أصبحت الأنظمة التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي أهدافًا رئيسية للهجمات الإلكترونية المتطورة، مما يكشف عن نقاط الضعف الحرجة في مختلف الصناعات. مع قيام المؤسسات بشكل متزايد بدمج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي (ML) في عملياتها، أصبحت المخاطر المتعلقة بتأمين هذه الأنظمة أكبر من أي وقت مضى. بدءًا من تسميم البيانات وحتى الهجمات العدائية التي يمكن أن تضلل عملية صنع القرار في مجال الذكاء الاصطناعي، يمتد التحدي عبر دورة حياة الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي بأكملها.
واستجابة لهذه التهديدات، ظهر نظام جديد، وهو العمليات الأمنية للتعلم الآلي (MLSecOps)، لتوفير أساس لأمن الذكاء الاصطناعي القوي. دعنا نستكشف خمس فئات أساسية ضمن MLSecOps.
1. نقاط الضعف في سلسلة توريد برامج الذكاء الاصطناعي
تعتمد أنظمة الذكاء الاصطناعي على نظام بيئي واسع من الأدوات والبيانات ومكونات تعلم الآلة التجارية ومفتوحة المصدر، والتي غالبًا ما يتم الحصول عليها من العديد من البائعين والمطورين. إذا لم يتم تأمينه بشكل صحيح، فإن كل عنصر داخل سلسلة توريد برامج الذكاء الاصطناعي، سواء كانت مجموعات بيانات أو نماذج مدربة مسبقًا أو أدوات تطوير، يمكن أن يتم استغلاله من قبل جهات ضارة.
ويُعد اختراق SolarWinds، الذي أضر بالعديد من الشبكات الحكومية والشركات، مثالًا معروفًا. تسلل المهاجمون إلى سلسلة توريد البرامج، وقاموا بدمج تعليمات برمجية ضارة في برامج إدارة تكنولوجيا المعلومات المستخدمة على نطاق واسع. وبالمثل، في سياق الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي، يمكن للمهاجم حقن بيانات تالفة أو مكونات تم العبث بها في سلسلة التوريد، مما قد يؤدي إلى الإضرار بالنموذج أو النظام بأكمله.
وللتخفيف من هذه المخاطر، تؤكد MLSecOps على الفحص الشامل والمراقبة المستمرة لسلسلة توريد الذكاء الاصطناعي. يتضمن هذا النهج التحقق من أصل وسلامة أصول تعلم الآلة، وخاصة مكونات الطرف الثالث، وتنفيذ ضوابط الأمان في كل مرحلة من مراحل دورة حياة الذكاء الاصطناعي لضمان عدم إدخال أي ثغرات أمنية في البيئة.
2. المصدر النموذجي
في عالم الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة، غالبًا ما تتم مشاركة النماذج وإعادة استخدامها عبر فرق ومؤسسات مختلفة، مما يجعل مصدر النموذج – كيف تم تطوير نموذج تعلم الآلة، والبيانات المستخدمة، وكيف تطورت – مصدر قلق رئيسي. يساعد فهم مصدر النموذج على تتبع التغييرات في النموذج، وتحديد المخاطر الأمنية المحتملة، ومراقبة الوصول، والتأكد من أداء النموذج كما هو متوقع.
تُستخدم النماذج مفتوحة المصدر من منصات مثل Hugging Face أو Model Garden على نطاق واسع نظرًا لسهولة الوصول إليها وفوائدها التعاونية. ومع ذلك، فإن النماذج مفتوحة المصدر تنطوي أيضًا على مخاطر، لأنها قد تحتوي على نقاط ضعف يمكن للجهات الفاعلة السيئة استغلالها بمجرد دخولها إلى بيئة تعلم الآلة الخاصة بالمستخدم.
تدعو أفضل ممارسات MLSecOps إلى الاحتفاظ بسجل مفصل لأصل كل نموذج ونسبه، بما في ذلك قائمة المواد AI-BOM، أو AI-BOM، للحماية من هذه المخاطر.
من خلال تنفيذ الأدوات والممارسات لتتبع مصدر النموذج، يمكن للمؤسسات أن تفهم بشكل أفضل سلامة نماذجها وأدائها والحماية من التلاعب الضار أو التغييرات غير المصرح بها، بما في ذلك على سبيل المثال لا الحصر التهديدات الداخلية.
3. الحوكمة والمخاطر والامتثال (GRC)
تعد إجراءات مركز الخليج للأبحاث القوية ضرورية لضمان تطوير واستخدام الذكاء الاصطناعي بشكل مسؤول وأخلاقي. توفر أطر GRC الإشراف والمساءلة، وتوجيه تطوير تقنيات الذكاء الاصطناعي العادلة والشفافة والخاضعة للمساءلة.
