الذكاء الاصطناعي البيومتري: فهم كيفية عمله وأهميته في الأمن الرقمي

تُعرّف التقنيات البيومترية بأنها الخصائص الجسدية أو السلوكية الفريدة التي تُميز الأفراد، مثل الصوت، والوجه، وأنماط الكلام، وبصمات الأصابع. شهدت هذه التقنيات تطورًا هائلاً في السنوات الأخيرة، ويُعد التحسين المستمر لميزات قفل الهواتف الذكية مثل iPhone وiPad من Apple دليلًا واضحًا على هذا التقدم.

المشهد الأمني الحالي وتحديات التزييف العميق (Deepfakes)

مع ازدياد فعالية استخدام القياسات الحيوية في تعزيز الأمان، أدت التطورات السريعة في أدوات المحتالين إلى زيادة قدرتهم على تقليد ملامح الأشخاص والهويات الرقمية. أظهر تقرير بارز نُشر في عام 2020 أن الجرائم السيبرانية ستصل تكلفتها إلى 10.5 تريليون دولار سنويًا بحلول عام 2025، مما يجعلها تنافس أكبر الاقتصادات العالمية بعد الولايات المتحدة والصين. هذه الأرباح المالية الضخمة تُمكّن المجرمين ومنظمات الاحتيال من توسيع نطاق عملياتهم لتُحاكي الشركات الشرعية، حيث يدير الكثير منهم أعمالهم من مكاتب متطورة، مزودة بأقسام للموارد البشرية وهياكل مؤسسية.

في مواجهة هذا التهديد المتنامي، برزت القياسات الحيوية المدعومة بالذكاء الاصطناعي، مقدمةً مستوى جديدًا من الذكاء والقدرة على التكيف في حماية الهوية. أدت التطورات التكنولوجية إلى ظهور تهديدات جديدة، أبرزها تقنية التزييف العميق (Deepfakes)، التي أصبحت قادرة على تقليد الصوت والوجه والسمات السلوكية بشكل مقنع للغاية. هذا التحدي دفع إلى الابتكار السريع في مجال الأمن السيبراني.

تُعرف تقنية التزييف العميق Deepfake بأنها وسائط رقمية (صور، مقاطع فيديو، أو تسجيلات صوتية) يتم إنشاؤها أو التلاعب بها باستخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق لجعل شخص يظهر وكأنه شخص آخر، أو ليقول أو يفعل أشياء لم يقم بها في الواقع. يصعب للغاية تمييز هذه الوسائط المزيفة عن المحتوى الأصلي التعريف والمفهوم. تعتمد تقنية Deepfake بشكل أساسي على الشبكات التوليدية التنافسية (GANs)، حيث يعمل نموذجان من الذكاء الاصطناعي في تنافس: يقوم "المولد" بإنشاء محتوى مزيف، بينما يحاول "المميز" اكتشاف ما إذا كان المحتوى حقيقيًا أم مزيفًا. من خلال هذا التنافس المستمر، يتطور النموذجان معًا، مما يدفع المولد لإنتاج مواد مزيفة واقعية جدًا ويكاد يكون من المستحيل اكتشافها آلية العمل.

لقد أظهرت الحوادث المتزايدة مدى خطورة هذه التهديدات. ففي عام 2019، تم خداع الرئيس التنفيذي لشركة طاقة بريطانية لتحويل مبلغ 220,000 يورو (حوالي 243,000 دولار أمريكي) إلى حساب مصرفي مجري بعد تلقيه مكالمة صوتية مزيفة تقمصت صوت رئيسه مثال احتيال صوتي. وفي حادثة أخرى، تعرض موظف مالي في هونغ كونغ للاحتيال وخسر 39 مليون دولار بعد مشاركته في مكالمة فيديو مزيفة مع محتالين تقمصوا شخصية مديره المالي وزملائه مثال احتيال عبر الفيديو. كما خسرت شركة الاستشارات الهندسية Arup Group 25 مليون دولار في عام 2024 نتيجة احتيال بالذكاء الاصطناعي العميق، مما يسلط الضوء على تزايد جرائم الاحتيال باستخدام تقنية Deepfake في التحقق من الهوية بنسبة 704% في عام 2023 وحده أمثلة وخسائر مالية. هذه الأمثلة تؤكد الضرورة الملحة لتعزيز دفاعات الأمن السيبراني.

