أمن بيانات الذكاء الاصطناعي: ما يجب أن تعرفه

لم يعد أمن بيانات الذكاء الاصطناعي خيارًا، بل ضرورة حتمية. ويؤكد تقرير مؤشر الذكاء الاصطناعي لعام 2025 الصادر عن جامعة ستانفورد، والذي رصد تصاعدًا حادًا في انتهاكات الخصوصية والأمن المتعلقة بالذكاء الاصطناعي، هذه الحقيقة للشركات. علاوة على ذلك، تبين أن ما يقرب من 84% من أدوات الذكاء الاصطناعي قد تعرضت لنوع من أنواع اختراق البيانات ، مع تعرض أكثر من 50% منها لسرقة بيانات الاعتماد، وذلك في ظل تسارع وتيرة تبني الذكاء الاصطناعي من قبل المزيد من المؤسسات دون تطبيق إجراءات رقابية مناسبة.

ضع في اعتبارك هذا: كشف تقرير Thales' Data Threat لعام 2025 أن ما يقرب من 70٪ من المؤسسات تعتبر الآن اعتماد أدوات GenAI هو مصدر قلقها الأمني ​​الأكبر، متجاوزة بكثير قضايا الثقة التقليدية وسلامة البيانات.

كل هذا يرسم صورةً لمشهد تهديدات يتطور بوتيرة متسارعة، حيث لا تستطيع المؤسسات الاعتماد على معايير أمن البيانات التقليدية وحدها. ومع ظهور أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تُدخل ثغرات أمنية جديدة، يتعين على المؤسسات قبول أمن بيانات الذكاء الاصطناعي وتبنيه وتطويره ليصبح عنصراً أساسياً في هيكل مرونة مؤسساتها.

تابع القراءة لمعرفة المزيد عن أمن بيانات الذكاء الاصطناعي.

المخاطر الرئيسية في أمن بيانات الذكاء الاصطناعي

تسريب البيانات واستخراجها

يُعدّ تسريب البيانات أحد أخطر التهديدات المباشرة التي تواجه أي نظام ذكاء اصطناعي، حيث تتعرض المعلومات الحساسة باستمرار لخطر الكشف عنها من خلال تفاعلات الذكاء الاصطناعي أو مخرجاته. ورغم أن أنظمة التعلم الآلي ووكلاء الذكاء الاصطناعي مصممة لاستيعاب ومعالجة كميات هائلة من البيانات باستمرار، إلا أن غياب ضوابط صارمة قد يؤدي إلى تسريبات غير مقصودة لمجموعات البيانات الخاصة، أو معلومات العملاء، أو الملكية الفكرية السرية.

وبالمثل، تُعدّ مخاطر تسريب البيانات مصدر قلق بالغ في أنظمة الذكاء الاصطناعي الوكيلة، حيث يمكن للذكاء الاصطناعي استدعاء واجهات برمجة التطبيقات، واسترجاع الملفات، أو التفاعل بشكل مستقل مع أدوات خارجية. وقد يستغلّ مُهاجم خبيث تقنيات الحقن الفوري لتوجيه وكيل الذكاء الاصطناعي نحو تسريب الأسرار التجارية. وقد أوضح عرضٌ توضيحيٌّ في مؤتمر بلاك هات عام 2025 هذا الأمر تحديدًا، حيث أدّى حقنٌ بسيطٌ إلى سرقة بيانات الاعتماد واختراق النظام.

ومع ذلك، لا يشبه أي من هذه الاختراقات الاختراقات التقليدية، فبدلاً من عمليات تفريغ البيانات الكبيرة، تتسرب أجزاء البيانات الحساسة بشكل خفي وتتراكم المخاطر على مدى فترة طويلة، وقد صُممت لتكون على هذا النحو لتقليل فرص اكتشافها.

