بناء حصن البيانات: أمن البيانات والخصوصية في عصر الذكاء الاصطناعي التوليدي والماجستير في القانون

لقد بشر العصر الرقمي بعصر جديد أصبحت فيه البيانات هي النفط الجديد الذي يحرك الشركات والاقتصادات في جميع أنحاء العالم. تظهر المعلومات كسلعة ثمينة، تجتذب الفرص والمخاطر على حد سواء. ومع هذه الزيادة في استخدام البيانات، تأتي الحاجة الماسة إلى تدابير قوية لأمن البيانات والخصوصية.

أصبحت حماية البيانات مسعى معقدًا مع تطور التهديدات السيبرانية إلى أشكال أكثر تعقيدًا ومراوغة. في الوقت نفسه، تشهد البيئة التنظيمية تحولات مع سن قوانين صارمة تهدف إلى حماية بيانات المستخدم. إن تحقيق توازن دقيق بين ضرورة استخدام البيانات والحاجة الماسة لحماية البيانات يظهر كأحد التحديات المحددة في عصرنا. وبينما نقف على حافة هذه الحدود الجديدة، يبقى السؤال: كيف نبني حصنًا للبيانات في عصرنا؟ الذكاء الاصطناعي التوليدي ونماذج اللغات الكبيرة (LLMs)؟

تهديدات أمن البيانات في العصر الحديث

في الآونة الأخيرة، رأينا كيف يمكن أن يتعطل المشهد الرقمي بسبب أحداث غير متوقعة. على سبيل المثال، كان هناك ذعر واسع النطاق ناجم عن صورة مزيفة تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي لانفجار بالقرب من البنتاغون. ورغم أن هذه الحادثة كانت خدعة، إلا أنها هزت سوق الأوراق المالية لفترة وجيزة، مما يدل على إمكانية إحداث تأثير مالي كبير.

على الرغم من أن البرامج الضارة والتصيد الاحتيالي لا تزال تمثل مخاطر كبيرة، إلا أن تعقيد التهديدات آخذ في التزايد. أصبحت هجمات الهندسة الاجتماعية، التي تستفيد من خوارزميات الذكاء الاصطناعي لجمع وتفسير كميات هائلة من البيانات، أكثر تخصيصًا وإقناعًا. يتم أيضًا استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي لإنشاء عمليات تزييف عميقة وتنفيذ أنواع متقدمة من التصيد الصوتي. تشكل هذه التهديدات جزءًا كبيرًا من جميع خروقات البيانات، حيث تمثل البرامج الضارة 45.3% والتصيد الاحتيالي 43.6%. على سبيل المثال، يمكن أن تساعد أدوات LLM وأدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية المهاجمين على اكتشاف عمليات استغلال معقدة وتنفيذها من خلال تحليل الكود المصدري للمشاريع مفتوحة المصدر شائعة الاستخدام أو عن طريق الهندسة العكسية للبرامج الجاهزة المشفرة بشكل فضفاض. علاوة على ذلك، شهدت الهجمات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي زيادة كبيرة، حيث ارتفعت هجمات الهندسة الاجتماعية المدفوعة بالذكاء الاصطناعي التوليدي بنسبة 135%.

التخفيف من المخاوف المتعلقة بخصوصية البيانات في العصر الرقمي

 إن التخفيف من المخاوف المتعلقة بالخصوصية في العصر الرقمي ينطوي على نهج متعدد الأوجه. يتعلق الأمر بتحقيق التوازن بين الاستفادة من قوة الذكاء الاصطناعي في الابتكار وضمان احترام وحماية حقوق الخصوصية الفردية:

