كيف تحمي بياناتك من المجرمين الإلكترونيين عند التسجيل في «ديب سيك»؟

ينصح الخبراء بالتحقق دائماً من روابط المواقع التي تطلب بيانات تسجيل الدخول وتجنب إدخال المعلومات الشخصية في حال الريبة (شاترستوك)
ينصح الخبراء بالتحقق دائماً من روابط المواقع التي تطلب بيانات تسجيل الدخول وتجنب إدخال المعلومات الشخصية في حال الريبة (شاترستوك)
TT

كيف تحمي بياناتك من المجرمين الإلكترونيين عند التسجيل في «ديب سيك»؟

ينصح الخبراء بالتحقق دائماً من روابط المواقع التي تطلب بيانات تسجيل الدخول وتجنب إدخال المعلومات الشخصية في حال الريبة (شاترستوك)
ينصح الخبراء بالتحقق دائماً من روابط المواقع التي تطلب بيانات تسجيل الدخول وتجنب إدخال المعلومات الشخصية في حال الريبة (شاترستوك)

أصبح الانتشار السريع لروبوت الذكاء الاصطناعي الجديد «ديب سيك» (DeepSeek) محط الأنظار هذا الأسبوع مع تحميل الملايين للتطبيق والتفاعل معه. لكن مع هذه الشهرة الكبيرة، برزت مخاطر متزايدة، حيث جذبت الضجة اهتماماً غير مرغوب فيه من مجرمي الإنترنت.

بيئة خصبة للمجرمين الإلكترونيين

لم يأتِ صعود «ديب سيك» السريع دون تحديات. فقد تسببت حركة المرور العالية للمستخدمين وهجوم إلكتروني مُزعوم في حدوث أعطال في عملية التسجيل عبر التطبيق والموقع الإلكتروني، مما أدى إلى مواجهة عدد من المستخدمين الجدد صعوبات. وقد وفرت هذه الفوضى بيئة خصبة للمجرمين الإلكترونيين، الذين بدأوا في استغلال هذه الثغرات عبر إنشاء صفحات تسجيل وهمية لـ«ديب سيك». صُممت هذه الصفحات الاحتيالية لسرقة بيانات المستخدمين مثل البريد الإلكتروني وكلمات المرور، مما قد يؤدي إلى اختراق حسابات «ديب سيك» وحتى خدمات أخرى إذا تمت إعادة استخدام كلمات المرور نفسها.

كما أدى انتشار «ديب سيك» إلى ظهور عملات مشفرة مضاربة تدعي ارتباطها بنموذج الذكاء الاصطناعي. هذه العملات غير مرتبطة رسمياً بالعلامة التجارية لـ«ديب سيك»، مما يجعل قيمتها شديدة التقلب وقائمة على المضاربة.

مثال على صفحة تسجيل «ديب سيك» وهمية (كاسبرسكي)

الذكاء الاصطناعي هدف للتصيد الإلكتروني

تُسلط هذه الحوادث الضوء على قضية أوسع منتشرة في العصر الرقمي، حيث تصبح أدوات الذكاء الاصطناعي الشهيرة أهدافاً لعمليات التصيد والأنشطة الخبيثة. قد تطغى جاذبية التكنولوجيا الجديدة على المخاطر الأمنية المحتملة، خصوصاً في المشاريع مفتوحة المصدر مثل «ديب سيك». فطابعها المفتوح يشجع على الابتكار والتعاون، لكنه يُعرض النظام لتحديات أمنية وأخلاقية جسيمة. وقد لا يدرك المستخدمون دائماً كيفية التعامل مع بياناتهم أو مَن قد يستغل البرمجيات التي يستخدمونها.

يؤكد ليونيد بيزفرشنكو، الباحث الأمني في «كاسبرسكي GReAT» على الطبيعة المزدوجة للأدوات مفتوحة المصدر. ويعد أنه على الرغم من أنها تعزز الشفافية والتطوير المجتمعي، «فإنها تنطوي على مخاطر أمنية كبيرة». فقد رصدت أدوات «كاسبرسكي» العام الماضي أكثر من 12 ألف حزمة ضارة في المستودعات المفتوحة، مما يكشف كيفية استغلال المجرمين للبرمجيات مفتوحة المصدر لتضمين برامج ضارة أو إنشاء إصدارات مخترقة.

