هل تثير «فيسبوك» حيرتك باقتراح الأصدقاء الجدد؟

«حسابات الظل» تحتوي على كل المعلومات الشخصية المستخلصة

هل تثير «فيسبوك» حيرتك باقتراح الأصدقاء الجدد؟
TT

هل تثير «فيسبوك» حيرتك باقتراح الأصدقاء الجدد؟

هل تثير «فيسبوك» حيرتك باقتراح الأصدقاء الجدد؟

هل أصبت بحيرة عندما اقترحت عليك شبكة «فيسبوك» الاجتماعية، صديقا كنت قد قابلته للتو أو صديقا قديما درست معه قبل 20 سنة؟ لا شك أنك قد مررت بهذه التجربة واعتراك الشك في أن «فيسبوك» يتجسس عليك، ولكن في الحقيقة أنا وأنت من يقوم بتزويد جميع المعلومات والبيانات التي تريدها خوارزمية «فيسبوك» المعقدة في اقتراح الأصدقاء.
«حسابات الظل»
كما لا يخفى على الكل بأن قائمة الأشخاص المقترحة تعتمد أساسا على المعلومات التي زودتها بنفسك لفيسبوك أثناء تسجيلك في الموقع بالإضافة إلى بيانات أخرى كالأصدقاء المشتركين، الموقع الجغرافي، مكان العمل، شبكات WI - FI التي قمت بالاتصال بها، عناوين IP التي تستخدمها في الولوج لفيسبوك، اسم الجامعة التي درست بها والكثير من المعلومات الأخرى.
ومع ذلك، فإن أهم عامل ترتكز عليه خوارزمية اقتراح الأصدقاء هو «جهات الاتصال» (Contacts) الموجودة بهاتفك والتي قمت بإعطاء «فيسبوك» الصلاحية الكاملة في الوصول إليها ورفعها أثناء تنصيبك لتطبيقي Facebook وMessenger.
وكما أشار تقرير من موقع ماشابل التقني (Mashable.com) فإن «فيسبوك» تنشئ حسابا جديدا لك خلف الكواليس لا تستطيع الاطلاع عليه يسمى حساب الظل (Shadow Profile). يحوي هذا الحساب على جميع البيانات التي استخلصها «فيسبوك» من كل الهواتف وجهات الاتصال والرسائل الإلكترونية من مستخدمي «فيسبوك» الآخرين ليكوّنوا فكرة عنك وعن المجتمع الذي تعيش فيه والأشخاص الذين تتواصل معهم.
> معرفة العنوان: وعلى سبيل المثال لو أن أحد أصدقائك أضاف عنوانك السكني لجهة الاتصال الخاصة به، ثم أعطى إذنا لفيسبوك بأن ترفع هذه المعلومات فإن «فيسبوك» سيعرف عنوان بيتك دون أن تقوم أنت بإعطائه، وفي الواقع لا تستطيع أن تحاسبهم على ذلك، فهم يعتقدون أن هذه المعلومات ليست معلوماتك أنت بل تنتمي للشخص الذي وافق على رفعها وأنهم هم الوحيدون الذين لديهم حرية التصرف في هذه المعلومات بعد أن أخذوا الإذن مسبقا من صديقك.
> معرفة بريد العمل. مثال آخر، لو قمت بإضافة بريد العمل الإلكتروني الخاص بصديق لك في جهة الاتصال في هاتفك فإن «فيسبوك» سيربطك بأي شخص آخر قام بإضافة نفس البريد الإلكتروني، وهنا تكمن قوة وعمق الخوارزمية التي طورتها «فيسبوك» طوال العقد الفائت منذ تأسيسها.
أيضا، هذه الخوارزمية ستعرف حين تجد رقم جوالك في جهات الاتصال لشخصين مختلفين أن هذين الشخصين يعرفان بعضهما البعض بمجرد التقائهما في مكان معين أو إرسالهما لرسالة معايدة لك مثلا.
هذه الخوارزمية تنطبق أحيانا على الأشخاص غير المسجلين في «فيسبوك» أساساً؛ فمثلا لو أضفت رقم هاتف والدك الذي لم يسجل في «فيسبوك» وقام شخص آخر بإضافة رقم والدك أيضا فإن الخوارزمية ستجد رقما مشتركا بينكما، مما يوحي بأن هناك احتمالية بأنك تعرف هذه الشخص.
