متحدث «سدايا»: حصول الهيئة على شهادة الآيزو يؤكد تبنيها معايير تدعم التوجه العالمي
تاريخ النشر: 12th, July 2024 GMT
قال متحدث الهيئة السعودية للبيانات والذكاء الاصطناعي، «سدايا» ماجد الشهري، إن حصول الهيئة على شهادات الآيزو يؤكد تبنيها معايير تدعم التوجه العالمي والتميز المؤسسي في جميع جوانب عملها.
وأضاف خلال مداخلة مع قناة «الإخبارية» أن مثل هذه الشهادات تخدم دائما رفع كفاءة جودة أنظمة الذكاء الاصطناعي.
ولفت الشهري إلى أنها تدعم التوجه العالمي في إنشاء مراكز ومعاهد لسلامة أنظمة الذكاء الاصطناعي وتطبيقاته.
وكانت «سدايا» قد حصلت على اعتماد منظمة الآيزو العالمية "ISO 42001:2023" لعام 2024م المعنية بأنظمة إدارة الذكاء الاصطناعي بصفتها أول جهة عالميًا تحصل على هذا الاعتماد نظير تطبيقها مجموعة من المعايير والممارسات المتعلقة بإدارة الذكاء الاصطناعي.
فيديو | متحدث سدايا ماجد الشهري: حصول الهيئة على شهادات الآيزو يؤكد تبنيها معايير تدعم التوجه العالمي والتميز المؤسسي في جميع جوانب عملها#الإخبارية pic.twitter.com/KnVEYcSxSi
— قناة الإخبارية (@alekhbariyatv) July 11, 2024المصدر: صحيفة عاجل
كلمات دلالية: أخبار السعودية سدايا أخر أخبار السعودية الذکاء الاصطناعی
إقرأ أيضاً:
الذكاء الاصطناعي في يد الهاكرز.. ديب سيك R1 يمكنه تطوير برامج الفدية الخبيثة
كشف باحثو الأمن السيبراني، عن كيفية استغلال نموذج الذكاء الاصطناعي الصيني من ديب سيك Deepseek-R1، في محاولات تطوير متغيرات من برامج الفدية والأدوات الرئيسية مع قدرات عالية على التهرب من الكشف.
ووفقا لتحذيرات فريق Tenable، فأن النتائج لا تعني بالضرورة بداية لحقبة جديدة من البرامج الضارة، حيث يمكن لـ Deepseek R-1 "إنشاء الهيكل الأساسي للبرامج الضارة" ولكنه يحتاج إلى مزيدا من الهندسة الموجهة ويتطلب إخراجها تعديلات يديوية لاخراج الشيفرة البرمجية الضارة بشكل كامل.
ومع ذلك، أشار نيك مايلز، من Tenable، إلى أن إنشاء برامج ضارة أساسية باستخدام Deepseek-R1، يمكن أن يساعد "شخص ليس لديه خبرة سابقة في كتابة التعليمات البرمجية الضارة" من تطوير أدوات تخريبية بسرعة، بمل في ذلك القدرة على التعرف بسرعة على فهم المفاهيم ذات الصلة.
في البداية، انخرط ديب سيك في كتابة البرامج الضارة، لكنها كانت على استعداد للقيام بذلك بعد أن طمأن الباحثين من أن توليد رمز ضار سيكون "لأغراض تعليمية فقط".
ومع ذلك، كشفت التجربة عن أن النموذج قادر على تخطي بعض تقنيات الكشف التقليدية، على سبيل المثال حاول Deepseek-R1 التغلب على آلية اكتشاف مفتاح Keylogger، عبر تحسين الكود لاستخدام Setwindowshookex وتسجيل ضربات المفاتيح في ملفات مخفية لتجنب الكشف من قبل برامج مكافحة الفيروسات.
وقال مايلز إن النموذج حاول التغلب على هذا التحدي من خلال محاولة “موازنة فائدة السنانير والتهرب من الكشف”، اختار في النهاية مقاضاة Setwindowshookex وتسجيل ضربات المفاتيح في ملف مخفي.
وقال مايلز: “بعد بعض التعديلات مع ديب سيك، أنتجت رمزا لمفتاح Keylogger الذي كان يحتوي على بعض الأخطاء التي تطلبت تصحيحا يدويا”.
وأضاف أن النتيجة كانت أربعة "أخطاء في إيقاف العرض بعيدا عن مفتاح التشغيل الكامل".
في محاولات أخرى، دفع الباحثون نموذج R1 إلى إنشاء رمز الفدية، حيث أخبر Deepseek-R1 بالمخاطر القانونية والأخلاقية المرتبطة بإنشاء مثل هذا الكود الضار، لكنه استمر في توليد عينات من البرمجيات الخبيثة بعد أن تأكد من نوايا الباحثون الحسنة.
على الرغم من أن جميع العينات كانت بحاجة إلى تعديلات يدوية من أجل التجميع، تمكنا الباحثون من إنشاء عدة عينات، وقال مايلز إن هناك احتمالية كبيرة بأن يسهم Deepseek-R1 في المزيد من تطوير البرمجيات الضارة التي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي من قبل مجرمي الإنترنت في المستقبل القريب.