أدوات الذكاء الاصطناعي (AI) مثل “Generative AI”، كما يُمثله “ChatGPT” من OpenAI، تقدم فوائد متنوعة ولكنها تعرض الشركات لمخاطر أمنية أيضًا. تتجاوز هذه المخاطر فكرة أن يقوم المهاجمون بتنفيذ هجمات مؤتمتة باستخدام أدوات Generative AI، وتمتد إلى تهديد “تسميم البيانات”. تهديد هجمات تسميم البيانات يتضمن تلاعب ببيانات التدريب لخداع نماذج التعلم الآلي. على سبيل المثال، قد تتعرض الشركات التي تقوم بتدريب النماذج على اكتشاف رسائل البريد الإلكتروني المشبوهة أو الاتصالات الخطيرة للاختراق بحيث لا تتعرف على رسائل الصيد الاحتيالي أو برامج الفدية من خلال هجمات تسميم البيانات.
لتنفيذ هجمات تسميم البيانات، يحتاج المهاجمون إلى الوصول إلى بيانات التدريب، ويختلف الأسلوب بناءً على إمكانية الوصول إلى مجموعة بيانات. عندما تكون مجموعات البيانات خاصة، ينطوي الوصول إليها بشكل غير قانوني على استغلال الثغرات في أدوات الذكاء الاصطناعي أو على إفشاء طرق الوصول للمهاجمين من قبل أشخاص داخل الشركة ذوي نوايا خبيثة. وما يثير القلق بشكل خاص هو عندما يقوم المهاجمون بتلاعب بجزء فقط من نموذج التعلم الآلي، مما يجعل من الصعب اكتشاف الهجوم ما لم تظهر استجابات أداة الذكاء الاصطناعي بشكل واضح.
مع توافر مجموعات البيانات للجمهور، تنخفض حاجز القيام بعمليات هجمات تسميم البيانات. تهدف الأدوات مثل “Nightshade” إلى منع استخدام أعمال الفنانين دون إذن في التدريب على الذكاء الاصطناعي. من خلال إدخال تعديلات لا يمكن اكتشافها على البيانات وتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي باستخدام هذه المجموعة المعدلة من البيانات، يمكن إنتاج مخرجات غير متوقعة، مما يبرز الحاجة لليقظة ضد هجمات تسميم البيانات في أنظمة الذكاء الاصطناعي.
تشكل هجمات تسميم البيانات في الذكاء الاصطناعي مخاطر كبيرة على الشركات، مما يتطلب فهماً أعمق للتعقيدات المتورطة في الحماية ضد مثل هذه التهديدات. على الرغم من كون تلاعب بيانات التدريب لخداع نماذج التعلم الآلي خطرًا معروفًا، إلا أن هناك حقائق قليلة معروفة توضح خطورة هذه الهجمات.
تطرح أحد الأسئلة الحرجة كيف يمكن حماية نماذج التعلم الآلي من هجمات تسميم البيانات دون التأثير على أدائها؟ يكمن التحدي الرئيسي في إيجاد توازن بين تعزيز تدابير الأمان لاكتشاف ومنع الهجمات بفعالية، مع ضمان بقاء النماذج دقيقة وفعالة في المهام المقصود تنفيذها.
أحد الفوائد من التعامل مع هجمات تسميم البيانات هو فرصة تحسين ممارسات الأمن السيبراني العامة ضمن الشركات. من خلال التعرف على هذه التهديدات والتخفيف منها، يمكن للشركات تعزيز دفاعاتها ضد مجموعة واسعة من الأنشطة الخبيثة التي تستهدف أنظمة الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، يعتبر عيب كبير هو الطبيعة المعقدة لاكتشاف التلاعبات الدقيقة في بيانات التدريب، مما يمكن أن يؤدي إلى صدور نتائج إيجابية أو سلبية خاطئة إذا لم يتم التعامل معها بشكل صحيح.
جانب آخر مهم للنظر فيه هو كيفية تطور هجمات تسميم البيانات لتجاوز التدابير الأمنية الحالية. بينما يقوم المهاجمون بتكييف استراتيجياتهم بشكل مستمر، يصبح من الضروري بالنسبة للشركات البقاء في المقدمة بتنفيذ آليات دفاعية استباقية يمكن أن تحدد أنماط تلاعب جديدة.
للمزيد من الاستكشاف حول موضوع أمان الذكاء الاصطناعي وهجمات تسميم البيانات على وجه الخصوص، يمكن للقراء الرجوع إلى موقع IBM للحصول على موارد ذكية ومواد تعليمية.