ما المقصود بأمان الذكاء الاصطناعي؟

لقد جلب الذكاء الاصطناعي ابتكارات مذهلة للعالم بوتيرة غير مسبوقة. ولسوء الحظ، فقد تبنى مجرمو الإنترنت تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي بسرعة مثل بقية العالم، الأمر الذي يمثل ثغرات وتهديدات وتحديات أمنية جديدة.

ويشير أمن الذكاء الاصطناعي، أو أمان الذكاء الاصطناعي، إلى التدابير والممارسات المصممة لحماية أنظمة الذكاء الاصطناعي من هذه التهديدات. مثلما تتطلب أنظمة تكنولوجيا المعلومات التقليدية الحماية من القرصنة والفيروسات والوصول غير المصرح به، تتطلب أنظمة الذكاء الاصطناعي تدابير أمنية خاصة بها لضمان بقائها فعالة وموثوقة ومحمية.

يعد أمان الذكاء الاصطناعي مهمًا لعدة أسباب، بما في ذلك:
 

• حماية البيانات الحساسة. تعالج أنظمة الذكاء الاصطناعي كميات هائلة من البيانات الحساسة بما في ذلك المعلومات المالية والطبية والشخصية والمالية. 

• الحفاظ على تكامل بيانات النظام. يمكن أن تؤدي الثغرات الأمنية التي لم يتم التحقق منها في أنظمة الذكاء الاصطناعي إلى نماذج مخترقة، مما قد يؤدي بدوره إلى نتائج غير دقيقة أو ضارة.

• حماية توفر خدمات الذكاء الاصطناعي. مثل أي خدمة أخرى، يجب أن تظل أنظمة الذكاء الاصطناعي متاحة وعاملة، خاصة مع اعتماد المزيد من الأشخاص والمؤسسات عليها. غالبًا ما تؤدي خروقات الأمان إلى وجود وقت تعطل مما قد يؤدي إلى تعطيل الخدمات الأساسية. 

• المسؤولية. لكي يتم اعتماد الذكاء الاصطناعي على نطاق عالمي، يحتاج الأشخاص والمنظمات إلى الثقة في أن أنظمة الذكاء الاصطناعي آمنة وموثوقة.

• السرّية: تأكد من عدم الوصول إلى البيانات الحساسة إلا من جانب الأفراد أو الأنظمة المصرح لها بذلك. 

• تكامل البيانات: الحفاظ على دقة أنظمة الذكاء الاصطناعي وتطابقها.

• التوفُّر: تأكد من بقاء أنظمة الذكاء الاصطناعي قيد التشغيل ويمكن الوصول إليها. 
  
  
• المسؤولية: القدرة على تتبع الإجراءات التي تم إجراؤها بواسطة أنظمة الذكاء الاصطناعي.

 

من المهم التمييز بين مفهومين مرتبطين ولكنهما مختلفين: أمان الذكاء الاصطناعيوالذكاء الاصطناعي للأمان عبر الإنترنت.

يركز أمن الذكاء الاصطناعي على حماية أنظمة الذكاء الاصطناعي نفسها. إنه أمان للذكاء الاصطناعي الذي يشمل الاستراتيجيات والأدوات والممارسات التي تهدف إلى حماية نماذج الذكاء الاصطناعي والبيانات والخوارزميات من التهديدات. يتضمن ذلك التأكد من أن نظام الذكاء الاصطناعي يعمل على النحو المنشود وأن المهاجمين لا يمكنهم استغلال الثغرات الأمنية للتلاعب بالمخرجات أو سرقة المعلومات الحساسة.

