تخيل أنك في مطعم وتذوقت للتو أفضل كعكة أكلتها على الإطلاق. عند عودتك إلى منزلك، أنت مُصمم على إعادة طبخ هذه التحفة الشهية. بدلاً من طلب الوصفة، فإنك تعتمد على ذوقك ومعرفتك لتفكيك مُكوِّنات الكعكة وتحضيرها بنفسك.
الآن، ماذا لو تمكن شخص ما من فعل ذلك بمعلوماتك الشخصية؟ يتفحص شخص ما البصمة الرقمية التي تتركها خلفك ويُعيد بناء تفاصيلك الخاصة.
هذا هو جوهر هجوم الهندسة العكسية لنموذج الشبكة العصبية، وهي تقنية يُمكن أن تُحول روبوت الدردشة المدعوم بالذكاء الاصطناعي إلى أداة تحري سيبرانية.
في عصر الرقمنة المتسارع، أصبحت تقنيات الشبكات العصبية والذكاء الاصطناعي جزءًا أساسيًا من حياتنا اليومية. واستخدام روبوتات الدردشة المدعومة بالذكاء الاصطناعي أصبح شائعًا لتوفير الدعم الذكي للمُستخدمين وتسهيل التفاعل عبر الإنترنت. ومع ذلك، يُثير هذا التزايد في التبادل التلقائي للمعلومات والبيانات مخاوف بشأن الأمان والخصوصية. تحقق من ميزات يجب مراعاتها عند الاشتراك في خدمة روبوت الدردشة بالذكاء الاصطناعي.
ستتناول هذه المقالة تحليلًا مُفصلاً لتهديدات الأمان المُرتبطة بتقنيات الشبكات العصبية في روبوتات الدردشة وكيفية حماية نفسك منها. سنستكشف مختلف أنواع الهجمات والتحديات التي يُمكن أن تظهر عند استخدام هذه التقنيات، بالإضافة إلى توجيهات حول كيفية تعزيز الأمان والخصوصية عند التفاعل مع هذه الأنظمة. لنبدأ في استكشاف هذا الموضوع المثير للأمان والذكاء الاصطناعي.
روابط سريعة
فهم هجوم الهندسة العكسية لنموذج الشبكة العصبية
الشبكة العصبية هي “العقل” وراء الذكاء الاصطناعي الحديث (AI). إنها مسؤولة عن الوظائف الرائعة وراء التعرف على الصوت، وروبوتات الدردشة المُتوافقة مع البشر، والذكاء الاصطناعي التوليدي.
الشبكات العصبية هي في الأساس سلسلة من الخوارزميات المُصممة للتعرف على الأنماط والتفكير وحتى التعلم مثل الدماغ البشري. إنها تفعل ذلك على نطاق وسرعة تفوق بكثير قدراتنا العضوية.
كتاب أسرار الذكاء الاصطناعي
تمامًا مثل دماغنا البشري، يُمكن للشبكات العصبية إخفاء الأسرار. هذه الأسرار هي البيانات التي قام المُستخدمون بتزويدها بها. في نموذج الهجوم العكسي، يستخدم المُتسلل مخرجات الشبكة العصبية (مثل الاستجابات من روبوت الدردشة) لإجراء هندسة عكسية للمُدخلات (المعلومات التي قدمتها).
لتنفيذ الهجوم، يستخدم المُتسلل نموذج تعلم الآلة المُخصص والذي يُسمى “الهندسة العكسية للنموذج”. تم تصميم هذا النموذج ليكون بمثابة صورة معكوسة من نوع ما، ولم يتم تدريبه على البيانات الأصلية ولكن على المخرجات الناتجة عن الهدف.
الغرض من الهندسة العكسية للنموذج هذا هو التنبؤ بالمدخلات — البيانات الأصلية والحساسة في كثير من الأحيان والتي قمت بإدخالها في روبوت الدردشة.
