أعتقد أن عام 2026 سيكون عامًا حاسمًا للأمن السيبراني.
في وقت ما خلال العام، سيكون لدى التهديدات المدعومة بالذكاء الاصطناعي القدرة على التكيف في الوقت الفعلي. وهذا سيجبر المنظمات على الدفاع ضدهم – وسيتعين عليهم القيام بذلك بسرعة.
ستكون بعض الهجمات الإلكترونية المدعومة بالذكاء الاصطناعي ضد أنظمة الذكاء الاصطناعي، والتي أصبحت بالفعل متأصلة بعمق عبر العمليات التجارية – بدءًا من اتخاذ القرار والأتمتة وحتى مشاركة العملاء والخدمات الحيوية.
كبير مسؤولي أمن المعلومات في Quorum Cyber.
تشمل البنية التحتية الحديثة للذكاء الاصطناعي النماذج وأطر التدريب وخطوط البيانات وبنيات RAG وواجهات برمجة التطبيقات والمكتبات مفتوحة المصدر وأدوات التطوير وبيئات النشر. على الرغم من أن الخروقات واسعة النطاق للبنية التحتية للذكاء الاصطناعي لم تصبح سائدة بعد، فإن مشهد التهديدات يتطور بسرعة – والتأثير المحتمل شديد.
لم يعد السؤال هو ما إذا كان سيتم استهداف البنية التحتية للذكاء الاصطناعي، ولكن ما مدى استعداد المنظمات عندما يتم ذلك.
ماذا نعني بالبنية التحتية للذكاء الاصطناعي؟
قبل النظر إلى التهديدات، من المهم أن نفهم أن البنية التحتية للذكاء الاصطناعي تتكون من هذه المكونات:
- الأساس والنماذج المضبوطة
- أطر التدريب والاستدلال
- مصادر البيانات والتضمينات وخطوط أنابيب RAG
- واجهات برمجة التطبيقات والواجهات وطبقات التنسيق
- المكتبات مفتوحة المصدر وتبعيات الطرف الثالث
- بيئات التطوير والاختبار والنشر
ويمثل كل من هذه المكونات سطحًا محتملاً للهجوم، ولا يوجد أي منها بشكل منفصل.
في حين أن خروقات الذكاء الاصطناعي لا تزال نادرة نسبيًا اليوم، إلا أن العديد من سيناريوهات التهديد الواقعية والملاحظ بشكل متزايد آخذة في الظهور:
- تسمم البيانات على نطاق واسع: يتلاعب المهاجمون بالتدريب المسبق أو الضبط الدقيق أو تضمين البيانات لإدخال ثغرات أمنية أو تحيزات أو أبواب خلفية مخفية. وقد تظل هذه المشكلات خاملة حتى يتم تفعيلها، مما يعرض سلامة النموذج ومصداقيته للخطر.
- حل وسط سلسلة التوريد النموذجية: يتم توزيع النماذج الأساسية أو التبعيات ذات الأبواب الخلفية من خلال قنوات مشروعة، مما يفضح المنظمات التي تقوم بدمجها دون علم في أنظمة الإنتاج.
- الهجمات المعادية: يؤدي التلاعب في مدخلات النموذج في الوقت الفعلي إلى سوء التصنيف أو مخرجات غير صحيحة – وهو خطر جسيم عند استخدام الذكاء الاصطناعي في البيئات الأمنية أو المالية أو البيئات الحرجة للسلامة.
عندما تسوء الأمور: سيناريوهات تهديد الذكاء الاصطناعي الكارثية
ويكمن القلق الحقيقي في مدى حجم هذه التهديدات. فيما يلي بعض السيناريوهات الخطيرة:
- التلاعب بالبنية التحتية الحيوية: يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي المعرضة للخطر والتي تتحكم في شبكات الطاقة أو شبكات النقل أو بيئات الرعاية الصحية أن تتخذ قرارات غير آمنة أو ضارة.
- معلومات خاطئة منتشرة: ويمكن استخدام النماذج المسمومة المنتشرة عبر مؤسسات متعددة لتوليد معلومات مضللة متسقة وواسعة النطاق، مما يؤدي إلى تآكل الثقة وتضخيم الضرر.
- سرقة الملكية الفكرية: قد تكشف هجمات استخراج النماذج خوارزميات الملكية أو بيانات التدريب أو منطق الأعمال الحساس، مما يؤدي إلى أضرار تنافسية ومالية طويلة المدى.
تؤكد هذه السيناريوهات حقيقة رئيسية واحدة: يجب التعامل مع البنية التحتية للذكاء الاصطناعي باعتبارها مهمة حرجة.
لماذا الأمن التقليدي ليس كافيا
تقدم بيئات الذكاء الاصطناعي مخاطر جديدة لم تكن نماذج الأمان التقليدية مصممة للتعامل معها. إن الزيادات في الهجمات العدائية، وتسويات سلسلة التوريد، واستغلالات اليوم الأول الخاصة بالذكاء الاصطناعي تعني أن أساليب الأمان التفاعلية لم تعد كافية.