الحقيقة التي لا يدركها الكثيرون أن أرقام الهواتف تكاد تكون بأهمية أرقام البطاقات الوطنية، إذ تستطيع هذه الشركات التعرف عليك من خلالها. والمشكلة الكبرى أننا نجد نفسنا مضطرين لإعطاء صلاحية الوصول إلى أرقامنا لمعظم التطبيقات التي نقوم بتحميلها من المتجر.
التحكّم بالمعلومات
ولكن ماذا تفعل حيال ذلك وكيف تمنع «فيسبوك» من معرفة هذه المعلومات عن حياتك الاجتماعية؟ يتطلب منك ذلك أن تذهب لكل شخص تعرفه وتطلب منه أن يزيل رقمك عن طريق أداة تنظيم جهات الاتصال التي يوفرها «فيسبوك» على موقعه، وللأسف هذا الأمر أشبه بالمستحيل.
وكإجراء احتياطي، يمكنك تغيير إعدادات الخصوصية في الموقع بحيث تمنع الآخرين من إيجاد حسابك عن طريق البحث عنك برقم هاتفك أو بريدك الإلكتروني. في هذه الحالة، حتى وإن رفع صديق لك جهات الاتصال الخاصة به لفيسبوك فإن خوارزمية اقتراح الأصدقاء لن تقترحك كصديق لأي شخص آخر بناء على هاتفك أو بريدك الإلكتروني.
الآن عرفت كيف تمنع الخوارزمية من استعمال هاتفك وبريدك؛ ولكن ماذا عن حساب الظل الذي ذكرناه في مقدمة المقال؟ للأسف فإنك لا تستطيع فعل شيء حيال ذلك، فهو تحت سيطرة «فيسبوك» وهي الوحيدة التي يمكنها توظيف هذه المعلومات كما تشاء.
كيف تحد من كمية المعلومات التي من الممكن مشاركتها مع «فيسبوك»؟
> اجعل حسابك أكثر خصوصية. اذهب إلى إعدادات - الخصوصية - من يمكنه رؤية محتواي - من يستطيع رؤية منشوراتك المقبلة؟ غيّر الخيار إلى «الأصدقاء» بدل «العامة». أيضا قم بتقييد المنشورات السابقة من نفس قائمة الإعدادات.
> تحكم بمن يمكنه الاطلاع على قائمة أصدقائك. اذهب إلى إعدادات - الخصوصية - من يمكنه رؤية محتواي - من يمكنه الاطلاع على قائمة أصدقائك؟
قم بتغيير هذا الخيار إلى «أنا فقط» بدل «العامة»
> احجب رقمك وبريدك الإلكتروني من خوارزمية اقتراح الأصدقاء. اذهب إلى إعدادات - الخصوصية - من يستطيع البحث عني؟ ستجد ثلاث طرق تمكن الآخرين بالبحث عنك سواء عن طريق الهاتف، البريد الإلكتروني أو مشاركة منشوراتك مع محركات البحث. قم بتغيير هذه الخيارات إلى «الأصدقاء» فقط.
> تحكم بمن يستطيع الاتصال بك. اذهب إلى إعدادات - الخصوصية - من يستطيع الاتصال بي؟ غيّر الخيار من «الكل» إلى «أصدقاء الأصدقاء»
> امنع المنشورات التي يذكر فيها اسمك من الظهور من دون موافقتك. اذهب إلى إعدادات - الخصوصية - اليوميات والإشارة.
غيّر خيار «من يمكنه النشر على يومياتك» إلى الأصدقاء فقط والأهم من ذلك أن تفعل «خيار المراجعة» حتى توافق مسبقا على المنشورات التي تتم الإشارة إليكم فيها.
> قم بإبطال خدمات الموقع في هاتفك. بالنسبة لهواتف آبل آيفون فيمكنك إبطالها بالذهاب إلى إعدادات - الخصوصية - خدمات الموقع - ثم الذهاب إلى تطبيق «فيسبوك» وتغيير الخيار إلى «مطلقا»، ولكن تذكر أنه لن يمكنك أن تستعمل خيار «مكان» عند كتابتك لمنشور جديد. بالنسبة لأجهزة آندرويد فهي تختلف من جهاز لآخر، لذلك حاول إيجادها في الإعدادات.
كانت هذه بعض إعدادات الخصوصية التي من الممكن أن تعدّلها لكي تُحد من الكم الهائل من المعلومات التي تزودها طواعية لفيسبوك، ولكن تذكر أنه في عصر التكنولوجيا والشبكات الاجتماعية يصعب كثيرا أن تخفي هويتك مهما حاولت، فشركات مثل «فيسبوك» و«غوغل» تعرف عنا أكثر مما نعرفه نحن عن أنفسنا.

