ستساعدك هذه المقالة على فهم أفضل لـ قضايا الذكاء الاصطناعي وأمن البيانات، فلنكتشفها مع INVIAI الآن!

يُحوّل الذكاء الاصطناعي (AI) الصناعات والمجتمع، لكنه يثير أيضًا مخاوف حرجة بشأن أمن البيانات. تعتمد أنظمة الذكاء الاصطناعي الحديثة على مجموعات بيانات ضخمة، تشمل معلومات شخصية وتنظيمية حساسة. وإذا لم تُؤمن هذه البيانات بشكل كافٍ، فقد تتأثر دقة وموثوقية نتائج الذكاء الاصطناعي.

في الواقع، يُعتبر الأمن السيبراني «شرطًا ضروريًا لسلامة ومرونة وخصوصية وعدالة وفعالية وموثوقية أنظمة الذكاء الاصطناعي». وهذا يعني أن حماية البيانات ليست مجرد مسألة تقنية، بل هي أساس لضمان استفادة الذكاء الاصطناعي دون التسبب في ضرر.

مع دمج الذكاء الاصطناعي في العمليات الحيوية حول العالم، يجب على المؤسسات أن تبقى يقظة لحماية البيانات التي تغذي هذه الأنظمة.

أهمية أمن البيانات في تطوير الذكاء الاصطناعي

تكمن قوة الذكاء الاصطناعي في البيانات. تتعلم نماذج التعلم الآلي الأنماط وتتخذ القرارات بناءً على البيانات التي تم تدريبها عليها. لذلك، يُعد أمن البيانات أمرًا بالغ الأهمية في تطوير ونشر أنظمة الذكاء الاصطناعي. إذا تمكن المهاجم من التلاعب بالبيانات أو سرقتها، فقد يتشوه سلوك الذكاء الاصطناعي ومخرجاته أو تصبح غير موثوقة.

يجب أن تضمن استراتيجيات إدارة بيانات الذكاء الاصطناعي الناجحة أن البيانات لم تُعبث بها أو تُفسد في أي مرحلة، وأنها خالية من المحتوى الخبيث أو غير المصرح به، ولا تحتوي على شذوذات غير مقصودة.

باختصار، حماية سلامة وسرية البيانات عبر جميع مراحل دورة حياة الذكاء الاصطناعي – من التصميم والتدريب إلى النشر والصيانة – أمر ضروري لضمان موثوقية الذكاء الاصطناعي. إهمال الأمن السيبراني في أي من هذه المراحل قد يقوض أمان النظام بأكمله. تؤكد التوجيهات الرسمية من وكالات الأمن الدولية على ضرورة تطبيق تدابير أمنية قوية وأساسية على جميع مجموعات البيانات المستخدمة في تصميم وتطوير وتشغيل وتحديث نماذج الذكاء الاصطناعي.

باختصار، بدون أمن بيانات قوي، لا يمكننا الوثوق بأنظمة الذكاء الاصطناعي بأنها آمنة أو دقيقة.

تحديات خصوصية البيانات في عصر الذكاء الاصطناعي

واحدة من أكبر القضايا عند تقاطع الذكاء الاصطناعي وأمن البيانات هي الخصوصية. غالبًا ما تتطلب خوارزميات الذكاء الاصطناعي كميات هائلة من البيانات الشخصية أو الحساسة – من السلوك عبر الإنترنت والتركيبة السكانية إلى المعرفات البيومترية – لتعمل بفعالية. وهذا يثير مخاوف حول كيفية جمع هذه البيانات واستخدامها وحمايتها. أصبحت الاستخدام غير المصرح به للبيانات وجمع البيانات الخفي تحديات شائعة: قد تصل أنظمة الذكاء الاصطناعي إلى معلومات شخصية دون علم أو موافقة كاملة من الأفراد.

على سبيل المثال، تقوم بعض الخدمات المدعومة بالذكاء الاصطناعي بجمع البيانات من الإنترنت – حالة مثيرة للجدل تضمنت شركة تعرف على الوجوه جمعت قاعدة بيانات تضم أكثر من 20 مليار صورة تم جمعها من وسائل التواصل الاجتماعي والمواقع الإلكترونية دون موافقة. أدى ذلك إلى ردود فعل تنظيمية، حيث فرضت السلطات الأوروبية غرامات كبيرة وحظرت هذه الممارسات لانتهاكها قوانين الخصوصية. تبرز هذه الحوادث أن ابتكارات الذكاء الاصطناعي قد تتجاوز بسهولة الخطوط الأخلاقية والقانونية إذا لم تُحترم خصوصية البيانات.

