یہ مضمون آپ کو اے آئی اور ڈیٹا سیکیورٹی کے مسائل کو بہتر طور پر سمجھنے میں مدد دے گا، آئیے اب INVIAI کے ساتھ جانتے ہیں!

مصنوعی ذہانت (AI) صنعتوں اور معاشرے کو تبدیل کر رہی ہے، لیکن یہ اہم ڈیٹا سیکیورٹی کے خدشات بھی پیدا کرتی ہے۔ جدید AI نظام بڑے ڈیٹا سیٹس پر مبنی ہوتے ہیں، جن میں حساس ذاتی اور تنظیمی معلومات شامل ہوتی ہیں۔ اگر اس ڈیٹا کو مناسب طریقے سے محفوظ نہ کیا جائے تو AI کے نتائج کی درستگی اور اعتبار متاثر ہو سکتا ہے۔

درحقیقت، سائبر سیکیورٹی کو “AI نظاموں کی حفاظت، لچک، رازداری، انصاف، مؤثریت اور اعتمادیت کے لیے ایک ضروری شرط” سمجھا جاتا ہے۔ اس کا مطلب ہے کہ ڈیٹا کی حفاظت صرف آئی ٹی کا مسئلہ نہیں بلکہ AI کے فوائد کو نقصان پہنچائے بغیر یقینی بنانے کے لیے بنیادی حیثیت رکھتی ہے۔

جیسے جیسے AI دنیا بھر میں اہم آپریشنز میں شامل ہو رہا ہے، اداروں کو چاہیے کہ وہ ان نظاموں کو چلانے والے ڈیٹا کی حفاظت کے لیے ہوشیار رہیں۔

AI کی ترقی میں ڈیٹا سیکیورٹی کی اہمیت

AI کی طاقت ڈیٹا سے آتی ہے۔ مشین لرننگ ماڈلز ڈیٹا کے پیٹرنز سیکھتے ہیں اور اسی کی بنیاد پر فیصلے کرتے ہیں۔ لہٰذا، AI نظاموں کی ترقی اور نفاذ میں ڈیٹا سیکیورٹی انتہائی اہم ہے۔ اگر کوئی حملہ آور ڈیٹا میں مداخلت یا چوری کر لے تو AI کے رویے اور نتائج متاثر یا غیر معتبر ہو سکتے ہیں۔

کامیاب AI ڈیٹا مینجمنٹ حکمت عملیوں کو یقینی بنانا چاہیے کہ ڈیٹا کسی بھی مرحلے پر تبدیل یا خراب نہ ہوا ہو، اس میں کوئی نقصان دہ یا غیر مجاز مواد نہ ہو، اور اس میں غیر متوقع خامیاں شامل نہ ہوں۔

بنیادی طور پر، AI کے تمام مراحل میں – ڈیزائن، تربیت، نفاذ اور دیکھ بھال – ڈیٹا کی سالمیت اور رازداری کی حفاظت ضروری ہے تاکہ AI قابل اعتماد رہے۔ ان میں سے کسی بھی مرحلے میں سائبر سیکیورٹی کی غفلت پورے AI نظام کی سیکیورٹی کو نقصان پہنچا سکتی ہے۔ بین الاقوامی سیکیورٹی ایجنسیوں کی سرکاری ہدایات اس بات پر زور دیتی ہیں کہ مضبوط اور بنیادی سائبر سیکیورٹی کے اقدامات تمام ڈیٹا سیٹس پر لاگو ہونے چاہئیں جو AI ماڈلز کے ڈیزائن، ترقی، آپریشن اور اپ ڈیٹ میں استعمال ہوتے ہیں۔

مختصر یہ کہ، مضبوط ڈیٹا سیکیورٹی کے بغیر ہم AI نظاموں کو محفوظ یا درست نہیں سمجھ سکتے۔

AI کے دور میں ڈیٹا پرائیویسی کے چیلنجز

AI اور ڈیٹا سیکیورٹی کے سنگم پر سب سے بڑے مسائل میں سے ایک پرائیویسی ہے۔ AI الگورتھمز کو مؤثر کام کے لیے اکثر ذاتی یا حساس ڈیٹا کی بڑی مقدار کی ضرورت ہوتی ہے – آن لائن رویے، آبادیاتی معلومات سے لے کر بایومیٹرک شناختی معلومات تک۔ اس سے یہ خدشات پیدا ہوتے ہیں کہ یہ ڈیٹا کیسے جمع کیا جاتا ہے، استعمال ہوتا ہے اور محفوظ رکھا جاتا ہے۔ غیر مجاز ڈیٹا کا استعمال اور خفیہ ڈیٹا جمع کرنا عام چیلنجز بن چکے ہیں: AI نظام ذاتی معلومات کو افراد کی مکمل آگاہی یا رضامندی کے بغیر استعمال کر سکتے ہیں۔

مثال کے طور پر، کچھ AI خدمات انٹرنیٹ سے ڈیٹا جمع کرتی ہیں – ایک متنازعہ کیس میں ایک چہرہ شناخت کرنے والی کمپنی نے 20 ارب سے زائد تصاویر کا ڈیٹا بیس بنا لیا جو سوشل میڈیا اور ویب سائٹس سے بغیر اجازت حاصل کی گئی تھیں۔ اس پر یورپی حکام نے سخت جرمانے اور پابندیاں عائد کیں کیونکہ یہ پرائیویسی قوانین کی خلاف ورزی تھی۔ ایسے واقعات ظاہر کرتے ہیں کہ اگر ڈیٹا پرائیویسی کا احترام نہ کیا جائے تو AI کی جدتیں اخلاقی اور قانونی حدود کو آسانی سے پار کر سکتی ہیں۔

