على مدى السنوات القليلة الماضية، قفزت عملية سرقة الهوية فوق جميع الجرائم الأخرى؛ لتتصدر قائمة الجرائم التي أبلغ عنها المستهلكون الأمريكيون إلى لجنة التجارة الفيدرالية. ولسوء الحظ، يتزايد عدد هذه الجرائم وتعقيدها كل عام. ببساطة، وعلى الرغم من أن معظمنا لا يزالون غير مدركين، فإن سرقة الهوية تتحول بسرعة خارج نطاق السيطرة، ويعود السبب إلى المعلومات التي يسرقها المخترقون كل عام.
في شهر يوليو الماضي، كشفت شركة “Capital One”، التابعة للبنك الأمريكي، عن أنها عانت من خرق البيانات؛ حيث حصل المخترقون على أكثر من 100 مليون ملف لأشخاص تقدموا مؤخرًا للحصول على بطاقة ائتمان.
وقالت الشركة إنه إلى جانب الأسماء والعناوين والرموز البريدية وأرقام الهواتف وعناوين البريد الإلكتروني ومواعيد الميلاد، تم سرقة 140 ألف رقم ضمان اجتماعي و80 ألف رقم حساب مصرفي من مواطني الولايات المتحدة.
وباستخدام هذه المعلومات، يمكن لأي شخص أن يرتكب مجموعة من الجرائم التي تشمل:
- سرقة الهوية.
- تحويلات / مدفوعات أموال غير مصرح بها.
- حيل الخداع.
- الابتزاز.
- التهديدات.
- الفدية.
وفي حين أن مثل هذه الانتهاكات واسعة النطاق نادرة نسبيًا، فهناك الآلاف من حوادث اختراق البيانات التي تحدث يوميًا. ولكن لسوء الحظ فإن الصورة تزداد قتامة يومًا بعد يوم.
من جهتها، لاحظت مجموعة “Herjavec”، في تقريرها السنوي السنوي عن جرائم الإنترنت لعام 2019، زيادة بنسبة 12% في جرائم الإنترنت عن عام 2018، وهذا معدل نمو هائل ينبغي أن يكون بمثابة تحذير للشركات والحكومات في كل مكان.
في الجريمة الإلكترونية سوف يبحث المخترقون عن ضعف أمني في البنية التحتية الأمنية للشركة، في حين أن نسبة جرائم الإنترنت لا يزال المسؤول عنها الإنسان؛ حيث يسرب الفرد بيانات الأمان أو البيانات الشخصية إلى طرف خارجي؛ لذا فإن الغالبية العظمى من الجرائم الإلكترونية في المستقبل سوف تنطوي على استغلال نقاط الضعف الأمنية.
ونظرًا لأن نقاط الضعف هذه تدور حول “ثقوب” البرامج التي يتجاهلها كل من المطورين الأصليين ومراجعي الكود، يجب إيجاد حل جديد للتغلب على مثل هذه الإخفاقات البشرية.
أين يقف أمن الهوية المصطنع القائم على تقنية الذكاء الاصطناعي اليوم؟
تُعد تقنية الذكاء الاصطناعي سلاحًا قويًا في المعركة ضد سرقة الهوية. وحتى قبل إصدار البرنامج / النظام الأساسي، فإن أنظمة الذكاء الاصطناعي تعمل بجد للمساعدة في تحديد نقاط الضعف الأمنية المحتملة في الكود الذي تقوم عليه برامج الهوية بجميع أنواعها.
ويعتمد مطورو البرمجيات بشكل كبير على مراجعات كود الذكاء الاصطناعي؛ للمساعدة في تقليل التكاليف وفرصة حدوث خطأ بشري. ومن الأمثلة البارزة على هذه التكنولوجيا الجديدة المثيرة في العمل “DeepCode “. إن هذه الأنظمة قادرة على إنشاء “قاعدة معرفة” لجميع الأخطاء المعروفة وحلولها المناسبة.
وهنا تكمن الميزة الحقيقية لتقنية الذكاء الاصطناعي. ونظرًا لأن هذا التعلم “المباشر” موجود في كل مكان، فهو قادر على التعلم وتطبيق إصلاحات على نطاق عالمي؛ ما يعني أنه بمجرد تحديد المشكلة وحلها، يمكن حلها بشكل فوري تقريبًا في جميع أنحاء العالم.
أما بالنسبة لمجتمع المطورين البشريين العالميين، فلن تصل هذه المعلومات أبدًا إلى الغالبية العظمى من المطورين؛ ما يعني أن تكرار هذا الخطأ قد يحدث كثيرًا. وهذا يعني أن أنظمة الذكاء الاصطناعي يمكن أن تغلق بفعالية جميع نقاط الضعف الأمنية.
ويوجد أيضًا لتثنية الذكاء الاصطناعي تأثير كبير في أمن الهوية الرقمية، وخلال السنوات القليلة الماضية تطورت التكنولوجيا الكامنة وراء برنامج التعرف على الوجه بشكل كبير؛ حيث صارت لديها القدرة على تعزيز إدارة الهوية والوصول إلى الأشخاص بسرعة فائقة.
وقريبًا، سيكون تحديد الوجه أمرًا ضروريًا لأي مواطن فرنسي يرغب في الوصول إلى سجلاته الضريبية وغيرها من السجلات عبر الإنترنت. في حين أن أنظمة التعرف على الوجه ليست درعًا ضد التعرض للاختراق، إلا أنها تتطلب خطوات أكثر تعقيدًا من أجل القيام بذلك. وسيحد هذا إلى حد كبير من عدد المخترقين ذوي الخبرة لتجاوز الأنظمة التي تتضمن هذه التكنولوجيا.