أداة لتحليل قائمة الأسماء

طور مجموعة مهندسين من موقع «غيزمودو» (gizmodo.com) أداة رائعة تمكنك من معرفة قائمة «أشخاص قد تعرفهم» التي تجهزها لك «فيسبوك» بشكل يومي. كل ما عليك فعله هو تحميل وتنصيب أداة «People You May Know Inspector» (تشتغل على MacOS فقط) وقم بتزويدها ببيانات الدخول لحساب «فيسبوك» خاصتك وستقوم الأداة بتسجيل جميع الأشخاص الذين اقترحتهم «فيسبوك» لك كل 6 ساعات وسيتسنى لك تحميل هذه القائمة من الأشخاص بعد أن تترك الأداة تعمل لمدة أسبوع مثلا. يمكنك من خلال تحليل القائمة أن تدرك كيف عرفت «فيسبوك» أن هؤلاء الأشخاص يمكن أن يكونوا أحد أصدقائك وربما تكتشف أن هناك معلومات يجب ألا تعرفها فيسبوك عنك فيمكنك حينها إزالتها من حسابك.


مقالات ذات صلة

دراسة: الرموز التعبيرية في المحادثات تربك فهم الذكاء الاصطناعي

تكنولوجيا الوجوه التعبيرية النصية البسيطة قد تُسبب التباساً دلالياً لدى نماذج اللغة الكبيرة ما يؤدي إلى فهم خاطئ لنية المستخدم (شاترستوك)

دراسة: الرموز التعبيرية في المحادثات تربك فهم الذكاء الاصطناعي

دراسة علمية تكشف عن أن الرموز التعبيرية النصية قد تُربك نماذج الذكاء الاصطناعي مسببة أخطاء صامتة تؤثر على دقة الفهم والقرارات الآلية.

نسيم رمضان (لندن)
تكنولوجيا أظهر النموذج الأولي تطابقاً في البصمة بنسبة تفوق 98 % ما يضمن توثيقاً مستقراً وموثوقاً (شاترستوك)

تقنية توثيق بشرائح ذات بصمة مشتركة من دون خوادم خارجية

باحثو «MIT» يطوّرون تقنية تمكّن شريحتين من توثيق بعضهما ببصمة سيليكون مشتركة دون تخزين مفاتيح خارجية لتعزيز الأمان والكفاءة.

نسيم رمضان (لندن)
تكنولوجيا الفرق عالية الأداء تتفوق بفضل الاستثمار المنهجي في الذكاء الاصطناعي والشراكات والتخطيط البيعي (رويترز)

«سيلزفورس»: 9 من كل 10 فرق مبيعات تتجه إلى وكلاء الذكاء الاصطناعي

تقرير «سيلزفورس» يكشف تسارع تبنّي وكلاء الذكاء الاصطناعي في المبيعات، لرفع الإنتاجية، وتحسين البيانات، ودعم نماذج تسعير مرنة لتحقيق النمو.

نسيم رمضان (لندن)
تكنولوجيا تطبيقات ذكاء اصطناعي متخصصة للتعامل مع البريد الإلكتروني

كيف تتحول الفوضى الرقمية إلى أداة إنتاجية متقدمة؟

في عصرنا الرقمي، تحول البريد الإلكتروني من وسيلة للتواصل إلى عبء يومي ثقيل. وبالنسبة للكثيرين،

خلدون غسان سعيد (جدة)
تكنولوجيا توليفة مناسبة الثمن لتوصيل "آيبود" بكابل منج قبل 15 عاما بجهاز كومبيوتر بمنافذ "يو اس بي" صغيرة

كيف تتعامل مع العشرات من الأجهزة القديمة؟

أطاحت الجوالات الذكية بمشغلات الموسيقى الرقمية والكاميرات وألقتها جانباً بشكل كبير. ومع ذلك، لا يزال كثير من الناس يحتفظون بتلك الاجهزة مخبأة في مكان ما.

