وكالات - كشفت شركة جوجل عن أداة برمجية جديدة تحمل اسم HEIR، تستهدف تعزيز خصوصية تطبيقات الذكاء الاصطناعي من خلال تمكين نماذج التعلم الآلي من معالجة البيانات وهي مشفرة، دون حاجة الخوادم أو مقدمي الخدمات إلى الاطلاع على المحتوى الأصلي لهذه البيانات.
وتأتي الأداة ضمن جهود جوجل لتوسيع نطاق استخدام تقنيات الحوسبة الخاصة، إذ يعتمد مشروع HEIR على تقنية التشفير متماثل الشكل (Homomorphic Encryption)، التي تتيح إجراء عمليات حسابية على البيانات المشفرة وإنتاج نتائج مشفرة، من دون الحاجة إلى فك تشفير البيانات أثناء المعالجة.
وقالت جوجل في بيان رسمي إن HEIR عبارة عن مترجم برمجي مفتوح المصدر ومنصة لتطوير التطبيقات، صُممت لتسهيل تنفيذ عمليات استدلال الذكاء الاصطناعي بصورة خاصة وآمنة تشفيرياً. وتهدف الشركة من خلال المشروع إلى تقليل التعقيدات التقنية المرتبطة بالتشفير متماثل الشكل، بحيث يصبح استخدامه متاحاً أمام المطورين الذين لا يمتلكون خبرة متخصصة في علم التشفير.
معالجة البيانات دون كشف محتواها
وتبرز أهمية التقنية مع التوسع المتسارع في استخدام الذكاء الاصطناعي في قطاعات تتعامل مع كميات كبيرة من البيانات الحساسة، مثل الرعاية الصحية والخدمات المالية والأمن السيبراني.
وتواجه هذه القطاعات معضلة تتمثل في الحاجة إلى تحليل البيانات والاستفادة منها مع الحفاظ في الوقت نفسه على خصوصية أصحابها. فالتشفير التقليدي يحمي البيانات من الوصول غير المصرح به، لكنه غالباً يجعلها غير قابلة للمعالجة من جانب الخوادم قبل فك تشفيرها.
أما التشفير متماثل الشكل، فيتيح إجراء العمليات الحسابية مباشرة على البيانات المشفرة، بحيث يمكن للخادم معالجة المعلومات وإعادة النتيجة إلى المستخدم من دون أن يطّلع على البيانات الأصلية.
وبهذا الأسلوب، يمكن لخدمة سحابية، على سبيل المثال، تنفيذ نموذج ذكاء اصطناعي لتقديم توصيات مخصصة للمستخدم مع إبقاء البيانات والخصائص التي تستند إليها التوصيات مشفرة طوال عملية المعالجة.
HEIR يحول النماذج التقليدية إلى نماذج تعمل على بيانات مشفرة
وتتمثل إحدى أبرز وظائف HEIR في إمكانية تحويل نماذج الذكاء الاصطناعي المدربة مسبقاً، والتي صُممت للعمل على بيانات غير مشفرة، إلى نماذج قادرة على تنفيذ عمليات الاستدلال على مدخلات مشفرة.
ويقصد بالاستدلال المرحلة التي يستخدم فيها نموذج الذكاء الاصطناعي ما تعلمه مسبقاً لمعالجة مدخلات جديدة وإنتاج توقع أو نتيجة.
وتسعى جوجل على المدى الطويل إلى جعل إضافة الاستدلال المشفر إلى التطبيقات أكثر سهولة، بحيث لا يحتاج المطور إلى امتلاك معرفة متخصصة بالتشفير أو إعادة بناء النموذج من الصفر حتى يتمكن من تشغيله على بيانات محمية.
وترى الشركة أن هذا التوجه يمكن أن يوسع استخدام الذكاء الاصطناعي في المجالات التي تفرض متطلبات صارمة لحماية الخصوصية، مع الحفاظ على إمكانية الاستفادة من قدرات النماذج السحابية.
تكلفة حسابية مقابل مستوى أعلى من الخصوصية
ولا تزال تقنية التشفير متماثل الشكل تواجه تحديات تتعلق بالأداء، إذ تتطلب العمليات الحسابية على البيانات المشفرة موارد حوسبية أكبر ووقتاً أطول مقارنة بالمعالجة التقليدية للبيانات غير المشفرة.
لكن جوجل ترى أن التطورات المتسارعة في هذا المجال تخفض التكلفة الحسابية تدريجياً، بما قد يجعل التقنية أكثر قابلية للاستخدام في التطبيقات التجارية.
وتقول الشركة إن هذه التطورات تعيد صياغة المفاضلة التقليدية بين الخصوصية والأداء، بحيث لا تصبح حماية البيانات عائقاً أمام تقديم الخدمات، وإنما مسألة مرتبطة بموارد الحوسبة اللازمة لتنفيذها.
وتأتي HEIR امتداداً لسلسلة من تقنيات الخصوصية التي طورتها جوجل، بما في ذلك الخصوصية التفاضلية، واسترجاع المعلومات بصورة خاصة، والتحقق الخاص من عضوية المجموعات، إلى جانب تقنيات بيئات التنفيذ الآمنة ضمن خدمات Google Cloud.
تعاون مع شركات متخصصة في الرقائق
ولم تقتصر جهود جوجل على تطوير الجانب البرمجي من المشروع، إذ تعاونت الشركة مع عدد من الشركات التي تعمل على تطوير مسرعات حوسبية متخصصة في عمليات التشفير متماثل الشكل.
