أصدرت شركة جارتنر مؤخرًا أحدث تقرير عن منحنى نضج تكنولوجيا الأمن في الصين لعام 2024، والذي يقدم ابتكارات في مجال الأمن في الصين. هذا العام، تمت إضافة ابتكارين جديدين: مساعد أمان الشبكة بالذكاء الاصطناعي وإدارة المعلومات الأمنية والأحداث (سيام). في الوقت نفسه، وصلت تكنولوجيا حماية الخصوصية في الصين إلى فترة التوسع المتوقعة، وذلك بسبب الإطار التنظيمي المتغير باستمرار ورغبة الصين في قيادة تطوير وتبني تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي.
صرح مدير الأبحاث الأول في جارتنر، جاو فنغ، أن تبني التقنيات المبتكرة مثل الذكاء الاصطناعي التوليدي (جيناي) يتطلب زيادة الاستثمار في الأمن، في حين لا تزال الشركات الصينية مقيدة بالميزانية. في الوقت نفسه، تستثمر الشركات أيضًا في الابتكارات الرقمية مثل جيناي. تجلب هذه الاستثمارات الرقمية هجمات جديدة وقد تتطلب آليات حماية أمنية جديدة. لذلك، تحتاج الشركات إلى تحسين تدابير الأمن لتحقيق التوازن بين تبني التقنيات الجديدة والقيود الميزانية.
حماية الخصوصية في الصين
لقد غير قانون حماية البيانات الشخصية لجمهورية الصين بشكل كبير المشهد القانوني والتنظيمي في الصين، حيث قدم إطارًا أوسع لحماية البيانات الشخصية للمواطنين الصينيين وفرض تدابير عقابية صارمة. يشبه الإطار التنظيمي في الصين المبادئ المنصوص عليها في القوانين الإقليمية الأخرى، ولكن يجب على الشركات دراسة المتطلبات المعقدة المتعلقة بتوطين البيانات ومبادئ تفويض البيانات ونقل البيانات عبر الحدود بعناية، والاستجابة لهذه المتطلبات في سياسات الخصوصية الخاصة بها.
خدمات الأمان الحافة (إس إس إي)
تدمج منتجات إس إس إي الصينية ميزات أمان مختلفة (مع تكامل أقل لبوابة الويب الآمنة [مجموعة عمل سوية] ووصول الشبكة بدون ثقة [زتنا])، مما يقلل من التعقيد ويحسن تجربة المستخدم من خلال ميزات أمان إضافية للبرمجيات كخدمة (البرمجيات كخدمة). يتم تسليم هذا النوع من المنتجات محليًا أو في السحابة. تسمح إس إس إي لمؤسسات المؤسسات بتنفيذ سياسات الأمان في الويب والخدمات السحابية والوصول إلى التطبيقات الخاصة، مما يوفر الدعم للموظفين في أي وقت وفي أي مكان. في الوقت نفسه، تقلل إس إس إي من تعقيد إدارة تشغيل منتجات متعددة، مما يسمح بتصور أكثر وضوحًا لعمليات المستخدم النهائي عبر منصات متعددة.
مصادقة إنترنت الأشياء
يشير مصطلح مصادقة إنترنت الأشياء (إنترنت الأشياء) إلى الآلية التي ينشئ بها كائن واحد (عادةً جهاز) الثقة بهويته عند التفاعل مع كيانات مثل الأجهزة أو التطبيقات أو الخدمات السحابية أو البوابات العاملة في بيئة إنترنت الأشياء. مع النمو الهائل لسوق إنترنت الأشياء، يمكن لهذه الأجهزة المترابطة ربط الشبكات والعالم المادي، ولكنها يمكن أن تؤدي أيضًا إلى إثارة تهديدات هجومية جديدة. يتطلب أمان إنترنت الأشياء الشامل أجهزة إنترنت الأشياء ذات قدرات مصادقة إنترنت الأشياء القوية للتخفيف من المخاطر و/أو المشكلات والثغرات الأخرى وتقليلها.
مساعد أمن الشبكات بالذكاء الاصطناعي
يستخدم مساعدو أمن الشبكات بالذكاء الاصطناعي نماذج لغوية كبيرة لاكتشاف المعرفة الموجودة التي توفرها أدوات أمن الشبكات وإنتاج محتوى يتعلق بالأدوار المستهدفة في فريق الأمن. تُستخدم مساعدو أمن الشبكات بالذكاء الاصطناعي في الغالب كوظائف مساعدة للمنتجات الموجودة، ولكن يمكنهم أيضًا العمل كواجهة أمامية مخصصة أو اتخاذ إجراء من خلال وكلاء أذكياء للبرامج المتكاملة. يمكن لمساعدي أمن الشبكات بالذكاء الاصطناعي اكتشاف المعرفة وإنشاء المحتوى (عادةً في شكل ملخصات أو أكواد إنتاج/نصوص برمجية)، وهو ما جذب انتباه مسؤولي أمن الشبكات لإمكاناته في تحسين الإنتاجية. قد يتطور هؤلاء المساعدون إلى وكلاء أكثر استقلالية يمكنهم العمل بناءً على تعليمات عامة دون مطالبات متكررة.