التسمم النموذجي وتهديدات النزاهة

لن تكون أنظمة الذكاء الاصطناعي موثوقة إلا بقدر جودة البيانات التي تُدرَّب عليها. مع ذلك، يمكن إدخال بيانات خبيثة أو مُتلاعب بها في مجموعات بيانات التدريب ومساراتها لتشويه النتائج أو إنشاء ثغرات خفية. قد يؤدي هذا إلى اتخاذ قرارات متحيزة، أو معلومات مضللة في النتائج، أو حتى ثغرات أمنية كامنة يمكن استغلالها لاحقًا عبر محفزات محددة. وقد اتسع نطاق الهجمات المحتملة لهذه الأساليب مع ازدياد اعتماد الشركات الحديثة على تقنية توليد البيانات المُعززة بالاسترجاع (RAG) ومجموعات البيانات المشتركة.

لا تقتصر التهديدات المتعلقة بالنزاهة على التسميم المتعمد فحسب، بل يمكن تصميم مدخلات معادية لتضليل النماذج أو التلاعب بها، مما يؤدي إلى مخرجات غير منتظمة. وقد ينتج عن ذلك تقديم خدمات آلية موجهة للعملاء، مثل روبوتات الدردشة أو نماذج الذكاء الاصطناعي، نصائح خطيرة. وعلى الصعيد التشغيلي، يعني هذا أن عمليات سير العمل الآلية تنفذ قرارات خاطئة على نطاق واسع.

للتخفيف من هذه التهديدات، يجب على المؤسسات اعتماد مسار MLOps آمن وموثوق به مع عمليات التحقق المناسبة من مصدر البيانات، والتحكم في الإصدار، والاختبارات المضادة، والمراقبة المستمرة لضمان عدم اضطرار المؤسسات للقلق بشأن موثوقية ودقة مخرجات النموذج.

مخاطر الخصوصية والامتثال التنظيمي

لا تقتصر أنظمة الذكاء الاصطناعي على الثغرات التقنية فحسب، بل يمكنها أيضاً أن تعرض المؤسسات لمخاطر متنوعة تتعلق بالخصوصية والامتثال. data privacy تفرض لوائح مثل اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) وقانون قابلية نقل التأمين الصحي والمساءلة (HIPAA) وقانون حماية خصوصية المستهلك في كاليفورنيا (CPRA) وقانون غرام-ليتش-بليلي (GLBA) وقانون حماية المعلومات الشخصية والوثائق الإلكترونية (PIPEDA)، بالإضافة إلى قوانين الذكاء الاصطناعي مثل قانون الذكاء الاصطناعي للاتحاد الأوروبي، متطلبات وشروطًا صارمة بشأن كيفية جمع البيانات الشخصية والحساسة ومعالجتها والاحتفاظ بها، والأهم من ذلك، استخدامها لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي. ورغم هذه المتطلبات، لا تزال العديد من المؤسسات تواجه صعوبة في الحفاظ على جرد دقيق لمجموعات بياناتها، مع قلة أو انعدام المعلومات حول مجموعات البيانات التي تُستخدم في عمليات تدريب الذكاء الاصطناعي لديها.

هناك أمثلة لا حصر لها على تعرض بعض أشهر المؤسسات العالمية لغرامات وعقوبات مالية بملايين الدولارات لعدم امتثالها لبعض متطلبات اللوائح المذكورة آنفاً. ولا تقتصر هذه الغرامات على التداعيات المالية فحسب، بل تُلحق ضرراً بالغاً بسمعة المؤسسة في السوق وبين عملائها.

لذا، من الضروري لجميع المؤسسات تبني إطار عمل "الامتثال بالتصميم" وتضمينه في استراتيجيات الذكاء الاصطناعي الخاصة بها، مع الاستفادة من أدوات مثل DSPM التي تضمن المراقبة المستمرة، إلى جانب الشراكات القانونية والتقنية التي تضمن الالتزام الشامل بالمشهد التنظيمي المتطور.

تأمين دورة حياة بيانات الذكاء الاصطناعي

جمع البيانات وتصنيفها

يرتكز أساس أي إجراءات تتخذها أي مؤسسة لحماية بيانات الذكاء الاصطناعي الخاصة بها على امتلاك رؤية شاملة ومعرفة دقيقة بالبيانات التي يتم جمعها ومصادرها. في كثير من الأحيان، يتم تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي على مجموعات بيانات يتم الحصول عليها من جهات خارجية أو عبر ممارسات الذكاء الاصطناعي غير الرسمية. تفتقر بعض هذه المصادر إلى التدقيق اللازم، مما يخلق مخاطر عديدة تتعلق بدقة البيانات، وانتهاك حقوق الملكية الفكرية، وعدم الامتثال للوائح.