يتطلب تأمين البنية التحتية للذكاء الاصطناعي عقلية دفاعية متعمقة يتم تطبيقها عبر كل طبقة من دورة حياة الذكاء الاصطناعي.
المفتاح هو التعامل مع البنية التحتية للذكاء الاصطناعي باعتبارها نظامًا بالغ الأهمية ومترابطًا يتطلب استراتيجيات دفاعية متعمقة.
مع الزيادات في الهجمات العدائية التي تفسد بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي، وهجمات سلسلة التوريد التي تستهدف تحديثات نماذج الذكاء الاصطناعي، والاستغلال الفوري المصمم لاختراق أنظمة أمان الذكاء الاصطناعي، مما يجعل التدابير الأمنية الاستباقية ضرورية وليست اختيارية.
وهنا ما يجب القيام به..
أمن النموذج:
- تنفيذ تتبع مصدر النموذج والتوقيع الرقمي
- استخدم الخصوصية التفاضلية أثناء التدريب لمنع تسرب البيانات
- نشر اختبار قوة الخصومة وتمارين الفريق الأحمر
- إنشاء سجلات نموذجية آمنة مع ضوابط الوصول
- مراقبة انحراف النموذج وأنماط السلوك غير المتوقعة
أمن خط أنابيب البيانات:
- تنفيذ تتبع نسب البيانات والتحقق من صحتها عند الابتلاع
- استخدم تقنيات الحفاظ على الخصوصية مثل التعلم الموحد
- إنشاء خطوط أنابيب لتطهير البيانات والكشف عن الشذوذ
- تنفيذ إدارة آمنة للبيانات مع سياسات التصنيف والاحتفاظ
- نشر المراقبة المستمرة لجودة البيانات وسلامتها
أمن خط أنابيب RAG:
- تأمين قواعد بيانات المتجهات مع التشفير وعناصر التحكم في الوصول
- تنفيذ التحقق من صحة المدخلات والتطهير للاستعلامات
- استخدم التصفية المدركة للسياق لمنع تسرب المعلومات
- نشر مراقبة الاسترجاع لاكتشاف أنماط الوصول غير العادية
- إنشاء إدارة قاعدة معارف آمنة مع التحكم في الإصدار
المصدر المفتوح وسلسلة التوريد:
- تنفيذ فحص التبعية الشامل وإدارة الثغرات الأمنية
- استخدم تتبع قائمة مواد البرنامج (SBOM) لجميع مكونات الذكاء الاصطناعي
- إنشاء ممارسات تطوير آمنة من خلال توقيع التعليمات البرمجية
- نشر فحص الحاويات وحماية وقت التشغيل
- الاحتفاظ بسجل مكتبة معتمد مع تقييمات أمنية منتظمة
أمن البنية التحتية:
- تنفيذ بنية الشبكة ذات الثقة المعدومة لأحمال عمل الذكاء الاصطناعي
- استخدم وحدات أمان الأجهزة (HSMs) لتشفير النماذج
- نشر التسجيل والمراقبة الشاملين عبر جميع أنظمة الذكاء الاصطناعي
- وضع إجراءات الاستجابة للحوادث الخاصة بتهديدات الذكاء الاصطناعي
- تنفيذ تقييمات أمنية منتظمة واختبار الاختراق
الأمن التشغيلي:
- إنشاء أطر حوكمة الذكاء الاصطناعي مع مساءلة واضحة
- تنفيذ التحقق من صحة الإنسان في الحلقة لاتخاذ القرارات الحاسمة
- نشر أنظمة مراقبة السلوك النموذجية والتنبيه
- الحفاظ على خطط التعافي من الكوارث واستمرارية الأعمال
- يركز التدريب المنتظم على الوعي الأمني على التهديدات الخاصة بالذكاء الاصطناعي
يجب أن يواكب الأمن الذكاء الاصطناعي
أصبح الذكاء الاصطناعي بمثابة قوة مضاعفة قوية للمؤسسات والجهات الفاعلة في مجال التهديد على حد سواء. ومع نضوج التكنولوجيا، تنضج أيضًا الأساليب المستخدمة لاستغلالها.
إن التعامل مع البنية التحتية للذكاء الاصطناعي باعتبارها نظاما بالغ الأهمية ومترابطا ــ وتأمينها وفقا لذلك ــ لم يعد أمرا اختياريا. إن المنظمات التي تعمل مبكرًا ستكون في وضع أفضل للاستفادة من الذكاء الاصطناعي دون تعريض نفسها لمخاطر غير ضرورية وربما كارثية.
لقد عرضنا أفضل برامج حماية نقطة النهاية.
تم إنتاج هذه المقالة كجزء من قناة Expert Insights التابعة لـ TechRadarPro حيث نعرض أفضل وألمع العقول في صناعة التكنولوجيا اليوم. الآراء الواردة هنا هي آراء المؤلف وليست بالضرورة آراء TechRadarPro أو Future plc. إذا كنت مهتمًا بالمساهمة، اكتشف المزيد هنا: https://www.techradar.com/news/submit-your-story-to-techradar-pro
التعليقات