جيه دي بيرسدورفر (نيويورك)

دراسة: الرموز التعبيرية في المحادثات تربك فهم الذكاء الاصطناعي

الوجوه التعبيرية النصية البسيطة قد تُسبب التباساً دلالياً لدى نماذج اللغة الكبيرة ما يؤدي إلى فهم خاطئ لنية المستخدم (شاترستوك)
الوجوه التعبيرية النصية البسيطة قد تُسبب التباساً دلالياً لدى نماذج اللغة الكبيرة ما يؤدي إلى فهم خاطئ لنية المستخدم (شاترستوك)
TT

دراسة: الرموز التعبيرية في المحادثات تربك فهم الذكاء الاصطناعي

الوجوه التعبيرية النصية البسيطة قد تُسبب التباساً دلالياً لدى نماذج اللغة الكبيرة ما يؤدي إلى فهم خاطئ لنية المستخدم (شاترستوك)
الوجوه التعبيرية النصية البسيطة قد تُسبب التباساً دلالياً لدى نماذج اللغة الكبيرة ما يؤدي إلى فهم خاطئ لنية المستخدم (شاترستوك)

تتركز أغلب النقاشات المرتبطة بالذكاء الاصطناعي التوليدي حول مخاطر كبرى؛ كالتحيز والهلوسة وإساءة الاستخدام أو القرارات الآلية غير القابلة للتفسير. لكن دراسة بحثية جديدة تلفت الانتباه إلى مصدر مختلف تماماً للمخاطر المحتملة. إنها الرموز الصغيرة التي نستخدمها يومياً من دون تفكير مثل الوجوه التعبيرية النصية (emoticons).

الدراسة، المنشورة على منصة «arXiv» تكشف عن أن نماذج اللغة الكبيرة قد تُسيء فهم هذه الرموز البسيطة بطرق تؤدي إلى أخطاء وظيفية صامتة، لا تظهر على شكل أعطال واضحة، بل في مخرجات تبدو صحيحة شكلياً لكنها لا تعكس نية المستخدم الحقيقية.

رموز مألوفة... ومعانٍ ملتبسة

على عكس الرموز التعبيرية الحديثة (emoji) التي تمثل وحدات مرئية موحدة، تعتمد الوجوه التعبيرية النصية مثل «: -)» أو «: P» على تسلسل أحرف «ASCII». ورغم بساطتها ، تحمل هذه الرموز معاني سياقية دقيقة، تختلف باختلاف الثقافة أو سياق الاستخدام. المشكلة، بحسب الباحثين، أن نماذج اللغة لا تتعامل دائماً مع هذه الرموز باعتبارها إشارات دلالية، بل قد تفسرها أحياناً كجزء من الشيفرة البرمجية أو كنص حرفي بلا معنى عاطفي.

هذا الالتباس الدلالي قد يبدو تفصيلاً صغيراً، لكنه يصبح أكثر خطورة عندما تُستخدم نماذج الذكاء الاصطناعي في مهام حساسة، مثل توليد الشيفرات البرمجية أو تحليل التعليمات أو تشغيل وكلاء آليين يتخذون قرارات تلقائية.

يمتد تأثير هذا الالتباس إلى الأنظمة المعتمدة على «الوكلاء الأذكياء» ما قد يضخّم الخطأ عبر سلاسل قرارات آلية متتابعة (شاترستوك)

قياس المشكلة بشكل منهجي

لفهم حجم هذه الظاهرة، طوّر فريق البحث إطاراً آلياً لاختبار تأثير الوجوه التعبيرية النصية على أداء النماذج. واعتمدوا على مجموعة بيانات تضم 3.757 حالة اختبار، ركزت في الغالب على سيناريوهات برمجية متعددة اللغات، حيث قد يؤدي سوء الفهم إلى أخطاء دقيقة ولكن مؤثرة.

حقائق

38 %

هو معدل تجاوز الخطأ الذي سجلته الاختبارات عند وجود رموز تعبيرية نصية رغم بساطة هذه الإشارات وشيوع استخدامها اليومي.