دنیا بھر کے ریگولیٹرز AI کے تناظر میں ڈیٹا پروٹیکشن قوانین نافذ کر رہے ہیں۔ یورپی یونین کا جنرل ڈیٹا پروٹیکشن ریگولیشن (GDPR) پہلے ہی ذاتی ڈیٹا کی پروسیسنگ پر سخت تقاضے عائد کرتا ہے، جو عالمی سطح پر AI منصوبوں کو متاثر کرتا ہے۔ مزید برآں، AI کے لیے مخصوص نئے قوانین بھی سامنے آ رہے ہیں – مثلاً EU AI Act (جو 2025 تک نافذ العمل ہوگا) اعلیٰ خطرے والے AI نظاموں کو ڈیٹا کی کوالٹی، درستگی اور سائبر سیکیورٹی کی مضبوطی یقینی بنانے کے اقدامات کرنے کا پابند کرے گا۔

بین الاقوامی تنظیمیں بھی ان ترجیحات کی تائید کرتی ہیں: UNESCO کی عالمی AI اخلاقیات کی سفارش میں واضح طور پر “پرائیویسی اور ڈیٹا پروٹیکشن کا حق” شامل ہے، جو کہ AI نظام کے تمام مراحل میں پرائیویسی کی حفاظت اور مناسب ڈیٹا پروٹیکشن فریم ورک کی ضرورت پر زور دیتی ہے۔ خلاصہ یہ کہ AI نافذ کرنے والی تنظیموں کو پرائیویسی کے پیچیدہ مسائل اور قوانین کے درمیان توازن قائم کرنا ہوگا تاکہ عوام کا اعتماد برقرار رہے۔

ڈیٹا کی سالمیت اور AI نظاموں کو لاحق خطرات

AI کی حفاظت صرف ڈیٹا کی چوری سے بچانے تک محدود نہیں ہے – بلکہ یہ ڈیٹا اور ماڈلز کی سالمیت کو پیچیدہ حملوں سے بچانے کے بارے میں بھی ہے۔ بدنیت عناصر نے AI نظاموں کو نشانہ بنانے کے لیے ڈیٹا کی فراہمی کے سلسلے کو ہدف بنانے کے طریقے دریافت کیے ہیں۔ 2025 میں جاری مشترکہ سائبر سیکیورٹی مشورے میں AI سے متعلق تین بڑے ڈیٹا سیکیورٹی خطرات کی نشاندہی کی گئی ہے: کمزور ڈیٹا سپلائی چین، بدنیتی سے تبدیل شدہ (“زہریلا”) ڈیٹا، اور ڈیٹا ڈرفٹ۔ ذیل میں ان اور دیگر اہم خطرات کی تفصیل دی گئی ہے:

• ڈیٹا زہریلا کرنے کے حملے: زہریلا کرنے والے حملے میں، مخالف فریق جان بوجھ کر AI نظام کی تربیتی ڈیٹا سیٹ میں غلط یا گمراہ کن ڈیٹا شامل کرتا ہے، جس سے ماڈل کے رویے میں خرابی آتی ہے۔ چونکہ AI ماڈلز تربیتی ڈیٹا سے سیکھتے ہیں، زہریلا ڈیٹا انہیں غلط فیصلے یا پیش گوئیاں کرنے پر مجبور کر سکتا ہے۔
  مثال کے طور پر، اگر سائبر مجرم سپیم فلٹر کے تربیتی ڈیٹا میں بدنیتی سے نمونے شامل کر دیں، تو AI خطرناک میلویئر والے ای میلز کو محفوظ سمجھنے لگے گا۔ ایک مشہور حقیقی مثال 2016 میں مائیکروسافٹ کے Tay چیٹ بوٹ کا واقعہ ہے – انٹرنیٹ پر ٹرولز نے چیٹ بوٹ کو توہین آمیز ان پٹس دے کر اسے زہریلا کر دیا، جس سے Tay نے زہریلے رویے سیکھ لیے۔ اس سے ظاہر ہوا کہ اگر حفاظتی اقدامات نہ ہوں تو AI نظام کو خراب ڈیٹا سے کتنی جلدی نقصان پہنچ سکتا ہے۔

  زہریلا کرنا زیادہ باریک بھی ہو سکتا ہے: حملہ آور ڈیٹا سیٹ کا صرف ایک چھوٹا حصہ اس طرح تبدیل کر سکتے ہیں کہ اسے پکڑنا مشکل ہو لیکن ماڈل کے نتائج کو اپنے حق میں متاثر کرے۔ زہریلا کرنے کا پتہ لگانا اور روکنا ایک بڑا چیلنج ہے؛ بہترین طریقوں میں ڈیٹا ذرائع کی جانچ اور مشتبہ ڈیٹا پوائنٹس کو شناخت کرنے کے لیے انوملی ڈیٹیکشن شامل ہے تاکہ وہ AI پر اثر انداز ہونے سے پہلے پکڑے جا سکیں۔

• دشمنانہ ان پٹس (ایویژن حملے): AI ماڈل کی تربیت اور نفاذ کے بعد بھی، حملہ آور اسے دھوکہ دینے کی کوشش کر سکتے ہیں۔ ایویژن حملے میں، ان پٹ ڈیٹا کو باریک بینی سے تبدیل کیا جاتا ہے تاکہ AI اسے غلط سمجھ لے۔ یہ تبدیلیاں انسانوں کے لیے ناقابلِ دید ہو سکتی ہیں لیکن ماڈل کے نتائج کو مکمل طور پر بدل سکتی ہیں۔
  ایک کلاسیکی مثال کمپیوٹر وژن سسٹمز کی ہے: محققین نے دکھایا ہے کہ چند چھوٹے اسٹیکرز یا رنگ کے دھبے اسٹاپ سائن پر لگانے سے خودکار گاڑی کا AI اسے سپیڈ لمٹ سائن سمجھ سکتا ہے۔ نیچے دی گئی تصویر ظاہر کرتی ہے کہ معمولی تبدیلیاں جو انسان کو معمولی لگتی ہیں، AI ماڈل کو مکمل طور پر الجھا سکتی ہیں۔ حملہ آور اسی طرح کے طریقے چہرہ شناخت یا مواد فلٹرز کو دھوکہ دینے کے لیے استعمال کر سکتے ہیں، جیسے تصاویر یا متن میں ناقابلِ دید خلل ڈالنا۔ ایسے دشمنانہ نمونے AI کی ایک بنیادی کمزوری کو ظاہر کرتے ہیں – اس کی پیٹرن شناخت کو ایسے طریقوں سے استحصال کیا جا سکتا ہے جو انسان توقع نہیں کرتے۔

