هجمات الشبكات العصبية<br /><br />الشبكات العصبية الاصطناعية (ANNs) تعد من التقنيات الرئيسية المستخدمة في الذكاء الاصطناعي، حيث تُمكّن الآلات من التعلم واتخاذ القرارات بناءً على البيانات. ومع ذلك، على الرغم من قوتها، فإن هذه الشبكات ليست محصنة ضد الهجمات التي تستغل نقاط ضعفها. تُعرف هذه الهجمات بـ"هجمات الشبكات العصبية"، ويمكن أن تسبب أضرارًا جسيمة في الأنظمة التي تعتمد عليها.<br /><br /><br />---<br /><br />أنواع هجمات الشبكات العصبية<br /><br />1. الهجمات الخداعية (Adversarial Attacks):<br />يتم في هذا النوع من الهجمات إدخال تغييرات طفيفة على البيانات المدخلة للشبكة بهدف خداعها.<br /><br />مثال: صورة قطة تُعدَّل بطريقة دقيقة تجعل الشبكة العصبية تصنفها ككلب، على الرغم من أن الإنسان لا يستطيع تمييز التغيير.<br /><br />الاستخدامات: اختراق أنظمة التعرف على الوجه أو التشويش على نماذج تصنيف الصور.<br /><br /><br /><br />2. هجمات الحقن (Poisoning Attacks):<br />تُركز هذه الهجمات على إدخال بيانات مزيفة أو ضارة أثناء مرحلة تدريب الشبكة.<br /><br />الأثر: يؤدي ذلك إلى تقليل دقة النموذج أو تحريف نتائجه.<br /><br />التطبيقات الخطرة: في تطبيقات الطب أو القيادة الذاتية، قد تكون النتائج كارثية.<br /><br /><br /><br />3. الهجمات المستهدفة (Targeted Attacks):<br />تهدف هذه الهجمات إلى التأثير على نموذج معين بطريقة متعمدة لتحقيق نتيجة خاطئة محددة مسبقًا.<br /><br />مثال: إدخال صورة معدلة تجعل الشبكة تتعرف على لص كموظف شرعي في نظام الأمان.<br /><br /><br /><br />4. هجمات استرجاع النموذج (Model Extraction Attacks):<br />يسعى المهاجم في هذا النوع إلى استنساخ نموذج الشبكة العصبية دون الوصول إلى شيفرتها المصدرية.<br /><br />الهدف: استغلال النموذج في تطبيقات غير مصرح بها أو سرقة التكنولوجيا.<br /><br /><br /><br />5. هجمات الخصوصية (Privacy Attacks):<br />يتم فيها استغلال الشبكة لاسترجاع معلومات حساسة من بيانات التدريب.<br /><br />مثال: استخراج بيانات سرية مثل أسماء أو صور مستخدمين.<br /><br /><br /><br /><br /><br />---<br /><br />آليات الدفاع ضد هجمات الشبكات العصبية<br /><br />1. التدريب باستخدام أمثلة مضادة (Adversarial Training):<br />يتم تدريب النموذج على بيانات تحتوي على أمثلة خداعية لتحسين قدرته على اكتشافها.<br /><br /><br />2. التعزيز بالضوضاء (Noise Augmentation):<br />يتم إضافة الضوضاء إلى بيانات التدريب لجعل النموذج أكثر تحملًا للتغيرات.<br /><br /><br />3. استخدام تقنيات التشفير:<br />يتم حماية بيانات الإدخال والنموذج باستخدام تقنيات التشفير لمنع سرقة النموذج أو البيانات.<br /><br /><br />4. التدقيق الدوري:<br />تحليل أداء النموذج بانتظام للكشف عن أي تغييرات غير طبيعية.<br /><br /><br />5. تقنيات كشف التغيرات:<br />تطوير خوارزميات قادرة على الكشف عن البيانات المعدلة أو الضارة.<br /><br /><br /><br /><br />---<br /><br />التطبيقات الواقعية لتأثيرات الهجمات<br /><br />1. الأمن السيبراني:<br />أنظمة التعرف على الوجه أو بصمة الصوت يمكن أن تُخدع بسهولة من خلال هجمات خداعية.<br /><br /><br />2. الرعاية الصحية:<br />قد تؤدي هجمات التلاعب إلى نتائج طبية غير دقيقة، مما يشكل خطرًا كبيرًا على المرضى.<br /><br /><br />3. السيارات الذاتية القيادة:<br />يمكن لهجمات البيانات المعدلة التلاعب بأنظمة تحديد الإشارات المرورية، مما يؤدي إلى حوادث