إنشاء الهندسة العكسية للنموذج
With the increased use of DL systems, the concern over their vulnerabilities is also rising.
Let's discuss some of the most common concerns by industry practitioners as well as a paper that addresses some of them. pic.twitter.com/eR1coZoGjb
— Davit Soselia (@DavitSoselia_) July 10, 2021
يُمكن اعتبار إنشاء الهندسة العكسية للنموذج بمثابة إعادة بناء مُستند مُمزق. ولكن بدلاً من تجميع شرائح الورق معًا، فإنه يُجمِّع معًا القصة المروية لاستجابات النموذج المُستهدف.
يتعلم الهندسة العكسية للنموذج لغة مُخرجات الشبكة العصبية. فهو يبحث عن علامات منبهة تكشف مع مرور الوقت طبيعة المدخلات. مع كل جزء جديد من البيانات وكل استجابة يُحللها، فإنه يتنبأ بشكل أفضل بالمعلومات التي تُقدمها.
هذه العملية عبارة عن دورة مستمرة من الفرضيات والاختبارات. مع ما يكفي من المُخرجات، يُمكِّن لالهندسة العكسية للنموذج أن يستنتج بدقة ملفًا تفصيليًا عنك، حتى من البيانات الأكثر اعتياديةً.
إنَّ عملية الهندسة العكسية للنموذج هي لعبة توصيل النقاط. تسمح كل قطعة من البيانات التي يتم تسريبها من خلال التفاعل للنموذج بتكوين ملف شخصي، ومع مرور الوقت الكافي، يتم تفصيل الملف الشخصي الذي يُشكله بشكل غير متوقع.
وفي النهاية، يتم الكشف عن معلومات حول أنشطة المستخدم وتفضيلاته وهويته. رؤى لم يكن من المفترض الكشف عنها أو نشرها للعامة.
ما الذي يجعل ذلك مُمكنا؟
داخل الشبكات العصبية، يُعد كل استعلام وإجابة بمثابة نقطة بيانات. ينشر المُهاجمون المهرة أساليب إحصائية متقدمة لتحليل نقاط البيانات هذه والبحث عن الارتباطات والأنماط غير المحسوسة للفهم البشري.
تقنيات مثل تحليل الانحدار (فحص العلاقة بين مُتغيِّرين) للتنبؤ بقيم المدخلات بناءً على المُخرجات التي تتلقاها.
يستخدم المُتسلل خوارزميات تعلم الآلة في الهندسة العكسية للنموذج الخاصة به لتحسين توقعاتها. حيث يأخذ المخرجات من روبوت الدردشة ويُدخلها في خوارزمياته لتدريبها على تقريب الوظيفة العكسية للشبكة العصبية المُستهدفة.
بعبارات مُبسطة، تُشير “الوظيفة العكسية” إلى كيفية قيام المتسللين بعكس تدفق البيانات من الإخراج إلى الإدخال. هدف المهاجم هو تدريب خوارزميات الهندسة العكسية للنموذج الخاصة به على أداء المُهمة العكسية للشبكة العصبية الأصلية.
في الجوهر، هذه هي الطريقة التي يقوم بها بإنشاء نموذج يُحاول، بالنظر إلى المخرجات وحدها، حساب المُدخلات.
كيف يُمكن استخدام هجوم الهندسة العكسية للنموذج ضدك
تخيل أنك تستخدم أداة شعبية لتقييم صحتك عبر الإنترنت. تكتب الأعراض والحالات السابقة والعادات الغذائية وحتى تعاطي أي مواد للحصول على نظرة تفصيلية لرفاهيتك.
هذه معلومات حساسة وشخصية.