يعد AI-BOM قطعة أثرية رئيسية لـ GRC. وهو في الأساس جرد شامل لمكونات نظام الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك تفاصيل خطوط تعلم الآلة، وتبعيات النماذج والبيانات، ومخاطر الترخيص، وبيانات التدريب وأصوله، ونقاط الضعف المعروفة أو غير المعروفة. يعد هذا المستوى من البصيرة أمرًا بالغ الأهمية لأنه لا يمكن للمرء تأمين ما لا يعرف بوجوده.
يوفر AI-BOM الرؤية اللازمة لحماية أنظمة الذكاء الاصطناعي من نقاط الضعف في سلسلة التوريد واستغلال النماذج والمزيد. يوفر هذا النهج المدعوم من MLSecOps العديد من المزايا الرئيسية، مثل الرؤية المحسنة والتخفيف الاستباقي للمخاطر والامتثال التنظيمي وعمليات الأمان المحسنة.
بالإضافة إلى الحفاظ على الشفافية من خلال AI-BOMs، يجب أن تتضمن أفضل ممارسات MLSecOps عمليات تدقيق منتظمة لتقييم عدالة وتحيز النماذج المستخدمة في أنظمة صنع القرار عالية المخاطر. يساعد هذا النهج الاستباقي المؤسسات على الامتثال للمتطلبات التنظيمية المتطورة وبناء ثقة الجمهور في تقنيات الذكاء الاصطناعي الخاصة بها.
4. الذكاء الاصطناعي الموثوق به
إن التأثير المتزايد للذكاء الاصطناعي على عمليات صنع القرار يجعل من الجدارة بالثقة أحد الاعتبارات الرئيسية في تطوير أنظمة التعلم الآلي. في سياق MLSecOps، يمثل الذكاء الاصطناعي الموثوق به فئة مهمة تركز على ضمان النزاهة والأمن والاعتبارات الأخلاقية للذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة طوال دورة حياته.
يؤكد Trusted AI على أهمية الشفافية وقابلية الشرح في الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي، بهدف إنشاء أنظمة مفهومة للمستخدمين وأصحاب المصلحة. من خلال إعطاء الأولوية للعدالة والسعي للحد من التحيز، يكمل الذكاء الاصطناعي الموثوق به الممارسات الأوسع ضمن إطار عمل MLSecOps.
ويدعم مفهوم الذكاء الاصطناعي الموثوق أيضًا إطار عمل MLSecOps من خلال الدعوة إلى المراقبة المستمرة لأنظمة الذكاء الاصطناعي. تعتبر التقييمات المستمرة ضرورية للحفاظ على العدالة والدقة واليقظة ضد التهديدات الأمنية، مما يضمن بقاء النماذج مرنة. تعمل هذه الأولويات معًا على تعزيز بيئة الذكاء الاصطناعي الجديرة بالثقة والعادلة والآمنة.
5. التعلم الآلي التنافسي
ضمن إطار عمل MLSecOps، يعد التعلم الآلي التنافسي (AdvML) فئة مهمة لأولئك الذين يقومون ببناء نماذج تعلم الآلة. ويركز على تحديد وتخفيف المخاطر المرتبطة بالهجمات العدائية.
وتتلاعب هذه الهجمات بالبيانات المدخلة لخداع النماذج، مما قد يؤدي إلى تنبؤات غير صحيحة أو سلوك غير متوقع يمكن أن يضر بفعالية تطبيقات الذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال، قد تؤدي التغييرات الطفيفة في الصورة التي يتم إدخالها إلى نظام التعرف على الوجه إلى خطأ النموذج في التعرف على الفرد.
من خلال دمج استراتيجيات AdvML أثناء عملية التطوير، يمكن للمنشئين تعزيز إجراءاتهم الأمنية للحماية من نقاط الضعف هذه، مما يضمن بقاء نماذجهم مرنة ودقيقة في ظل ظروف مختلفة.
تؤكد AdvML على الحاجة إلى المراقبة والتقييم المستمر لأنظمة الذكاء الاصطناعي طوال دورة حياتها. وينبغي للمطورين تنفيذ تقييمات منتظمة، بما في ذلك التدريب على الخصومة واختبار الإجهاد، لتحديد نقاط الضعف المحتملة في نماذجهم قبل أن يتم استغلالها.
من خلال إعطاء الأولوية لممارسات AdvML، يمكن لممارسي تعلم الآلة حماية تقنياتهم بشكل استباقي وتقليل مخاطر الفشل التشغيلي.
خاتمة
يوضح AdvML، إلى جانب الفئات الأخرى، الدور الحاسم الذي تلعبه MLSecOps في مواجهة التحديات الأمنية للذكاء الاصطناعي. تسلط هذه الفئات الخمس معًا الضوء على أهمية الاستفادة من MLSecOps كإطار شامل لحماية أنظمة الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي من التهديدات الناشئة والحالية. من خلال دمج الأمان في كل مرحلة من مراحل دورة حياة الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة، يمكن للمؤسسات التأكد من أن نماذجها عالية الأداء وآمنة ومرنة.
