وب 3.0 به یکپارچگی داده نیاز دارد

اگر تا به حال در یک کلاس امنیت رایانه شرکت کرده باشید، احتمالاً با سه پایه امنیت رایانه آشنا شده‌اید: محرمانگی، یکپارچگی و دسترس‌پذیری که به عنوان مدل سه‌گانه CIA شناخته می‌شود. وقتی درباره امنیت یک سیستم صحبت می‌کنیم، در واقع به همین سه عامل اشاره داریم. هر سه مهم هستند، اما در زمینه‌های مختلف، درجه اهمیت متفاوتی دارند. در دنیایی که مملو از سیستم‌های هوش مصنوعی و عوامل هوشمند است، یکپارچگی بیش از هر چیز اهمیت خواهد داشت.

یکپارچگی داده چیست؟

یکپارچگی داده به این معنی است که هیچ‌کس قادر به تغییر آن نباشد—این همان جنبه امنیتی آن است—اما مفهوم آن فراتر از این است. یکپارچگی شامل دقت، کامل بودن و کیفیت داده‌ها در طول زمان و مکان است. این مفهوم شامل جلوگیری از از دست رفتن تصادفی داده‌ها نیز می‌شود؛ دکمه “بازگردانی” یک نمونه ابتدایی از یکپارچگی است. همچنین، اطمینان از صحت داده‌ها در زمان جمع‌آوری، از یک منبع معتبر، و عدم تغییر در فرمت‌های مختلف نیز جزئی از این مفهوم محسوب می‌شود. امکان راه‌اندازی مجدد یک رایانه نیز نمونه‌ای از یکپارچگی داده است.

تکامل مدل سه‌گانه CIA با اینترنت

مدل سه‌گانه CIA همراه با تکامل اینترنت تغییر کرده است. نخستین نسخه وب—وب 1.0 در دهه 1990 و اوایل 2000—بر دسترس‌پذیری تمرکز داشت. در این دوران، سازمان‌ها و افراد به سمت دیجیتالی کردن محتوا حرکت کردند و حجم عظیمی از دانش بشری به صورت دیجیتال در دسترس قرار گرفت. با این حال، تمرکز بیش از حد بر دسترس‌پذیری باعث شد که کیفیت اطلاعات تحت‌الشعاع قرار گیرد.

با بلوغ فناوری‌های وب، توجه به حفاظت از داده‌های در حال گردش در سیستم‌های آنلاین افزایش یافت. این دوران، یعنی وب 2.0، اینترنت امروزی را تشکیل می‌دهد. ویژگی‌های تعاملی و محتوای تولیدشده توسط کاربران، وب را از یک محیط صرفاً خواندنی به یک پلتفرم مشارکتی تبدیل کرد. رشد داده‌های شخصی و ظهور پلتفرم‌های تعاملی برای تجارت الکترونیک، شبکه‌های اجتماعی و سایر خدمات آنلاین باعث شد که محرمانگی داده‌ها اهمیت ویژه‌ای پیدا کند.

اکنون در آستانه وب 3.0 هستیم؛ وبی توزیع‌شده، غیرمتمرکز و هوشمند. شبکه‌های اجتماعی همتا به همتا، قدرت شرکت‌های بزرگ فناوری را در کنترل تعاملات انسانی کاهش می‌دهند. پروتکل W3C تحت عنوان Solid، که توسط تیم برنرز-لی معرفی شده، شیوه تفکر ما درباره مالکیت و کنترل داده را دگرگون کرده است. در دنیایی که مملو از عوامل هوش مصنوعی است، داده‌های شخصی قابل تأیید و محاسبات مطمئن ضروری خواهند بود. در این جهان، یکپارچگی داده به محور اصلی تبدیل خواهد شد.

اهمیت یکپارچگی داده در عصر هوش مصنوعی

تحول ارتباطات 5G تنها به معنای سرعت بالاتر برای مشاهده ویدئو نیست؛ بلکه امکان تعامل بین اشیای متصل به اینترنت بدون دخالت انسان را فراهم می‌کند. بدون یکپارچگی داده، امکان ارتباطات خودرویی در لحظه درباره وضعیت جاده وجود نخواهد داشت. هماهنگی دسته‌ای از پهپادها، شبکه برق هوشمند و ارتباطات مشبک قابل اعتماد نیز بدون آن غیرممکن خواهند بود. مهم‌تر از همه، بدون یکپارچگی داده، امکان توانمندسازی امن عوامل هوش مصنوعی وجود ندارد.

سیستم‌های هوش مصنوعی به کنترل‌های یکپارچگی قوی نیاز دارند، زیرا نحوه پردازش داده در آن‌ها خاص است. این امر شامل کنترل‌های فنی برای تضمین دقت داده، حفظ معنای آن در طول پردازش، ارائه نتایج قابل اعتماد و امکان اصلاح داده‌ها توسط انسان در صورت وجود خطا می‌شود. همان‌طور که یک ابزار علمی باید کالیبره شود تا واقعیت را به درستی اندازه‌گیری کند، سیستم‌های هوش مصنوعی نیز به کنترل‌هایی نیاز دارند که ارتباط میان داده‌ها و حقیقت را حفظ کند.