شعار شركة «ديب سيك» الصينية الناشئة على شاشة كمبيوتر في لندن (وكالة حماية البيئة)

بعض النصائح لحماية بياناتك

للحد من هذه المخاطر، يوصي الخبراء باتباع استراتيجيات عدة لحماية البيانات:

- التأكد من عناوين المواقع:

ينصح الخبراء بالتحقق دائماً من روابط المواقع التي تطلب بيانات تسجيل الدخول وتجنب إدخال المعلومات الشخصية إذا لاحظت أي شيء مريب.

- كلمات مرور قوية وفريدة:

استخدم مدير كلمات مرور لإنشاء وحفظ كلمات مرور معقدة ومختلفة لكل حساب.

- المصادقة الثنائية:

فعّلها حيثما تكون متاحة لتعزيز أمان حساباتك.

- حماية شاملة للأجهزة:

نَصّب برامج أمنية موثوقة على جميع الأجهزة (حواسيب وهواتف) للحماية من سرقة البيانات والهجمات الضارة.

إن حماس الابتكارات مثل «ديب سيك» لا يجلب تقدماً تكنولوجياً فحسب، بل يتطلب أيضاً وعياً أمنياً كبيراً. ومع اندماج هذه الأدوات في حياتنا الرقمية، يصبح فهم المخاطر والتخفيف منها أمراً بالغ الأهمية.

سواء كنت مستخدماً عادياً أو خبيراً تكنولوجياً، يظل الحذر والمعرفة مفتاحَين للاستفادة الآمنة من مشهد التكنولوجيا المتطور دائماً.


مقالات ذات صلة

بعد ظهور «ديب سيك» الصيني... هل خسرت شركات الذكاء الاصطناعي الكبرى تفوّقها؟

تكنولوجيا شعار تطبيق «ديب سيك» الصيني على أحد الهواتف (رويترز) play-circle

بعد ظهور «ديب سيك» الصيني... هل خسرت شركات الذكاء الاصطناعي الكبرى تفوّقها؟

هزت شركة ديب سيك الصينية الصغيرة قطاع الذكاء الاصطناعي التوليدي، في نهاية يناير (كانون الثاني) الماضي، مع برنامجها منخفض التكلفة وعالي الأداء في الوقت نفسه.

«الشرق الأوسط» (لاس فيغاس (الولايات المتحدة))
الاقتصاد مجموعة من المهندسين في أثناء تأديتهم أعمالهم في «أرامكو السعودية» (الموقع الإلكتروني)

«أرامكو»: «ديب سيك» يُحدث فرقاً كبيراً في عملياتنا

قالت شركة «أرامكو السعودية» إن برنامج الذكاء الاصطناعي الصيني «ديب سيك» يُحدث «فرقًا كبيراً» ويحسّن كفاءة عملياتها.

«الشرق الأوسط» (الرياض)
تكنولوجيا شركة «تنسنت» تعلن أنها تجرب نموذجها الخاص للذكاء الاصطناعي بجانب «ديب سيك» (رويترز)

«تنسنت» الصينية تعلن أنها تجرب نموذجها الخاص للذكاء الاصطناعي بجانب «ديب سيك»

أعلنت شركة التكنولوجيا الصينية العملاقة «تنسنت»، اليوم (الاثنين)، أنها بدأت تجربة نموذجها الخاص للذكاء الاصطناعي بعد دمج «ديب سيك» في بعض منتجاتها.

