『تدقيق صلابة أنظمة الذكاء الاصطناعي | مراجعة الاستجابة للحوادث السيبرانية وأمن النماذج الذكية | دليل لتعزيز موثوقية AI وحمايتها من الاختراق Auditing AI Resilience & Cyber – A Guide to Securing AI』のカバーアート

تدقيق صلابة أنظمة الذكاء الاصطناعي | مراجعة الاستجابة للحوادث السيبرانية وأمن النماذج الذكية | دليل لتعزيز موثوقية AI وحمايتها من الاختراق Auditing AI Resilience & Cyber – A Guide to Securing AI

تدقيق صلابة أنظمة الذكاء الاصطناعي | مراجعة الاستجابة للحوادث السيبرانية وأمن النماذج الذكية | دليل لتعزيز موثوقية AI وحمايتها من الاختراق Auditing AI Resilience & Cyber – A Guide to Securing AI

無料で聴く

ポッドキャストの詳細を見る

このコンテンツについて

 تدقيق صلابة أنظمة الذكاء الاصطناعي | مراجعة الاستجابة للحوادث السيبرانية وأمن النماذج الذكية | دليل لتعزيز موثوقية AI وحمايتها من الاختراقAuditing AI Resilience & Cyber – A Guide to Securing AI Systems, Strengthening Incident Response & Ensuring RobustnessAudit de la Résilience de l’IA et Cybersécurité – Guide pour Sécuriser les Systèmes IA et Renforcer la Réponse aux Incidentsالوصف:في هذه الحلقة من بودكاست "دقيقة تدقيق مع كريم"، نناقش جانبًا بالغ الأهمية في تدقيق الذكاء الاصطناعي: الصلابة السيبرانية لأنظمة الذكاء الاصطناعي واستعداد المؤسسة للاستجابة لحوادث أمنية قد تستهدف النماذج الذكية والبُنى التحتية المرتبطة بها.أنظمة الذكاء الاصطناعي تختلف جذريًا عن التطبيقات التقنية التقليدية، فهي تعتمد على البيانات، التعلم، والتكيّف، ما يجعلها عرضة لهجمات جديدة مثل التسميم (data poisoning)، التلاعب في الاستدلال (adversarial input)، أو تسرب النماذج الحساسة (model leakage). ولهذا، تتطلب هذه الأنظمة ضوابط أمنية خاصة واختبارات صمود متقدمة.محاور تدقيق الصلابة السيبرانية لأنظمة الذكاء الاصطناعي:صلابة النموذج ومتانته التشغيليةهل خضعت نماذج الذكاء الاصطناعي لاختبارات ضد سيناريوهات التلاعب أو الإخلال بالاستدلال؟ما مدى وجود إجراءات لضمان أن النموذج لا ينهار أمام تغييرات بسيطة في البيانات أو مدخلات هجومية؟هل توجد آليات لاكتشاف وتحييد سلوك غير طبيعي ناتج عن قرارات الذكاء الاصطناعي في الزمن الفعلي؟أمن البيانات المستخدمة في التدريبهل تُخزن بيانات التدريب في بيئات مؤمنة ضد التعديل غير المشروع أو التسريب؟ما الضوابط التي تمنع استخدام بيانات حساسة بدون إذن أو دون إخفاء الهوية؟هل يتم توثيق مصادر البيانات وإثبات سلامتها قبل إدخالها في النماذج؟الاستجابة للحوادث التي تستهدف الذكاء الاصطناعيهل تمتد خطة الاستجابة للحوادث السيبرانية لتشمل نماذج الذكاء الاصطناعي والتطبيقات المبنية عليها؟ما مدى قدرة فرق الأمن السيبراني على رصد واستجابة سريعة لهجمات على نماذج AI؟هل توجد إجراءات لإيقاف النموذج مؤقتًا أو فصله عند الاشتباه بحدوث تلاعب أو تسريب؟حوكمة النموذج والتحكم في التعديلهل توجد صلاحيات مفصّلة لمن يُسمح لهم بتعديل النماذج أو إعادة تدريبها؟هل يتم تتبع الإصدارات، والتحقق من سلامة مخرجات كل نسخة من النموذج؟ما مدى الالتزام بممارسات التحقق (validation) والاعتماد (certification) قبل النشر؟الامتثال والمخاطر القانونيةهل تم تقييم المخاطر القانونية المرتبطة بانهيار نموذج AI في خدمات حرجة؟هل هناك شفافية في توثيق كيفية عمل النموذج لمواجهة مطالبات المساءلة؟هل تُؤخذ في الاعتبار المتطلبات التنظيمية المرتبطة بـ explainability، fairness، وnon-malicious behavior؟مخاطر شائعة في بيئات الذكاء الاصطناعي غير المؤمّنة:تعرض النموذج لتلاعب دون اكتشاف، ما يؤدي إلى قرارات خاطئة أو مضللةتسرب النموذج أو بياناته بسبب ضعف التحكم في الوصولاستغلال النموذج لإنتاج مخرجات ضارة عن قصد (مثل توليد محتوى ضار أو منحاز)فشل المؤسسة في التعامل مع حادث تقني لأن أنظمة الطوارئ لم تُصمم لتشمل الذكاء الاصطناعيفقدان الثقة التنظيمية أو القانونية بسبب ضعف الشفافية أو استجابة غير كافيةأسئلة يطرحها المدقق الداخلي:هل أنظمتنا الذكية خضعت لاختبارات صمود فعلية ضد التلاعب أو الهجمات السيبرانية؟هل توجد خطة واضحة ...

تدقيق صلابة أنظمة الذكاء الاصطناعي | مراجعة الاستجابة للحوادث السيبرانية وأمن النماذج الذكية | دليل لتعزيز موثوقية AI وحمايتها من الاختراق Auditing AI Resilience & Cyber – A Guide to Securing AIに寄せられたリスナーの声

カスタマーレビュー：以下のタブを選択することで、他のサイトのレビューをご覧になれます。

Audible.co.jp

Amazon.co.jp
レビューはまだありません。