اسٹاپ سائن میں معمولی تبدیلیاں (جیسے باریک اسٹیکرز یا نشانیاں) AI وژن سسٹم کو غلط فہمی میں مبتلا کر سکتی ہیں – ایک تجربے میں، ایک تبدیل شدہ اسٹاپ سائن کو مسلسل سپیڈ لمٹ سائن سمجھا گیا۔ یہ مثال دشمنانہ حملوں کی وضاحت کرتی ہے کہ AI کو کیسے ماڈلز کے ڈیٹا کی تشریح کی خامیوں سے دھوکہ دیا جا سکتا ہے۔

• ڈیٹا سپلائی چین کے خطرات: AI ڈویلپرز اکثر بیرونی یا تیسرے فریق کے ڈیٹا ذرائع پر انحصار کرتے ہیں (مثلاً ویب سے حاصل کردہ ڈیٹا سیٹس، اوپن ڈیٹا، یا ڈیٹا ایگریگیٹرز)۔ اس سے سپلائی چین کی کمزوری پیدا ہوتی ہے – اگر ماخذ ڈیٹا متاثر ہو یا غیر معتبر ہو تو اس میں پوشیدہ خطرات ہو سکتے ہیں۔
  مثال کے طور پر، ایک عوامی دستیاب ڈیٹا سیٹ میں بدنیتی سے داخل کیے گئے اندراجات یا معمولی غلطیاں ہو سکتی ہیں جو بعد میں AI ماڈل کو متاثر کر سکتی ہیں۔ ڈیٹا کی اصل معلوم ہونا (کہ ڈیٹا کہاں سے آیا ہے اور اسے تبدیل نہیں کیا گیا) بہت اہم ہے۔

  سیکیورٹی ایجنسیوں کی مشترکہ ہدایات ڈیجیٹل دستخط اور سالمیت کی جانچ جیسے اقدامات نافذ کرنے کی تاکید کرتی ہیں تاکہ AI کے ڈیٹا کے اصلی ہونے کی تصدیق کی جا سکے۔ بغیر ان حفاظتی تدابیر کے، حملہ آور AI سپلائی چین کو اوپر سے ہائی جیک کر سکتا ہے (مثلاً، کسی ماڈل کے تربیتی ڈیٹا کو عوامی ذخیرے سے ڈاؤن لوڈ کر کے اس میں مداخلت کرنا)۔

• ڈیٹا ڈرفٹ اور ماڈل کی خرابی: تمام خطرات بدنیتی پر مبنی نہیں ہوتے – کچھ قدرتی طور پر وقت کے ساتھ پیدا ہوتے ہیں۔ ڈیٹا ڈرفٹ اس رجحان کو کہتے ہیں جب ڈیٹا کی شماریاتی خصوصیات آہستہ آہستہ بدل جاتی ہیں، جس سے AI نظام کو چلانے والا ڈیٹا اس ڈیٹا سے میل نہیں کھاتا جس پر اسے تربیت دی گئی تھی۔ اس سے درستگی میں کمی یا غیر متوقع رویہ پیدا ہو سکتا ہے۔
  اگرچہ ڈیٹا ڈرفٹ خود کوئی حملہ نہیں، لیکن جب ماڈل خراب کارکردگی دکھائے تو اسے حملہ آور استحصال کر سکتے ہیں۔ مثال کے طور پر، ایک AI فراڈ ڈیٹیکشن سسٹم جو پچھلے سال کے لین دین کے نمونوں پر تربیت یافتہ ہو، اس سال نئے فراڈ طریقوں کو پکڑنے میں ناکام ہو سکتا ہے، خاص طور پر اگر مجرم پرانے ماڈل سے بچنے کی کوشش کریں۔

  حملہ آور جان بوجھ کر نئے پیٹرنز (ایک قسم کا کانسپٹ ڈرفٹ) بھی متعارف کرا سکتے ہیں تاکہ ماڈلز کو الجھایا جا سکے۔ ماڈلز کو تازہ ڈیٹا کے ساتھ باقاعدگی سے دوبارہ تربیت دینا اور ان کی کارکردگی کی نگرانی کرنا ضروری ہے تاکہ ڈرفٹ کو کم کیا جا سکے۔ ماڈلز کو اپ ٹو ڈیٹ رکھنا اور مسلسل ان کے نتائج کی تصدیق کرنا ضروری ہے تاکہ وہ بدلتے ہوئے ماحول اور پرانی معلومات کے استحصال سے محفوظ رہیں۔

• AI انفراسٹرکچر پر روایتی سائبر حملے: یاد رکھنا چاہیے کہ AI نظام عام سافٹ ویئر اور ہارڈویئر پر چلتے ہیں، جو روایتی سائبر خطرات کے لیے حساس رہتے ہیں۔ حملہ آور سرورز، کلاؤڈ اسٹوریج، یا ڈیٹا بیسز کو نشانہ بنا سکتے ہیں جہاں AI تربیتی ڈیٹا اور ماڈلز محفوظ ہوتے ہیں۔
  ان میں سے کسی کی خلاف ورزی حساس ڈیٹا کو افشا کر سکتی ہے یا AI نظام میں مداخلت کی اجازت دے سکتی ہے۔ مثال کے طور پر، AI کمپنیوں کے ڈیٹا لیکس پہلے بھی ہو چکے ہیں – ایک کیس میں، چہرہ شناخت کرنے والی کمپنی کی اندرونی کلائنٹ لسٹ لیک ہو گئی، جس سے پتہ چلا کہ 2,200 سے زائد تنظیموں نے اس کی سروس استعمال کی تھی۔

