✨ المقدمة العامة 

مع التوسع السريع في استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي في مختلف القطاعات، تبرز الحاجة الملحة إلى تأمين هذه التطبيقات من المخاطر السيبرانية المتزايدة.

فالأنظمة الذكية أصبحت تتعامل مع كميات ضخمة من البيانات الحساسة، وتتخذ قرارات حاسمة في مجالات مثل الصحة، الأمن، المال، والصناعة. ومع ذلك، فإن هذه الأنظمة عرضة لهجمات متقدمة تستهدف نماذج التعلم، البيانات المدخلة، وسلاسل التوريد الرقمية.

الأمن السيبراني في تطبيقات الذكاء الاصطناعي لا يقتصر على حماية الأكواد أو الخوارزميات، بل يشمل أيضًا ضمان سلامة البيانات، مقاومة التلاعب في النماذج، والتحقق من مخرجات الأنظمة الذكية.

تهدف هذه الورشة إلى تمكين المشاركين من فهم التهديدات السيبرانية المرتبطة بالذكاء الاصطناعي، وتطبيق استراتيجيات حماية فعالة، وتطوير نماذج آمنة وموثوقة.

خلال خمسة أيام، سيخوض المشاركون تجربة تدريبية تفاعلية تجمع بين المعرفة التقنية، التحليل الأمني، والتطبيق العملي، مما يؤهلهم لتصميم وتنفيذ حلول ذكاء اصطناعي آمنة ومستدامة.

👥 الفئة المستهدفة

• مطورو تطبيقات الذكاء الاصطناعي
• مهندسو الأمن السيبراني
• محللو البيانات والذكاء الاصطناعي
• مدراء تقنية المعلومات والتحول الرقمي
• فرق الحوكمة والامتثال
• مستشارو الأمن الرقمي
• فرق اختبار واختراق الأنظمة الذكية
• كل من يعمل في تطوير أو حماية تطبيقات الذكاء الاصطناعي

🎯 الأهداف المتوقعة

• فهم طبيعة التهديدات السيبرانية في بيئة الذكاء الاصطناعي
• تحليل نقاط الضعف في نماذج التعلم الآلي والبيانات
• تطبيق ضوابط حماية فعالة على الأنظمة الذكية
• تصميم نماذج مقاومة للهجمات والتلاعب
• تعزيز الخصوصية وحماية البيانات في تطبيقات الذكاء الاصطناعي
• دمج الأمن السيبراني ضمن دورة حياة تطوير النماذج
• التعامل مع الحوادث الأمنية المرتبطة بالذكاء الاصطناعي
• بناء خارطة طريق لتطوير تطبيقات آمنة وموثوقة

📚 المحاور العلمية

🔹 المحور الأول: مدخل إلى الأمن السيبراني في الذكاء الاصطناعي

الجلسة 1: العلاقة بين الذكاء الاصطناعي والأمن السيبراني

• كيف يؤثر الذكاء الاصطناعي على الأمن
• التهديدات السيبرانية الجديدة الناتجة عن الذكاء الاصطناعي
• أهمية الأمن في الأنظمة الذكية

الجلسة 2: التهديدات السيبرانية في تطبيقات الذكاء الاصطناعي

• هجمات التلاعب في البيانات والنماذج
• هجمات الخصوصية والاستدلال
• التهديدات في بيئة التعلم العميق

🔹 المحور الثاني: حماية البيانات والنماذج الذكية

الجلسة 1: حماية بيانات التدريب والاختبار

• التحقق من مصادر البيانات
• تقنيات إخفاء الهوية والتشفير
• إدارة صلاحيات الوصول

الجلسة 2: تأمين نماذج التعلم الآلي

• مقاومة هجمات الإدخال العدائي (Adversarial Attacks)
• تقنيات الدفاع والتحصين
• اختبار أمان النماذج

🔹 المحور الثالث: الخصوصية والامتثال في تطبيقات الذكاء الاصطناعي

الجلسة 1: حماية الخصوصية في الأنظمة الذكية

• تقنيات التعلم الفيدرالي
• تقنيات الخصوصية التفاضلية
• إدارة البيانات الحساسة

الجلسة 2: الامتثال للمعايير والسياسات

• التوافق مع GDPR وISO/IEC 23894
• إعداد سياسات الخصوصية
• التوثيق والمراجعة الأمنية

🔹 المحور الرابع: اختبار واختراق الأنظمة الذكية

الجلسة 1: منهجيات اختبار أمان الذكاء الاصطناعي

• أدوات تحليل النموذج والسلوك
• اختبار نقاط الضعف في الخوارزميات
• تقييم مخرجات الأنظمة الذكية

الجلسة 2: اختراق الأنظمة الذكية بشكل أخلاقي

• تقنيات الهجوم التجريبي
• تحليل الاستجابة الأمنية
• إعداد تقارير التوصيات

🔹 المحور الخامس: الاستدامة والتكامل الأمني

الجلسة 1: دمج الأمن في دورة حياة تطوير الذكاء الاصطناعي

• الأمن في مراحل التصميم والتدريب والنشر
• التعاون بين الفرق الأمنية والتقنية
• مراجعة مستمرة للنماذج

الجلسة 2: بناء جاهزية أمنية مستدامة

• التدريب والتوعية الأمنية
• مراقبة الأنظمة الذكية بعد النشر
• التكيف مع التهديدات المستقبلية