نماذج ومنصات الذكاء الاصطناعي

نظام ذكاء اصطناعي يتحول تلقائيًا لتجنب محاولات الرقابة

mm
أضف Unite.AI إلى مصادرك المفضلة على Google

أجريت أبحاث من قبل علماء في جامعة ميريلاند (UMD) خلقت برنامجًا مدعومًا بالذكاء الاصطناعي يمكن أن يتحول بنفسه لتجنب محاولات الرقابة على الإنترنت. وفقًا لتقرير TechXplore، الحكومات الاستبدادية التي تراقب الإنترنت والمهندسون الذين يحاولون عكس محاولات الرقابة في حرب تكنولوجية، حيث يحاول كل جانب التفوق على الآخر. تعلم كيفية تجاوز تقنيات الرقابة عادة ما يستغرق وقتًا أكثر من تطوير تقنيات الرقابة، ولكن نظامًا جديدًا طوره فريق جامعة ميريلاند قد يجعل التكيف مع محاولات الرقابة أسهل وأسرع.

أداة الفريق البحثي سميت جينيفا، التي تُقصر على التهرب من محاولات الرقابة. يمكن للأداة تجنب محاولات الرقابة عن طريق استغلال الأخطاء وتحديد الفشل في منطق الرقابة، والتي يمكن أن تكون صعبة العثور عليها من قبل البشر.

المعلومات على الإنترنت تنتقل في شكل حزم. قطع صغيرة من البيانات تبدأ من جهاز الإرسال حيث يتم تفكيكها وإرسالها إلى جهاز المستلم. عند وصولها إلى جهاز المستلم، يتم إعادة تجميع المعلومات. طريقة شائعة لرقابة الإنترنت هي مراقبة بيانات الحزم التي تم إنشاؤها عند إجراء بحث على الإنترنت. بعد مراقبة هذه الحزم، يمكن للرقيب حظر النتائج لمعايير محظورة معينة أو أسماء نطاقات.

تعمل جينيفا عن طريق تعديل كيفية كسر بيانات الحزم وانتقالها. هذا يعني أن خوارزميات الرقابة لا تصنف عمليات البحث أو النتائج على أنها محتوى محظور، أو لا تستطيع حظر الاتصال.

تستخدم جينيفا خوارزمية جينية، وهي نوع من الخوارزميات التي تستلهم من العمليات البيولوجية. تستخدم جينيفا قطعًا صغيرة من الشفرة كوحدات بناء بدلاً من سلاسل الدنا. يمكن إعادة ترتيب قطع الشفرة، أو وحدات البناء، في مجموعات محددة يمكن أن تتجنب محاولات كسر أو إبطاء حزم البيانات. يتم إعادة ترتيب قطع الشفرة الخاصة بجينيفا على مدار عدة أجيال، باستخدام استراتيجية تجمع بين الإرشادات التي تجاوزت الرقابة بشكل أفضل في الجيل السابق لإنشاء مجموعة جديدة من الإرشادات والاستراتيجيات. تمكن هذا العملية التطورية من إنشاء تقنيات التهرب المتطورة بسرعة. يمكن لجينيفا العمل أثناء تصفح المستخدم للإنترنت، يعمل في الخلفية للمتصفح.

أوضح ديف ليفين، أستاذ مساعد في علوم الحاسوب في UMD، أن جينيفا تضع المضادات الرقابية في ميزة واضحة لأول مرة. أوضح ليفين أيضًا أن الطريقة التي استخدمها الباحثون لإنشاء أداتهم تقوم بقلب استراتيجيات التهرب التقليدية من الرقابة رأسًا على عقب. الطرق التقليدية لهزيمة استراتيجيات الرقابة تتضمن فهم كيفية عمل استراتيجية الرقابة ثم عكس هندسة الطرق لتحقيق ذلك. ومع ذلك، في حالة جينيفا، يحدد البرنامج كيفية التهرب من الرقيب ثم يتحليل الباحثون استراتيجيات الرقابة التي يتم استخدامها.

为了 اختبار أداء أداتهم، قام فريق البحث باختبار جينيفا على جهاز كمبيوتر في الصين مع متصفح جوجل كروم غير معدل. عندما استخدم فريق البحث الاستراتيجيات التي حددتها جينيفا، كانوا قادرين على تصفح نتائج الكلمات الرئيسية دون رقابة. أثبتت الأداة أيضًا أنها مفيدة في الهند وказاخستان، التي تحجب أيضًا بعض عناوين URL.

يهدف فريق البحث إلى إصدار الشفرة والبيانات المستخدمة لإنشاء النموذج قريبًا، آملين في أن يمنح الناس في البلدان الاستبدادية وصولًا أفضل وأكثر انفتاحًا للمعلومات. يختبر فريق البحث أيضًا طريقة لتنفيذ الأداة على الجهاز الذي يقدم المحتوى المحظور بدلاً من جهاز العميل (الكمبيوتر الذي يقوم بالبحث). إذا نجح ذلك، فإن ذلك سيعني أن الناس يمكنهم الوصول إلى المحتوى المحظور دون تثبيت الأداة على أجهزتهم.

“إذا تمكننا من نشر جينيفا على الجانب الخادم واعملت بنفس الكفاءة التي تعمل بها على الجانب العميل، فإنها يمكن أن تفتح الاتصالات لملايين الناس،” قال ليفين. “هذه إمكانية رائعة، وهذا هو الاتجاه الذي نسير فيه.”

مدون وبرمجي متخصص في مواضيع Machine Learning و Deep Learning. يأمل دانيال في مساعدة الآخرين على استخدام قوة الذكاء الاصطناعي من أجل الخير الاجتماعي.