شرح الموضوع
يُستخدم الذكاء الاصطناعي والتطبيقات المالية في تحليل المعاملات المالية وتقديم الاستشارات المالية، وهو ما يتطلّب جمع العديد من البيانات، مثل: الراتب، وتاريخ المعاملات المالية، والحسابات المصرفية،…
أستكشف
خصوصية البيانات: من يملك أرقامك؟
ما المخاطر المُحدقة بخصوصية البيانات عند استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي في المجال المالي؟ لماذا يُعدّ حفظ هذه المعلومات بأمان أمرًا مُهمًا جدًا؟
نتاجات التعلُّم
- تعرُّف مفهوم خصوصية البيانات.
- توضيح أهمية البيانات المالية الحسّاسة.
- تحديد المخاطر التي تُهدّد خصوصية البيانات عند استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي في المجال المالي.
- بيان التقنيات والممارسات المُستخدمة لحماية البيانات المالية الحسّاسة.
- تقييم مستوى الأمان في تطبيقات الذكاء الاصطناعي المالية.
- اقتراح إرشادات لاستخدام الذكاء الاصطناعي بأمان في الشؤون المالية الشخصية.
مفهوم خصوصية البيانات:
- التطبيقات المالية تحلّل المعاملات وتقدّم الاستشارات، وهو ما يتطلّب جمع بيانات، مثل: الراتب، وتاريخ المعاملات المالية، والحسابات المصرفية، وعادات الإنفاق.
- واجب المؤسسات: حماية هذه البيانات والمعلومات، ومنع تسريبها أو استخدامها من دون إذن.
أهمية البيانات المالية الحسّاسة:
لماذا البيانات المالية الأكثر حساسية؟
- أهميتها: حفظها وحمايتها من الاختراق أو القرصنة الإلكترونية؛ ما يُعزّز ثقة العملاء بالتقنيات الرقمية، ويُحفّزهم إلى استخدامها بأمان.
- الحساسية: البيانات المالية من أكثر أنواع المعلومات الشخصية حساسية؛ ذلك أنّها تكشف تفاصيل دقيقة عن وضع الأفراد اقتصاديًا واجتماعيًا.
- تشمل المعلومات المالية المباشرة:
- أرقام الحسابات المصرفية وكلمات المرور.
- تفاصيل بطاقات الائتمان والخصم.
- الرواتب والدخل الشهري والدخل السنوي.
- قيمة الأصول والاستثمارات والممتلكات.
- تفاصيل الديون والقروض والالتزامات المالية.
- فائدتها: تُستخدم هذه الأنماط لفهم السلوك المالي بشكل أفضل، والتنبّؤ بالقرارات المستقبلية.
- تشمل أنماط السلوك المالي:
- عادات الإنفاق والشراء؛ أي ماهيّة المشتريات، وأنواعها، ومدى تكرارها، وحجم الإنفاق الشهري عليها.
- الأوقات والأماكن الخاصة بالمعاملات المالية، مثل: توقيت سحب الأموال أو استخدام البطاقات، والأماكن التي يُنفق فيها المال.
- تفضيلات الاستثمار، ودرجة تحمّل المخاطر.
- الأهداف والخطط المستقبلية، مثل: الادخار للتقاعد، أو شراء منزل.
- التفاعل مع المؤسسات المالية المختلفة، مثل: البنوك، والتطبيقات الاستثمارية، والمحافظ الرقمية.
● المخاطر المهددة لخصوصية البيانات
أربعة مخاطر تُهدّد بياناتك
إنَّ استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي في المجال المالي ينطوي على مخاطر عدَّة تُهدّد خصوصية البيانات
1- تسريب البيانات أثناء عملية التدريب
- تسريب البيانات أثناء التدريب: عند استخدام البيانات الحقيقية لتدريب النماذج، فقد تُحفظ في ذاكرة النموذج، ومن ثَمَّ تظهر في المُخرجات المستقبلية.
- مثال: سُرِّبت معلومات حساسة عن شركة (Samsung) حين استخدم الموظفون تطبيق (ChatGPT) لمراجعة الكود البرمجي.
2- الهجمات الاستخراجية
- الهجمات الاستخراجية: يمتلك المُهاجمون تقنيات مُتطورة تُمكّنهم من استخراج بيانات التدريب من النماذج المُدرَّبة؛ فقد تكون المعلومات المالية الحساسة قابلة للاستخراج على أيدي أطراف ضارَّة.
3- التحليل الاستنتاجي
- التحليل الاستنتاجي: قد يكون من الصعب على المُهاجمين اكتشاف البيانات مباشرةً، لكنَّهم قادرون على استنتاج معلومات حساسة عن طريق تحليل أنماط استجابة النموذج.