من خلال هجوم الهندسة العكسية للنموذج الذي يستهدف نظام الذكاء الاصطناعي الذي تستخدمه، قد يتمكن المتسلل من أخذ النصيحة العامة التي يُقدمها لك روبوت الدردشة واستخدامها لاستنتاج سجلك الطبي الخاص. على سبيل المثال، قد تكون الاستجابة من روبوت الدردشة شيئًا مثل:
يمكن استخدام الأجسام المضادة للنواة (ANA) للإشارة إلى وجود أمراض المناعة الذاتية مثل مرض الذئبة الحمراء.
يُمكن لالهندسة العكسية للنموذج أن يتنبأ بأنَّ المستخدم المُستهدف كان يطرح أسئلة تتعلق بحالة مناعية ذاتية. ومع المزيد من المعلومات والمزيد من الاستجابات، يُمكن للمُتسلل استنتاج أنَّ المُستهدف يعاني من حالة صحية خطيرة. فجأة، تُصبح الأداة المفيدة عبر الإنترنت بمثابة ثقب رقمي في صحتك الشخصية.
ما الذي يُمكن فعله بشأن هجمات الهندسة العكسية للنموذج؟
هل يُمكن بناء حصن حول بياناتنا الشخصية؟ حسنًا، الأمر مُعقَّد. يُمكن لمطوري الشبكات العصبية أن يجعلوا تنفيذ هجمات الهندسة العكسية للنموذج أكثر صعوبة عن طريق إضافة طبقات من الأمان وحجب كيفية عملها. فيما يلي بعض الأمثلة على التقنيات المُستخدمة لحماية المستخدمين:
- الخصوصية التفاضلية: يضمن ذلك أن تكون مخرجات الذكاء الاصطناعي “مُشوشة” بدرجة كافية لإخفاء نقاط البيانات الفردية. إنه يشبه إلى حد ما الهمس وسط حشد من الأشخاص، حيث تضيع كلماتك في الثرثرة الجماعية لمن حولك.
- الحوسبة مُتعددة الأطراف: تُشبه هذه التقنية فريقًا يعمل على مشروع سري من خلال مشاركة نتائج مهامهم الفردية فقط، وليس التفاصيل الحساسة. فهو يُمكِّن أنظمة متعددة من معالجة البيانات معًا دون تعريض بيانات المستخدم الفردية للشبكة أو لبعضها البعض.
- التعلم المُوحد: يتضمن تدريب الذكاء الاصطناعي عبر أجهزة متعددة، كل ذلك مع الحفاظ على بيانات المستخدم الفردي محلية. إنه يشبه إلى حد ما جوقة تُغني معًا. يُمكنك سماع كل الأصوات، ولكن لا يمكن عزل أي صوت أو التعرف عليه.
على الرغم من أنَّ هذه الحلول فعالة إلى حد كبير، إلا أن الحماية من هجمات الهندسة العكسية للنموذج هي بمثابة لعبة القط والفأر. مع تحسن الدفاعات، تتحسن أيضًا تقنيات تجاوزها. تقع المسؤولية إذن على عاتق الشركات والمطورين الذين يقومون بجمع بياناتنا وتخزينها، ولكن هناك طرق يُمكنك من خلالها حماية نفسك. تحقق من ما هو FraudGPT؟ وكيف تحمي نفسك من روبوت الدردشة الخطير؟
كيف تحمي نفسك من هجمات الهندسة العكسية للنموذج
نسبيًا، لا تزال الشبكات العصبية وتقنيات الذكاء الاصطناعي في مهدها. وإلى أن تُصبح الأنظمة مضمونة، يقع على عاتق المستخدم أن يكون خط الدفاع الأول عند حماية البيانات.
فيما يلي بعض النصائح حول كيفية تقليل خطر الوقوع ضحية لهجوم الهندسة العكسية للنموذج:
- كن مشاركًا انتقائيًا: تعامل مع معلوماتك الشخصية وكأنها وصفة عائلية سرية. كن انتقائيًا بشأن الأشخاص الذين تُشاركها معهم، خاصة عند ملء النماذج عبر الإنترنت والتفاعل مع روبوتات الدردشة المُختلفة. شكك في ضرورة كل جزء من البيانات المطلوبة منك. إذا كنت لا تُريد مشاركة المعلومات مع شخص غريب، فلا تُشاركها مع روبوت الدردشة.
