أصبح أمن الذكاء الاصطناعي (AI Security) في الوقت الفعلي ضرورة ملحة في ظل التهديدات السيبرانية المتطورة، حيث تتجاوز الهجمات الحديثة القدرات الدفاعية التقليدية. لم يعد كافيًا الاعتماد على آليات الدفاع الثابتة، بل يجب تبني استراتيجيات أكثر ديناميكية وقدرة على التكيف. لقد أدى ظهور الهجمات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي – باستخدام قدرات التعلم المعزز (RL) وإمكانيات نموذج اللغة الكبيرة (LLM) – إلى خلق فئة من “القرصنة الديناميكية” والتهديدات التكيفية التي تتغير بشكل أسرع من قدرة الفرق البشرية على الاستجابة. هذا التحول يفرض تحديات كبيرة على قادة المؤسسات ويتطلب حلولًا مبتكرة.
التعلم التنافسي: ثورة في أمن الذكاء الاصطناعي
يمثل التعلم التنافسي (Adversarial Learning) نقلة نوعية في مجال أمن الذكاء الاصطناعي. تعتمد هذه التقنية على تدريب نماذج التهديد والدفاع بشكل مستمر ضد بعضها البعض، مما يخلق حلقة تحسين مستمرة. بدلاً من الاعتماد على قواعد بيانات ثابتة للتوقيعات أو أنماط الهجوم المعروفة، يتعلم النظام الدفاعي باستمرار كيفية التعرف على التهديدات الجديدة والتكيف معها. هذا النهج يقلل بشكل كبير من فعالية الهجمات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي، والتي غالبًا ما تستخدم تقنيات متطورة لتجاوز الدفاعات التقليدية.
تحدي زمن الاستجابة: العائق الرئيسي أمام التنفيذ
على الرغم من الإمكانات الهائلة للتعلم التنافسي، إلا أن تطبيقه الفعلي واجه تاريخيًا تحديًا كبيرًا: زمن الاستجابة. يتطلب تشغيل نماذج التعلم التنافسي، خاصة تلك القائمة على المحولات (Transformers)، قدرة حاسوبية هائلة. في الماضي، كان على المؤسسات الاختيار بين الدقة العالية (التي تتطلب وقتًا أطول للمعالجة) والإنتاجية العالية (التي قد تؤدي إلى نتائج أقل دقة). هذا الاختيار كان صعبًا، حيث أن كليهما ضروري لحماية فعالة.
تسريع الأجهزة والتحسينات البرمجية: حلول متكاملة
لحسن الحظ، أظهر التعاون بين Microsoft وNVIDIA أن هذا العائق يمكن التغلب عليه. من خلال الجمع بين تسريع الأجهزة (باستخدام وحدات NVIDIA H100) والتحسينات البرمجية على مستوى kernel، تمكنت الفرق الهندسية من تحقيق تقدم كبير في تقليل زمن الاستجابة مع الحفاظ على دقة عالية.
من وحدة المعالجة المركزية (CPU) إلى وحدة معالجة الرسومات (GPU): قفزة نوعية في الأداء
أظهرت الاختبارات الأولية أن الإعداد القائم على وحدة المعالجة المركزية (CPU) ينتج عنه زمن وصول يبلغ 1239.67 مللي ثانية مع إنتاجية تبلغ 0.81 طلب/ثانية فقط. هذا التأخير الطويل غير مقبول بالنسبة للمؤسسات التي تعتمد على معالجة كميات هائلة من البيانات في الوقت الفعلي، مثل المؤسسات المالية أو منصات التجارة الإلكترونية.
الانتقال إلى بنية تسريع GPU (وحدات NVIDIA H100) أدى إلى انخفاض كبير في زمن الوصول إلى 17.8 مللي ثانية. ومع ذلك، لم تكن ترقيات الأجهزة وحدها كافية. من خلال تحسين محرك الاستدلال وعمليات الترميز، تمكنت الفرق من تحقيق زمن وصول نهائي من طرف إلى طرف يبلغ 7.67 مللي ثانية – وهو تسريع في الأداء بمقدار 160 مرة مقارنة بخط الأساس لوحدة المعالجة المركزية.