- مثال: قد يتمكّن أحد المُهاجمين من تحديد إذا كان شخص ما موجودًا في مجموعة بيانات التدريب أم لا.
- مشاركة البيانات مع طرف ثالث: تحرص العديد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي التجارية على الاحتفاظ بحقّ استخدام البيانات المُدخَلة لتحسين خدماتها أو مشاركتها مع شركاء تجاريين؛ ما يُعرِّض خصوصية المُستخدمين للخطر.
● التقنيات المتقدّمة لحماية الخصوصية
أربع تقنيات تحمي البيانات
طوَّر الباحثون والعاملون في مجال الذكاء الاصطناعي عددًا من التقنيات المتقدّمة لحماية خصوصية البيانات.
1- التعلُّم الفيدرالي
- التعلُّم الفيدرالي: تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي من دون نقل البيانات الحساسة إلى خادم مركزي.
- الآلية: يُدرَّب النموذج محليًا على أجهزة المُستخدمين، ثمَّ تُشارك التحديثات فقط (لا البيانات الأصلية) مع الخادم المركزي.
2- الخصوصية التفاضلية
- الخصوصية التفاضلية: تقنية رياضية مُتقدّمة تهدف إلى حماية خصوصية الأفراد داخل قواعد البيانات.
- إضافة ضوضاء رياضية مدروسة: تُعدَّل البيانات أو النتائج بقيم صغيرة لا تُغيِّر من طبيعة الصورة الكلية.
- إخفاء الإسهامات الفردية: لا يُمكن تمييز بيانات فرد واحد من بين أفراد المجموعة.
- الحفاظ على دِقّة النتائج العامة: فلا تتأثّر التحليلات والإحصاءات بصورة كبيرة.
- الاهتمام بالخصوصية وتدعيمها بأساليب حماية مثبتة رياضيًا من محاولات الاختراق أو التعقُّب.
3- التشفير المُتجانس
- التشفير المُتجانس: إجراء عمليات حسابية على البيانات وهي مُشفَّرة من دون حاجة إلى فكّ التشفير؛ فتستطيع المؤسسات المالية معالجة البيانات الحساسة من دون أن تراها بشكل مباشر.
- مثال: يُمكن لبنكين التعاون على تحليل بيانات العملاء من دون أن يكشف أحدهما بيانات عملائه للآخر؛ لأنَّ جميع العمليات محكومة ببيانات مُشفَّرة.
- إخفاء الهُويّة: إزالة أيّ معلومات قد تؤدّي إلى تحديد هُويّة الأشخاص من مجموعات البيانات، أو تعديلها على نحو يُحقِّق هذا الهدف.
- النتيجة: هُويّة الأفراد تظلُّ محمية حتى لو كانت البيانات متاحة للآخرين.
4- إخفاء الهُويّة
أفكِّر
نصيحة
كيف أحمي بياناتي في تطبيق ذكي؟
- نصيحة: أتجنَّب مشاركة معلوماتي المالية عبر تطبيقات مُبهمة أو رسائل غير آمنة، وأحرص دائمًا على استخدام القنوات الرسمية والقنوات المُشفَّرة فقط.
- معلومة: البيانات المالية من أكثر المعلومات الشخصية حساسية؛ إذ يُمكن قرصنتها واستخدامها في سرقة الأموال، أو فتح حسابات مصرفية باسم صاحبها، أو الحصول على قروض من دون علمه.
أُقيِّم تعلُّمي
أوضِّح كيف تُسهِم تقنية التشفير المُتجانس في حماية البيانات المالية ضمن أنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدي.
تفاصيل الديون والقروض تُعَدُّ من المعلومات المالية الحسَّاسة التي يجب حمايتها عند استخدام تطبيقات الذكاء الاصطناعي. ( )
الهجمات الاستخراجية تعني امتلاك المُهاجمين تقنيات مُتطوِّرة تُمكِّنهم من استخراج بيانات التدريب من النماذج المُدرَّبة. ( )
من أنماط السلوك المالي، التفاعل مع المؤسسات المالية المختلفة، مثل: توقيت سحب الأموال. ( )
أحد الخيارات الآتية يُعَدُّ من مخاطر استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي في المجال المالي:
تسريب البيانات أثناء تدريب النماذج.
تحسين دقَّة التوصيات المالية.
تقليل الوقت اللازم لاتخاذ القرار.
سهولة الوصول إلى الخدمات البنكية.
من التقنيات التي تتيح تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي من دون نقل البيانات الحسَّاسة إلى خادم مركزي:
إخفاء الهويَّة.
التعلُّم الفيدرالي.
التشفير المُتماثل.
التحليل الاستنتاجي.