تستجيب الجهات التنظيمية حول العالم بفرض قوانين حماية البيانات في سياق الذكاء الاصطناعي. تفرض أطر مثل اللائحة العامة لحماية البيانات في الاتحاد الأوروبي (GDPR) متطلبات صارمة على كيفية معالجة البيانات الشخصية، مما يؤثر على مشاريع الذكاء الاصطناعي عالميًا. وهناك أيضًا تنظيمات جديدة خاصة بالذكاء الاصطناعي في الأفق – على سبيل المثال، قانون الذكاء الاصطناعي في الاتحاد الأوروبي (من المتوقع تطبيقه بحلول 2025) سيتطلب من أنظمة الذكاء الاصطناعي عالية المخاطر تنفيذ تدابير لضمان جودة البيانات ودقتها وقوة الأمن السيبراني.

تؤكد المنظمات الدولية هذه الأولويات: تتضمن توصية اليونسكو العالمية لأخلاقيات الذكاء الاصطناعي صراحة «الحق في الخصوصية وحماية البيانات»، مع التأكيد على ضرورة حماية الخصوصية طوال دورة حياة نظام الذكاء الاصطناعي ووجود أطر كافية لحماية البيانات. باختصار، يجب على المؤسسات التي تنشر الذكاء الاصطناعي التنقل في مشهد معقد من مخاوف الخصوصية والتنظيمات، مع ضمان التعامل مع بيانات الأفراد بشفافية وأمان للحفاظ على ثقة الجمهور.

التهديدات لسلامة البيانات وأنظمة الذكاء الاصطناعي

لا يقتصر تأمين الذكاء الاصطناعي على حماية البيانات من السرقة فقط – بل يشمل أيضًا ضمان سلامة البيانات والنماذج ضد الهجمات المتطورة. اكتشف الفاعلون الخبيثون طرقًا لاستغلال أنظمة الذكاء الاصطناعي من خلال استهداف سلسلة توريد البيانات نفسها. سلطت نشرة أمنية مشتركة في 2025 الضوء على ثلاثة مجالات رئيسية لمخاطر أمن بيانات الذكاء الاصطناعي: سلاسل توريد البيانات المخترقة، والبيانات المعدلة خبيثًا ("المسمومة")، وانحراف البيانات. فيما يلي تفصيل لهذه التهديدات وغيرها:

• هجمات تسميم البيانات: في هجوم التسميم، يقوم الخصم بحقن بيانات خاطئة أو مضللة عمدًا في مجموعة تدريب نظام الذكاء الاصطناعي، مما يفسد سلوك النموذج. نظرًا لأن نماذج الذكاء الاصطناعي "تتعلم" من بيانات التدريب، يمكن للبيانات المسمومة أن تدفعها لاتخاذ قرارات أو تنبؤات خاطئة.
  على سبيل المثال، إذا تمكن مجرمو الإنترنت من إدخال عينات خبيثة في بيانات تدريب فلتر البريد المزعج، قد يبدأ الذكاء الاصطناعي في تصنيف رسائل البريد الإلكتروني التي تحتوي على برامج ضارة على أنها آمنة. مثال شهير في العالم الحقيقي هو حادثة روبوت الدردشة تاي من مايكروسوفت في 2016 – حيث قام المتصيدون على الإنترنت "بتسميم" الروبوت بإدخال محتوى مسيء، مما دفع تاي لتعلم سلوكيات سامة. أظهر هذا مدى سرعة انحراف نظام الذكاء الاصطناعي بسبب بيانات سيئة إذا لم تكن هناك حماية.

  يمكن أن يكون التسميم أيضًا أكثر دقة: قد يغير المهاجمون نسبة صغيرة فقط من مجموعة البيانات بطريقة يصعب اكتشافها لكنها تحرف مخرجات النموذج لصالحهم. يعد اكتشاف ومنع التسميم تحديًا كبيرًا؛ تشمل أفضل الممارسات التحقق من مصادر البيانات واستخدام اكتشاف الشذوذ لرصد نقاط البيانات المشبوهة قبل أن تؤثر على الذكاء الاصطناعي.

• المدخلات العدائية (هجمات التهرب): حتى بعد تدريب ونشر نموذج الذكاء الاصطناعي، يمكن للمهاجمين محاولة خداعه من خلال تقديم مدخلات مصممة بعناية. في هجوم التهرب، يتم التلاعب بالبيانات المدخلة بشكل طفيف لجعل الذكاء الاصطناعي يسيء تفسيرها. قد تكون هذه التعديلات غير ملحوظة للبشر لكنها تغير مخرجات النموذج تمامًا.
  مثال كلاسيكي يتعلق بأنظمة الرؤية الحاسوبية: أظهر الباحثون أن وضع بعض الملصقات الصغيرة أو إضافة القليل من الطلاء على علامة توقف يمكن أن يخدع ذكاء السيارة الذاتية القيادة ليُفسرها كعلامة تحديد سرعة. توضح الصورة أدناه كيف يمكن لتعديلات بسيطة تبدو غير مهمة للبشر أن تربك نموذج الذكاء الاصطناعي تمامًا. يمكن للمهاجمين استخدام تقنيات مماثلة لتجاوز أنظمة التعرف على الوجه أو مرشحات المحتوى بإضافة تشويشات غير مرئية على الصور أو النصوص. تبرز هذه الأمثلة العدائية ضعفًا أساسيًا في الذكاء الاصطناعي – حيث يمكن استغلال قدرته على التعرف على الأنماط بطرق لا يتوقعها البشر.防

تعديلات طفيفة على علامة توقف (مثل ملصقات أو علامات دقيقة) يمكن أن تخدع نظام رؤية الذكاء الاصطناعي ليقرأها بشكل خاطئ – ففي تجربة واحدة، تم تفسير علامة توقف معدلة باستمرار كعلامة تحديد سرعة. هذا يوضح كيف يمكن لهجمات التهرب خداع الذكاء الاصطناعي من خلال استغلال خصائص تفسير النماذج للبيانات.