  ایسے واقعات اس بات کی نشاندہی کرتے ہیں کہ AI تنظیموں کو مضبوط سیکیورٹی طریقے (انکرپشن، رسائی کنٹرول، نیٹ ورک سیکیورٹی) اپنانے چاہئیں جیسے کوئی بھی سافٹ ویئر کمپنی کرتی ہے۔ مزید برآں، ماڈل کی چوری یا استخراج ایک ابھرتا ہوا مسئلہ ہے: حملہ آور مالکانہ AI ماڈلز کو چوری کر سکتے ہیں (ہیکنگ کے ذریعے یا عوامی AI سروس سے ماڈل کو ریورس انجینئر کر کے)۔ چوری شدہ ماڈلز کا غلط استعمال یا تجزیہ کیا جا سکتا ہے تاکہ مزید کمزوریاں دریافت کی جائیں۔ لہٰذا، AI ماڈلز کی حفاظت (مثلاً آرام کی حالت میں انکرپشن اور رسائی کنٹرول) ڈیٹا کی حفاظت جتنی ہی اہم ہے۔

خلاصہ یہ کہ AI نظام منفرد ڈیٹا پر مبنی حملوں (زہریلا کرنا، دشمنانہ ایویژن، سپلائی چین میں مداخلت) اور روایتی سائبر خطرات (ہیکنگ، غیر مجاز رسائی) دونوں کا سامنا کرتے ہیں۔ اس کے لیے ایک جامع حفاظتی حکمت عملی کی ضرورت ہے جو ڈیٹا کی سالمیت، رازداری، اور دستیابی کے ساتھ ساتھ AI ماڈلز کی ہر مرحلے پر حفاظت کرے۔

جیسا کہ برطانیہ کے نیشنل سائبر سیکیورٹی سینٹر اور اس کے شراکت داروں نے نوٹ کیا ہے، AI نظام “نئی حفاظتی کمزوریاں” لاتے ہیں اور سیکیورٹی کو AI کے تمام مراحل میں ایک بنیادی ضرورت بنانا چاہیے، نہ کہ محض ایک بعد کی سوچ۔

AI: سیکیورٹی کے لیے دو دھاری تلوار

اگرچہ AI نئے سیکیورٹی خطرات لاتا ہے، یہ اخلاقی استعمال کی صورت میں ڈیٹا سیکیورٹی کو بہتر بنانے کا ایک طاقتور ذریعہ بھی ہے۔ اس دوہری نوعیت کو سمجھنا ضروری ہے۔ ایک طرف، سائبر مجرم AI کا استعمال کر کے اپنے حملوں کو تیز کر رہے ہیں؛ دوسری طرف، دفاعی ماہرین AI کو سائبر سیکیورٹی مضبوط کرنے کے لیے استعمال کر رہے ہیں۔

• حملہ آوروں کے ہاتھوں AI: جنریٹو AI اور جدید مشین لرننگ کی ترقی نے پیچیدہ سائبر حملے کرنے کی حد کو کم کر دیا ہے۔ بدنیتی عناصر AI کا استعمال کر کے فشنگ اور سوشل انجینئرنگ مہمات کو خودکار بنا سکتے ہیں، جس سے دھوکہ دہی زیادہ قائل کرنے والی اور پکڑنے میں مشکل ہو جاتی ہے۔
  مثلاً، جنریٹو AI انتہائی ذاتی نوعیت کی فشنگ ای میلز یا جعلی پیغامات تیار کر سکتا ہے جو کسی فرد کے لکھنے کے انداز کی نقل کرتے ہیں، جس سے شکار کے دھوکہ کھانے کے امکانات بڑھ جاتے ہیں۔ AI چیٹ بوٹس حقیقی وقت میں ہدف کے ساتھ بات چیت کر سکتے ہیں اور کسٹمر سپورٹ یا ساتھیوں کا بہروپ دھار کر صارفین کو پاس ورڈ یا مالی معلومات دینے پر مجبور کر سکتے ہیں۔

  ایک اور خطرہ ڈیپ فیکس ہے – AI سے تیار کردہ مصنوعی ویڈیوز یا آڈیو کلپس۔ حملہ آوروں نے ڈیپ فیک آڈیو کا استعمال کرتے ہوئے CEOs یا دیگر حکام کی آواز کی نقل کر کے جعلی بینک ٹرانسفرز کی اجازت دی ہے، جسے “وائس فشنگ” کہا جاتا ہے۔ اسی طرح، ڈیپ فیک ویڈیوز غلط معلومات پھیلانے یا بلیک میلنگ کے لیے استعمال ہو سکتے ہیں۔ AI کی وسعت کی وجہ سے یہ حملے بڑے پیمانے پر اور بعض اوقات ناقابلِ یقین حد تک کیے جا سکتے ہیں۔

  سیکیورٹی ماہرین نوٹ کر رہے ہیں کہ AI سائبر مجرموں کے ہتھیاروں میں شامل ہو چکا ہے، جو سافٹ ویئر کی کمزوریوں کی شناخت سے لے کر میلویئر کی تخلیق تک ہر کام کے لیے استعمال ہو رہا ہے۔ اس رجحان کی وجہ سے اداروں کو اپنی دفاعی حکمت عملی مضبوط کرنی چاہیے اور صارفین کو تعلیم دینی چاہیے، کیونکہ “انسانی عنصر” (جیسے فشنگ ای میل پر دھوکہ کھانا) اکثر سب سے کمزور کڑی ہوتا ہے۔

• دفاع اور شناخت کے لیے AI: خوش قسمتی سے، وہی AI صلاحیتیں دفاعی جانب سائبر سیکیورٹی کو نمایاں طور پر بہتر بنا سکتی ہیں۔ AI سے چلنے والے سیکیورٹی ٹولز نیٹ ورک ٹریفک اور سسٹم لاگز کی بڑی مقدار کا تجزیہ کر کے انوملیز کی نشاندہی کر سکتے ہیں جو سائبر حملے کی علامت ہو سکتی ہیں۔
  مشین لرننگ ماڈلز سسٹم میں “معمول” رویے کو سیکھ کر غیر معمولی پیٹرنز کو حقیقی وقت میں فلٹر کر سکتے ہیں – ممکنہ طور پر ہیکرز کو کارروائی کرتے ہوئے پکڑنا یا ڈیٹا لیک کا پتہ لگانا۔ یہ انوملی ڈیٹیکشن خاص طور پر نئے، پوشیدہ خطرات کی شناخت کے لیے مفید ہے جو روایتی ڈیٹیکٹرز سے بچ سکتے ہیں۔

