مدونة زيجيني

تُحدد قائمة OWASP لأهم عشرة مخاطر في مجال الذكاء الاصطناعي عشرة أسباب لفشل أنظمة الذكاء الاصطناعي. إليكم ما تعنيه هذه القائمة (ASI01 إلى ASI10) في سياق واقعي. pipeline، من أين يدخل كل خطر، وأي منها يمكنك إيقافه قبل النشر.

يُمكّن هجوم استخراج النموذج المهاجم من نسخ نموذجك استعلامًا تلو الآخر، دون اختراق أو سرقة أي ملف. إليك كيفية عمل سرقة النموذج، ولماذا يُعدّ معرفة كل نقطة نهاية استدلال مكشوفة لديك خط الدفاع الأول.

هل نقيد العامل، أم نتعافى بشكل أسرع، أم نحتويه من الأسفل؟ ثلاثة ممارسين، وثلاث إجابات، وحد أدنى واحد اتفقوا عليه جميعًا.

تُحوّل هندسة تسخير البرمجيات النموذجية إلى برمجيات فعّالة. كما أنها تُتيح للمهاجمين هدفًا جديدًا: الملفات التي تُحدد ما يُمكن لبرمجياتك القيام به.

هيمنت قضايا أمن تطبيقات الذكاء الاصطناعي على مؤتمري OWASP في بورتو وكارلسروه. ما الذي حدث؟ ASPM في الحقيقة، كيف يختلف عن SASTوحيثما يساعد الفرز والمعالجة باستخدام الذكاء الاصطناعي.

أربعة مصطلحات بحث، وظيفتان مختلفتان تمامًا. إدارة مخاطر الذكاء الاصطناعي ليست هي نفسها استخدام الذكاء الاصطناعي لإدارة المخاطر، ومعظم المؤسسات توظف متخصصين في أحدهما بينما تُسوَّق لها وظيفة أخرى. الأمر المثير للاهتمام هو ما يحدث عندما ندرك أنهما نفس البرنامج.

يطرح كل مجلس إدارة الآن السؤال نفسه: ما هو مستوى مخاطر الذكاء الاصطناعي لدينا؟ تجيب معظم الفرق بصفات. إليكم مقاييس مخاطر الذكاء الاصطناعي التي تُنتج رقمًا، ومصدر كل منها، وما يجب أن تغطيه استراتيجية الذكاء الاصطناعي الفعّالة قبل أن يصبح أي منها ذا معنى.

يُصنّف أمران تحت عنوان واحد، وهما ليسا المشكلة نفسها. فالهجمات على أنظمة الذكاء الاصطناعي والهجمات التي تُنفّذ بواسطة الذكاء الاصطناعي تتطلب ضوابط مختلفة، ومسؤولين مختلفين، وأدلة مختلفة. عشرة تهديدات، مُقسّمة إلى قسمين، والخطوة التي تسبقها جميعًا.