من خلال تصنيف البيانات، تستطيع المؤسسات ضمان وسم جميع أصول بياناتها وفقًا لمستويات الحساسية، مع تطبيق حماية تفاضلية بناءً على طبيعة كل أصل. أدوات مثل DSPM يمكن أتمتة هذا التصنيف على نطاق واسع، مما يمنح المؤسسات نظرة عامة كاملة في الوقت الفعلي على البنية التحتية لبياناتها بالكامل.

تخزين البيانات والتحكم في الوصول إليها

بمجرد أن تتضح للمؤسسة طبيعة البيانات التي تجمعها، يجب عليها تحديد أولويات تخزينها. وكحد أدنى، يجب أن تمتلك المؤسسات أنظمة تشفير فعّالة وآليات للتحكم في الوصول للحد من الكشف الخبيث أو العرضي للبيانات. وعلى عكس قواعد البيانات التقليدية، تتكون بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي عادةً من أنواع بيانات متنوعة وبكميات هائلة، مما يجعلها هدفًا مغريًا للغاية للمهاجمين المحتملين. لذا، ينبغي أن يشمل إطار التشفير الخاص بالمؤسسة البيانات المخزنة، والبيانات المنقولة، والبيانات المستخدمة.

تضمن أطر التحكم في الوصول، مثل التحكم في الوصول القائم على الأدوار (RBAC) والتحكم في الوصول القائم على السمات (ABAC)، أن يقتصر الوصول إلى أصول البيانات الحساسة على الأفراد والأنظمة المصرح لهم فقط. وعند تطبيقها بفعالية، تضمن هذه الأطر حصول الأشخاص أو الأنظمة المصرح لهم فقط على حق الوصول إلى أصل معين، بالإضافة إلى الصلاحيات اللازمة لتغييره أو تعديله أو تحريفه. كما أن إضافة بنية "انعدام الثقة"، حيث يُنظر إلى كل طلب وصول على أنه طلب عدائي محتمل، يُعزز من فعالية استراتيجية أمن الذكاء الاصطناعي في المؤسسة.

معالجة البيانات والتدريب

في مرحلتي المعالجة والتدريب، تكون سلامة البيانات وموثوقية النموذج في أشد حالات الخطر. وفي هذه المرحلة تحديدًا، يُرجّح أن يقوم مُهاجم خبيث بإدخال بيانات مُضللة أو مُصنّفة بشكل خاطئ، مما يُؤدي إلى تحريف سلوك نموذج الذكاء الاصطناعي بطريقة تسمح بالتلاعب بالمخرجات. وقد أثبت باحثون في جامعة بيتسبرغ هذا الأمر بدقة ، بالإضافة إلى توضيح مدى دقة إمكانية إطلاق سلاسل هجمات كاملة عبر توجيهات بالغة الدقة.

يؤكد هذا على أهمية تأمين مسار التدريب بأكمله، بدءًا من مرحلة استيعاب البيانات وحتى نشرها. ويشمل ذلك التحقق من مصادر مجموعات البيانات، وتشفيرها للكشف عن أي تلاعب، ومراقبة أي شذوذ عبر مسارات متعددة خلال مراحل التدريب. وكشرط تنظيمي في بعض الحالات، وكأفضل ممارسة في حالات أخرى، ينبغي على المؤسسات الاحتفاظ بسجلات تدقيق شاملة لتوثيق كل دورة تدريبية، وذلك لأغراض المراجعة التشغيلية المستقبلية، وللامتثال للمتطلبات التنظيمية.