- حافظ على تحديث البرمجيات: تم تصميم تحديثات البرمجيات الأمامية والمتصفحات وحتى نظام التشغيل الخاص بك للحفاظ على سلامتك. بينما ينشغل المطورون بحماية الشبكات العصبية، يُمكنك أيضًا تقليل مخاطر اعتراض البيانات من خلال تطبيق التصحيحات والتحديثات بانتظام.
- حافظ على خصوصية المعلومات الشخصية: عندما يطلب تطبيق أو روبوت الدردشة تفاصيل شخصية، توقف مؤقتًا وفكر في النية. إذا كانت المعلومات المطلوبة تبدو غير ذات صلة بالخدمة المُقدمة، فمن المحتمل أن تكون مصيدة. لا يجب أن تُقدم معلومات حساسة مثل الصحة أو الشؤون المالية أو الهوية إلى أحد معارفك الجدد لمجرد أنه قال إنه يحتاج إليها. وبالمثل، قم بقياس المعلومات الضرورية حقًا لكي يعمل التطبيق وإلغاء الاشتراك في مشاركة المزيد.
الأسئلة الشائعة
س1. ما هو نموذج الشبكة العصبية؟
نموذج الشبكة العصبية هو نوع من الذكاء الاصطناعي يُحاكي العملية الحسية للدماغ البشري. إنه يتكون من طبقات مُتصلة تقوم بمعالجة البيانات والاستفادة منها لأغراض مختلفة.
س2. ما هي هجمات الهندسة العكسية للنموذج للشبكة العصبية؟
هجمات الهندسة العكسية للنموذج هي عمليات هندسة عكسية تستهدف نماذج الشبكة العصبية. يتم ذلك عن طريق مُحاولة الوصول إلى المُدخلات عن طريق المُخرجات التي يُقدمها روبوت الدردشة.
س3. ما هي العواقب المُحتملة لهجمات الهندسة العكسية للنموذج؟
هجمات الهندسة العكسية للنموذج يُمكن أن تؤدي إلى الوصول إلى المعلومات الخاصة والحساسة للمُستخدم، مما يؤثر سلبًا على خصوصيته.
س4. كيف يُمكن الحماية من هجمات الهندسة العكسية للنموذج؟
لحماية نماذج الشبكة العصبية، يُمكن اتباع ممارسات أمان مثل الخصوصية التفاضلية والحوسبة مُتعددة الأطراف. يُمكن أيضًا تنفيذ تقنيات التعلم المُوحد.
س5. ما هي التطبيقات الرئيسية لنماذج الشبكة العصبية؟
نماذج الشبكة العصبية تُستخدم في مجموعة متنوعة من التطبيقات، بما في ذلك التعرف على الصوت والصورة، والترجمة الآلية، والسيارات الذاتية، والرعاية الصحية، والمزيد.
حماية معلوماتنا الشخصية في عصر الذكاء الاصطناعي
معلوماتنا الشخصية هي أغلى ما لدينا. وتتطلب حراستها اليقظة، سواء في كيفية اختيارنا لمشاركة المعلومات أو في تطوير التدابير الأمنية للخدمات التي نستخدمها.
يُساهم الوعي بهذه التهديدات واتخاذ خطوات مثل تلك الموضحة في هذه المقالة في توفير دفاع أقوى ضد نواقل الهجوم غير المرئية هذه.
دعونا نلتزم بمستقبل تظل فيه معلوماتنا الخاصة على هذا النحو: خاصة. يُمكنك الإطلاع الآن على دليلك الكامل لحماية خصوصيتك في عصر الذكاء الاصطناعي.