الفشل الصامت

النتيجة الأكثر إثارة للقلق في الدراسة ليست نسبة الخطأ بحد ذاتها، بل طبيعة هذه الأخطاء. فقد وجد الباحثون أن أكثر من 90 في المائة من حالات الإخفاق كانت «فشلاً صامتاً»؛ أي أن النموذج أنتج مخرجات تبدو صحيحة من حيث البنية أو الصياغة، لكنها تنفذ منطقاً مختلفاً عمّا قصده المستخدم.

في البرمجة، على سبيل المثال، قد يؤدي ذلك إلى شيفرة تعمل دون أخطاء، لكنها تنفذ وظيفة غير متوقعة. هذا النوع من الأخطاء يصعب اكتشافه؛ لأنه لا يولد تحذيرات مباشرة، وقد لا يظهر إلا بعد فترة طويلة، أو في ظروف تشغيل محددة.

تجاوز النماذج نفسها

لم تتوقف الدراسة عند اختبار النماذج اللغوية بشكل مباشر، بل امتدت إلى أنظمة قائمة على «الوكلاء» (agent - based frameworks) التي تعتمد على هذه النماذج كعقل مركزي لاتخاذ القرار. ووجد الباحثون أن الالتباس الدلالي ينتقل بسهولة إلى هذه الأنظمة المركبة، ما يعني أن الخطأ لا يبقى محصوراً في إجابة واحدة، بل قد يتضخم عبر سلسلة من القرارات الآلية. هذا الاكتشاف مهم في ظل التوجه المتسارع نحو استخدام وكلاء ذكيين لإدارة مهام معقدة، من أتمتة البرمجيات إلى تشغيل سلاسل عمل كاملة دون تدخل بشري مباشر.

لماذا تفشل الحلول الحالية؟

قد يبدو الحل بديهياً، وهو تعليم النموذج تجاهل الوجوه التعبيرية، أو إضافة تعليمات صريحة في المطالبات (prompts). لكن الدراسة تشير إلى أن هذه المعالجات السطحية ليست كافية. فحتى مع تعليمات إضافية، استمرت النماذج في الوقوع في الالتباس نفسه، ما يدل على أن المشكلة أعمق من مجرد «سوء صياغة» في الطلب.

يرجّح الباحثون أن جذور المشكلة تعود إلى بيانات التدريب نفسها، حيث لا يتم تمثيل الوجوه التعبيرية النصية بشكل متسق، أو يتم التعامل معها أحياناً على أنها ضوضاء لغوية. كما أن البنية الداخلية للنماذج قد لا تميز بوضوح بين الرمز بوصفه إشارة عاطفية أو عنصراً نحوياً أو جزءاً من شيفرة.

الدراسة: جذور المشكلة تعود إلى بيانات التدريب وبنية النماذج نفسها ما يستدعي اختبارات أمان أدق وتحسين تمثيل الإشارات اللغوية الصغيرة (أدوبي)

سلامة الذكاء الاصطناعي

تكشف هذه الدراسة عن جانب مهم من التحديات التي تواجه نشر نماذج الذكاء الاصطناعي في البيئات الواقعية. فالمخاطر لا تنشأ فقط من القرارات الكبرى أو المدخلات الخبيثة، بل قد تأتي من تفاصيل صغيرة ومألوفة ويومية. وفي سياق سلامة الذكاء الاصطناعي، يسلط البحث الضوء على الحاجة إلى اختبارات أكثر دقة، لا تكتفي بتقييم صحة الإجابة من حيث المضمون العام، بل تدرس مدى تطابقها مع نية المستخدم. كما يطرح تساؤلات حول مدى جاهزية هذه النماذج للتعامل مع اللغة كما تُستخدم فعلياً، لا كما تُكتب في الأمثلة المثالية.

الخطوة التالية

لا تقدم الدراسة حلولاً نهائية، لكنها ترسم خريطة واضحة للمشكلة، وتدعو إلى مزيد من البحث في كيفية تمثيل الرموز غير التقليدية داخل النماذج اللغوية. وقد يكون ذلك عبر تحسين بيانات التدريب أو تطوير آليات تفسير دلالي أدق أو دمج اختبارات أمان جديدة تركز على «الإشارات الصغيرة».