  مثال کے طور پر، AI نظام کمپنی میں صارف کے لاگ ان پیٹرنز یا ڈیٹا تک رسائی کی نگرانی کر سکتے ہیں اور اگر کوئی غیر معمولی رسائی کی کوشش یا بہت زیادہ ڈیٹا ڈاؤن لوڈ ہو تو سیکیورٹی ٹیم کو اطلاع دے سکتے ہیں (جو اندرونی خطرہ یا چوری شدہ اسناد کی نشاندہی ہو سکتی ہے)۔ AI اسپیم اور نقصان دہ مواد کو فلٹر کرنے میں بھی استعمال ہوتا ہے، جہاں یہ فشنگ ای میلز یا میلویئر کو ان کی خصوصیات کی بنیاد پر پہچانتا ہے۔

  فراڈ کی شناخت کے میدان میں، بینک اور مالیاتی ادارے AI کا استعمال کرتے ہیں تاکہ فوری طور پر لین دین کا جائزہ لیں اور مشتبہ لین دین کو بلاک کریں، جس سے حقیقی وقت میں فراڈ روکا جا سکتا ہے۔ ایک اور دفاعی استعمال AI کا کمزوری مینجمنٹ ہے – مشین لرننگ سب سے زیادہ خطرناک سافٹ ویئر کمزوریوں کی ترجیح دے سکتی ہے تاکہ انہیں جلد از جلد ٹھیک کیا جا سکے، جس سے حملے سے پہلے نظام کی حفاظت ممکن ہو۔

  اہم بات یہ ہے کہ AI انسانی سیکیورٹی ماہرین کی جگہ نہیں لیتا بلکہ ان کی مدد کرتا ہے، بھاری ڈیٹا کا تجزیہ اور پیٹرن کی شناخت سنبھالتا ہے تاکہ تجزیہ کار تحقیقات اور ردعمل پر توجہ دے سکیں۔ AI ٹولز اور انسانی مہارت کے درمیان یہ ہم آہنگی جدید سائبر سیکیورٹی حکمت عملی کی بنیاد بنتی جا رہی ہے۔

خلاصہ یہ کہ AI خطرات کے دائرے کو بڑھا رہا ہے اور دفاع کو مضبوط بنانے کے نئے طریقے فراہم کر رہا ہے۔ اس مسابقتی دوڑ میں اداروں کو دونوں جانب AI کی ترقی سے باخبر رہنا چاہیے۔ خوش آئند بات یہ ہے کہ بہت سے سائبر سیکیورٹی فراہم کنندگان اب اپنے مصنوعات میں AI شامل کر رہے ہیں اور حکومتیں AI پر مبنی سائبر دفاع کی تحقیق کو فنڈ کر رہی ہیں۔

تاہم، احتیاط ضروری ہے: جیسے کسی بھی سیکیورٹی ٹول کی جانچ کی جاتی ہے، AI دفاعی نظاموں کی بھی سخت جانچ پڑتال ہونی چاہیے تاکہ وہ خود دشمنوں کے دھوکہ دہی سے محفوظ رہیں (مثلاً، حملہ آور دفاعی AI کو گمراہ کرنے کے لیے غلط ڈیٹا دے سکتا ہے تاکہ وہ جاری حملے کو “اندھا” کر دے – جو کہ سیکیورٹی نظاموں کو زہریلا کرنے کی ایک شکل ہے)۔ لہٰذا، سائبر سیکیورٹی کے لیے AI کے نفاذ کے ساتھ مضبوط تصدیق اور نگرانی بھی ضروری ہے۔

AI ڈیٹا کی حفاظت کے لیے بہترین طریقے

مختلف خطرات کو مدنظر رکھتے ہوئے، ادارے AI اور اس کے پیچھے موجود ڈیٹا کی حفاظت کے لیے کیا کر سکتے ہیں؟ ماہرین ایک کثیر الجہتی حکمت عملی کی سفارش کرتے ہیں جو AI نظام کے ہر مرحلے میں سیکیورٹی کو شامل کرے۔ یہاں کچھ بہترین طریقے دیے گئے ہیں جو معتبر سائبر سیکیورٹی ایجنسیوں اور محققین سے اخذ کیے گئے ہیں:

• ڈیٹا گورننس اور رسائی کنٹرول: AI تربیتی ڈیٹا، ماڈلز، اور حساس نتائج تک رسائی پر سخت کنٹرول سے آغاز کریں۔ مضبوط تصدیق اور اجازت کا استعمال کریں تاکہ صرف قابل اعتماد افراد یا نظام ڈیٹا میں ترمیم کر سکیں۔ تمام ڈیٹا (چاہے آرام کی حالت میں ہو یا منتقلی کے دوران) کو انکرپٹ کریں تاکہ چوری یا مداخلت سے بچا جا سکے۔
  ڈیٹا تک رسائی کا لاگ اور آڈٹ رکھنا ذمہ داری کے لیے ضروری ہے – اگر کوئی مسئلہ ہو تو اس کا ماخذ معلوم کیا جا سکے۔ اس کے علاوہ، کم از کم مراعات کا اصول نافذ کریں: ہر صارف یا جزو کو صرف اتنا ڈیٹا تک رسائی دی جائے جتنا اس کے کام کے لیے ضروری ہو۔

• ڈیٹا کی تصدیق اور ماخذ کی جانچ: تربیت یا AI میں فیڈ کرنے سے پہلے کسی بھی ڈیٹا سیٹ کی سالمیت کی تصدیق کریں۔ ڈیجیٹل دستخط اور چیکسمز جیسی تکنیکیں یقینی بناتی ہیں کہ ڈیٹا جمع کرنے کے بعد تبدیل نہیں ہوا۔ ڈیٹا کے ماخذ کا واضح ریکارڈ رکھنا اعتماد کے لیے مددگار ہے – مثلاً، قابل اعتماد، جانچے پرکھے ذرائع یا سرکاری شراکت داروں سے ڈیٹا کو ترجیح دیں۔
  اگر کراؤڈ سورس یا ویب سے حاصل کردہ ڈیٹا استعمال کر رہے ہیں تو اسے متعدد ذرائع سے کراس چیک کریں (ایک “اجماع” طریقہ) تاکہ غیر معمولی چیزوں کا پتہ چل سکے۔ کچھ ادارے نئے ڈیٹا کے لیے سینڈ باکسنگ کا استعمال کرتے ہیں – ڈیٹا کو تربیت میں شامل کرنے سے پہلے الگ تھلگ تجزیہ کیا جاتا ہے تاکہ کوئی خطرناک کوڈ یا واضح غیر معمولیات سامنے آ سکیں۔