• مخاطر سلسلة توريد البيانات: غالبًا ما يعتمد مطورو الذكاء الاصطناعي على مصادر بيانات خارجية أو طرف ثالث (مثل مجموعات البيانات المجمعة من الويب، البيانات المفتوحة، أو مجمّعي البيانات). هذا يخلق ثغرة في سلسلة التوريد – إذا كانت البيانات المصدر مخترقة أو من أصل غير موثوق، فقد تحتوي على تهديدات مخفية.
  على سبيل المثال، قد يتم تعمد زرع مجموعة بيانات متاحة للجمهور بإدخالات خبيثة أو أخطاء دقيقة تؤثر لاحقًا على نموذج الذكاء الاصطناعي الذي يستخدمها. إن ضمان مصدر البيانات (معرفة مصدر البيانات وعدم التلاعب بها) أمر بالغ الأهمية.

  تدعو التوجيهات المشتركة لوكالات الأمن إلى تنفيذ تدابير مثل التوقيعات الرقمية وفحوصات السلامة للتحقق من أصالة البيانات أثناء انتقالها عبر سلسلة الذكاء الاصطناعي. بدون هذه الضمانات، قد يخترق المهاجم سلسلة توريد الذكاء الاصطناعي عن طريق تعديل البيانات في المراحل المبكرة (مثل التلاعب ببيانات تدريب النموذج التي تم تنزيلها من مستودع عام).

• انحراف البيانات وتدهور النموذج: ليست كل التهديدات خبيثة – فبعضها ينشأ طبيعيًا مع مرور الوقت. يشير انحراف البيانات إلى الظاهرة التي تتغير فيها الخصائص الإحصائية للبيانات تدريجيًا، بحيث لا تتطابق البيانات التي يواجهها نظام الذكاء الاصطناعي أثناء التشغيل مع البيانات التي تم تدريبه عليها. قد يؤدي ذلك إلى تدهور الدقة أو سلوك غير متوقع.
  على الرغم من أن انحراف البيانات ليس هجومًا بحد ذاته، إلا أنه يصبح مصدر قلق أمني عندما يؤدي أداء النموذج الضعيف إلى استغلاله من قبل الخصوم. على سبيل المثال، قد يبدأ نظام كشف الاحتيال المدعوم بالذكاء الاصطناعي والمدرب على أنماط المعاملات في العام الماضي في تفويت أساليب احتيال جديدة هذا العام، خاصة إذا تكيف المجرمون لتجنب النموذج القديم.

  قد يقوم المهاجمون حتى بإدخال أنماط جديدة عمدًا (شكل من أشكال انحراف المفهوم) لتشويش النماذج. من الضروري إعادة تدريب النماذج بانتظام باستخدام بيانات محدثة ومراقبة أدائها لتخفيف الانحراف. يضمن تحديث النماذج باستمرار والتحقق المستمر من مخرجاتها بقائها قوية ضد كل من التغيرات البيئية ومحاولات استغلال المعرفة القديمة.

• الهجمات السيبرانية التقليدية على بنية الذكاء الاصطناعي التحتية: من المهم أن نتذكر أن أنظمة الذكاء الاصطناعي تعمل على حزم برمجية وأجهزة قياسية، والتي تظل عرضة للتهديدات السيبرانية التقليدية. قد يستهدف المهاجمون الخوادم أو التخزين السحابي أو قواعد البيانات التي تحتوي على بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي والنماذج.
  قد يؤدي اختراق هذه الأنظمة إلى كشف بيانات حساسة أو السماح بالتلاعب بالنظام. على سبيل المثال، حدثت بالفعل خروقات بيانات لشركات الذكاء الاصطناعي – ففي حالة واحدة، تم تسريب قائمة عملاء داخلية لشركة تعرف على الوجوه بعد وصول المهاجمين، مما كشف أن أكثر من 2200 مؤسسة استخدمت خدمتها.

  تؤكد هذه الحوادث ضرورة اتباع مؤسسات الذكاء الاصطناعي لممارسات أمنية قوية (التشفير، ضوابط الوصول، أمان الشبكات) كما هو الحال في أي شركة برمجيات. بالإضافة إلى ذلك، يُعد سرقة النماذج أو استخراجها مصدر قلق متزايد: قد يسرق المهاجمون نماذج الذكاء الاصطناعي الملكية (عن طريق الاختراق أو من خلال استعلام خدمة ذكاء اصطناعي عامة لعكس هندسة النموذج). يمكن إساءة استخدام النماذج المسروقة أو تحليلها لاكتشاف ثغرات إضافية. لذلك، حماية نماذج الذكاء الاصطناعي (مثل التشفير أثناء التخزين والتحكم في الوصول) لا تقل أهمية عن حماية البيانات.