تهدف الدراسة إلى القول إن في عصر الذكاء الاصطناعي، لا توجد تفاصيل صغيرة حقاً. حتى رمز ابتسامة بسيط قد يحمل مخاطر أكبر مما نتخيل، إذا أسيء فهمه داخل عقل آلي يعتمد عليه البشر في قرارات متزايدة الحساسية.


تقنية توثيق بشرائح ذات بصمة مشتركة من دون خوادم خارجية

أظهر النموذج الأولي تطابقاً في البصمة بنسبة تفوق 98 % ما يضمن توثيقاً مستقراً وموثوقاً (شاترستوك)
أظهر النموذج الأولي تطابقاً في البصمة بنسبة تفوق 98 % ما يضمن توثيقاً مستقراً وموثوقاً (شاترستوك)
TT

تقنية توثيق بشرائح ذات بصمة مشتركة من دون خوادم خارجية

أظهر النموذج الأولي تطابقاً في البصمة بنسبة تفوق 98 % ما يضمن توثيقاً مستقراً وموثوقاً (شاترستوك)
أظهر النموذج الأولي تطابقاً في البصمة بنسبة تفوق 98 % ما يضمن توثيقاً مستقراً وموثوقاً (شاترستوك)

في عالم الأمن السيبراني تقوم الثقة غالباً على أسرار مخزنة في مكان آخر؛ قد تكون على خادم أو داخل ذاكرة محمية أو في قاعدة بيانات سحابية. لكن ماذا لو لم يكن من الضروري أن تغادر هذه الأسرار الشريحة الإلكترونية أساساً؟

طوّر مهندسون في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) تقنية تصنيع تُمكّن شريحتين إلكترونيتين من توثيق بعضهما عبر «بصمة» مادية مشتركة، من دون الحاجة إلى تخزين بيانات تعريف حساسة على خوادم طرف ثالث. ويمكن لهذه المقاربة أن تعزز الخصوصية وتخفض استهلاك الطاقة والذاكرة المرتبط عادةً بالأنظمة التشفيرية التقليدية.

الأسرار المخزّنة خارج الشريحة

حتى عندما تُصمَّم شرائح «CMOS» لتكون متطابقة، فإنها تحتوي على اختلافات مجهرية طفيفة تنشأ بشكل طبيعي أثناء عملية التصنيع. هذه الاختلافات تمنح كل شريحة توقيعاً مادياً فريداً يُعرف باسم «الدالة الفيزيائية غير القابلة للاستنساخ» (PUF). ومثل بصمة الإصبع البشرية، يمكن استخدام هذه الدالة للتحقق من الهوية.

في الأنظمة التقليدية، عندما يتلقى الجهاز طلب توثيق، فإنه يولّد استجابة تعتمد على بنيته الفيزيائية. ويقارن الخادم هذه الاستجابة بقيمة مرجعية مخزنة مسبقاً للتأكد من صحة الجهاز. لكن هذه البيانات المرجعية يجب أن تُخزَّن في مكانٍ ما، وغالباً على خادم خارجي. وإذا تم اختراق ذلك الخادم، تصبح منظومة التوثيق بأكملها عرضة للخطر.

يقول يون سوك لي، طالب الدراسات العليا في الهندسة الكهربائية وعلوم الحاسوب في «MIT» والمؤلف الرئيسي للدراسة: «أكبر ميزة في هذه الطريقة الأمنية أننا لا نحتاج إلى تخزين أي معلومات. ستبقى كل الأسرار داخل السيليكون دائماً».

تعتمد التقنية على استغلال الاختلافات المجهرية الطبيعية في تصنيع شرائح «CMOS» لإنشاء بصمة غير قابلة للاستنساخ (MIT)

شريحتان ببصمة واحدة

للتغلب على الاعتماد على التخزين الخارجي، ابتكر فريق «MIT» طريقة لتصنيع شريحتين تتشاركان بصمة مدمجة واحدة؛ أي بصمة فريدة لهاتين الشريحتين فقط.