«الشرق الأوسط» (بكين)
علوم نجاح «ديب سيك» يتحدث عن قدرة الصين على رعاية المواهب

نجاح «ديب سيك» يتحدث عن قدرة الصين على رعاية المواهب

المنافسة الشرسة في الجامعات الصينية غذت نجاحات البلاد في مجال الذكاء الاصطناعي والطموح للريادة العالمية عام 2025

فيفيان وانغ (بكين)
الاقتصاد شعار «ديب سيك» في هذه الصورة التوضيحية (رويترز)

كوريا الجنوبية تتهم «ديب سيك» الصيني بجمع البيانات الشخصية «بشكل مفرط»

اتهمت وكالة التجسس في كوريا الجنوبية تطبيق الذكاء الاصطناعي الصيني «ديب سيك» بجمع البيانات الشخصية «بشكل مفرط» واستخدام جميع بيانات الإدخال لتدريب نفسه

«الشرق الأوسط» (سيول)

في جزء من الثانية... «هارت» يولد صوراً عالية الجودة عبر الذكاء الاصطناعي

مزج الباحثون بين نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية لإنشاء أداة سريعة تنتج صوراً بدقة عالية (Christine Daniloff, MIT)
مزج الباحثون بين نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية لإنشاء أداة سريعة تنتج صوراً بدقة عالية (Christine Daniloff, MIT)
TT

في جزء من الثانية... «هارت» يولد صوراً عالية الجودة عبر الذكاء الاصطناعي

مزج الباحثون بين نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية لإنشاء أداة سريعة تنتج صوراً بدقة عالية (Christine Daniloff, MIT)
مزج الباحثون بين نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية لإنشاء أداة سريعة تنتج صوراً بدقة عالية (Christine Daniloff, MIT)

يُعدُّ توليد صور عالية الجودة بكفاءة تحدياً بالغ الأهمية، خصوصاً للتطبيقات، مثل تدريب السيارات ذاتية القيادة، أو تصميم بيئات ألعاب الفيديو، أو محاكاة سيناريوهات العالم الحقيقي. وفي حين حققت نماذج الذكاء الاصطناعي تقدماً كبيراً في توليد الصور، لا تزال الطرق الحالية تواجه مفاضلة بين السرعة والجودة.

نماذج الانتشار (Diffusion Models)، مثل تلك المستخدمة في «DALL-E» و«Stable Diffusion»، تنتج صوراً واقعية مذهلة، لكنها تتطلب قوة حاسوبية كبيرة ووقتاً طويلاً. من ناحية أخرى، النماذج الانحدارية الذاتية (Autoregressive Models) المشابهة لتلك المستخدمة في نماذج اللغة الكبيرة مثل «تشات جي بي تي» (ChatGPT) تولد الصور بسرعة، لكنها غالباً ما تعاني مع التفاصيل الدقيقة، ما يؤدي إلى نتائج مشوهة أو ضبابية. الآن، طور فريق من الباحثين من معهد «ماساتشوستس للتكنولوجيا» (MIT) وشركة «إنفيديا» (NVIDIA) حلّاً مبتكراً يُدعى «هارت» (HART) وهو نموذج ذكاء اصطناعي جديد يجمع بين مزايا الطريقتين لتقديم صور عالية الجودة بسرعات غير مسبوقة.

أفضل ما في الطريقتين

يعمل «HART» على مبدأ بسيط لكنه قوي. أولاً، يقوم النموذج برسم الخطوط العريضة للصورة بسرعة، ثم يقوم نموذج انتشار صغير بتنقيح التفاصيل، فماذا يعني ذلك؟

يوضح هاوتيان تانغ، طالب الدكتوراه في «MIT»، والمؤلف الرئيسي المشارك للبحث، الأمر بهذه العبارة: «تخيَّل الأمر مثل الرسم». ويتابع: «إذا غطّيت اللوحة كلها دفعة واحدة، فقد تبدو النتيجة خاماً. لكن إذا بدأت برسم عام، ثم نقحته بضربات فرشاة أصغر وأدق، تصبح الصورة النهائية أكثر إتقاناً».

تعمل نماذج الانتشار التقليدية عن طريق إزالة الضوضاء من الصورة خطوة بخطوة حتى تظهر صورة واضحة. وهذه العملية تضمن دقة عالية لكنها بطيئة وتستهلك موارد كبيرة. في المقابل، تولد نماذج «هارت» (HART) الصور بشكل تسلسلي، متنبئة بأجزاء صغيرة في كل مرة. وفي حين تكون أسرع، فإنها غالباً ما تفقد تفاصيل مهمة بسبب الضغط.