باختصار، تواجه أنظمة الذكاء الاصطناعي مزيجًا من الهجمات الفريدة التي تركز على البيانات (التسميم، التهرب العدائي، التلاعب بسلسلة التوريد) والمخاطر السيبرانية التقليدية (الاختراق، الوصول غير المصرح به). وهذا يتطلب نهجًا شاملاً للأمن يعالج السلامة والسرية والتوافر للبيانات ونماذج الذكاء الاصطناعي في كل مرحلة.

كما تشير مراكز الأمن السيبراني الوطنية في المملكة المتحدة وشركاؤها، تجلب أنظمة الذكاء الاصطناعي «ثغرات أمنية جديدة» ويجب أن يكون الأمن مطلبًا أساسيًا طوال دورة حياة الذكاء الاصطناعي، وليس مجرد فكرة لاحقة.

الذكاء الاصطناعي: سيف ذو حدين للأمن

بينما يقدم الذكاء الاصطناعي مخاطر أمنية جديدة، فهو أيضًا أداة قوية لتعزيز أمن البيانات عند استخدامه بأخلاقية. من المهم إدراك هذه الطبيعة المزدوجة. من جهة، يستخدم مجرمو الإنترنت الذكاء الاصطناعي لتعزيز هجماتهم؛ ومن جهة أخرى، يستخدم المدافعون الذكاء الاصطناعي لتعزيز الأمن السيبراني.

• الذكاء الاصطناعي في أيدي المهاجمين: أدى ظهور الذكاء الاصطناعي التوليدي والتعلم الآلي المتقدم إلى خفض الحواجز أمام تنفيذ هجمات سيبرانية متطورة. يمكن للفاعلين الخبيثين استخدام الذكاء الاصطناعي لـ أتمتة حملات التصيد الاحتيالي والهندسة الاجتماعية، مما يجعل الاحتيالات أكثر إقناعًا وأصعب في الكشف.
  على سبيل المثال، يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي صياغة رسائل تصيد شخصية للغاية أو رسائل مزيفة تحاكي أسلوب كتابة الفرد، مما يزيد من فرص خداع الضحية. يمكن لروبوتات الدردشة المدعومة بالذكاء الاصطناعي إجراء محادثات حية مع الأهداف بينما تنتحل شخصية دعم العملاء أو الزملاء، محاولين خداع المستخدمين للكشف عن كلمات المرور أو المعلومات المالية.

  تهديد آخر هو التزييف العميق – مقاطع فيديو أو صوتيات صناعية مولدة بالذكاء الاصطناعي. استخدم المهاجمون صوت التزييف العميق لتقليد أصوات الرؤساء التنفيذيين أو المسؤولين الآخرين لتفويض تحويلات مصرفية احتيالية فيما يُعرف بـ "التصيد الصوتي". وبالمثل، يمكن استخدام فيديوهات التزييف العميق لنشر معلومات مضللة أو ابتزاز. تعني قابلية التوسع في الذكاء الاصطناعي أن هذه الهجمات يمكن تنفيذها على نطاق واسع (وأحيانًا بمصداقية) لم تكن ممكنة من قبل.

  يلاحظ خبراء الأمن أن الذكاء الاصطناعي أصبح سلاحًا في ترسانة مجرمي الإنترنت، يُستخدم في كل شيء من تحديد ثغرات البرمجيات إلى أتمتة إنشاء البرمجيات الخبيثة. يتطلب هذا الاتجاه من المؤسسات تعزيز دفاعاتها وتثقيف المستخدمين، لأن "العامل البشري" (مثل الوقوع في فخ رسالة تصيد) غالبًا ما يكون الحلقة الأضعف.

• الذكاء الاصطناعي للدفاع والكشف: لحسن الحظ، يمكن لتلك القدرات نفسها للذكاء الاصطناعي تحسين الأمن السيبراني بشكل كبير على الجانب الدفاعي. يمكن لأدوات الأمن المدعومة بالذكاء الاصطناعي تحليل كميات هائلة من حركة الشبكة وسجلات النظام لرصد الشذوذات التي قد تشير إلى اختراق سيبراني.
  من خلال تعلم ما يشبه "السلوك الطبيعي" في النظام، يمكن لنماذج التعلم الآلي الإشارة إلى الأنماط غير المعتادة في الوقت الحقيقي – مما قد يكتشف القراصنة أثناء الهجوم أو يكشف عن خرق بيانات أثناء حدوثه. يُعد اكتشاف الشذوذ مفيدًا بشكل خاص لتحديد التهديدات الجديدة والخفية التي قد تفوتها أنظمة الكشف القائمة على التوقيعات.