ويمكن فهم الفكرة عبر تشبيه بسيط: تخيّل ورقة تم تمزيقها إلى نصفين، الحواف الممزقة عشوائية وفريدة، ولا يمكن إعادة إنتاجها بدقة. ومع ذلك، فإن القطعتين تتطابقان تماماً؛ لأنهما تتشاركان نفس الحافة غير المنتظمة. طبّق الباحثون هذا المفهوم أثناء تصنيع أشباه الموصلات؛ إذ تُنتج عدة شرائح في الوقت نفسه على رقاقة سيليكون واحدة قبل فصلها. واستغل الفريق هذه المرحلة لإدخال «عشوائية مشتركة» بين شريحتين متجاورتين قبل تقطيعهما. يشرح لي: «كان علينا إيجاد طريقة لتنفيذ ذلك قبل مغادرة الشريحة المصنع، لتعزيز الأمان. فبمجرد دخول الشريحة في سلسلة التوريد، لا نعرف ما الذي قد يحدث لها».

هندسة العشوائية داخل السيليكون

لإنشاء البصمة المشتركة، استخدم الباحثون عملية تُعرف باسم «انهيار أكسيد البوابة» (Gate Oxide Breakdown)؛ إذ يتم تطبيق جهد كهربائي مرتفع على ترانزستورات محددة مع تسليط ضوء «LED» منخفض التكلفة عليها. وبسبب الفروقات المجهرية الطبيعية، ينهار كل ترانزستور في لحظة مختلفة قليلاً. تمثل حالة الانهيار هذه مصدر العشوائية التي تُبنى عليها البصمة الفيزيائية.

ولإنشاء بصمة مزدوجة، صمّم الفريق أزواجاً من الترانزستورات تمتد عبر شريحتين متجاورتين، مع ربطها بطبقات معدنية أثناء وجودها على الرقاقة نفسها. وعند حدوث الانهيار، تتطور خصائص كهربائية مترابطة بين الترانزستورات المرتبطة.

بعد ذلك، تُقطَّع الرقاقة بحيث تحصل كل شريحة على نصف زوج الترانزستورات، وبالتالي تحتفظ كل واحدة ببصمة مشتركة مع الأخرى. وبعد تحسين العملية، تمكّن الباحثون من إنتاج نموذج أولي لشريحتين متطابقتين أظهرتا تطابقاً في العشوائية بنسبة تفوق 98 في المائة، وهي نسبة كافية لضمان توثيق مستقر وآمن.

ويقول لي إنه «لم يتم نمذجة انهيار الترانزستورات بدقة في العديد من المحاكاة، لذلك كان هناك قدر كبير من عدم اليقين. تحديد جميع الخطوات وتسلسلها لإنتاج هذه العشوائية المشتركة هو جوهر الابتكار في هذا العمل». والأهم أن التقنية متوافقة مع عمليات تصنيع «CMOS» القياسية، ولا تتطلب مواد خاصة. كما أن استخدام مصابيح «LED» منخفضة التكلفة وتقنيات دوائر تقليدية يجعل تطبيقها على نطاق واسع أمراً عملياً.

يمكن أن تفيد التقنية الأجهزة منخفضة الطاقة مثل المستشعرات الطبية عبر توفير أمن أعلى بتكلفة طاقة أقل (شاترستوك)

أهمية خاصة للأجهزة منخفضة الطاقة

يمكن أن تكون هذه التقنية مفيدة بشكل خاص في الأنظمة التي تعمل بقيود طاقة صارمة؛ إذ تُعد الكفاءة والأمن أولوية في آن واحد. فعلى سبيل المثال، قد تستفيد كبسولات استشعار طبية قابلة للبلع متصلة برقعة تُرتدى على الجسم من هذا النهج؛ إذ يمكن للكبسولة والرقعة توثيق بعضهما مباشرة من دون الحاجة إلى خادم وسيط أو بروتوكولات تشفير معقدة تستهلك طاقة إضافية.

يعد أنانثا تشاندراكاسان، نائب رئيس «MIT» والمؤلف المشارك في الدراسة، أن «هناك طلباً متزايداً بسرعة على أمن الطبقة الفيزيائية للأجهزة الطرفية». ويضيف أن منهج البصمة المزدوجة «يتيح اتصالاً آمناً بين العقد من دون عبء بروتوكولات ثقيلة، ما يحقق كفاءة في الطاقة وأمناً قوياً في الوقت نفسه».