مشاركة البيانات والمخرجات

بالنسبة لمعظم المؤسسات، من المرجح أن تظهر مخاطر الإضرار بالسمعة نتيجةً لضعف أمن بيانات الذكاء الاصطناعي في هذه المرحلة. فحتى أكثر النماذج أمانًا قد تكشف عن بيانات حساسة في مخرجاتها ما لم تُدمج فيها ضوابط مناسبة. تخيل روبوت محادثة يعمل بالذكاء الاصطناعي يُظهر أجزاءً من وثائق داخلية أو سجلات مستخدمين عند تزويده برسالة مُصممة بذكاء.

يمكن للمؤسسات الاستفادة data security posture management ( DSPM تُعدّ هذه التقنية وسيلةً لتمكين مشاركة البيانات بشكل آمن، إذ توفر تصنيفًا استباقيًا للبيانات الحساسة عبر بيئات الحوسبة السحابية المختلفة، مع توفير رؤية واضحة لمن لديه حق الوصول إليها، وكيفية استخدامها، ونقاط الضعف المحتملة المتعلقة بوضع أمن البيانات الحالي. ويمكن تعزيز ذلك بشكل أكبر من خلال أدوات مراقبة المخرجات، مثل جدران الحماية المدعومة بالذكاء الاصطناعي، التي تُصفّي الاستجابات بحثًا عن انتهاكات محتملة للسياسات، أو محتوى ضار، أو مخالفات للامتثال في كل حالة من حالات استخدام الذكاء الاصطناعي.

ضوابط أمنية خاصة بالذكاء الاصطناعي

جدران الحماية وحواجز الأمان المدعومة بالذكاء الاصطناعي

كما ذُكر سابقاً، فإن الأدوات التقليدية، بما فيها جدران الحماية، غير مُجهزة بشكل كافٍ لحماية التفاعلات بين المستخدمين ونماذج الذكاء الاصطناعي. في المقابل، صُممت جدران الحماية الخاصة بالذكاء الاصطناعي لمعالجة هذه المشكلة تحديداً، حيث تعمل كوسيط بين المستخدم والنموذج لفحص وتصفية وحظر التنبيهات والمخرجات الضارة أو غير المتوافقة مع معايير الذكاء الاصطناعي في كل حدث من أحداثه.

بالإضافة إلى ذلك، يمكن تضمين ضوابط السياسات مباشرةً في سلوك نظام الذكاء الاصطناعي، مما يسمح للمؤسسات بفرض قواعد تنقيح البيانات، ومنع المخرجات التي تشير إلى مجموعات بيانات حساسة، وحظر بعض الاستجابات المحددة. علاوة على ذلك، يمكن تقييد النماذج بشكل كامل من تقديم نصائح غير مصرح بها أو الكشف عن معلومات سرية.

فريق الاختبار والتقييم

لا يمكن اعتبار أي نظام ذكاء اصطناعي آمنًا دون إجراء اختبارات معادية مستمرة. يُمكّن اختبار "الفريق الأحمر" في سياق الذكاء الاصطناعي من فحص نماذج الذكاء الاصطناعي بحثًا عن مجموعة واسعة من نقاط الضعف. يشمل ذلك اختبار ما إذا كان بإمكان الحقن الفوري تجاوز الضوابط، أو ما إذا كان بالإمكان التلاعب بالنظام لتسريب بيانات حساسة، أو ما إذا كانت المدخلات المعادية قادرة على التسبب في سلوكيات غير آمنة أو غير متوقعة. علاوة على ذلك، أصبحت تمارين "الفريق الأحمر" هذه مطلبًا أساسيًا بموجب تشريعات الذكاء الاصطناعي المختلفة التي يجري صياغتها عالميًا.

والأهم من ذلك، أن تقييمات النماذج لا تنتهي بمجرد نشرها. يجب تقييم أداء النماذج بشكل مستمر، إلى جانب إجراء فحوصات أمان دورية تشمل تقييم التحيز، والكشف عن الهلوسات، ومراقبة انحراف النموذج. يضمن ذلك استمرار فعالية ضوابط الأمان مع تطور التهديدات وقدرات الذكاء الاصطناعي.