  على سبيل المثال، يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي مراقبة أنماط تسجيل الدخول أو الوصول إلى البيانات في شركة وتنبيه فرق الأمن إذا اكتشفت محاولة وصول غريبة أو تنزيل كمية غير معتادة من البيانات (مما قد يشير إلى تهديد داخلي أو استخدام بيانات اعتماد مسروقة). يُستخدم الذكاء الاصطناعي أيضًا في تصفية البريد المزعج والمحتوى الخبيث، حيث يتعلم التعرف على رسائل التصيد أو البرمجيات الخبيثة من خصائصها.

  في مجال كشف الاحتيال، تستخدم البنوك والمؤسسات المالية الذكاء الاصطناعي لتقييم المعاملات فورًا مقابل سلوك العميل المعتاد وحظر المعاملات المشبوهة، مما يمنع الاحتيال في الوقت الحقيقي. تطبيق دفاعي آخر هو استخدام الذكاء الاصطناعي لإدارة الثغرات – حيث يمكن للتعلم الآلي تحديد أولويات إصلاح الثغرات البرمجية الأكثر خطورة من خلال التنبؤ بتلك التي من المرجح استغلالها، مما يساعد المؤسسات على تصحيح الأنظمة قبل وقوع الهجوم.

  من المهم أن الذكاء الاصطناعي لا يحل محل خبراء الأمن البشريين، بل يعززهم، حيث يتولى معالجة البيانات الضخمة والتعرف على الأنماط ليتمكن المحللون من التركيز على التحقيق والاستجابة. أصبح هذا التعاون بين أدوات الذكاء الاصطناعي والخبرة البشرية حجر الزاوية في استراتيجية الأمن السيبراني الحديثة.

باختصار، يزيد الذكاء الاصطناعي من حجم التهديدات ويقدم طرقًا جديدة لتعزيز الدفاعات. تعني هذه المنافسة أن المؤسسات يجب أن تبقى على اطلاع بتطورات الذكاء الاصطناعي على الجانبين. من المشجع أن العديد من مزودي الأمن السيبراني يدمجون الذكاء الاصطناعي في منتجاتهم، وتقوم الحكومات بتمويل أبحاث الدفاع السيبراني المدعوم بالذكاء الاصطناعي.

ومع ذلك، يجب توخي الحذر: تمامًا كما يتم اختبار أي أداة أمنية، تحتاج أنظمة الدفاع بالذكاء الاصطناعي إلى تقييم دقيق لضمان عدم خداعها من قبل الخصوم (على سبيل المثال، قد يحاول المهاجم تغذية بيانات مضللة إلى ذكاء اصطناعي دفاعي لجعله "أعمى" لهجوم جاري – وهو شكل من أشكال التسميم الموجهة لأنظمة الأمن). لذلك، يجب أن يصاحب نشر الذكاء الاصطناعي في الأمن السيبراني تحقق ومراقبة صارمة.

أفضل الممارسات لتأمين بيانات الذكاء الاصطناعي

نظرًا لتعدد التهديدات، ماذا يمكن للمؤسسات أن تفعل لتأمين الذكاء الاصطناعي والبيانات التي تدعمه؟ يوصي الخبراء باتباع نهج متعدد الطبقات يدمج الأمن في كل خطوة من دورة حياة نظام الذكاء الاصطناعي. فيما يلي بعض أفضل الممارسات المستخلصة من وكالات الأمن السيبراني والباحثين المرموقين:

• حوكمة البيانات وضبط الوصول: ابدأ بالتحكم الصارم في من يمكنه الوصول إلى بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي والنماذج والمخرجات الحساسة. استخدم مصادقة وتفويض قوية لضمان أن الأشخاص أو الأنظمة الموثوقة فقط يمكنها تعديل البيانات. يجب تشفير جميع البيانات (سواء أثناء التخزين أو النقل) لمنع الاعتراض أو السرقة.
  يعد تسجيل وتدقيق الوصول إلى البيانات مهمًا للمساءلة – إذا حدث خطأ ما، يمكن للسجلات تتبع المصدر. كما يجب تطبيق مبدأ أقل امتياز: يجب أن يصل كل مستخدم أو مكون فقط إلى الحد الأدنى من البيانات اللازمة لوظيفته.

• التحقق من البيانات وأصلها: قبل استخدام أي مجموعة بيانات للتدريب أو تغذيتها إلى الذكاء الاصطناعي، تحقق من سلامتها. يمكن لتقنيات مثل التوقيعات الرقمية وفحوصات المجموعات الاختبارية ضمان عدم تعديل البيانات منذ جمعها. يساعد الحفاظ على سجل واضح لأصل البيانات في بناء الثقة – على سبيل المثال، يفضل استخدام بيانات من مصادر موثوقة أو شركاء رسميين.
  إذا تم استخدام بيانات من مصادر جماعية أو مجمعة من الويب، فكر في التحقق المتقاطع مع مصادر متعددة (نهج "الإجماع") لرصد الشذوذ. تنفذ بعض المؤسسات بيئة معزولة لتحليل البيانات الجديدة – حيث تُفحص البيانات بمعزل عن النظام للكشف عن أي علامات تحذيرية (مثل الشيفرات الخبيثة أو القيم الشاذة الواضحة) قبل دمجها في التدريب.

