يبدو لنا أن الذكاء الاصطناعي التوليدي Generative AI لديه القدرة على إحداث تحول نوعي في الشركات بمختلف أحجامها وأنواعها. ومع ذلك ، فإن استخدام هذه التكنولوجيا يحمل أيضاً مخاطر كبيرة. من الأهمية بمكان ضمان موثوقية أي نظام AI وحمايته من الاختراقات المحتملة. يكمن التحدي الرئيسي في حقيقة أن الذكاء الاصطناعي لا يزال تكنولوجيا حديثة نسبياً. لا توجد حتى اللحظة معايير موحدة معتمدة على نطاق واسع لبناء هذه الأنظمة المعقدة ونشرها وصيانتها.
لمعالجة هذه المشكلة وتعزيز تدابير الأمان الموحدة للذكاء الاصطناعي ، قدمت Google إطاراً عاماً يسمى SAIF (إطار عمل آمن للذكاء الاصطناعي). أكد الخبراء على ضرورة اعتماد كل من القطاعين العام والخاص مثل هذا الإطار. كما سلطوا الضوء على المخاطر المرتبطة باستخراج المعلومات السرية. و كذلك تلاعب القراصنة في بيانات التدريب لتقديم معلومات خاطئة ، وحتى سرقة نظام الذكاء الاصطناعي نفسه.
ضرورة حماية الذكاء الاصطناعي التوليدي
يستوحى SAIF من أفضل الممارسات الأمنية. يشمل ذلك مثلاً، مراجعة سلسلة التوريد واختبارها والتحكم فيها. إضافة إلى دمجها في فهم جوجل للاتجاهات الأمنية الضخمة والمخاطر الخاصة بأنظمة الذكاء الاصطناعي. اعتمدت Google على مر السنين نهجاً تشاركياً للأمن السيبراني. يتضمن ذلك النهج الجمع بين الذكاء والخبرة والابتكار. وكذلك الالتزام بمشاركة معلومات التهديد مع الآخرين للمساعدة في الاستجابة للهجمات الإلكترونية ومنعها.
بناءً على هذا النهج ، تم تصميم SAIF للمساعدة في التخفيف من المخاطر الخاصة بأنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدي مثل سرقة النموذج ذاته، وتسميم بيانات بيانات التدريب ، وحقن المدخلات الضارة واستخراج المعلومات السرية من بيانات التدريب. اليوم، نرى جميعاً الجهود لدمج قدرات الذكاء الاصطناعي بشكل متزايد في المنتجات في جميع أنحاء العالم. لذلك فإن الالتزام بإطار عمل مسؤول أكثر أهمية من أي وقت مضى.
يتكون إطار عمل Google من ستة عناصر أساسية تهدف إلى حماية الشركات التي تستخدم تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي. . فيما يلي يعرض لكم روبودين العناصر الأساسية لإطار الذكاء الاصطناعي من Google. وكيف يمكن أن يساعد في بناء أساس قوي للحماية.
توسيع أسس الأمان في النظام البيئي للذكاء الاصطناعي
يتضمن ذلك الاستفادة من حماية البنية التحتية الآمنة بشكل افتراضي و استخدام الخبرة التي تم بناؤها على مدى العقدين الماضيين لحماية أنظمة الذكاء الاصطناعي والتطبيقات والمستخدمين. في الوقت نفسه ، من المهم تطوير الخبرة التنظيمية لمواكبة التطورات في الذكاء الاصطناعي والبدء في توسيع نطاق حماية البنية التحتية وتكييفها في سياق الذكاء الاصطناعي ونماذج التهديد المتطورة. على سبيل المثال ، لمواجهة تقنيات حقن SQL ، يمكن للمؤسسات تطوير وسائل تقليل المخاطر، مثل مراقبة الإدخال والحد من الخطر بشكل استباقي ، للمساعدة في الدفاع بشكل أفضل ضد هجمات أسلوب الحقن الفوري.
