احذر قراصنة الذكاء الاصطناعي.. تسرق كلمة السر بصوت النقرات
تاريخ النشر: 9th, August 2023 GMT
تطور الذكاء الاصطناعي وتقدمه في خلال الفترة الأخيرة الماضية، ما قد أدى إلى زيادة قدراته في استخدام تقنيات التجسس والاختراق، وتعد واحدة من هذه التقنيات هي القدرة على سرقة كلمات المرور من خلال استماع لصوت النقر على لوحة المفاتيح، بحسب ما ذكرته شبكة «سكاي نيوز» البريطانية.
الذكاء الاصطناعي يحلل أنماط النقروفي دراسة أجراها باحثون بريطانيون من جامعات درم وسري ورويال هولواي، توصلوا إلى أنّ الميكروفونات قادرة على استشعار وتحليل أنماط النقر على لوحة المفاتيح.
وتم تدريب الذكاء الاصطناعي من قبل الباحثين عن طريق النقر على 36 مفتاحًا على لوحة مفاتيح جهاز «ماك بوك برو 25» لمدة 25 مرة.
وخلال التجربة، تم تسجيل الصوت الناتج عن النقر على مفاتيح لوحة المفاتيح، وتم نقل هذا التسجيل إلى أداة الذكاء الاصطناعي، باستخدام تقنيات التعلم العميق وتحليل الصوت، تمكنت الأداة من تحديد نمط معين لكل مفتاح على لوحة المفاتيح.
ولإثبات فرضيتهم، وضع الباحثون هاتف آيفون على بعد 17 سم من حاسوب ماك برو، واستخدموا هذا الهاتف لتسجيل صوت شخص ينقر على المفاتيح.
وفي سياق الدراسة، استخدم الباحثون برنامج زووم لتسجيل أصوات النقر على مفاتيح حواسيب محددة، وتمت دراسة وتحليل هذه الأصوات باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي، وأظهرت النتائج دقة تصل إلى 93 في المئة في تحديد الأنماط الفريدة لكل مفتاح.
طرق الحماية من قراصنة الذكاء الاصطناعييمكنك حماية نفسك من نوع القرصنة الجديد هذا من خلال تعلم الكتابة باللمس، ويمكنك العثور على العديد من مواقع الويب التي تعلم ذلك مجانًا، لكنك تحتاج إلى وقت للتدرب.
وأيضًا، يمكنك استخدام برنامج يستنسخ أو يصفي أصوات ضغطة المفاتيح، بدلاً من ذلك، يمكن أن يؤدي لعب الضوضاء البيضاء إلى تشويش دقة برنامج الذكاء الاصطناعي.
وهذه التقنية جديدة نسبيًا، لذلك من غير المحتمل أن تواجه قراصنة يستخدمونها ضدك، ومع ذلك، يجب أن تدافع عن نفسك ضد الأساليب التقليدية مثل التصيد الاحتيالي والاحتيال.
المصدر: الوطن
كلمات دلالية: الذكاء الاصطناعي خطر الذكاء الاصطناعي آيفون آبل الذکاء الاصطناعی لوحة المفاتیح النقر على على لوحة
إقرأ أيضاً:
مايكروسوفت.. نماذج صغيرة تنافس عمالقة الذكاء الاصطناعي
في سباق متسارع في مشهد الذكاء الاصطناعي، أعلنت مايكروسوفت عن مجموعة جديدة من نماذج الذكاء الاصطناعي تحت اسم Phi 4، والتي تتميز بحجمها الصغير وأدائها القوي، لتنافس نماذج أكبر وأكثر شهرة مثل o3-mini من OpenAI.وفق موقع "تك كرانش" التقني.
من خلال Phi 4، تضع مايكروسوفت نفسها في موقع المنافسة المباشرة مع عمالقة القطاع، مقدمة نماذج مفتوحة المصدر يمكنها التعامل مع مهام معقدة كحل المسائل الرياضية، البرمجة، وتحليل البيانات، وكل ذلك بكفاءة تضاهي نماذج أضخم وأكثر تعقيدًا.
