المحتملة لإلحاق الأذى الجسدي، فإن تأمين هذه الأنظمة هو أمر في غاية الأهمية.

حماية المركبات الذاتية القيادة من التهديدات السيبرانية تتطلب عدة طبقات من الأمان، بما في ذلك تشفير بيانات النقل بين المركبة ومراكز التحكم، وآليات مصادقة قوية لمنع الوصول غير المصرح به، ومراقبة في الوقت الحقيقي للكشف عن علامات الهجمات السيبرانية. بالإضافة إلى ذلك، فإن تنفيذ أنظمة أمان احتياطية يمكن أن تتولى السيطرة في حالة اكتشاف تهديد، وضمان وجود تكرار في الأنظمة الحيوية، يمكن أن يساعد في التخفيف من تأثير الاختراقات المحتملة.

نماذج الذكاء الاصطناعي المالية

تُستخدم نماذج الذكاء الاصطناعي المالية في مجموعة واسعة من التطبيقات، بدءًا من التداول الخوارزمي واكتشاف الاحتيال وصولاً إلى تقييم الائتمان والخدمات المصرفية المخصصة. تتعامل هذه الأنظمة مع بيانات مالية حساسة وتتخذ قرارات يمكن أن يكون لها آثار اقتصادية كبيرة. وبالتالي، فهي أهداف جذابة للمهاجمين الذين يسعون للتلاعب في ظروف السوق، أو سرقة البيانات الحساسة، أو ارتكاب الاحتيال المالي. يمكن أن تؤدي هشاشة أنظمة الذكاء الاصطناعي المالية إلى خسائر مالية، وتآكل ثقة العملاء، وعقوبات تنظيمية.

يتطلب تأمين نماذج الذكاء الاصطناعي المالية تنفيذ تدابير صارمة لحماية البيانات، مثل التشفير والتحكم في الوصول، لحماية المعلومات الحساسة. تعتبر المراجعات الدورية والمراقبة ضرورية لاكتشاف الأنشطة المشبوهة والاستجابة لها بسرعة. بالإضافة إلى ذلك، يجب على المؤسسات المالية استخدام أنظمة ذكاء اصطناعي تكون شفافة وقابلة للتفسير، مما يسمح بالتعرف السهل على التحيزات أو الأخطاء وتصحيحها التي قد يستغلها المهاجمون.

أنظمة الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية

تتعامل أنظمة الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية، المستخدمة في التشخيص وتوصيات العلاج ومراقبة المرضى واكتشاف الأدوية، مع معلومات صحية شخصية حساسة للغاية. يمكن أن تؤدي هشاشة هذه الأنظمة أمام الهجمات الإلكترونية إلى انتهاكات للخصوصية، ونصائح طبية غير صحيحة، وحتى تعريض حياة المرضى للخطر.

لضمان أمان أنظمة الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية، من الضروري الامتثال للوائح والمعايير الصحية لحماية البيانات، مثل قانون HIPAA في الولايات المتحدة، الذي يفرض ضوابط صارمة على الوصول إلى المعلومات الصحية المحمية ونقلها وتخزينها. يُعتبر التشفير، والمصادقة الآمنة، والتقييمات الأمنية المنتظمة من المكونات الأساسية لاستراتيجية شاملة للأمن السيبراني.

علاوة على ذلك، يجب على المنظمات الصحية الاستثمار في تدريب الموظفين على التعرف على التهديدات السيبرانية ومنعها، وضمان أن تكون أنظمة الذكاء الاصطناعي شفافة ولديها آليات لاكتشاف وتصحيح التوصيات غير الدقيقة.

---

تنظيمات الأمن المتعلقة بالذكاء الاصطناعي حول العالم

تستيقظ الحكومات على المخاطر التي تثيرها أنظمة الذكاء الاصطناعي، وتعمل على تشريعات وإرشادات لضمان سلامتها. إليكم بعض اللوائح التي تؤثر على أمان أنظمة الذكاء الاصطناعي:

قانون الذكاء الاصطناعي في الاتحاد الأوروبي

يمثل قانون الذكاء الاصطناعي في الاتحاد الأوروبي إطارًا شاملاً يهدف إلى تنظيم نشر واستخدام الذكاء الاصطناعي عبر دول الاتحاد الأوروبي. يصنف أنظمة الذكاء الاصطناعي وفقًا لمستويات المخاطر، مما يفرض متطلبات أكثر صرامة على التطبيقات عالية المخاطر، مثل تلك التي تؤثر على السلامة العامة أو حقوق الأفراد. يؤكد القانون على الشفافية والمساءلة وحماية حقوق المواطنين، ويتطلب من مطوري وموزعي الذكاء الاصطناعي الالتزام بمعايير محددة تتعلق بجودة البيانات، والتوثيق، والإشراف البشري.

