التكنولوجيا اليومية
·13/02/2026
مع تزايد تطور نماذج الذكاء الاصطناعي وقيمتها، يظهر نوع جديد من التهديدات السيبرانية. بعيدًا عن خروقات البيانات التقليدية، يستهدف المهاجمون الآن نماذج الذكاء الاصطناعي نفسها، سعيًا لسرقة الملكية الفكرية التي تشغلها. يمثل هذا التحول جبهة جديدة وحاسمة في الأمن السيبراني، مما يجبر المطورين ومقدمي الخدمات على إعادة التفكير في كيفية حماية أصولهم الأساسية.
أحد التهديدات الرئيسية هو "هجوم استخراج النموذج"، المعروف أيضًا باسم هجوم التقطير. يحدث هذا عندما يقوم خصم لديه وصول شرعي إلى نموذج ذكاء اصطناعي بفحصه بشكل منهجي بعدد هائل من الاستعلامات. الهدف ليس سرقة بيانات المستخدم، بل جمع ما يكفي من المعلومات حول استجابات النموذج لإعادة هندسة بنيته وبيانات تدريبه. من خلال تحليل المخرجات، يمكن للمهاجمين تدريب نموذج جديد مطابق تقريبًا خاص بهم، مما يؤدي فعليًا إلى سرقة سنوات من البحث والتطوير.
أفادت جوجل مؤخرًا بحالة استخدم فيها خصوم أكثر من 100 ألف مطالبة في محاولة لتكرار قدرات نموذج Gemini AI الخاص بها. يسلط هذا الضوء على تهديد ملموس لمقدمي الخدمات، الذين أصبحت تقنيتهم الخاصة هدفًا رئيسيًا للسرقة. في حين أن هذه الهجمات لا تشكل خطرًا مباشرًا على المستخدمين النهائيين، إلا أنها تقوض المشهد التنافسي وتقلل من قيمة الاستثمارات الكبيرة في الذكاء الاصطناعي.
غالبًا ما تكون الجهات الكامنة وراء هذه الهجمات المتطورة ذات موارد جيدة ودوافع قوية. هذا التطور يرفع سرقة نماذج الذكاء الاصطناعي من جريمة تجارية إلى قضية تجسس دولي وأمن اقتصادي.
تهدف هذه الجهود المدعومة من الدول إلى سد الفجوة التكنولوجية وبناء قدرات الذكاء الاصطناعي السيادية، غالبًا للاستخدام بلغات أخرى أو لتحقيق ميزة استراتيجية. يشير تدخل الدول إلى أن السباق نحو الريادة في مجال الذكاء الاصطناعي لا يُخاض فقط في مختبرات الأبحاث، بل أيضًا في ظلال الفضاء السيبراني، مع وجود مصالح وطنية على المحك.
هذه الهجمات الاستخراجية هي نتيجة مباشرة للمنافسة العالمية المتزايدة على الهيمنة في مجال الذكاء الاصطناعي. يمكن للضغط الهائل لتطوير نماذج متطورة تنافس قادة الصناعة أن يدفع بعض المنظمات إلى البحث عن طرق مختصرة غير مشروعة. صناعة الذكاء الاصطناعي، التي كانت تقودها في المقام الأول شركات أمريكية، تشهد الآن ظهور منافسين أقوياء عالميًا، أحيانًا من خلال طرق مثيرة للجدل.