• ممارسات تطوير الذكاء الاصطناعي الآمنة: اتبع ممارسات الترميز والنشر الآمنة المصممة خصيصًا للذكاء الاصطناعي. هذا يعني معالجة ليس فقط الثغرات البرمجية التقليدية، بل أيضًا تلك الخاصة بالذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال، دمج مبادئ «الخصوصية حسب التصميم» و«الأمن حسب التصميم»: بناء نموذج الذكاء الاصطناعي وسلسلة البيانات مع وجود الحمايات من البداية، بدلاً من إضافتها لاحقًا.
  تقترح التوجيهات البريطانية والأمريكية لتطوير الذكاء الاصطناعي الآمن استخدام نمذجة التهديدات خلال مرحلة التصميم لتوقع كيفية هجوم شخص ما على نظام الذكاء الاصطناعي. أثناء تطوير النموذج، استخدم تقنيات لتقليل تأثير البيانات المسمومة – أحد الأساليب هو اكتشاف القيم الشاذة في مجموعة التدريب، بحيث إذا كانت 5% من البيانات تقدم معلومات غريبة أو ضارة، يتم اكتشافها قبل التدريب.

  نهج آخر هو تدريب النموذج القوي: هناك خوارزميات تجعل النماذج أقل حساسية للقيم الشاذة أو الضوضاء العدائية (مثل تعزيز بيانات التدريب بتشويشات طفيفة ليصبح النموذج أكثر مقاومة). تعد مراجعات الكود المنتظمة واختبارات الأمان (بما في ذلك تمارين الفريق الأحمر حيث يحاول المختبرون كسر النظام) ضرورية للذكاء الاصطناعي كما هي لأي برنامج حرج.

• المراقبة واكتشاف الشذوذ: بعد النشر، راقب باستمرار مدخلات ومخرجات نظام الذكاء الاصطناعي بحثًا عن علامات التلاعب أو الانحراف. قم بإعداد تنبيهات للأنماط غير المعتادة – على سبيل المثال، إذا فجأة وصل تدفق من الاستفسارات الغريبة المماثلة إلى نموذج الذكاء الاصطناعي (مما قد يشير إلى محاولة تسميم أو هجوم استخراج)، أو إذا بدأ النموذج في إعطاء مخرجات غريبة بوضوح. يمكن لأنظمة اكتشاف الشذوذ العمل في الخلفية للإشارة إلى هذه الأحداث.
  يجب أن تشمل المراقبة أيضًا مؤشرات جودة البيانات؛ إذا بدأت دقة النموذج على بيانات جديدة في الانخفاض بشكل غير متوقع، فقد يكون ذلك علامة على انحراف البيانات أو هجوم تسميم صامت، مما يستدعي التحقيق. من الحكمة إعادة تدريب أو تحديث النماذج دوريًا ببيانات جديدة لتخفيف الانحراف الطبيعي وتطبيق التصحيحات إذا اكتشفت ثغرات جديدة في خوارزمية الذكاء الاصطناعي.

• خطط الاستجابة للحوادث والتعافي: رغم أفضل الجهود، قد تحدث خروقات أو أعطال. يجب أن تمتلك المؤسسات خطة استجابة واضحة للحوادث مخصصة لأنظمة الذكاء الاصطناعي. إذا حدث خرق بيانات، كيف ستحتويه وتبلغ الأطراف المتضررة؟
  إذا اكتشفت أن بيانات التدريب قد تم تسميمها، هل لديك مجموعات بيانات احتياطية أو نسخ سابقة من النماذج للرجوع إليها؟ التخطيط لأسوأ السيناريوهات يضمن ألا تعطل هجوم على الذكاء الاصطناعي عملياتك لفترة طويلة. قم بعمل نسخ احتياطية منتظمة للبيانات الحيوية وحتى نسخ النماذج – بهذه الطريقة، إذا تم اختراق نموذج الذكاء الاصطناعي في الإنتاج، يمكنك العودة إلى حالة معروفة جيدة.

  في التطبيقات الحساسة، تحتفظ بعض المؤسسات بـ نماذج ذكاء اصطناعي احتياطية أو مجموعات؛ إذا بدأ نموذج واحد في التصرف بشكل مريب، يمكن للنموذج الثانوي التحقق من المخرجات أو تولي المعالجة حتى يتم حل المشكلة (يشبه ذلك آليات الفشل الآمن).