• محفوظ AI ترقی کے طریقے: AI کے لیے مخصوص محفوظ کوڈنگ اور نفاذ کے طریقے اپنائیں۔ اس کا مطلب ہے کہ صرف عام سافٹ ویئر کی کمزوریوں کو نہیں بلکہ AI کی مخصوص کمزوریوں کو بھی حل کریں۔ مثلاً، “پرائیویسی بذریعہ ڈیزائن” اور “سیکیورٹی بذریعہ ڈیزائن” کے اصول اپنائیں: اپنے AI ماڈل اور ڈیٹا پائپ لائن کو ابتدا سے ہی حفاظتی اقدامات کے ساتھ تیار کریں، بعد میں شامل کرنے کے بجائے۔
  برطانیہ اور امریکہ کی ہدایات کے مطابق، ڈیزائن کے مرحلے میں تھریٹ ماڈلنگ کریں تاکہ اندازہ لگایا جا سکے کہ کوئی AI نظام کو کیسے نشانہ بنا سکتا ہے۔ ماڈل کی ترقی کے دوران، زہریلا ڈیٹا کے اثر کو کم کرنے کے لیے تکنیکیں استعمال کریں – ایک طریقہ یہ ہے کہ تربیتی ڈیٹا سیٹ میں آؤٹ لائرز کی شناخت کی جائے، تاکہ اگر 5% ڈیٹا ماڈل کو غیر معمولی یا نقصان دہ معلومات دے رہا ہو تو اسے تربیت سے پہلے پکڑا جا سکے۔

  ایک اور طریقہ مضبوط ماڈل کی تربیت ہے: ایسے الگورتھمز موجود ہیں جو ماڈلز کو آؤٹ لائرز یا دشمنانہ شور کے لیے کم حساس بنا سکتے ہیں (مثلاً، تربیتی ڈیٹا میں معمولی خلل ڈال کر ماڈل کو مزاحم بنانا)۔ باقاعدہ کوڈ ریویوز اور سیکیورٹی ٹیسٹنگ (جس میں ریڈ ٹیم مشقیں شامل ہیں جہاں ٹیسٹرز AI نظام کو جان بوجھ کر توڑنے کی کوشش کرتے ہیں) AI کے لیے اتنے ہی اہم ہیں جتنے کسی بھی اہم سافٹ ویئر کے لیے۔

• نگرانی اور انوملی ڈیٹیکشن: نفاذ کے بعد، AI نظام کے ان پٹس اور آؤٹ پٹس کی مسلسل نگرانی کریں تاکہ کسی مداخلت یا ڈرفٹ کی علامات کا پتہ چل سکے۔ غیر معمولی پیٹرنز کے لیے الرٹس سیٹ کریں – مثلاً، اگر اچانک ایک جیسے غیر معمولی سوالات کی بھرمار ہو جو زہریلا کرنے یا استخراج حملے کی نشاندہی کر سکتے ہیں، یا ماڈل غیر معمولی نتائج دینا شروع کر دے۔ انوملی ڈیٹیکشن سسٹمز پس منظر میں چل کر ایسے واقعات کو فلٹر کر سکتے ہیں۔
  نگرانی میں ڈیٹا کوالٹی میٹرکس بھی شامل کریں؛ اگر ماڈل کی نئی ڈیٹا پر درستگی اچانک کم ہو جائے تو یہ ڈیٹا ڈرفٹ یا خاموش زہریلا حملے کی نشاندہی ہو سکتی ہے، جس کی تحقیقات ضروری ہے۔ ماڈلز کو تازہ ڈیٹا کے ساتھ باقاعدگی سے دوبارہ تربیت دینا اور نئے AI الگورتھمز میں دریافت ہونے والی کمزوریوں کے لیے پیچز لگانا دانشمندی ہے۔

• واقعہ کا جواب اور بحالی کے منصوبے: بہترین کوششوں کے باوجود، خلاف ورزیاں یا ناکامیاں ہو سکتی ہیں۔ اداروں کو AI نظاموں کے لیے واضح واقعہ جواب کا منصوبہ ہونا چاہیے۔ اگر ڈیٹا لیک ہو جائے تو اسے کیسے محدود کریں گے اور متاثرہ فریقین کو کیسے مطلع کریں گے؟
  اگر آپ کا تربیتی ڈیٹا زہریلا ہو جائے تو کیا آپ کے پاس بیک اپ ڈیٹا سیٹس یا پچھلے ماڈل ورژنز موجود ہیں؟ بدترین صورتحال کے لیے منصوبہ بندی اس بات کو یقینی بناتی ہے کہ AI پر حملہ آپ کے آپریشنز کو طویل عرصے کے لیے متاثر نہ کرے۔ اہم ڈیٹا اور ماڈل ورژنز کا باقاعدہ بیک اپ لیں تاکہ اگر پروڈکشن میں AI ماڈل متاثر ہو جائے تو آپ اسے معلوم حالت میں واپس لا سکیں۔

  اہم ایپلیکیشنز میں، کچھ ادارے متعدد AI ماڈلز یا ensembles رکھتے ہیں؛ اگر ایک ماڈل مشکوک رویہ دکھائے تو دوسرا ماڈل نتائج کی تصدیق کر سکتا ہے یا مسئلہ حل ہونے تک پروسیسنگ سنبھال سکتا ہے (یہ فیل سیف میکانزم کی طرح ہے)۔