إدارة المعلومات الأمنية والأحداث (سيام)
إدارة معلومات الأمان والأحداث (سيام) هو نظام تسجيل أمان قابل للتكوين مصمم لتجميع وتحليل بيانات الأحداث الأمنية من البيئات المحلية والسحابية. يمكن أن يساعد سيام الموظفين المعنيين في اتخاذ تدابير الاستجابة للحد من التأثير السلبي للأحداث على مؤسسة المؤسسة، مع دعم متطلبات الامتثال وإعداد التقارير. أحد العناصر الرئيسية للتنفيذ الفعال لمشاريع الأمان هو تلخيص وتوحيد بيانات الأمان، وعرض الحالة الأمنية لمؤسسة المؤسسة بصريًا. يمكن أن يدعم سيام مراكز عمليات الأمان لتحديد الحوادث الأمنية وإعطائها الأولوية والتحقيق فيها. تعد الرؤية الواسعة النطاق الأساس لاتخاذ القرارات في عمليات الأمان اليومية.
العديد من التقنيات المبتكرة المتعلقة بالذكاء الاصطناعي
الذكاء الاصطناعي المركب
يشير الذكاء الاصطناعي المركب إلى الجمع (أو الاندماج) بين تقنيات الذكاء الاصطناعي المختلفة لتحسين كفاءة التعلم وتوليد تمثيلات المعرفة بمستويات أكثر ثراءً. يوفر الذكاء الاصطناعي المركب آليات تجريد ذكاء اصطناعي أكثر ثراءً ويقدم في النهاية منصة يمكنها حل مجموعة أوسع من مشاكل الأعمال بطريقة أكثر فعالية. يمكن للذكاء الاصطناعي المركب أن يجلب فائدتين رئيسيتين للشركات الصينية. أولاً، توسيع قوة الذكاء الاصطناعي للشركات والمؤسسات غير القادرة على الوصول إلى كميات كبيرة من البيانات التاريخية أو المصنفة ولكنها تمتلك خبرة بشرية واسعة. ثانيًا، يعني توسيع نطاق تطبيقات الذكاء الاصطناعي وتحسين جودة هذه التطبيقات أيضًا القدرة على معالجة المزيد من أنواع تحديات التفكير. وفقًا للتكنولوجيا المحددة المطبقة، يمكن أيضًا توليد سلسلة من الفوائد الأخرى، بما في ذلك تحسين القدرة على التفسير والمرونة ودعم الذكاء المعزز.
شرائح الذكاء الاصطناعي المحلية
ونتيجة للقيود التي فرضتها الولايات المتحدة على شرائح الذكاء الاصطناعي عالية الأداء، اضطرت الشركات الصينية إلى تطوير شرائح الذكاء الاصطناعي بشكل مستقل لتلبية احتياجات الذكاء الاصطناعي التي تتطور بسرعة.
تتطلب أحدث تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي استخدام آلاف من مسرعات الذكاء الاصطناعي لتدريب النماذج الأساسية ودعم أحمال عمل الاستدلال. وبسبب القيود المفروضة على عمليات التصنيع المتقدمة، يتخلف أداء شرائح الذكاء الاصطناعي المنتجة محليًا عن أداء المنتجات من الموردين العالميين الرائدين. لذلك، تحتاج الشركات الصينية إلى الاستثمار بشكل أكبر في البنية الأساسية للذكاء الاصطناعي. يجب على قادة تكنولوجيا المعلومات التركيز على تطبيقات الذكاء الاصطناعي بدلاً من استخدام شرائح الذكاء الاصطناعي المنتجة محليًا والمُحسَّنة لأحمال عمل الاستدلال لتدريب النماذج الأساسية.
ماجستير في القانون
نموذج اللغة الكبير (ماجستير في القانون) هو نموذج أساسي للذكاء الاصطناعي تم تدريبه على كمية كبيرة من بيانات النصوص غير المصنفة. وبمساعدة نماذج اللغة الكبيرة، يمكن للتطبيقات إكمال سلسلة من المهام، بما في ذلك الإجابة على الأسئلة، وتوليد المحتوى، وتلخيص المحتوى، وتوليد زيادة الاسترجاع (خرقة)، وتوليد التعليمات البرمجية، وترجمة اللغة، والدردشة التحادثية.
يتمتع هذا النوع من النماذج بمجموعة واسعة من سيناريوهات التطبيق، بما في ذلك إنشاء النصوص، وبناء نظام الإجابة على الأسئلة، وتلخيص المستندات وتصنيفها، وترجمة النصوص وتحريرها، وما إلى ذلك.
الوسائط المتعددة جيناي
يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي المتعدد الوسائط (جيناي) الجمع بين أنواع مختلفة من مدخلات ومخرجات البيانات في النماذج التوليدية، مثل الصور ومقاطع الفيديو والصوت والنص والبيانات الرقمية والاستفادة منها. تتيح وظيفة الوسائط المتعددة للنموذج التفاعل مع المخرجات من وسائط مختلفة وتوليد المخرجات المقابلة، مما يحسن بشكل فعال من قابلية استخدام جيناي.
يدعم جيناي متعدد الوسائط إضافة ميزات ووظائف جديدة كان من الصعب تنفيذها في السابق، وهو ما سيكون له تأثير كبير على تطبيقات المؤسسات. في الوقت الحاضر، تقتصر النماذج متعددة الوسائط عادةً على نمطين أو ثلاثة أنماط، ولكن في السنوات القادمة، سيتم تغطية المزيد من الأنماط.