دور الترميز الخاص بالمجال: تحسين معالجة بيانات الأمن السيبراني
أثناء عملية التحسين، تبين أن خط أنابيب معالجة البيانات المسبقة، وتحديدًا عملية الترميز (Tokenization)، يمثل عنق زجاجة رئيسيًا. تعمل تقنيات الترميز القياسية بشكل جيد مع اللغة الطبيعية (مثل النصوص والمقالات) ولكنها غير فعالة في التعامل مع بيانات الأمن السيبراني. تتكون هذه البيانات من سلاسل طلبات كثيفة وحمولات يتم إنشاؤها آليًا، وغالبًا ما تفتقر إلى فواصل طبيعية، مما يجعل عملية التجزئة التقليدية غير دقيقة وبطيئة.
لحل هذه المشكلة، طورت الفرق رمزًا مميزًا خاصًا بمجال الأمن السيبراني، مع مراعاة الفروق الهيكلية لبيانات الآلة. أدى هذا النهج المخصص إلى تقليل زمن الوصول للترميز بمقدار 3.5 أضعاف، مما أظهر أن مكونات الذكاء الاصطناعي الجاهزة غالبًا ما تتطلب إعادة هندسة لتلبية الاحتياجات المحددة.
تكامل NVIDIA Dynamo وTensorRT: بنية استدلال متماسكة
تم تحقيق هذه النتائج من خلال استخدام مجموعة متماسكة من أدوات الاستدلال، بما في ذلك NVIDIA Dynamo وTriton Inference Server للعرض، وتطبيق TensorRT من Microsoft. تضمنت عملية التحسين دمج العمليات الرئيسية في نواة CUDA مخصصة واحدة، مما قلل من حركة مرور الذاكرة والعمليات الزائدة.
مستقبل أمن الذكاء الاصطناعي: التكيف والابتكار المستمر
تؤكد راشيل ألين، مديرة الأمن السيبراني في NVIDIA، على أهمية التكيف مع سرعة ابتكار الخصوم، مشيرة إلى أن تأمين المؤسسات يتطلب مطابقة حجم وسرعة بيانات الأمن السيبراني. يعتبر الجمع بين التعلم التنافسي ونماذج الكشف المتسارعة القائمة على المحولات من NVIDIA TensorRT بمثابة خطوة رئيسية نحو تحقيق هذا الهدف.
بالنظر إلى المستقبل، ستشمل خارطة الطريق للأمن المستقبلي نماذج تدريب وبنيات مخصصة لقوة الخصم، مع الاستفادة من تقنيات مثل القياس الكمي لزيادة تعزيز السرعة. من خلال التدريب المستمر لنماذج التهديد والدفاع جنبًا إلى جنب، يمكن للمؤسسات بناء أساس قوي لحماية الذكاء الاصطناعي في الوقت الفعلي، وقادر على مواكبة التهديدات الأمنية المتطورة باستمرار.
الآن، أصبح تنفيذ التعلم التنافسي ممكنًا، مما يفتح الباب أمام جيل جديد من حلول أمن الذكاء الاصطناعي التي تعتمد على التوازن بين زمن الوصول والإنتاجية والدقة.
راجع أيضًا: ZAYA1: نموذج الذكاء الاصطناعي الذي يستخدم وحدات معالجة الرسوميات AMD للتدريب يحقق إنجازًا بارزًا
هل ترغب في معرفة المزيد عن الذكاء الاصطناعي والبيانات الضخمة من قادة الصناعة؟ انضم إلى معرض الذكاء الاصطناعي والبيانات الضخمة في أمستردام وكاليفورنيا ولندن. احصل على معلومات إضافية هنا.
يتم تشغيل AI News بواسطة TechForge Media. اكتشف المزيد من الأحداث والندوات عبر الإنترنت المتعلقة بتكنولوجيا المؤسسات هنا.