يُعتمد على الأمن البيومتري بالفعل لحماية الأصول الأكثر حساسية في العالم، من البنوك والحكومات إلى البنية التحتية العسكرية. ولكن إذا كان التزييف العميق يستطيع تجاوز هذه الأنظمة بشكل مقنع، كما حذر سام ألتمان مؤسس OpenAI في يوليو، فإن السؤال المطروح هو: كيف نبقى في المقدمة؟ يكمن الحل في دمج القياسات الحيوية المدعومة بالذكاء الاصطناعي (AI-powered biometric fusion)، وهي تقنية تدمج التعرف على الصوت والوجه وتحليل أنماط الكلام لتطوير نظام ذكي قادر على فهم ليس فقط كيف يبدو شخص ما، بل وكيف يعبر عن نفسه. من خلال تعلم مظهر الفرد وسلوكه وخصائصه الصوتية، يقوم النظام ببناء ملف تعريف هوية ديناميكي يصعب للغاية تزويره.

دور الذكاء الاصطناعي في تعزيز الأمن البيومتري والكشف عن التزييف العميق

كيف يساعد الذكاء الاصطناعي؟

يعمل النظام عبر الذكاء الاصطناعي، وهي تقنية تحاكي الذكاء البشري. يتعلم من البيانات، التي يتم إنشاء الكثير منها بواسطة البشر، لحل المشكلات وفهم اللغة والتعرف على الأنماط واتخاذ القرارات بطريقة مماثلة للبشر. في جوهره، الهوية هي مجموعة بيانات؛ مجموعة فريدة من البيانات التي ينتجها كل واحد منا، تمثلنا وتمكن الآخرين من التعرف على هويتنا.

تُسهل البيانات البيومترية التواصل والاتصال، والأهم من ذلك، الثقة بين الأفراد. فإذا كنت أعرف من أنت، يمكنني أن أثق بك لإجراء المعاملات، والقيام بالمهام، ومشاركة المعلومات السرية معك، مع الثقة بأنني أتواصل مع شخص أعرفه. في البشر، الوسائل البيومترية الأساسية هي الوجه والصوت. نتعرف على بعضنا البعض من خلال تعلم الصوت المميز وملامح الوجه لكل فرد. تحاكي تقنيات القياسات الحيوية بالذكاء الاصطناعي قدرة الإنسان على التعرف على بعضهم البعض من خلال تعلم السمات البصرية واللفظية الفريدة للأفراد.

هذا يعني أنه في المرة القادمة التي تسجل فيها الدخول إلى خدمة آمنة عبر الإنترنت، سيتعرف نظام القياسات الحيوية بالذكاء الاصطناعي عليك من خلال تحديد صوتك وملامح وجهك الفريدة، والتي تعلمها من عمليات تسجيل الدخول السابقة. تسمح عملية التعلم المستمرة هذه للقياسات الحيوية بالذكاء الاصطناعي بتحسين قدرتها على التعرف على الأفراد باستمرار، مما يزيد من ثقتها في أنك أنت بالفعل – المستخدم المصرح له – الذي يصل إلى خدمة آمنة. على الجانب الآخر، كلما أصبح أفضل في معرفتك، أصبح أكثر قدرة على اكتشاف متى لا تكون أنت؛ كما هو الحال عند مواجهة محتال أو تسجيل أو تزييف عميق.