توسيع نطاق الاكتشاف والاستجابة
من المهم جعل الذكاء الاصطناعي جزء من رؤية التهديدات الخاصة بمنظمة الأعمال. يعد الوقت أمراً بالغ الأهمية في اكتشاف الحوادث السيبرانية المتعلقة بالذكاء الاصطناعي والاستجابة لها. كما أن توسيع نطاق استخبارات التهديدات والقدرات الأخرى للمؤسسة يعمل على تحسين كليهما. بالنسبة للمؤسسات ، يشمل ذلك مراقبة مدخلات ومخرجات أنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدية لاكتشاف الحالات الشاذة واستخدام معلومات التهديد لتوقع الهجمات. يتطلب هذا الجهد عادةً التعاون بين فرق الأمن السيبراني، ومزودي معلومات التهديدات ، وفرق الاستجابة.
أتمتة الدفاعات لمواكبة التهديدات الحالية والجديدة
يمكن لأحدث ابتكارات الذكاء الاصطناعي تحسين نطاق وسرعة جهود الاستجابة للحوادث الأمنية. من المرجح أن يستخدم المجرمون السيبرانيون الذكاء الاصطناعي لتوسيع نطاق تأثيرهم ، لذلك من المهم استخدام الذكاء الاصطناعي وقدراته الحالية والناشئة للحفاظ على وضع أمين رشيق و فعال من حيث التكلفة في الحماية ضد تلك التهديدات.
وضع الضوابط لضمان الأمن في المؤسسات
يمكن للاتساق بين أطر التحكم التخفيف من مخاطر الذكاء الاصطناعي وتوسيع نطاق الحماية عبر منصات وأدوات مختلفة لضمان توفر أفضل مستوى أمان لجميع تطبيقات الذكاء الاصطناعي بطريقة قابلة للتطوير ومقبولة من حيث التكلفة. في Google ، يشمل ذلك توسيع الحماية الآمنة افتراضياً لمنصات الذكاء الاصطناعي مثل Vertex AI و Security AI Workbench ، وبناء ضوابط وحماية مدمجة في دورة حياة تطوير البرامج. يمكن للقدرات التي تعالج حالات الاستخدام العامة ، مثل Perspective API ، أن تساعد المؤسسة بأكملها في الاستفادة من أحدث وسائل الحماية.
تكييف عناصر التحكم لضبط عمليات تقليل المخاطر
يمكن أن يضمن الاختبار المستمر للتطبيقات من خلال التعلم المستمر continuous learning أن تنجح قدرات الكشف والحماية في التعامل مع بيئة التهديد المتغيرة. يتضمن ذلك تقنيات مثل التعلم المعزز استناداً إلى الحوادث الأمنية. كما يتضمن خطوات مثل تحديث مجموعات بيانات التدريب ونماذج الضبط الدقيق للاستجابة بشكل استراتيجي للهجمات والسماح للبرنامج المستخدم لبناء النماذج بتضمين مزيد من الأمان في السياق (مثل الكشف عن سلوك شاذ). يمكن للمنظمات أيضاً إجراء تمارين الفريق الأحمر بانتظام لتحسين ضمان السلامة للمنتجات والإمكانيات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي.
تحديد مخاطر أنظمة الذكاء الاصطناعي في العمليات التجارية
يمكن أن يساعد إجراء تقييمات شاملة للمخاطر فيما يتعلق بكيفية استخدام المؤسسات للذكاء الاصطناعي على اتخاذ قرارات مستنيرة. يتضمن ذلك تقييماً لمخاطر الأعمال من البداية إلى النهاية ، مثل مراجعة خريطة رحلة البيانات ، والتي تتضمن أصل البيانات ، وشرح لكيفية وسبب تحرك البيانات بمرور الوقت. يمكن عبر توثيق نسب البيانات بصرياً من المصدر إلى الوجهة النهائية ملاحظة أي انحرافات أو تغييرات. يضاف لما سبق مراقبة السلوك التشغيلي لأنواع معينة من التطبيقات. بالإضافة إلى ذلك ، يجب على المؤسسات إجراء فحوصات آلية للتحقق من أداء الذكاء الاصطناعي.
كلمة أخيرة
يوفر إطار العمل الآمن للذكاء الاصطناعي من Google نهجاً شاملاً للتخفيف من المخاطر وحماية الشركات من التهديدات المحتملة. من خلال الالتزام بالعناصر الأساسية لهذا الإطار ، يمكن للشركات حماية أنظمة الذكاء الاصطناعي الخاص بها والاستفادة الكاملة من فوائد هذه التكنولوجيا الهامة بأقل المخاطر.