اقرأ أيضاً.. مايكروسوفت".. قصة نجاح من الحوسبة إلى الذكاء الاصطناعي والسحابة
أكدت مايكروسوفت أنها اعتمدت في تطوير هذه النماذج الجديدة على أساليب تدريب عصرية وتقنيات متطورة مثل "التعلم المعزز" و"التقطير المعرفي"، لضمان الحصول على أداء قوي بالرغم من الحجم الصغير نسبيًا. وأوضحت الشركة أن هدفها الأساسي هو توفير ذكاء اصطناعي قوي حتى للأجهزة التي لا تتمتع بمواصفات تقنية عالية، ما يسمح باستخدامه في بيئات تحتاج إلى رد فعل سريع، مثل الأجهزة المحمولة وتطبيقات إنترنت الأشياء (IoT).
3 نماذج رئيسية:
Phi 4 reasoning plus وPhi 4 reasonin و Phi 4 mini reasonin ..جميع هذه النماذج مصنفة ضمن نماذج "الاستدلال" (Reasoning)، والتي تركز على التحقق الدقيق من صحة الحلول للمسائل المعقدة، وهو ما يجعلها مثالية لمهام تتعلق بالرياضيات، العلوم، والبرمجة.
أخبار ذات صلة
تم تدريب Phi 4 mini reasoning كمساعد تعليمي ذكي على مليون مسألة رياضية اصطناعية باستخدام نموذج R1 من شركة DeepSeek الصينية.. ويقدم أدوات تعليمية مثل التدريس التفاعلي على أجهزة خفيفة الوزن، ويتميز بأداء عالي رغم الحجم الصغير.
Phi 4 reasoning: النموذج الثاني في السلسلة يضم 14 مليار معلمة، وتم تدريبه على بيانات ويب عالية الجودة إلى جانب عروض مختارة من نموذج o3-mini. يقدم حلولاً في مسائل الرياضيات، البرمجة، والعلوم كما يتميز بأداء متفوق في المجالات التقنية المعقدة.
Phi 4 reasoning plus: نموذج يتميز بدقة تضاهي النماذج العملاقة هذا النموذج هو نسخة مطورة من Phi-4 الأصلي، مُهيأ ليحقق دقة أعلى في مهام محددة. يُقارب أداء نموذج R1 (رغم أن الأخير يحتوي على 671 مليار معلمة).في الاختبارات: تساوى تقريبًا مع o3-mini في اختبار OmniMath ويمتاز بقوة أداء هائلة مقابل حجم أصغر.
لماذا هذه النماذج مهمة؟
عائلة Phi تقدم لمطوري التطبيقات أدوات ذكاء اصطناعي قوية بحجم صغير، مناسبة لتطبيقات الحوسبة على الحافة (Edge AI) — أي التطبيقات التي تعمل على الأجهزة مباشرة من دون الحاجة لخوادم ضخمة.
تهدف مايكروسوفت، من خلال هذه النماذج إلى تمكين المطورين من بناء تطبيقات أسرع، وأخف، وأكثر ذكاءً.
مع إطلاق نماذج Phi 4 الجديدة، تثبت مايكروسوفت أنها ماضية بقوة نحو إعادة تشكيل مشهد الذكاء الاصطناعي، ليس فقط من حيث الأداء، بل من خلال تقديم حلول عملية تناسب احتياجات المطورين والتطبيقات الحديثة.
وبينما يواصل الذكاء الاصطناعي التوليدي لعب دور أكبر في التعليم، البرمجة، والأعمال، فمن المتوقع أن تصبح نماذج مثل Phi 4 جزءًا أساسيًا من الأدوات المستخدمة لتطوير تطبيقات ذكية تعمل بكفاءة وسرعة على الأجهزة الطرفية. هذه الخطوة قد تفتح الباب أمام موجة جديدة من الابتكار.
ومع توافر هذه النماذج عبر منصة Hugging Face، فإن الطريق أصبح ممهدًا أمام مجتمع المطورين لاستكشاف إمكانياتها، وتوظيفها لبناء الجيل القادم من التطبيقات الذكية.
لمياء الصديق (أبوظبي)
الفنان خالد كمال: بجدد دعمي الشخصي لمهرجان الإسكندرية للفيلم القصير