وتشمل هذه الشراكات شركات Belfort وNiobium وCornami وOptalysys، بهدف تطوير حلول عتادية يمكنها تسريع العمليات الحسابية المعقدة التي تتطلبها معالجة البيانات المشفرة.
وتعتمد المسرعات الحوسبية على وحدات مصممة لتنفيذ أنواع محددة من العمليات بكفاءة أعلى من وحدات المعالجة العامة، وهو ما يمكن أن يساعد في تقليل زمن الاستجابة والتكلفة المرتبطة بتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي على بيانات مشفرة.
وأوضحت جوجل أن بعض نتائج هذا التعاون ظهرت بالفعل في تطبيقات تجريبية، مع استمرار العمل على قياس مقدار التحسن الذي يمكن أن تحققه هذه المسرعات في أداء الاستدلال المشفر.
HEIR منصة مفتوحة للبحث والتطوير
إلى جانب استخدامها كأداة عملية للمطورين، تتحول HEIR تدريجياً إلى منصة بحثية يستخدمها متخصصون في التشفير والذكاء الاصطناعي.
وتتيح البنية المفتوحة للمشروع للباحثين تطوير تقنيات جديدة لتحسين أداء التشفير متماثل الشكل، مع الاستفادة من البنية الأساسية المتاحة لإجراء الاختبارات وقياس الأداء ومقارنة النتائج.
وفي هذا السياق، تعاونت جوجل مع عدد من المؤسسات الأكاديمية، من بينها معهد جورجيا للتكنولوجيا، وجامعة كارنيجي ميلون، وجامعة كاليفورنيا في سانتا باربرا، ومعهد إلينوي للتكنولوجيا، وجامعة بيردو، وجامعة إدنبرة، وجامعة تسينغهوا.
وبحسب الشركة، استندت أربع أوراق بحثية خضعت لمراجعة الأقران إلى مشروع HEIR، فيما توجد أبحاث أخرى قيد الإعداد.
أربعة تطبيقات تجريبية
واستعرضت جوجل أربع حالات استخدام لتوضيح إمكانات الاستدلال الخاص باستخدام HEIR، شملت توصيات المحتوى، واكتشاف الاحتيال المالي، ورصد محاولات الاختراق، والتعرف على كلمات تنبيه المساعدين الصوتيين.
توصيات محتوى مع الحفاظ على الخصوصية
طورت جوجل، بالتعاون مع Belfort Labs وشركة LG وجامعة نيويورك، نموذجاً لتقديم توصيات محتوى مخصصة دون الحاجة إلى كشف بيانات المستخدم.
ويتيح النموذج معالجة خصائص المستخدم وهي مشفرة، بما يمنع الجهة المقدمة للخدمة من الاطلاع على المعلومات التي يعتمد عليها نظام التوصية أثناء تنفيذ عملية الاستدلال.
اكتشاف الاحتيال في بطاقات الائتمان
وبالتعاون مع Niobium وhardshell.ai، طورت جوجل نموذجاً مخصصاً لاكتشاف عمليات الاحتيال المرتبطة ببطاقات الائتمان.
ويهدف النظام إلى تحليل الأنماط المرتبطة بالمعاملات المالية المشفرة للكشف عن مؤشرات الاحتيال، دون كشف تفاصيل المعاملات أو البيانات المالية الحساسة للجهة التي تشغل النموذج.
اكتشاف النشاط غير الطبيعي في الشبكات
كما تعاونت جوجل مع Niobium لتطوير نظام Kitsune لاكتشاف الحالات الشاذة في حركة مرور الشبكات المشفرة.
ويمكن للنظام رصد أنماط غير طبيعية قد تشير إلى محاولات اختراق أو تهديدات أمنية، مع الحفاظ على محتويات حزم البيانات بعيداً عن متناول مقدم الخدمة.
حماية التسجيلات الصوتية للمساعدين الذكيين
وفي مجال المساعدين الصوتيين، طورت جوجل بالتعاون مع Belfort Labs نموذجاً للتعرف على كلمات التنبيه التي تستخدم لتفعيل المساعدين والوكلاء المعتمدين على الذكاء الاصطناعي.
ويهدف هذا الاستخدام إلى تمكين النظام من التعرف على كلمة التنبيه دون الحاجة إلى كشف المحتوى الكامل للتسجيلات الصوتية، بما يوفر طبقة إضافية لحماية خصوصية المستخدم.
نحو ذكاء اصطناعي أكثر خصوصية
وتراهن جوجل على أن الجمع بين الذكاء الاصطناعي والتشفير متماثل الشكل يمكن أن يفتح الباب أمام تطبيقات جديدة قادرة على التعامل مع البيانات الحساسة دون التضحية بمستوى الخصوصية.
ويأتي إطلاق HEIR في وقت تتزايد فيه الحاجة إلى تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي على بيانات شخصية ومالية وصحية وأمنية، بالتوازي مع تشدد المتطلبات التنظيمية المتعلقة بحماية المعلومات.
وتعمل جوجل على تطوير المشروع ليصبح استخدام التشفير متماثل الشكل أكثر سهولة وسرعة وأقل تكلفة، مع الاستفادة من التطورات في البرمجيات والعتاد الحوسبي.
وبذلك، لا تستهدف HEIR معالجة مشكلة تقنية محددة فحسب، بل تسعى إلى جعل الاستدلال المشفر جزءاً أكثر اعتيادية من بنية تطبيقات الذكاء الاصطناعي، بحيث تستطيع الخدمات الاستفادة من قدرات النماذج الحديثة مع تقليل الحاجة إلى كشف البيانات التي تعتمد عليها هذه النماذج.