• ملازمین کی تربیت اور آگاہی: AI سیکیورٹی صرف تکنیکی مسئلہ نہیں؛ انسان بھی اہم کردار ادا کرتے ہیں۔ یقینی بنائیں کہ آپ کی ڈیٹا سائنس اور ترقیاتی ٹیمیں محفوظ طریقوں کی تربیت حاصل کریں۔ انہیں دشمنانہ حملوں جیسے خطرات کا علم ہو اور وہ یہ نہ سمجھیں کہ جو ڈیٹا وہ AI کو دیتے ہیں وہ ہمیشہ محفوظ ہوتا ہے۔
  ایسی ثقافت کو فروغ دیں جہاں غیر معمولی ڈیٹا رجحانات پر سوال اٹھایا جائے نہ کہ نظر انداز کیا جائے۔ تمام ملازمین کو AI سے چلنے والی سوشل انجینئرنگ کے خطرات کے بارے میں تعلیم دیں (مثلاً، انہیں سکھائیں کہ ڈیپ فیک آوازیں یا فشنگ ای میلز کو کیسے پہچانا جائے، کیونکہ AI کے ساتھ یہ بڑھ رہے ہیں)۔ انسانی ہوشیاری ایسی چیزوں کو پکڑ سکتی ہے جو خودکار نظام نہیں پکڑ پاتے۔

ان طریقوں کو اپنانے سے AI اور ڈیٹا سیکیورٹی کے واقعات کے خطرات میں نمایاں کمی آ سکتی ہے۔ درحقیقت، بین الاقوامی ادارے جیسے امریکی سائبر سیکیورٹی اور انفراسٹرکچر سیکیورٹی ایجنسی (CISA) اور اس کے شراکت دار بالکل ایسے اقدامات کی سفارش کرتے ہیں – مضبوط ڈیٹا پروٹیکشن، فعال خطرہ مینجمنٹ، اور نگرانی و خطرات کی شناخت کی صلاحیتوں کو بہتر بنانا AI نظاموں کے لیے۔

حال ہی میں جاری مشترکہ مشورے میں حکام نے اداروں پر زور دیا کہ وہ “AI سے چلنے والے نظاموں میں حساس، ملکیتی، اور مشن کے لیے اہم ڈیٹا کی حفاظت کریں”، جس میں انکرپشن، ڈیٹا ماخذ کی جانچ، اور سخت جانچ جیسے اقدامات شامل ہیں۔ سب سے اہم بات یہ ہے کہ سیکیورٹی ایک جاری عمل ہونا چاہیے: مسلسل خطرے کا جائزہ ضروری ہے تاکہ بدلتے ہوئے خطرات کے ساتھ ہم آہنگ رہا جا سکے۔

جیسے جیسے حملہ آور نئی حکمت عملی وضع کرتے ہیں (خاص طور پر AI کی مدد سے)، اداروں کو اپنی دفاعی حکمت عملیوں کو مسلسل اپ ڈیٹ اور بہتر بنانا چاہیے۔

عالمی کوششیں اور ضابطہ کار جوابات

دنیا بھر کی حکومتیں اور بین الاقوامی ادارے AI سے متعلق ڈیٹا سیکیورٹی کے مسائل کو حل کرنے کے لیے فعال ہیں تاکہ AI ٹیکنالوجیز میں اعتماد قائم کیا جا سکے۔ ہم نے پہلے ہی EU کے آنے والے AI ایکٹ کا ذکر کیا ہے، جو شفافیت، خطرہ مینجمنٹ، اور سائبر سیکیورٹی کے تقاضے اعلیٰ خطرے والے AI نظاموں پر نافذ کرے گا۔ یورپ ذمہ داری کے قوانین میں بھی تبدیلیاں کر رہا ہے تاکہ AI فراہم کنندگان کو سیکیورٹی کی ناکامیوں کے لیے جوابدہ بنایا جا سکے۔

امریکہ میں، نیشنل انسٹی ٹیوٹ آف اسٹینڈرڈز اینڈ ٹیکنالوجی (NIST) نے AI رسک مینجمنٹ فریم ورک تیار کیا ہے تاکہ اداروں کو AI کے خطرات، بشمول سیکیورٹی اور پرائیویسی کے خطرات، کا جائزہ لینے اور کم کرنے میں مدد دی جا سکے۔ NIST کا فریم ورک، جو 2023 میں جاری ہوا، قابل اعتماد AI نظام بنانے پر زور دیتا ہے، جس میں مضبوطی، وضاحت، اور حفاظت کو ڈیزائن کے مرحلے سے شامل کیا جاتا ہے۔

امریکی حکومت نے بڑے AI کمپنیوں کے ساتھ رضاکارانہ عہد کیے ہیں کہ ماڈلز کو ریلیز سے پہلے آزاد ماہرین (ریڈ ٹیمز) کے ذریعے کمزوریوں کے لیے جانچا جائے گا، اور AI آؤٹ پٹس کو محفوظ بنانے کے لیے تکنیکوں میں سرمایہ کاری کی جائے گی۔

بین الاقوامی تعاون AI سیکیورٹی میں خاص طور پر مضبوط ہے۔ 2023 میں، برطانیہ کے NCSC، CISA، FBI، اور 20 سے زائد ممالک کی ایجنسیوں نے مشترکہ محفوظ AI ترقی کے لیے رہنما اصول جاری کیے۔ اس بے مثال عالمی مشورے میں زور دیا گیا کہ AI سیکیورٹی ایک مشترکہ چیلنج ہے اور تنظیموں کے لیے بہترین طریقے فراہم کیے گئے جو پہلے بیان کیے گئے محفوظ ڈیزائن کے اصولوں کے مطابق ہیں۔

یہ واضح کیا گیا کہ “سیکیورٹی AI کے پورے زندگی کے دور میں ایک بنیادی ضرورت ہونی چاہیے، نہ کہ محض ایک بعد کی سوچ”۔ ایسی مشترکہ کوششیں اس بات کا اعتراف ہیں کہ AI خطرات سرحدوں کا احترام نہیں کرتے، اور ایک ملک کے AI نظام کی کمزوری عالمی سطح پر اثر انداز ہو سکتی ہے۔