• تدريب الموظفين وزيادة الوعي: أمن الذكاء الاصطناعي ليس مجرد مسألة تقنية؛ يلعب البشر دورًا كبيرًا. تأكد من تدريب فرق علوم البيانات والتطوير على الممارسات الآمنة. يجب أن يكونوا على دراية بالتهديدات مثل الهجمات العدائية وألا يفترضوا أن البيانات التي يزودون بها الذكاء الاصطناعي دائمًا بريئة.
  شجع ثقافة الشك حيث يتم التساؤل عن الاتجاهات غير العادية في البيانات بدلاً من تجاهلها. كما يجب توعية جميع الموظفين بمخاطر الهندسة الاجتماعية المدفوعة بالذكاء الاصطناعي (على سبيل المثال، تعليمهم كيفية التعرف على أصوات التزييف العميق أو رسائل التصيد، نظرًا لارتفاعها مع الذكاء الاصطناعي). يمكن لليقظة البشرية اكتشاف ما قد تفوته الأنظمة الآلية.

يمكن أن يقلل تنفيذ هذه الممارسات بشكل كبير من مخاطر حوادث الذكاء الاصطناعي وأمن البيانات. في الواقع، توصي وكالات دولية مثل وكالة الأمن السيبراني وأمن البنية التحتية الأمريكية (CISA) وشركاؤها باتباع هذه الخطوات – من اعتماد تدابير حماية البيانات القوية وإدارة المخاطر الاستباقية، إلى تعزيز المراقبة وقدرات الكشف عن التهديدات لأنظمة الذكاء الاصطناعي.

في نشرة مشتركة حديثة، حثت السلطات المؤسسات على «حماية البيانات الحساسة والملكية والحرجة في أنظمة الذكاء الاصطناعي» باستخدام تدابير مثل التشفير، وتتبع أصل البيانات، والاختبارات الصارمة. والأهم من ذلك، يجب أن يكون الأمن عملية مستمرة: تقييمات المخاطر المستمرة ضرورية لمواكبة التهديدات المتطورة.

تمامًا كما يبتكر المهاجمون استراتيجيات جديدة باستمرار (خاصة بمساعدة الذكاء الاصطناعي نفسه)، يجب على المؤسسات تحديث وتحسين دفاعاتها باستمرار.

الجهود العالمية والاستجابات التنظيمية

تعمل الحكومات والهيئات الدولية حول العالم بنشاط على معالجة قضايا أمن بيانات الذكاء الاصطناعي لبناء الثقة في تقنيات الذكاء الاصطناعي. لقد ذكرنا بالفعل قانون الذكاء الاصطناعي القادم في الاتحاد الأوروبي، الذي سيفرض متطلبات على الشفافية وإدارة المخاطر والأمن السيبراني للأنظمة عالية المخاطر. كما تستكشف أوروبا تحديثات لقوانين المسؤولية لمحاسبة مزودي الذكاء الاصطناعي عن إخفاقات الأمان.

في الولايات المتحدة، أنشأ المعهد الوطني للمعايير والتقنية (NIST) إطار إدارة مخاطر الذكاء الاصطناعي لتوجيه المؤسسات في تقييم وتخفيف مخاطر الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك مخاطر الأمن والخصوصية. يؤكد إطار عمل NIST، الصادر في 2023، على بناء أنظمة ذكاء اصطناعي موثوقة من خلال النظر في قضايا مثل المتانة، والقدرة على الشرح، والسلامة منذ مرحلة التصميم.

كما عملت الحكومة الأمريكية مع شركات الذكاء الاصطناعي الكبرى على التزامات طوعية للأمن السيبراني – على سبيل المثال، ضمان اختبار النماذج من قبل خبراء مستقلين (فرق حمراء) للكشف عن الثغرات قبل الإصدار، والاستثمار في تقنيات لجعل مخرجات الذكاء الاصطناعي أكثر أمانًا.

التعاون الدولي قوي بشكل ملحوظ في مجال أمن الذكاء الاصطناعي. حدث تعاون بارز في 2023 عندما أصدرت مراكز الأمن السيبراني الوطنية في المملكة المتحدة، وCISA، وFBI، ووكالات من أكثر من 20 دولة إرشادات مشتركة لتطوير الذكاء الاصطناعي الآمن. شددت هذه النشرة العالمية غير المسبوقة على أن أمن الذكاء الاصطناعي تحدٍ مشترك وقدمت أفضل الممارسات (متوافقة مع مبادئ الأمان حسب التصميم المذكورة سابقًا) للمؤسسات حول العالم.

وأكدت أن «الأمن يجب أن يكون مطلبًا أساسيًا... طوال دورة الحياة» للذكاء الاصطناعي وليس مجرد فكرة لاحقة. تشير هذه الجهود المشتركة إلى إدراك أن تهديدات الذكاء الاصطناعي لا تعترف بالحدود، وأن ثغرة في نظام ذكاء اصطناعي مستخدم على نطاق واسع في بلد واحد قد يكون لها تأثيرات متسلسلة عالميًا.