لكن القياسات الحيوية بالذكاء الاصطناعي هي أكثر من مجرد التعرف عليك. فمثل البشر، يمكن للقياسات الحيوية بالذكاء الاصطناعي أيضًا استنتاج مجموعة من السمات الأخرى. يمكن لصوتك وملامح وجهك أن تكشف عن عمرك وجنسك وعرقك - المستنبطة من لهجتك ولغتك ومظهرك. يمكن تحديد بعض الحالات الصحية من خلال تحليل القياسات الحيوية الصوتية والوجهية. الأهم من ذلك، تمامًا كما يتعلم البشر إدراك الحالة العاطفية للشخص من إشاراته الصوتية والبصرية، كذلك تستطيع القياسات الحيوية بالذكاء الاصطناعي تفسير هذه السمات لتحديد الحالة العاطفية للمستخدم. هذه القدرة ذات أهمية خاصة لتطوير الذكاء الاصطناعي الوكيلي الجذاب والمتعاطف؛ الذكاء الاصطناعي الذي يعرفك.

أساليب الكشف عن التزييف العميق (Deepfake Detection)

• الملاحظة البشرية والقرائن السياقية: على الرغم من تطور تقنيات التزييف العميق، لا تزال هناك حدود لها. يمكن للمراقبين المدربين البحث عن تناقضات دقيقة مثل حركات الوجه غير الطبيعية، الإضاءة غير المتسقة، عدم تطابق الإشارات الصوتية والبصرية، عدم اتساق لون الشفاه، وجود تجاعيد أو نعومة غير طبيعية في الجلد، أو أنماط الرمش غير المنتظمة. كما أن مطالبة المتحدث في مكالمة الفيديو بالتحرك جانباً قد يكشف عن عدم الاتساق في التزييف الملاحظة الدقيقة.
• التحليل المدعوم بالذكاء الاصطناعي (AI-Powered Analysis): تستخدم الخوارزميات والأدوات المتخصصة المدعومة بالذكاء الاصطناعي للكشف عن الأنماط والتناقضات الرقمية الدقيقة التي تتركها عمليات إنشاء Deepfake. يمكن لهذه الأنظمة تحليل المستويات البيكسلية، نطاقات التردد، والتناقضات الزمنية (مثل الوميض أو التذبذب بين الإطارات) التي قد لا تكون مرئية للعين البشرية تحليل الذكاء الاصطناعي.
• المصادقة متعددة العوامل (MFA) واكتشاف الحيوية (Liveness Detection): يُعد تطبيق المصادقة متعددة العوامل التي تجمع بين المقاييس الحيوية وعوامل تحقق أخرى أمرًا بالغ الأهمية. تساهم تقنيات اكتشاف الحيوية المتقدمة في التمييز بين الشخص الحقيقي وDeepfake المتطور من خلال تحليل التعبيرات الدقيقة، وزوايا الرأس، والاستجابات التلقائية التي يصعب على Deepfake تقليدها المصادقة واكتشاف الحيوية.
• تقنية البلوك تشين والتوقيعات الرقمية (Blockchain & Digital Signatures): يمكن لتقنية البلوك تشين توفير سجل غير قابل للتغيير للتحقق من مصدر وسلامة ملفات الوسائط عبر التوقيعات الرقمية، مما يضمن أصالة المحتوى ويقلل من فرص التلاعب البلوك تشين.
• المقارنة مع المصادر الأصلية: عند وجود محتوى مشبوه، يمكن التحقق من صحته بمقارنته بالمصادر الرسمية، أو زوايا الكاميرا البديلة، أو البيانات المعروفة، مما يساعد في كشف التناقضات التحقق من المصادر.

في عصر أصبحت فيه الهوية هي الأمن السيبراني، يوفر هذا النهج المدفوع بالذكاء الاصطناعي طبقة حماية حاسمة، تتطور جنبًا إلى جنب مع مشهد التهديدات المتغيرة باستمرار.