يسعى هذا النهج التنظيمي إلى ضمان استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي بطريقة آمنة وأخلاقية وتحترم الخصوصية والحقوق الأساسية. بالنسبة للمنظمات التي تعمل داخل الاتحاد الأوروبي، يتطلب الامتثال لقانون الذكاء الاصطناعي إجراء تقييمات للمخاطر، وتنفيذ ممارسات قوية لحوكمة البيانات، وضمان أن تكون أنظمة الذكاء الاصطناعي شفافة وقابلة للفهم للمستخدمين. يضع هذا القانون سابقة لتنظيم الذكاء الاصطناعي، مما قد يؤثر على مبادرات مماثلة على مستوى العالم.

إرشادات المفوضية الأوروبية للذكاء الاصطناعي الموثوق به

تحدد إرشادات المفوضية الأوروبية للذكاء الاصطناعي الموثوق المبادئ الأساسية لتطوير ونشر أنظمة الذكاء الاصطناعي بطريقة تكسب ثقة المستخدمين. تشمل هذه المبادئ الشفافية، والعدالة، والمساءلة، واحترام خصوصية المستخدم واستقلاليته. تؤكد الإرشادات على أهمية الاعتبارات الأخلاقية في تطوير الذكاء الاصطناعي، وتحث المنظمات على ضمان أن تكون أنظمتها متمحورة حول الإنسان ومتوافقة مع القيم والمعايير المجتمعية.

الالتزام بهذه الإرشادات يتضمن إجراء تقييمات للأثر الأخلاقي، والتفاعل مع المعنيين لفهم مخاوفهم، وتنفيذ آليات لمعالجة القضايا الأخلاقية المحتملة. تعتبر الإرشادات إطارًا طوعيًا، تشجع المنظمات على اعتماد ممارسات الذكاء الاصطناعي المسؤولة التي تسهم في تطوير التكنولوجيا التي تعود بالنفع على المجتمع ككل.

قانون المساءلة الخوارزمية الأمريكي (AAA)

قانون المساءلة الخوارزمية في الولايات المتحدة (AAA) هو تشريع مقترح يهدف إلى تنظيم استخدام أنظمة اتخاذ القرار الآلي، بما في ذلك الذكاء الاصطناعي، لمنع التمييز وضمان العدالة. سيتطلب القانون من الشركات إجراء تقييمات للأثر لأنظمتها الذكائية، وتقييم المخاطر المتعلقة بالخصوصية والأمان والتحيزات، خاصة في مجالات مثل التوظيف والإسكان والائتمان. الهدف هو محاسبة المنظمات على نتائج أنظمتها الذكائية، وضمان عدم استمرار الممارسات غير العادلة أو الإضرار بالفئات الضعيفة.

الامتثال لمبادئ AAA سيتطلب توثيقًا شفافًا لعمليات اتخاذ القرار في الذكاء الاصطناعي، وإجراء تدقيقات منتظمة لتحديد التحيزات والتخفيف منها، وتنفيذ تدابير لحماية حقوق الأفراد. بينما لا يزال الاقتراح في مرحلة الاقتراح، فإن اعتباره يعكس القلق المتزايد بشأن تأثير الذكاء الاصطناعي على المجتمع والحاجة إلى إشراف تنظيمي لضمان الاستخدام الأخلاقي والعادل لتقنيات الذكاء الاصطناعي.

قانون المبادرة الوطنية للذكاء الاصطناعي في الولايات المتحدة

قانون المبادرة الوطنية للذكاء الاصطناعي في الولايات المتحدة هو جزء من جهد أوسع لتعزيز تطوير الذكاء الاصطناعي في الولايات المتحدة مع ضمان الحوكمة المناسبة. يهدف القانون إلى تسريع البحث والتطوير في الذكاء الاصطناعي، وتأسيس معايير لأنظمة الذكاء الاصطناعي، وضمان بقاء الولايات المتحدة رائدة في الابتكار في الذكاء الاصطناعي. ويؤكد على أهمية التعاون بين الحكومة والصناعة والأوساط الأكاديمية لتقدم تقنيات الذكاء الاصطناعي مع معالجة الآثار الأخلاقية والقانونية والاجتماعية.

تدعم المبادرة إنشاء معاهد بحثية في مجال الذكاء الاصطناعي، وتطوير برامج تعليمية متعلقة بالذكاء الاصطناعي، ووضع إرشادات لاستخدام الذكاء الاصطناعي بشكل أخلاقي. يمكن للمنظمات المعنية بتطوير الذكاء الاصطناعي الاستفادة من المشاركة في هذه المبادرة من خلال الوصول إلى تمويل الأبحاث، والتعاون في تطوير المعايير، والمساهمة في صياغة السياسات التي توجه الاستخدام المسؤول للذكاء الاصطناعي.

---

كيفية منع هجمات الذكاء الاصطناعي

تنفيذ معايير أمان الذكاء الاصطناعي

إن تنفيذ معايير أمان الذكاء الاصطناعي أمر بالغ الأهمية لتقليل المخاطر المرتبطة بأنظمة الذكاء الاصطناعي. يتضمن ذلك اعتماد بروتوكولات وإطُر أمان معترف بها توجه تطوير ونشر وصيانة تطبيقات الذكاء الاصطناعي.

