ذات صلة

اخبار متفرقة

توتر أم نوبة هلع: 7 علامات لتبيان الفرق بينهما

تعريف نوبة الهلع تحدث نوبة الهلع كاستجابة مفرطة للجسم تجاه...

آثار غير متوقعة للوجبات السريعة على عظام الرجال: دراسة كندية توضح

تشير الأبحاث الحديثة إلى أن هشاشة العظام لدى الرجال...

الفواكه والخضراوات: طرق طبيعية لتقوية المناعة ومقاومة الأمراض

الفواكه الحمضية والخضروات الورقية يزيد تناول الأطعمة الغنية بفيتامين سي...

احذر من هذا الأمر: الجهة البيطرية توضح سبب تفاوت لون البانيه في الأسواق

سبب اختلاف لون صدر الدجاج البانيه والتعامل معه أوضحت الدكتورة...

عيد الحب: دليلك لاختيار الهدية المثالية وفق الأبراج

يختار كثيرون هدية عيد الحب وفق البرج الفلكي لأنها...

مايكروسوفت تكشف عن اختراق “العملاء النائمين” في نماذج الذكاء الاصطناعي

تعلن مايكروسوفت عن تطوير منهجية أمنية جديدة تهدف إلى حماية نماذج اللغات الكبيرة من التهديدات السيبرانية المعروفة باسم “العملاء النائمون”، وهي تعليمات مخفية قد تُزرَع أثناء التدريب وتظل خاملة حتى يتم تفعيلها بواسطة كلمة مرور أو سياق محدد.

تعتمد المنهجية الجديدة على تحليل سلوك النموذج في بيئات معزلة ومحاكاة آلاف السيناريوهات بهدف استثارة أي استجابات غير طبيعية، وقد تمكنت من رصد أنماط دقيقة تشير إلى وجود أبواب خلفية، بما يسمح بتطهير النماذج قبل طرحها للاستخدام التجاري أو المؤسسي.

تُعد هذه الخطوة جزءًا من استراتيجية “الأمن أولًا” التي تتبناها شركات التقنية الكبرى في عام 2026 لمواجهة التحديات التي يفرضها الذكاء الاصطناعي الهجومي، مع تزايد الاعتماد على النماذج في الخدمات الحيوية.

ومع ازدياد قدرات النماذج على كتابة الأكواد وتطوير البرمجيات، تصبح الثقة في سلامة هذه النماذج حجر الزاوية للاقتصاد الرقمي العالمي، وتسعى مايكروسوفت لضمان أن تكون أدواتها مثل كوبايلوت محصنة تمامًا ضد أي اختراقات أو استخدامات ضارة من قبل جهات فاعلة معادية.

آليات الكشف عن الثغرات المخفية

تستخدم التقنية الجديدة نماذج ذكاء اصطناعي رقابية تفحص الأوزان والروابط داخل النموذج لرصد تكتلات غير منطقية قد تشير إلى تعليمات مشروطة مخفية، ما يساعد الشركات في اعتماد الذكاء الاصطناعي في قطاعات التمويل والدفاع دون الخوف من تشغيل برمجيات خبيثة قد تلتف على بروتوكولات الأمن التقليدية.

وتشير تقارير متخصصة إلى أن هذه الآليات تتيح للمطورين تنظيف النماذج قبل نشرها، وتدعم الثقة في استخدام النماذج اللغوية الكبيرة ضمن البنية التحتية الحساسة، بما يعزز الاستدامة والموثوقية في بيئة العمل الرقمية.

spot_img
spot_imgspot_img

تابعونا على