وعلى الرغم من ذلك، فإن تطبيق الذكاء الاصطناعى اليوم محدود بسبب عدم نضج تطوره والتقنيات المستخدمة لتشغيله. ولكن مع تطور هذه البرامج بمرور الوقت، وتطور الأنظمة لتشغيلها، سيصبح أمام الذكاء الاصطناعي مستقبل مثير للغاية.
مستقبل مدعوم بتقنية الذكاء الاصطناعي
سوف تصبح الأنظمة الحالية أكثر تطورًا وبالتالي دقيقة. ويُعد الدقة والتعلم عنصرين أساسيين عندما يتعلق الأمر بحماية البيانات، والأنظمة القادرة على التعرف علينا بسرعة وبدقة من خلال بياناتنا الحيوية وكذلك حماية الأنظمة من الوصول غير المصرح به ستكون ذات قيمة لا تُقدر بثمن في مكافحة سرقة الهوية.
ولكن، سيأتي الاستخدام المثير والثوري المحتمل لهذه التقنية في سرقة الهوية من أدوات متخصصة تراقب استخدام هويتنا في الوقت الفعلي. وفي حين أن هذه الطرق بعيدة بعض الشيء، إلا أنها ستجعل من الصعب للغاية على جميع المخترقين الذين تدعمهم الدولة الوصول إلى بيانات هويتنا وغيرها من المعلومات الشخصية.
دعونا ننظر في الصناعة المصرفية، التي تُعد واحدة من المحركات الرئيسة لتطوير برمجيات الذكاء الاصطناعي.
ويجري بالفعل تنفيذ أنظمة الذكاء الاصطناعي لتأمين طرق الحماية الحالية والبنية التحتية الأمنية، وتتضمن هذه الأنظمة برامج تعليمية قادرة على تحديد أشياء، مثل التحويلات المصرفية الكبيرة وما إلى ذلك، والتي يتم الإبلاغ عنها فورًا إلى مشغلين بشريين يتصرفون بعد ذلك.
والسماح لنظم الذكاء الاصطناعي بالوصول إلى البيانات في الوقت الفعلي، مثل موقع الهاتف والبيانات البيومترية مثل أصواتنا، سوف يسمح للأنظمة المصرفية المتطورة بالتحقق من هويتنا؛ ما يُصعب عملية السرقة على المخترقين.
واليوم، نحن مطالبون بإدخال من 1 إلى 2 كلمة مرور مع إضافة رمز خاص تم إنشاؤه بواسطة مولد رمز البنك من أجل الوصول إلى حساباتنا. بينما في المستقبل، فإن البيانات البيومترية والبيانات الوصفية المتعلقة بأنماط سلوكنا، وربما حلول أخرى ستخلصنا تمامًا من الحاجة إلى كلمات المرور والمهمة الشاقة المتمثلة في إنشاء الرموز.
وستكون أنظمة التعلم التي تعمل بنظام الذكاء الاصطناعي قادرة أيضًا على التغلب على الثغرات الأمنية التقليدية مثل التغييرات في المظهر. ونظرًا لأنهم سيكونون قادرين على مراقبة التغيرات في الوقت الحقيقي في مظهرنا ، فسيكونون قادرين على محاربة سرقة الهوية عن طريق رفض الصور القديمة التي قد يتمكن فيها المخترقون من الحصول على البيانات.
ومن النتائج الإيجابية الأخرى لهذه الأنظمة المعقدة أنها ستحتاج إلى مزيد من الوقت والموارد لاختراقها؛ لذا من المحتمل أن تُنهي أنظمة الذكاء الاصطناعي عهد المخترقين؛ لأنهم ببساطة لن يكون لديهم القدرة على تحديد الفجوات واستغلالها قبل أن يتفاعل النظام، وسيكون لنظام الأمن المتطور بتقنية الذكاء الاصطناعي القدرة على الرد لمنع أي اختراق في ثانية.
لذا؛ فإن السؤال الحقيقي ليس ما إذا كانت تقنية الذكاء الاصطناعي ستأخذ زمام المبادرة في حلول الأمان العالمية؟ بل مقدار البيانات التي سنسمح لأنظمة هذه الجهات الخارجية بالوصول إليها أيضًا.
فكما رأينا؛ في القضايا المتعلقة بالخصوصية الموجهة لموقع “فيسبوك”، قوة هذه المعلومات لا يمكن تركها في مجموعة واحدة من الأيدي، خاصةً عندما يكون الربح هو الدافع الأساسي لها.
ونظرًا لأن ولايات مثل كاليفورنيا تسن بالفعل قوانين للحد من استخدام برامج التعرف على الوجه، فإن السؤال الحقيقي سوف يكمن في تكلفة انتهاكات البيانات المستقبلية مقابل حقنا في الخصوصية.
المصدر: How AI has the power to save the world from identity theft
بعد قراءة الموضوع يمكنك معرفة المزيد عن الكلمات الآتية:
5G Apple ChatGPT Google iPhone أبل أمازون أمن المعلومات أندرويد إيلون ماسك الأمن السيبراني الإنترنت البيانات التخصصات المطلوبة التكنولوجيا الذكاء الاصطناعي الزراعة السيارات الكهربائية الصين الطاقة الفضاء المدن الذكية المملكة العربية السعودية الهواتف الذكية تويتر جوجل حساب المواطن رابط التقديم رابط التقديم للوظيفة سامسونج سدايا سيارة شركة أبل شركة جوجل عالم التكنولوجيا فيروس كورونا فيسبوك كورونا مايكروسوفت منصة أبشر ناسا هاتف هواوي واتساب وظائف شاغرة