حوكمة الوكلاء

كان من المتوقع أن يُحدث الذكاء الاصطناعي الآلي، وقد أحدث بالفعل، تأثيرًا ثوريًا عميقًا على الشركات. فهو يُعدّ من أكثر تطبيقات الذكاء الاصطناعي فعاليةً للمؤسسات، إن لم يكن أكثرها فعاليةً على الإطلاق. إذ يُمكنه استدعاء واجهات برمجة التطبيقات (APIs) واسترجاع المستندات وتنفيذ المهام نيابةً عن المستخدمين بشكلٍ مستقل، مع توفير سير عمل شامل يمنحه الحرية والمرونة اللازمتين لأداء العمليات بكفاءة غير مسبوقة. مع ذلك، وبدون هياكل حوكمة مناسبة، يُمكن أن تُصبح هذه الأنظمة الآلية بسهولة قنواتٍ لتصعيد الصلاحيات، أو تسريب البيانات، أو إحداث اضطرابات تشغيلية خطيرة.

تتضمن إدارة الوكلاء تحديد حدود واضحة للصلاحيات. وهذا أسهل قولاً من فعلاً، نظراً للإمكانيات الواسعة التي يتمتع بها هؤلاء الوكلاء. ومع ذلك، يجب منح الوكلاء الحد الأدنى من الصلاحيات اللازمة لأداء مهامهم، مع مراقبتهم باستمرار لرصد أي سلوكيات غير طبيعية، لا سيما كثرة استدعاءات واجهة برمجة التطبيقات (API) واسترجاع البيانات غير المصرح به.

وأخيرًا، لا بد من مراعاة محركات السياسات، التي تحدد صلاحيات الوكلاء. ويشمل ذلك جوانب متعددة من عمليات الذكاء الاصطناعي الوكيل، بدءًا من تقييد الوصول إلى مجموعات البيانات الحساسة وصولًا إلى الحد من عمليات التكامل مع جهات خارجية. وهذا من شأنه ضمان سلاسة سير العمل دون أي احتمال لحدوث ثغرات أمنية في بيانات الذكاء الاصطناعي.

كيف Securiti يمكن المساعدة

بالنسبة للمؤسسات، سيستمر أمن بيانات الذكاء الاصطناعي في التصاعد كتحدٍ تشغيلي واستراتيجي. تعتمد معظم تطبيقات الذكاء الاصطناعي على الوصول المكثف إلى كميات هائلة من البيانات لمواصلة تقديم القيمة المرجوة، ويتوقع المستخدمون والشركاء الذين يوفرون هذه البيانات حمايتها بشكل مناسب في جميع الأوقات. لذا، يمثل ضمان أمن بيانات الذكاء الاصطناعي تحديًا كبيرًا.

هذا هو المكان Securiti يمكن أن يساعد.

Securiti يُعدّ Gencore AI حلاً شاملاً لبناء أنظمة ذكاء اصطناعي توليدية آمنة وعالية الجودة للمؤسسات. يتألف هذا الحل المؤسسي من عدة مكونات يمكن استخدامها مجتمعةً لبناء أنظمة ذكاء اصطناعي مؤسسية آمنة ومتكاملة، ولمعالجة مخاطر أمن بيانات الذكاء الاصطناعي في مختلف حالات الاستخدام.

وهذا يتيح نظام ذكاء اصطناعي مؤسسي فعال للغاية ولكنه مبسط من خلال ضوابط بيانات شاملة وآليات حوكمة تعمل على التخفيف من جميع المخاطر التي يمكن تحديدها بشكل استباقي.

ويمكن استكماله بشكل أكبر بـ DSPM ، مما يوفر للمؤسسات اكتشافًا وتصنيفًا وتقييمًا ذكيًا للمخاطر، مما يمثل تحولًا كبيرًا من نهج أمن البيانات التفاعلي إلى إدارة أمن البيانات الاستباقية المناسبة لسياق الذكاء الاصطناعي.

اطلب عرضًا تجريبيًا اليوم لمعرفة المزيد حول كيفية Securiti يمكن أن يساعد مؤسستك على تحسين أدائها DataAI security .

الأسئلة الشائعة

تتضمن بعض الأسئلة الأكثر شيوعًا المتعلقة بأمن بيانات الذكاء الاصطناعي ما يلي: