دبلومة متقدمة في الأمن السيبراني للذكاء الاصطناعي

يشهد العالم توسعًا غير مسبوق في استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي داخل المؤسسات الحكومية والخاصة، الأمر الذي جعل حماية هذه الأنظمة ضرورة ملحّة لضمان استمرارية العمل ومنع الاختراقات التي قد تُلحق أضرارًا كبيرة بالبنى الرقمية. تأتي دبلومة "الأمن السيبراني للذكاء الاصطناعي" المقدّمة من معهد جنيف لإدارة الأعمال لتضع بين أيدي المشاركين إطارًا متكاملًا لفهم المخاطر الأمنية المرتبطة بتطبيقات الذكاء الاصطناعي، وطرق تأمينها، والقدرة على التعامل مع التهديدات الناشئة في هذا المجال الحيوي. تسعى هذه الدورة إلى بناء معرفة منهجية حول كيفية حماية خوارزميات التعلم الآلي، وتأمين البيانات المستخدمة في التدريب، وضمان عدم العبث بمخرجات النماذج الذكية. كما تسلط الضوء على طبيعة الهجمات الحديثة الموجهة للأنظمة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي، مع التركيز على الأساليب التي تساعد المؤسسات على بناء بيئة رقمية متينة تمنع الاستغلال أو التلاعب.
وقد صُممت المادة التدريبية ليتمكن المتدرب من إدراك العلاقة بين الأمن السيبراني والذكاء الاصطناعي من منظور عملي وواقعي، يضع الأمن في قلب كل عملية تطوير أو تشغيل لهذه الأنظمة المعقدة، بما يضمن تحسين الأداء وتقليل المخاطر المستقبلية.

الفئة المستهدفة

• المختصون العاملون في مجال الأمن السيبراني داخل المؤسسات.

• التقنيون والمهندسون الذين يعتمد عملهم على أنظمة الذكاء الاصطناعي.

• موظفو إدارات تكنولوجيا المعلومات الراغبون بتعزيز قدراتهم في أمن الأنظمة الذكية.

• مسؤولو تطوير البرمجيات المهتمون بتأمين النماذج والخوارزميات.

• القيادات الإدارية التي تسعى لفهم المخاطر الأمنية المتعلقة بالذكاء الاصطناعي لاتخاذ قرارات دقيقة.

الأهداف

• فهم التهديدات التقنية المتعلقة بالذكاء الاصطناعي وأساليب التصدي لها.

• إكساب المشاركين القدرة على تقييم درجة أمان الأنظمة المعتمدة على الخوارزميات الذكية.

• إيضاح آليات حماية البيانات المستخدمة في تدريب النماذج ومنع التلاعب بها.

• تطوير مهارات تصميم بيئة آمنة لتشغيل تطبيقات الذكاء الاصطناعي داخل المؤسسات.

• تعزيز قدرة المشاركين على رصد الهجمات الرقمية الموجهة للأنظمة الذكية وتحديد مصادرها.

مخطط البرنامج التدريبي

• مقدمة في الأمن السيبراني للأنظمة الذكية

  • مفهوم الأمن الرقمي في سياق الذكاء الاصطناعي.

  • العلاقة بين الخوارزميات والسياسات الأمنية.

  • مخاطر التوسع في الاعتماد على الأنظمة المعتمدة على التعلم الآلي.

  • أنواع الأنظمة الذكية الأكثر تعرضًا للتهديدات.

• الأساسيات التقنية للذكاء الاصطناعي

  • مكونات بيئة الذكاء الاصطناعي داخل المؤسسات.

  • مصادر البيانات وأهميتها في بناء النماذج.

  • دورة حياة النموذج الذكي وكيفية تأمين مراحلها.

  • التأثيرات الأمنية لنوعية البيانات وطرق جمعها.

• تهديدات أمن البيانات في تدريب النماذج

  • مخاطر التلاعب ببيانات التدريب.

  • أساليب زرع بيانات خبيثة ضمن مجموعات التدريب.

  • تأثير البيانات غير الموثوقة على مخرجات النماذج.

  • طرق فحص سلامة البيانات قبل إدخالها للخوارزميات.

• حماية الخوارزميات من التلاعب

  • نقاط الضعف في الخوارزميات المستخدمة.

  • تقنيات الدفاع ضد هجمات التغيير في المخرجات.

  • أساليب زيادة صلابة النموذج تجاه التشويش الرقمي.

  • حماية آلية اتخاذ القرار داخل الأنظمة الذكية.

• الهجمات الموجهة نحو النماذج الذكية

  • فهم طبيعة الهجمات القائمة على تحليل النموذج.

  • طرق إساءة استخدام النقاط الحرجة داخل النموذج.

  • الهجمات القائمة على استرجاع البيانات من النموذج.

  • التحديات المرتبطة بمنع إعادة بناء البيانات السرية.

• تأمين واجهات الاستخدام والتفاعل

  • حماية واجهات البرمجة الخاصة بالأنظمة الذكية.

  • منع الوصول غير المصرح به للمخرجات الحساسة.

  • آليات التحكم في المستخدمين والصلاحيات.

  • تقييم الثغرات في أدوات التفاعل مع النظام.

• البنية التحتية الآمنة لتشغيل الأنظمة الذكية

  • معايير بناء بيئة تشغيل آمنة.

  • سياسات مراقبة أداء الأنظمة وتسجيل الأحداث.

  • تصميم الشبكات الداعمة للنماذج الذكية.

  • ضبط إعدادات الخوادم لحماية النماذج والبيانات.

• التعامل مع البيانات الحساسة داخل الأنظمة الذكية

  • تصنيف البيانات وفق مستويات الحساسية.

  • حماية البيانات المرتبطة بالمستخدمين.

  • منهجيات الحد من وصول الأطراف غير المخوّلة.

  • ضمان سرية وسلامة البيانات أثناء التشغيل.

• حماية الأنظمة الذكية في البيئات السحابية

  • فهم مخاطر اعتماد الذكاء الاصطناعي في السحابة.

  • آليات تحصين الخدمات السحابية ضد الاختراق.

  • إدارة الوصول والتعريف في الأنظمة السحابية.

  • مراقبة التهديدات الرقمية ضمن بيئات العمل السحابية.

• ضبط السياسات الأمنية الخاصة بالخوارزميات

  • تصميم سياسات تحكم مناسبة لطبيعة الخوارزميات.

  • تنظيم عمليات التحديث والمتابعة.

  • مراقبة التغيرات المفاجئة في مخرجات النماذج.

  • اعتماد معايير داخلية لضمان الاتساق والأمان.

• ضوابط حماية الخصوصية في الذكاء الاصطناعي

  • القوانين المؤثرة على استخدام البيانات.

  • حدود الرقابة على المدخلات والمخرجات.

  • حماية المعلومات الشخصية في التطبيقات الذكية.

  • تقنيات الحد من التعرف على الهوية.

• تأمين أنظمة مراقبة واتخاذ القرار

  • حماية آليات التقدير والمفاضلة داخل الأنظمة.

  • ضبط التحيّزات المحتملة في المخرجات.

  • تعزيز موثوقية القرارات الناتجة عن الخوارزميات.

  • معالجة الأخطاء التلقائية لضمان ثبات الأداء.

• الهجمات القائمة على التلاعب بالمخرجات

  • أنواع الهجمات الموجهة نحو التشويش على النتائج.

  • أساليب تحليل مصادر الخلل في المخرجات.

  • نقاط الضعف المرتبطة بالأنماط والتوقعات.

  • حماية أدوات التفسير والتحليل.

• تأمين آليات التعلم المستمر

  • كيفية تأمين نماذج التعلم التلقائي المتجدد.

  • منع إدخال بيانات غير موثوقة خلال التعلم المستمر.

  • مراقبة الأداء عند تحديث النموذج.

  • ضبط القنوات المستخدمة لتغذية النموذج بالبيانات.

• إدارة المخاطر في مشاريع الذكاء الاصطناعي

  • تحديد مصادر الخطر في نماذج الذكاء الاصطناعي.

  • بناء خطط استجابة مناسبة لطبيعة التهديدات.

  • تقييم أثر الهجمات المحتملة على المؤسسة.

  • ضمان استمرارية الأنظمة أثناء الظروف الطارئة.

• تقنيات كشف الهجمات الرقمية على الأنظمة الذكية

  • مؤشرات التعرض للهجمات المستهدِفة.

  • تحليل حركة النظام للكشف عن الأنماط غير المألوفة.

  • أدوات المراقبة المتقدمة المخصّصة للذكاء الاصطناعي.

  • آليات منع الهجمات قبل وقوعها.

• تأمين أنظمة الروبوتات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي

  • حماية الأنظمة المدمجة داخل الروبوتات.

  • مراقبة سلوك الأنظمة المتحركة.

  • منع التلاعب في الأوامر المعطاة.

  • ضمان الانضباط التشغيلي للروبوتات الذكية.

• تأمين تطبيقات الذكاء الاصطناعي في المؤسسات

  • دمج الأمن داخل دورة حياة المشاريع الذكية.

  • حماية التطبيقات الموجهة للجمهور.

  • تقييم مستوى الأمان قبل إطلاق التطبيقات.

  • متابعة الأداء الأمني بعد التشغيل.

• بناء قدرات مؤسسية لحماية الذكاء الاصطناعي

  • تطوير فرق مختصة بالأمن السيبراني للذكاء الاصطناعي.

  • وضع معايير داخلية لضمان حماية الخوارزميات.

  • تصميم خطط استجابة للمخاطر الناشئة.

  • تحسين جاهزية المؤسسة لمواجهة التهديدات المستقبلية.

• اتجاهات الأمن السيبراني في مستقبل الذكاء الاصطناعي

  • التطورات المتوقعة في الهجمات الرقمية.

  • سلوك الأنظمة الذكية في بيئات مهددة.

  • دور المعايير العالمية في تعزيز الأمان.

  • الاستعداد للموجة القادمة من الابتكارات الرقمية.