من ناحية أخرى، يشير الذكاء الاصطناعي للأمان عبر الإنترنت إلى استخدام أدوات ونماذج الذكاء الاصطناعي لتحسين قدرة المؤسسة على الكشف عن التهديدات التي يتعرض لها جميع أنظمة التكنولوجيا الخاصة بها والاستجابة لها والتخفيف من حدتها. إنه يساعد المؤسسات على تحليل كميات هائلة من بيانات الأحداث وتحديد الأنماط التي تشير إلى تهديدات محتملة. يمكن للذكاء الاصطناعي للأمان عبر الإنترنت تحليل الأحداث وبيانات المخاطر عبر الإنترنت وربطها عبر مصادر متعددة.

باختصار، يتعلق أمن الذكاء الاصطناعي بحماية أنظمة الذكاء الاصطناعي، في حين يشير الذكاء الاصطناعي للأمن عبر الإنترنت إلى استخدام أنظمة الذكاء الاصطناعي لتعزيزالوضع الأمنيالعام للمؤسسة.

يتطلب ضمان أمن أنظمة الذكاء الاصطناعي اتباع نهج شامل يعالج التحديات التقنية والتشغيلية. فيما يلي بعض أفضل الممارسات لتأمين أنظمة الذكاء الاصطناعي:

لضمان سلامة وسرية البيانات المستخدمة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي، يجب على المؤسسات تنفيذ تدابير قوية  لأمن البيانات تشمل: 

• تشفير البيانات الحساسة للمساعدة في منع الوصول غير المصرح به إلى مجموعات بيانات التدريب على الذكاء الاصطناعي.

• التحقق من مصادر البيانات: من المهم التأكد من أن البيانات المستخدمة للتدريب مستمدة من مصادر موثوقة ويمكن التحقق منها، مما يقلل من مخاطر تسمم البيانات.

• يمكن أن يساعد تطهير البيانات بانتظام لإزالة أي عناصر ضارة أو غير مرغوب فيها في التخفيف من مخاطر أمان الذكاء الاصطناعي.

تعد حماية نماذج الذكاء الاصطناعي من الهجمات بنفس أهمية حماية البيانات. تتضمن التقنيات الأساسية لضمان أمان النموذج الآتي:

• اختبار نماذج الذكاء الاصطناعي بانتظام لتحديد الثغرات الأمنية المحتملة أمام الهجمات العدائية أمرًا بالغ الأهمية للحفاظ على الأمان.

• استخدام خصوصية تفاضلية للمساعدة في منع المهاجمين من إجراء هندسة عكسية للمعلومات الحساسة من نماذج الذكاء الاصطناعي.

• تنفيذ تدريب الخصومة، الذي يدرب نماذج الذكاء الاصطناعي على الخوارزميات التي تحاكي الهجمات لمساعدتها على تحديد الهجمات الحقيقية بسرعة أكبر. 

يضمن تنفيذ آليات قوية للتحكم بالوصول تفاعل الأفراد المصرح لهم فقط مع أنظمة الذكاء الاصطناعي أو تعديلها. يجب على المؤسسات القيام بما يلي: 

• استخدام التحكم في الوصول استناداً إلى الدور لتقييد الوصول إلى أنظمة الذكاء الاصطناعي استنادًا إلى أدوار المستخدمين.

• تنفيذ المصادقة متعددة العوامل لتوفير طبقة إضافية من الأمان للوصول إلى نماذج وبيانات الذكاء الاصطناعي.

• مراقبة كل محاولات الوصول وتسجيلها لضمان الكشف عن الوصول غير المصرح به وتخفيفه بسرعة.

تعد المراقبة والتدقيق المستمر لأنظمة الذكاء الاصطناعي أمرًا أساسيًا للكشف عن التهديدات الأمنية المحتملة والاستجابة لها. يجب على المؤسسات القيام بما يلي: 

• تدقيق أنظمة الذكاء الاصطناعي بشكل منتظم لتحديد الثغرات الأمنية أو الاختلالات في أداء النظام. 

• استخدام أدوات المراقبة التلقائية للكشف عن أنماط الوصول أو السلوك غير العادي في الوقت الحقيقي. 

• تحديث نماذج الذكاء الاصطناعي بشكل منتظم لإصلاح الثغرات الأمنية وتحسين المرونة للتهديدات الناشئة. 