مزید برآں، UNESCO نے AI اخلاقیات پر پہلا عالمی معیار (2021) تیار کیا ہے، جو اگرچہ وسیع ہے، لیکن اس میں سیکیورٹی اور پرائیویسی کے مضبوط نکات شامل ہیں۔ UNESCO کی سفارش میں ممبر ممالک اور کمپنیوں سے کہا گیا ہے کہ وہ “ناخواہ نقصان (حفاظتی خطرات) اور حملے کی کمزوریوں (سیکیورٹی خطرات) سے بچاؤ اور ان کا ازالہ AI کے ذریعے کریں”۔ یہ ڈیٹا پروٹیکشن اور انسانی حقوق کے تحفظ کی اہمیت کو بھی تقویت دیتا ہے۔

ہم OECD کے AI اصولوں اور G7 کے AI بیانات میں بھی ایسے ہی موضوعات دیکھتے ہیں: یہ سب سیکیورٹی، جوابدہی، اور صارف کی پرائیویسی کو قابل اعتماد AI کے کلیدی ستون کے طور پر اجاگر کرتے ہیں۔

نجی شعبے میں، AI سیکیورٹی پر مرکوز ایک بڑھتا ہوا ماحولیاتی نظام موجود ہے۔ صنعتی اتحاد دشمنانہ مشین لرننگ پر تحقیق شیئر کر رہے ہیں، اور کانفرنسز میں اب “AI ریڈ ٹیمنگ” اور ML سیکیورٹی کے سیشنز شامل ہوتے ہیں۔ AI ماڈلز کی کمزوریوں کی جانچ کے لیے ٹولز اور فریم ورکس سامنے آ رہے ہیں۔ یہاں تک کہ معیاری ادارے بھی شامل ہیں – ISO مبینہ طور پر AI سیکیورٹی کے معیارات پر کام کر رہا ہے جو موجودہ سائبر سیکیورٹی معیارات کی تکمیل کر سکتے ہیں۔

اداروں اور ماہرین کے لیے، ان عالمی ہدایات اور معیارات کے مطابق ہونا اب ایک ضروری عمل بن چکا ہے۔ یہ نہ صرف واقعات کے خطرے کو کم کرتا ہے بلکہ قوانین کی تعمیل کے لیے بھی تیار کرتا ہے اور صارفین اور گاہکوں کے ساتھ اعتماد قائم کرتا ہے۔ صحت اور مالیات جیسے شعبوں میں، یہ دکھانا کہ آپ کا AI محفوظ اور قانونی ہے، ایک مسابقتی فائدہ ہو سکتا ہے۔

>>> یہ آپ کے لیے مفید ہو سکتا ہے:

مصنوعی ذہانت کے استعمال کے خطرات

انفرادی اور کاروباری افراد کے لیے مصنوعی ذہانت کے فوائد

AI کی تبدیلی کی صلاحیت کے ساتھ ساتھ اہم ڈیٹا سیکیورٹی کے چیلنجز بھی آتے ہیں۔ AI نظاموں میں ڈیٹا کی حفاظت اور سالمیت کو یقینی بنانا اختیاری نہیں بلکہ AI حل کی کامیابی اور قبولیت کے لیے بنیادی ہے۔ ذاتی ڈیٹا کی پرائیویسی کی حفاظت سے لے کر AI ماڈلز کو مداخلت اور دشمنانہ استحصال سے بچانے تک، ایک جامع سیکیورٹی پر مبنی نقطہ نظر ضروری ہے۔

یہ مسائل ٹیکنالوجی، پالیسی، اور انسانی عوامل پر محیط ہیں: بڑے ڈیٹا سیٹس کو پرائیویسی قوانین کے تحت ذمہ داری سے سنبھالنا چاہیے؛ AI ماڈلز کو نئی حملہ آور تکنیکوں سے بچانا چاہیے؛ اور صارفین اور ڈویلپرز کو AI سے چلنے والے سائبر خطرات کے دور میں ہوشیار رہنا چاہیے۔

خوش آئند بات یہ ہے کہ AI اور ڈیٹا سیکیورٹی کے مسائل کے بارے میں آگاہی پہلے سے کہیں زیادہ ہے۔ حکومتیں، بین الاقوامی ادارے، اور صنعت کے رہنما محفوظ AI ترقی کے لیے فریم ورکس اور قوانین تیار کر رہے ہیں۔ اسی دوران، جدید تحقیق AI کی مزاحمت کو بہتر بنا رہی ہے – دشمنانہ نمونوں کے خلاف الگورتھمز سے لے کر نئی پرائیویسی محفوظ AI تکنیکوں (جیسے فیڈریٹڈ لرننگ اور ڈیفرینشل پرائیویسی) تک جو مفید بصیرت فراہم کرتی ہیں بغیر خام ڈیٹا کو ظاہر کیے۔

بہترین طریقے اپنانے سے – مضبوط انکرپشن، ڈیٹا کی تصدیق، مسلسل نگرانی، اور دیگر – ادارے خطرات کو نمایاں طور پر کم کر سکتے ہیں۔

آخرکار، AI کو “سیکیورٹی-پہلے” ذہنیت کے ساتھ تیار اور نافذ کیا جانا چاہیے۔ ماہرین کے مطابق، سائبر سیکیورٹی AI کے فوائد کے مکمل حصول کے لیے شرط ہے۔ جب AI نظام محفوظ ہوں، تو ہم ان کی کارکردگی اور جدت کو اعتماد کے ساتھ حاصل کر سکتے ہیں۔

لیکن اگر ہم انتباہات کو نظر انداز کریں تو ڈیٹا لیک، بدنیتی سے مداخلت، اور پرائیویسی کی خلاف ورزیاں عوامی اعتماد کو کمزور کر سکتی ہیں اور حقیقی نقصان پہنچا سکتی ہیں۔ اس تیزی سے بدلتے ہوئے میدان میں، پیش قدمی اور تازہ کاری کلیدی حیثیت رکھتی ہے۔ AI اور ڈیٹا سیکیورٹی دو پہلو ہیں – اور صرف انہیں ایک ساتھ حل کر کے ہم AI کے وعدے کو محفوظ اور ذمہ دارانہ طریقے سے سب کے لیے پورا کر سکتے ہیں۔