لماذا يُعتبر الذكاء الاصطناعي المعادي التهديد الإلكتروني الخفي الذي يهدد الأمن؟

قادة الأمن: سد الفجوة بين النوايا والأفعال في أمان الذكاء الاصطناعي وعمليات MLOps

تكشف تقرير حديث عن وجود فجوة مقلقة بين نوايا قادة الأمن وأفعالهم فيما يتعلق بحماية أنظمة الذكاء الاصطناعي وعمليات MLOps.

بينما يؤكد 97% من قادة تكنولوجيا المعلومات أهمية تأمين الذكاء الاصطناعي وحماية أنظمتهم، يشعر فقط 61% بالثقة في تأمين التمويل اللازم. والأكثر إثارة للقلق، أن 77% من هؤلاء القادة أبلغوا عن تعرضهم لنوع من الخروقات المتعلقة بالذكاء الاصطناعي، ومع ذلك، قام 30% فقط منهم بتنفيذ دفاعات يدوية ضد الهجمات العدائية في عمليات تطوير الذكاء الاصطناعي الحالية، بما في ذلك خطوط أنابيب MLOps.

مع استعداد 14% فقط من المنظمات لهجمات الوكلاء الذكائيين، تستمر الاعتمادية على نماذج الذكاء الاصطناعي في الارتفاع، مما يجعلها هدفاً رئيسياً لتهديدات الذكاء الاصطناعي العدائي. وبشكل عام، تمتلك المنظمات في المتوسط 1,689 نموذج ذكاء اصطناعي في الإنتاج، ويعتبر 98% من القادة بعض النماذج أساسية لنجاحهم. علاوة على ذلك، يشير 83% إلى الاستخدام الواسع للذكاء الاصطناعي عبر فرقهم، مما يدل على الحاجة الملحة لتبني ممارسات آمنة. "تدفع الصناعة لتسريع اعتماد الذكاء الاصطناعي دون اتخاذ تدابير أمنية كافية"، كما صرح المحللون في التقرير.

فهم الذكاء الاصطناعي العدائي

يهدف الذكاء الاصطناعي العدائي إلى إرباك أنظمة الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي بشكل متعمد، مما يجعلها غير فعالة لأغراضها المقصودة. تستخدم هذه المناورة تقنيات الذكاء الاصطناعي لاستغلال الثغرات، مثل لاعب شطرنج ماهر يستهدف نقاط ضعف الخصم. وغالباً ما تكافح الدفاعات السيبرانية التقليدية لاكتشاف هذه الهجمات المتطورة.

تصنف تقرير HiddenLayer الذكاء الاصطناعي العدائي إلى ثلاثة أنواع رئيسية:

1. هجمات التعلم الآلي العدائية: تستغل هذه الهجمات الثغرات الخوارزمية، بهدف تغيير سلوك التطبيقات الذكية، أو التهرب من أنظمة الكشف، أو سرقة التكنولوجيا الملكية. غالباً ما تشارك الدول في التجسس لتحقيق مكاسب سياسية ومالية، وإعادة هندسة النماذج لأغراض غير قانونية.

2. هجمات أنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدية: يستهدف المهاجمون الحواجز حول الذكاء الاصطناعي التوليدي، بما في ذلك مصادر البيانات والنماذج اللغوية الكبيرة. يمكن أن تتجاوز التقنيات المستخدمة في هذه الهجمات قيود المحتوى، مما يسمح بإنشاء مواد محظورة مثل المعادلات الزائفة والمعلومات المضللة. تسلط التقييم السنوي للتهديدات لعام 2024 من مجتمع الاستخبارات الأمريكي الضوء على الاستخدام المتطور للصين للذكاء الاصطناعي التوليدي للتأثير على العمليات الديمقراطية، خاصة خلال الانتخابات الأمريكية.

3. هجمات MLOps وسلسلة توريد البرمجيات: عادة ما يرتكبها دول أو عصابات إجرامية منظمة، تهدف هذه الهجمات إلى تعطيل الهياكل والمنصات الأساسية لتطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي. تتضمن الاستراتيجيات اختراق مكونات خطوط أنابيب MLOps لإدخال كود ضار أو مجموعات بيانات ملغومة.

أربع استراتيجيات للدفاع ضد هجمات الذكاء الاصطناعي العدائي

كلما زادت الفجوات في عمليات DevOps وCI/CD، زادت عرضة تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي للثغرات. تظل حماية النماذج تحدياً ديناميكياً، خاصة مع تصاعد استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي كسلاح. إليك أربع خطوات استباقية يمكن أن تتخذها المنظمات:

1. دمج فرق الاختبار والتقييمات الأمنية: اجعل فرق الاختبار ممارسة أساسية ضمن إطار العمل DevSecOps الخاص بك. يتيح تقييم ثغرات النظام بشكل منتظم تحديد الهجمات المحتملة مبكراً وتعزيز الدفاعات طوال دورة حياة تطوير أنظمة MLOps.

2. تبني أطر دفاعية فعالة: ابقَ على اطلاع حول مختلف الأطر الدفاعية ذات الصلة بأمان الذكاء الاصطناعي. عين عضواً من فريق DevSecOps لتقييم أي إطار—مثل إطار إدارة مخاطر الذكاء الاصطناعي NIST أو دليل أمان وخصوصية الذكاء الاصطناعي OWASP—يتماشى بشكل أفضل مع أهداف المنظمة.

3. دمج المصادقة البيومترية بدون كلمة مرور: مكافحة الهجمات القائمة على البيانات الاصطناعية من خلال دمج الوسائط البيومترية والمصادقة بدون كلمة مرور في أنظمة إدارة الوصول. يمكن أن يعزز استخدام مزيج من التعرف على الوجه، ومسح بصمات الأصابع، والتعرف على الصوت من الأمان ضد تهديدات انتحال الهوية.

4. إجراء تدقيقات وتحديثات منتظمة: قم بتدقيق أنظمة التحقق بشكل دوري واحتفظ بصلاحيات الوصول المحدّثة. مع تزايد الهجمات على الهوية الاصطناعية، يعد ضمان أن تكون عمليات التحقق محدثة ومُرقعة بانتظام أمراً حيوياً للدفاع الفعال.

من خلال معالجة هذه الاستراتيجيات، يمكن للمنظمات تعزيز موقفها الأمني ضد المشهد المتطور لتهديدات الذكاء الاصطناعي العدائي.