هناك العديد من الأدوات والتقنيات التي يمكن أن تساعد في تحسين أمان أنظمة الذكاء الاصطناعي. ويشمل ذلك إطارات عمل الأمان وتقنيات التشفير وأدوات أمان الذكاء الاصطناعي المتخصصة.

توفر أطر العمل مثل إطار عمل إدارة مخاطر الذكاء الاصطناعي من NIST إرشادات للمؤسسات لإدارة وتخفيف المخاطر المرتبطة بالذكاء الاصطناعي. توفر أطر العمل هذه أفضل الممارسات لتأمين أنظمة الذكاء الاصطناعي وتحديد المخاطر المحتملة وضمان موثوقية نماذج الذكاء الاصطناعي.

يساعد استخدام تقنيات التشفير على حماية كل من نماذج البيانات والذكاء الاصطناعي. من خلال تشفير البيانات الحساسة، يمكن للمؤسسات تقليل مخاطر خرق البيانات والتأكد من أنه حتى إذا تمكن المهاجمون من الوصول إلى البيانات، فإنها تظل غير قابلة للاستخدام.

تم تطوير العديد من الأدوات والأنظمة الأساسية لتأمين تطبيقات الذكاء الاصطناعي. تساعد هذه الأدوات المؤسسات على اكتشاف الثغرات الأمنية ومراقبة أنظمة الذكاء الاصطناعي بحثًا عن هجمات محتملة وفرض بروتوكولات الأمان. 

ومع تزايد انتشار الذكاء الاصطناعي، فإن التهديدات التي تواجه هذه الأنظمة ستستمر في النمو بشكل أكثر تعقيدًا. يتمثل أحد المخاوف الرئيسية في استخدام الذكاء الاصطناعي نفسه لأتمتة الهجمات الإلكترونية، مما يسهل على الخصوم إجراء حملات موجهة للغاية وفعالة. على سبيل المثال، يستخدم المهاجمون نماذج لغة كبيرة وتقنيات التصيد التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي لصياغة رسائل شخصية مقنعة تزيد من احتمالية خداع الضحية. يمثل حجم هذه الهجمات ودقتها تحديات جديدة لدفاعات تقليدية للأمان عبر الإنترنت.


واستجابة لهذه التهديدات المتطورة، بدأت العديد من المؤسسات في استخدام أنظمة دفاعية مدعومة بالذكاء الاصطناعي. تقوم هذه الأدوات، مثلالأنظمة الأساسية لعمليات الأمان الموحدة القائمة على تكنولوجيا الذكاء الاصطناعيمن Microsoft، باكتشاف التهديدات وتخفيفها في الوقت الفعلي من خلال تحديد السلوك غير الطبيعي وأتمتة الاستجابات للهجمات.

مع استمرار تطور تحديات أمان الذكاء الاصطناعي، يجب على المؤسسات أن تظل استباقية في تكييف استراتيجياتها الأمنية مع مشهد التهديدات المتطور لضمان سلامة وموثوقية أنظمة الذكاء الاصطناعي الخاصة بها. وتشمل الاستراتيجيات الرئيسية اعتماد أطر أمان شاملة، والاستثمار في تقنيات التشفير والتحكم بالوصول، والبقاء على علم بالتهديدات الناشئة، والحلول الجديدة.

تعملحلول أمان الذكاء الاصطناعي الحديثة التي تؤمن الذكاء الاصطناعي وتحكمه على تعزيز حماية المؤسسة بشكل كبير ضد هذه التهديدات الجديدة. من خلال دمج حلول الأمان القوية للذكاء الاصطناعي، يمكن للمؤسسات حماية بياناتها الحساسة بشكل أفضل، والحفاظ على الامتثال التنظيمي، والمساعدة في ضمان مرونة بيئات الذكاء الاصطناعي الخاصة بها ضد التهديدات المستقبلية.