لایه‌های امنیت و یکپارچگی در سیستم‌های هوش مصنوعی

برای حفاظت از یک خانه، تنها قفل در کافی نیست؛ بلکه به یک پی‌ریزی مستحکم، دیوارهای مقاوم، سقف بادوام، پنجره‌های ایمن و حتی دوربین‌های حسگر حرکت نیاز است. به همین ترتیب، امنیت دیجیتال نیز باید در تمام لایه‌های یک سیستم لحاظ شود.

1. سطح پایه: بیت‌ها در سخت‌افزار ذخیره می‌شوند و پایه اولیه داده‌ها، مدل‌ها و دستورات محاسباتی را تشکیل می‌دهند.

2. معماری سیستم فایل: سازماندهی داده‌ها در قالب فایل‌ها و دایرکتوری‌های ساختاریافته برای دسترسی و پردازش بهینه توسط رایانه.

3. لایه‌های برنامه: شامل فریمورک‌هایی مانند PyTorch و TensorFlow که برای آموزش مدل‌ها، پردازش داده‌ها و تولید خروجی استفاده می‌شوند.

4. سطح رابط کاربری: شامل سیستم‌های نمایش و تعامل که خروجی مدل‌های هوش مصنوعی را برای کاربران ارائه می‌دهند، مانند نمرات اطمینان، تصاویر تولیدشده و حرکات ربات‌های خودمختار.

این دیدگاه چندلایه کمک می‌کند تا آسیب‌پذیری‌ها و مشکلات یکپارچگی در هر سطح شناسایی شوند و راهبردهای دفاع در عمق پیاده‌سازی شوند. چنین رویکردی به ویژه در سیستم‌های تصمیم‌گیری خودکار مانند حوزه‌های سلامت، مالی و ایمنی عمومی ضروری است.

چالش‌ها و راهکارهای حفظ یکپارچگی در هوش مصنوعی

عدم کنترل کافی بر یکپارچگی داده می‌تواند باعث خروجی‌های معیوب و خطاهای فاجعه‌بار شود. مدل‌های یادگیری ماشین که بدون بررسی داده‌های گسترده آموزش می‌بینند، می‌توانند نتایج تبعیض‌آمیز تولید کنند. خودروهای خودران با داده‌های نادرست ممکن است تصمیمات اشتباه و حتی مرگبار بگیرند. سیستم‌های تشخیص پزشکی ممکن است توصیه‌های اشتباه ارائه دهند بدون اینکه بتوانند دلیل آن را توضیح دهند.

برای مقابله با این چالش‌ها، چهار حوزه کلیدی وجود دارد:

1. دسترسی گرانولی: کنترل دقیق کاربران و سازمان‌ها بر اطلاعاتی که می‌توانند به آن دسترسی داشته باشند و تغییر دهند.

2. احراز هویت قوی: سیستم‌های پیشرفته‌تر برای تأیید هویت کاربران و کنترل دقیق‌تر دسترسی.

3. شفافیت مالکیت داده: ایجاد سیستمی که صاحبان داده بتوانند نحوه استفاده از داده‌هایشان را بدانند.

4. استانداردسازی دسترسی: ایجاد رابط‌ها و پروتکل‌های استاندارد برای دسترسی ایمن به داده‌ها.

آینده امنیت و یکپارچگی در هوش مصنوعی

خوشبختانه، ما از صفر شروع نمی‌کنیم. پروتکل‌های باز W3C، مانند شناسه‌های غیرمتمرکز (DIDs)، مدل داده‌های اعتبارنامه‌های تأییدشده، و WebAuthn برای احراز هویت قوی، ابزارهایی را برای حفظ یکپارچگی داده‌ها ارائه می‌دهند. این فناوری‌ها به ایجاد یک محیط قابل اعتماد برای عملکرد پایدار سیستم‌های هوش مصنوعی کمک می‌کنند.

یکپارچگی داده نه تنها در سطح فنی بلکه در سطح انسانی نیز کلید ایجاد اعتماد است. همان‌طور که گواهینامه‌های SSL از یک ویژگی اختیاری به یک استاندارد ضروری برای خدمات وب تبدیل شدند، کنترل‌های یکپارچگی نیز باید به یک الزام اساسی برای هوش مصنوعی تبدیل شوند. توسعه استانداردهای متمرکز بر یکپارچگی، بنیان سیستم‌های هوش مصنوعی آینده را شکل خواهد داد و اطمینان خواهد داد که داده‌ها در تمام مراحل چرخه حیات خود قابل اعتماد باقی می‌مانند.

همانطور که پروتکل HTTPS پایه‌ای برای تجارت الکترونیکی مورد اعتماد ایجاد کرد، اکنون زمان آن رسیده است که استانداردهای جدیدی که بر یکپارچگی تمرکز دارند، برای ارائه خدمات هوش مصنوعی مورد اعتماد در آینده ایجاد شوند.

منبع: https://dl.acm.org/doi/10.1145/3723438