لماذا أمن الذكاء الاصطناعي مهم

ملاحظة التوافق: جميع الأكواد في هذه الدورة تعمل على Windows وmacOS وLinux. نستخدم Python لجميع العمليات لضمان التوافق.

تطبيقات الذكاء الاصطناعي مختلفة جوهرياً عن البرامج التقليدية. فهي تقبل مدخلات باللغة الطبيعية، وتتخذ قرارات مستقلة، وغالباً ما تمتلك صلاحيات الوصول لأدوات وبيانات حساسة. هذا يخلق تحديات أمنية فريدة.

سطح الهجوم الجديد

التطبيقات التقليدية لديها مدخلات محددة جيداً: حقول النماذج، ومعاملات API، ورفع الملفات. تطبيقات LLM تقبل أي نص كمدخل، وهذا النص يؤثر مباشرة على السلوك.

# تطبيق تقليدي - مدخل يمكن التنبؤ به
def search_products(category: str, max_price: float):
    # المدخل منظم ويمكن التحقق منه
    return db.query(category=category, price_lte=max_price)

# تطبيق LLM - مدخل لا يمكن التنبؤ به
def chat_assistant(user_message: str):
    # أي نص يمكن أن يؤثر على سلوك النموذج
    response = llm.generate(
        system="أنت مساعد تسوق مفيد.",
        user=user_message  # متجه الهجوم
    )
    return response

حوادث من الواقع

السنة	الحادثة	التأثير
2023	تسريب محث نظام Bing Chat	كشف التعليمات الداخلية
2023	استغلال إضافات ChatGPT	وصول غير مصرح للبيانات
2024	التلاعب بروبوتات خدمة العملاء	منح خصومات غير مصرحة
2024	خداع مساعدي البرمجة	توليد كود غير آمن

التأثير على الأعمال

فشل الأمان في تطبيقات الذكاء الاصطناعي يمكن أن يسبب:

• خروقات البيانات: يمكن خداع نماذج اللغة الكبيرة للكشف عن بيانات التدريب أو معلومات المستخدمين
• خسارة مالية: الذكاء الاصطناعي المخترق يمكنه الموافقة على معاملات غير مصرحة
• ضرر بالسمعة: المساعدين المخترقين ينتجون محتوى ضار
• عقوبات تنظيمية: لوائح GDPR و HIPAA وغيرها تنطبق على أنظمة الذكاء الاصطناعي

لماذا الأمان التقليدي غير كافٍ

الأمان التقليدي	تحدي أمن الذكاء الاصطناعي
التحقق من المدخلات	اللغة الطبيعية ليس لها مخطط ثابت
التحكم في الوصول	نموذج اللغة الكبير يقرر ماذا يفعل
ترميز المخرجات	نموذج اللغة الكبير يولد محتوى ديناميكي
تحديد المعدل	الهجمات يمكن أن تكون بطيئة وخفية

النقطة الرئيسية: أمن الذكاء الاصطناعي يتطلب أدوات وتقنيات جديدة. ممارسات الأمان التقليدية ضرورية لكنها غير كافية. :::