علاوة على ذلك، قامت منظمات مثل اليونسكو بوضع أول معيار عالمي لأخلاقيات الذكاء الاصطناعي (2021)، والذي رغم اتساع نطاقه، يتضمن نقاطًا قوية حول الأمن والخصوصية. تدعو توصية اليونسكو الدول الأعضاء والشركات لضمان «تجنب ومعالجة الأضرار غير المرغوب فيها (مخاطر السلامة) وكذلك الثغرات الأمنية (مخاطر الأمان) من قبل الجهات الفاعلة في الذكاء الاصطناعي». كما تعزز التزام حماية البيانات وحقوق الإنسان في سياق الذكاء الاصطناعي.

نرى موضوعات مماثلة في مبادئ الذكاء الاصطناعي لمنظمة التعاون الاقتصادي والتنمية وبيانات مجموعة السبع: كلها تبرز الأمن والمساءلة وخصوصية المستخدم كركائز أساسية للذكاء الاصطناعي الموثوق.

في القطاع الخاص، هناك نظام بيئي متنامٍ يركز على أمن الذكاء الاصطناعي. تشارك تحالفات الصناعة الأبحاث حول التعلم الآلي العدائي، وتشمل المؤتمرات الآن مسارات منتظمة حول «الفريق الأحمر للذكاء الاصطناعي» وأمن التعلم الآلي. تظهر أدوات وأطر عمل تساعد في اختبار نماذج الذكاء الاصطناعي للكشف عن الثغرات قبل النشر. حتى هيئات المعايير تشارك – حيث تعمل المنظمة الدولية للتوحيد القياسي (ISO) على معايير أمن الذكاء الاصطناعي التي قد تكمل معايير الأمن السيبراني القائمة.

بالنسبة للمؤسسات والممارسين، أصبح التوافق مع هذه الإرشادات والمعايير العالمية جزءًا من العناية الواجبة. لا يقلل ذلك فقط من مخاطر الحوادث، بل يجهز المؤسسات للامتثال للقوانين ويبني الثقة مع المستخدمين والعملاء. في قطاعات مثل الرعاية الصحية والمالية، يمكن أن يكون إثبات أن الذكاء الاصطناعي آمن ومتوافق ميزة تنافسية.

>>> قد يكون هذا مفيدًا لك:

مخاطر استخدام الذكاء الاصطناعي

فوائد الذكاء الاصطناعي للأفراد والشركات

يأتي الإمكان التحويلي للذكاء الاصطناعي مع تحديات أمن بيانات كبيرة بالمثل. إن ضمان أمان وسلامة البيانات في أنظمة الذكاء الاصطناعي ليس خيارًا – بل هو أساس نجاح وقبول حلول الذكاء الاصطناعي. من حماية خصوصية البيانات الشخصية إلى حماية نماذج الذكاء الاصطناعي من التلاعب والاستغلال العدائي، يتطلب الأمر نهجًا شاملاً يركز على الأمن.

تمتد القضايا عبر التكنولوجيا والسياسة والعوامل البشرية: يجب التعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة بمسؤولية وفقًا لقوانين الخصوصية؛ تحتاج نماذج الذكاء الاصطناعي إلى حماية ضد تقنيات الهجوم الجديدة؛ ويجب أن يظل المستخدمون والمطورون يقظين في عصر التهديدات السيبرانية المدفوعة بالذكاء الاصطناعي.

الخبر السار هو أن الوعي بقضايا الذكاء الاصطناعي وأمن البيانات لم يكن أعلى من أي وقت مضى. تعمل الحكومات والهيئات الدولية وقادة الصناعة بنشاط على تطوير أطر وتنظيمات لتوجيه تطوير الذكاء الاصطناعي الآمن. في الوقت نفسه، تستمر الأبحاث المتقدمة في تحسين مرونة الذكاء الاصطناعي – من الخوارزميات التي تقاوم الأمثلة العدائية إلى طرق الذكاء الاصطناعي التي تحافظ على الخصوصية (مثل التعلم الفيدرالي والخصوصية التفاضلية) التي تسمح بالحصول على رؤى مفيدة دون كشف البيانات الخام.

من خلال تنفيذ أفضل الممارسات – التشفير القوي، التحقق من البيانات، المراقبة المستمرة، وأكثر – يمكن للمؤسسات تقليل المخاطر بشكل كبير.

في النهاية، يجب تطوير ونشر الذكاء الاصطناعي بعقلية «الأمن أولاً». كما أشار الخبراء، الأمن السيبراني هو شرط أساسي لتحقيق فوائد الذكاء الاصطناعي بالكامل. عندما تكون أنظمة الذكاء الاصطناعي آمنة، يمكننا جني فوائدها وكفاءتها بثقة.

ولكن إذا تجاهلنا التحذيرات، فقد تؤدي خروقات البيانات والتلاعب الخبيث وانتهاكات الخصوصية إلى تآكل ثقة الجمهور والتسبب في أضرار حقيقية. في هذا المجال سريع التطور، يبقى البقاء استباقيًا ومطلعًا هو المفتاح. الذكاء الاصطناعي وأمن البيانات وجهان لعملة واحدة – ولا يمكننا تحقيق وعد الذكاء الاصطناعي بأمان ومسؤولية للجميع إلا بمعالجتهما معًا.