• تجميع البيانات وتحليلها: يتم تدريب الذكاء الاصطناعي التوليدي و LLMs على كميات هائلة من البيانات، والتي يمكن أن تتضمن معلومات شخصية. ويمثل التأكد من أن هذه النماذج لا تكشف عن غير قصد معلومات حساسة في مخرجاتها تحديًا كبيرًا.
• معالجة التهديدات باستخدام VAPT وSSDLC: الحقن الفوري والسمية تتطلب مراقبة يقظة. يضمن تقييم الثغرات الأمنية واختبار الاختراق (VAPT) باستخدام أدوات مشروع أمان تطبيقات الويب المفتوحة (OWASP) واعتماد دورة حياة تطوير البرمجيات الآمنة (SSDLC) دفاعات قوية ضد نقاط الضعف المحتملة.
• الاعتبارات الأخلاقية: يمكن أن يؤدي نشر الذكاء الاصطناعي وLLMs في تحليل البيانات إلى إنشاء نص بناءً على مدخلات المستخدم، مما قد يعكس عن غير قصد التحيزات في بيانات التدريب. وتمثل المعالجة الاستباقية لهذه التحيزات فرصة لتعزيز الشفافية والمساءلة، وضمان تحقيق فوائد الذكاء الاصطناعي دون المساس بالمعايير الأخلاقية.
• لوائح حماية البيانات: تمامًا مثل التقنيات الرقمية الأخرى، يجب أن يلتزم الذكاء الاصطناعي التوليدي وLLMs بلوائح حماية البيانات مثل اللائحة العامة لحماية البيانات. وهذا يعني أن البيانات المستخدمة لتدريب هذه النماذج يجب أن تكون مجهولة المصدر وغير محددة الهوية.
• تقليل البيانات وتحديد الغرض وموافقة المستخدم: هذه المبادئ حاسمة في سياق الذكاء الاصطناعي التوليدي و LLMs. يشير تقليل البيانات إلى استخدام الكمية الضرورية فقط من البيانات للتدريب النموذجي. ويعني تحديد الغرض أنه يجب استخدام البيانات فقط للغرض الذي تم جمعها من أجله.
• جمع البيانات المتناسبة: لدعم حقوق الخصوصية الفردية، من المهم أن يكون جمع البيانات للذكاء الاصطناعي التوليدي وLLMs متناسبًا. وهذا يعني أنه يجب جمع الكمية الضرورية فقط من البيانات.

بناء حصن للبيانات: إطار عمل للحماية والمرونة

يتطلب إنشاء حصن بيانات قوي استراتيجية شاملة. يتضمن ذلك تطبيق تقنيات التشفير لحماية سرية البيانات وسلامتها سواء أثناء تواجدها أو أثناء نقلها. تعمل ضوابط الوصول الصارمة والمراقبة في الوقت الفعلي على منع الوصول غير المصرح به، مما يوفر وضعًا أمنيًا مشددًا. بالإضافة إلى ذلك، يلعب إعطاء الأولوية لتعليم المستخدم دورًا محوريًا في تجنب الأخطاء البشرية وتحسين فعالية التدابير الأمنية.

• تنقيح معلومات تحديد الهوية الشخصية: يعد تنقيح معلومات التعريف الشخصية (PII) أمرًا بالغ الأهمية في المؤسسات لضمان خصوصية المستخدم والامتثال للوائح حماية البيانات
• التشفير في العمل: يعد التشفير أمرًا محوريًا في المؤسسات، حيث يحمي البيانات الحساسة أثناء التخزين والنقل، وبالتالي الحفاظ على سرية البيانات وسلامتها
• نشر سحابة خاصة: يوفر نشر السحابة الخاصة في المؤسسات تحكمًا وأمانًا معززين للبيانات، مما يجعلها الخيار المفضل للصناعات الحساسة والمنظمة
• تقييم النموذج: لتقييم نموذج تعلم اللغة، يتم استخدام مقاييس مختلفة مثل الحيرة والدقة والمساعدة والطلاقة لتقييم أدائه في مهام معالجة اللغات الطبيعية (NLP) المختلفة.

في الختام، يتطلب التنقل في مشهد البيانات في عصر الذكاء الاصطناعي التوليدي وLLMs اتباع نهج استراتيجي واستباقي لضمان أمن البيانات والخصوصية. مع تطور البيانات إلى حجر الزاوية في التقدم التكنولوجي، أصبحت ضرورة بناء حصن بيانات قوي واضحة بشكل متزايد. لا يتعلق الأمر بتأمين المعلومات فحسب، بل يتعلق أيضًا بدعم قيم النشر المسؤول والأخلاقي للذكاء الاصطناعي، وضمان مستقبل تعمل فيه التكنولوجيا كقوة إيجابية