نحو ترسيخ الثقة في العتاد نفسه

لا يقتصر البحث على الحلول الرقمية فقط؛ إذ يستكشف الفريق أيضاً إمكان تطوير أشكال أكثر تعقيداً من «السرية المشتركة» تعتمد على خصائص تماثلية يمكن تكرارها مرة واحدة فقط.

ويرى روانان هان، أستاذ الهندسة الكهربائية وعلوم الحاسوب والمؤلف المشارك في الدراسة، أن هذه الخطوة تمثل محاولة أولية لتقليل المفاضلة بين الأمان وسهولة الاستخدام. ويقول: «إن إنشاء مفاتيح تشفير مشتركة داخل مصانع أشباه الموصلات الموثوقة قد يساعد على كسر المفاضلة بين تعزيز الأمان وتسهيل حماية نقل البيانات».

ومع تزايد انتشار الأجهزة المتصلة وتوسع الحوسبة الطرفية، قد يصبح دمج الثقة مباشرة في العتاد أمراً ضرورياً. فمن خلال ضمان بقاء الأسرار داخل السيليكون نفسه، تشير هذه التقنية إلى مستقبل يُبنى فيه التوثيق داخل الشريحة لا خارجها.


«إنستغرام» لتنبيه الآباء عند بحث المراهقين عن محتوى متعلق بالانتحار

إنستغرام سينبه أولياء الأمور إذا أجرى ​أبناؤهم ممن هم في سن المراهقة عمليات بحث متكررة عن مصطلحات مرتبطة بالانتحار أو إيذاء النفس (رويترز)
إنستغرام سينبه أولياء الأمور إذا أجرى ​أبناؤهم ممن هم في سن المراهقة عمليات بحث متكررة عن مصطلحات مرتبطة بالانتحار أو إيذاء النفس (رويترز)
TT

«إنستغرام» لتنبيه الآباء عند بحث المراهقين عن محتوى متعلق بالانتحار

إنستغرام سينبه أولياء الأمور إذا أجرى ​أبناؤهم ممن هم في سن المراهقة عمليات بحث متكررة عن مصطلحات مرتبطة بالانتحار أو إيذاء النفس (رويترز)
إنستغرام سينبه أولياء الأمور إذا أجرى ​أبناؤهم ممن هم في سن المراهقة عمليات بحث متكررة عن مصطلحات مرتبطة بالانتحار أو إيذاء النفس (رويترز)

أفاد تطبيق «إنستغرام» بأنه سيبدأ بتنبيه أولياء الأمور، إذا أجرى ​أبناؤهم، ممن هم في سن المراهقة، عمليات بحث متكررة عن مصطلحات مرتبطة بالانتحار أو إيذاء النفس، خلال فترة زمنية قصيرة، وذلك في وقت تتزايد فيه ‌الضغوط على الحكومات ‌لاعتماد قيود ​مشابهة لحظر ⁠أستراليا ​استخدام وسائل ⁠التواصل الاجتماعي لمن هم دون سن 16 عاماً.

ووفقاً لـ«رويترز»، قالت بريطانيا، في يناير (كانون الثاني)، إنها تدرس فرض قيود لحماية الأطفال عند اتصالهم بالإنترنت، ⁠بعد الخطوة التي اتخذتها ‌أستراليا، في ‌ديسمبر (كانون الأول). ​ وأعلنت إسبانيا واليونان ‌وسلوفينيا، في الأسابيع القليلة الماضية، ‌أنها تدرس أيضاً فرض قيود.

وذكر تطبيق «إنستغرام» المملوك لشركة «ميتا بلاتفورمز»، اليوم (الخميس)، أنه سيبدأ ‌في تنبيه أولياء الأمور المسجَّلين في إعدادات الإشراف الاختيارية، ⁠إذا ⁠حاول أطفالهم الوصول إلى محتوى يتعلق بالانتحار أو إيذاء النفس.

وتابعت المنصة في بيان: «تُضاف هذه التنبيهات إلى عملنا الحالي للمساعدة في حماية القصّر من المحتوى الضار المحتمل على (إنستغرام)... لدينا سياسات صارمة ضد المحتوى الذي ​يروج أو ​يشيد بالانتحار أو إيذاء النفس».