يملأ «HART» هذه الفجوة باستخدام نموذج انحدار ذاتي للتعامل مع الجزء الأكبر من توليد الصورة، ثم تطبيق نموذج انتشار خفيف فقط لتحسين التفاصيل المتبقية، أي تلك العناصر الدقيقة التي تجعل الصورة حية مثل ملمس الشعر، وبريق العين، أو الحواف الدقيقة للأجسام.

يتميز نموذج «HART» الجديد بقدرته على إنتاج صور بجودة تعادل أو تفوق أحدث نماذج الانتشار لكن بسرعة أعلى بتسع مرات (MIT)

السرعة دون التضحية بالجودة

من أكثر إنجازات «HART» إثارة للإعجاب هي كفاءته. وفي حين تتطلب نماذج الانتشار الحديثة مليارات المعلمات وعشرات الخطوات للتنقيح، يُحقق «هارت» نتائج مماثلة أو حتى أفضل بجزء بسيط من التكلفة الحاسوبية.

في الاختبارات، أنتج «HART» صوراً أسرع بتسع مرات من نماذج الانتشار الرائدة، مع الحفاظ على مستوى التفاصيل نفسه. والأكثر إثارة، أنه يفعل ذلك باستخدام طاقة حاسوبية أقل بنسبة 31 في المائة، ما يجعله قابلاً للتشغيل على أجهزة المستهلك العادية، مثل أجهزة اللابتوب أو الهواتف الذكية.

يقول تانغ: «نموذج الانتشار في (HART) لديه مهمة أبسط بكثير... فهو يحتاج فقط لتصحيح التفاصيل الدقيقة، وليس الصورة بأكملها، ما يجعل العملية أكثر كفاءة».

فتح آفاق جديدة

تمتد آثار «HART» إلى ما هو أبعد من مجرد توليد صور أسرع. تصميمه الهجين يجعله شديد التكيف للدمج مع أنظمة الذكاء الاصطناعي متعددة الوسائط، مثل نماذج الرؤية واللغة التي يُمكنها تفسير وتوليد النصوص والصور معاً.

تخيَّل أن تطلب من مساعد ذكي أن يرشدك خلال تجميع قطعة أثاث، مع عرض مرئي لكل خطوة في الوقت الفعلي، أو فكِّر في سيارات ذاتية القيادة يتم تدريبها في بيئات افتراضية فائقة الواقعية، تتعلم تجنب المخاطر غير المتوقعة، قبل أن تصل حتى إلى الطريق. سرعة ودقة «HART» مكَّنَتا من جعل هذه التطبيقات ليست ممكنة فحسب، بل عملية أيضاً.

في المستقبل، يُخطط الباحثون لتوسيع قدرات «HART»، لتشمل توليد الفيديو وتركيب الصوت، مستفيدين من تصميمه القابل للتوسع لمهام أكثر تعقيداً.

خطوة نحو ذكاء اصطناعي أذكى

يُمثل «HART» قفزة كبيرة إلى الأمام في مجال الذكاء الاصطناعي التوليدي، مبرهناً على أن السرعة والجودة يجب ألا يكونا متناقضين. من خلال الجمع الذكي بين نقاط قوة النماذج الانحدارية الذاتية ونماذج الانتشار، يفتح الباحثون أبواباً جديدة لتوليد الصور عالية الدقة في الوقت الفعلي، ما يقربنا من مستقبل يمكن فيه للذكاء الاصطناعي أن يدمج الإبداع والكفاءة بسلاسة.

هذا البحث، المدعوم من مختبر «MIT-IBM Watson» للذكاء الاصطناعي، ومركز «MIT» و«Amazon للعلوم»، ومؤسسة «العلوم الوطنية الأميركية»، سيُعرض في المؤتمر الدولي حول التمثيلات التعليمية. ومع مزيد من التطوير، قد يصبح «HART» قريباً حجر الزاوية في تطبيقات الذكاء الاصطناعي من الجيل التالي، ما يُعيد تشكيل طريقة تفاعلنا مع الذكاء الاصطناعي والاستفادة منه.