تساعد معايير مثل ISO/IEC 27001 لإدارة أمن المعلومات في ضمان تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي مع مراعاة الأمان، بدءًا من معالجة البيانات وصولاً إلى ضوابط الوصول. من خلال الالتزام بهذه المعايير، يمكن للمنظمات خلق بيئة آمنة لعمليات الذكاء الاصطناعي، مما يقلل من الثغرات أمام التهديدات السيبرانية.

التحكم في الوصول إلى نماذج الذكاء الاصطناعي

التحكم في الوصول إلى نماذج الذكاء الاصطناعي أمر ضروري لمنع الاستخدام غير المصرح به والتلاعب. وهذا يعني وضع ضوابط وصول صارمة وآليات تحقق لضمان أن الأشخاص المصرح لهم فقط يمكنهم التفاعل مع أنظمة الذكاء الاصطناعي.

يمكن أن يساعد تنفيذ التحكم في الوصول القائم على الأدوار (RBAC) والمصادقة متعددة العوامل (MFA) في تأمين نماذج الذكاء الاصطناعي ضد الوصول غير المصرح به، حيث يوفر طبقة إضافية من الأمان من خلال التحقق من هويات المستخدمين وتقييد الوصول بناءً على الأدوار والتصاريح.

أمن الشيفرة

تأمين كود تطبيقات الذكاء الاصطناعي يتطلب تنفيذ أفضل الممارسات في تطوير البرمجيات لتقليل الثغرات ومنع الهجمات المحتملة. يشمل ذلك مراجعات دورية للكود، وتقييمات للثغرات، واستخدام معايير برمجة آمنة.

بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن يؤدي اعتماد ممارسات DevSecOps إلى دمج الأمان في دورة حياة تطوير البرمجيات، مما يضمن معالجة اعتبارات الأمان في وقت مبكر وطوال عملية التطوير. من خلال تأمين الشيفرة، يمكن للمنظمات حماية تطبيقات الذكاء الاصطناعي من الاستغلال وتقليل مخاطر خروقات الأمان.

استشر خبراء الأمن الخارجي.

يمكن أن توفر استشارة خبراء الأمن الخارجيين رؤى وخبرات قيمة لتعزيز أمان أنظمة الذكاء الاصطناعي. يمكن أن يقدم الخبراء الخارجيون وجهة نظر جديدة حول الثغرات المحتملة ويوصوا بأفضل الممارسات والحلول المبتكرة لتخفيف المخاطر. كما يمكنهم المساعدة في إجراء تقييمات أمنية شاملة واختبارات اختراق لتحديد ومعالجة الثغرات الأمنية.

تشفير بيانات النموذج

تشفير بيانات النماذج أمر حيوي لحماية سلامة وسرية المعلومات التي تعالجها أنظمة الذكاء الاصطناعي. يضمن التشفير أن تكون البيانات، سواء كانت في حالة سكون أو في حالة انتقال، غير قابلة للقراءة للأشخاص غير المصرح لهم. يمكن أن يحمي تطبيق خوارزميات تشفير قوية وإدارة مفاتيح التشفير بشكل آمن البيانات الحساسة من الاعتراض والوصول غير المصرح به.

---

إكزابيم: تعزيز كشف التهديدات من خلال تحليلات أمنية متقدمة.

منصة عمليات الأمن من Exabeam تقدم مزيجًا قويًا من SIEM، وتحليلات سلوكية، وأتمتة، ورؤية الشبكة لتحويل كيفية اكتشاف المنظمات للتهديدات والتحقيق فيها والاستجابة لها. من خلال ربط سجلات جدران الحماية مع بيانات من نقاط النهاية، والبيئات السحابية، وأنظمة الهوية، ومصادر الأمان الأخرى، توفر Exabeam رؤى أعمق حول التهديدات المتطورة التي قد تظل غير مكتشفة.

تمكن التحليلات المدفوعة بالسلوك Exabeam من تجاوز القواعد الثابتة والتوقيعات، حيث تحدد الأنشطة الشاذة التي تشير إلى إساءة استخدام بيانات الاعتماد، والتهديدات الداخلية، أو الحركة الجانبية عبر الشبكة. من خلال تحليل سلوك المستخدمين والكيانات العادية على مر الزمن، تكشف Exabeam عن الأنشطة عالية المخاطر التي قد تتجاهلها أدوات الأمان التقليدية.

تعمل التحقيقات الآلية على تبسيط عمليات الأمن من خلال ربط نقاط البيانات المتفرقة في خطوط زمنية شاملة للتهديدات، مما يقلل من الوقت الذي يقضيه المحللون في تجميع الحوادث يدويًا. وهذا يسمح للفرق بتحديد السبب الجذري للهجوم بسرعة والاستجابة بدقة.

تعرف على المزيد حول إكسيبيم SIEM