في حين أن وحدات معالجة الرسومات الشهيرة لمراكز البيانات من Nvidia تجعل بعض هذه التطورات الأمنية ممكنة، فإن مصممي الرقائق مثل Intel وAMD وQualcomm يقومون أيضًا بتغيير لعبة الأمان من خلال تقديم NPU، وهو اختصار لوحدة المعالجة العصبية، في أجهزة الكمبيوتر الشخصية.
يؤدي ظهور شرائح الذكاء الاصطناعي في مراكز البيانات وأجهزة الكمبيوتر إلى تغيير الطريقة التي تحمي بها الشركات من الهجمات الإلكترونية وخروقات البيانات من خلال تقديم إمكانات أمنية جديدة مثل أخذ البصمات الرقمية على نطاق واسع أو الحوسبة السرية على نطاق واسع.
في حين أن وحدات معالجة الرسومات الشهيرة لمراكز البيانات من Nvidia تجعل بعض هذه القدرات ممكنة، فإن شركات أشباه الموصلات مثل Intel وAMD وQualcomm تعمل أيضًا على تغيير لعبة الأمان من خلال تقديم NPU، وهي اختصار لوحدة المعالجة العصبية، في أجهزة الكمبيوتر الشخصية.
(ذات صلة: تعلن Nvidia عن منصة تخزين جديدة، Vera Rubin NVL72 Server Rack للحوسبة السرية)
تم تصميم وحدة NPU للتعامل بكفاءة مع أعباء عمل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي مثل مضاعفة المصفوفات وعمليات المتجهات، ويمكنها تشغيل أعباء العمل الأمنية التي كانت تشغل في السابق جزءًا كبيرًا من موارد وحدة المعالجة المركزية لتحسين أداء النظام وحتى عمر بطارية الكمبيوتر المحمول. في بعض الحالات، يمكن لوحدة NPU تمكين إمكانات لم تكن عملية في السابق على وحدة المعالجة المركزية.
كجزء من crn في أسبوع أمن الذكاء الاصطناعي 2026، إليك خمس طرق تعمل بها شرائح الذكاء الاصطناعي مثل وحدات معالجة الرسومات ووحدات NPU على تسريع التقدم الأمني في مراكز البيانات وبيئات حوسبة العميل.
حوسبة سرية لأحمال عمل الذكاء الاصطناعي الثقيلة
قامت Nvidia بتطبيق إمكانات الحوسبة السرية في وحدات معالجة الرسومات الخاصة بمركز البيانات بدءًا من جيل Hopper لحماية أعباء عمل الذكاء الاصطناعي من الوصول غير المصرح به. تعد وحدات معالجة الرسوميات Blackwell الخاصة بالشركة هي الأولى التي تدعم TEE-IO، مما يعمل على توسيع بيئة التنفيذ الموثوقة لوحدات المعالجة المركزية القادرة على الأجهزة الطرفية مثل وحدات معالجة الرسومات. مع منصة Vera Rubin NVL72 القادمة من Nvidia، قالت الشركة إنها ستتمتع بالقدرة على إنشاء مجال أمان موحد يربط بين جميع وحدات معالجة الرسوميات Rubin البالغ عددها 72 وحدة معالجة مركزية Vera و36 وحدة معالجة مركزية Vera والمزيد لحماية أحمال عمل الذكاء الاصطناعي الكبيرة التي تعمل عبر الحامل بأكمله.
تمكين البصمات الرقمية عبر مركز البيانات
قالت Nvidia إن مجموعة تطوير برمجيات Morpheus الخاصة بها تستفيد من وحدات معالجة الرسومات الخاصة بالشركة لاكتشاف الانحرافات في سلوك كل مستخدم وخدمة وحساب ونظام في مركز البيانات بهدف إيقاف الهجمات السيبرانية في أسرع وقت ممكن. أصبح هذا ممكنًا من خلال سير عمل الذكاء الاصطناعي لبصمات الأصابع الرقمية من Morpheus، والذي يستخدم Bluefield DPU من Nvidia لجمع البيانات في مركز البيانات ووحدة معالجة الرسومات لتحليل البيانات بحثًا عن الحالات الشاذة. قالت Nvidia إنها تتيح رؤية بنسبة 100 بالمائة عبر مركز البيانات بأكمله وتسرع اكتشاف التهديدات السيبرانية من أسابيع إلى دقائق.
تحرير مساحة وحدة المعالجة المركزية للاختبار السلوكي
وقالت Acronis إن برنامج CyberProtect Cloud الخاص بها يمكنه تحليل أنماط السلوك على أجهزة الكمبيوتر للكشف عن برامج الفدية وهجمات اليوم صفر وأنواع أخرى من الهجمات السيبرانية المتقدمة دون الإضرار بأداء النظام أو بطاريات الكمبيوتر المحمول باستخدام وحدة NPU في شرائح Core Ultra من Intel. وفقًا للشركة، تم تصميم البرنامج لاستخدام برنامج OpenWin من Intel “لتفريغ مهام الذكاء الاصطناعي الثقيلة مثل الاستدلال السلوكي وتسجيل النتائج الشاذة على وحدة NPU”. وقال أكرونيس إن هذا يمكن أن يحرر موارد وحدة المعالجة المركزية بنسبة تصل إلى 92 بالمائة.
تمكين حماية أفضل ضد التصيد
وقالت BufferZone إنها يمكن أن توفر حماية أفضل ضد هجمات التصيد الاحتيالي من متصفحات الويب Google Chrome وMicrosoft Edge باستخدام NPU أو GPU في أحدث أجيال معالجات الكمبيوتر الشخصي من Intel وAMD وQualcomm. وفقًا للشركة، تعد القدرة على مكافحة التصيد الاحتيالي جزءًا من منصة Safe Workspace الخاصة بالشركة وتعمل كملحق متصفح خفيف الوزن يقوم بتحليل صفحات الويب “باستخدام نماذج الذكاء الاصطناعي للتعلم العميق لتحديد محاولات التصيد الاحتيالي”. باستخدام وحدة NPU أو وحدة معالجة الرسومات، قالت Bufferzone إن قدراتها في مكافحة التصيد الاحتيالي لا ترسل البيانات إلى السحابة أبدًا ولديها زمن وصول أقل بنسبة تصل إلى 70 بالمائة من الأساليب المستندة إلى السحابة من أمثال Google أو Microsoft.
تمكين الكشف عن Deepfake
تستفيد McAfee من وحدة NPU الموجودة في أحدث جيل من معالجات الكمبيوتر الشخصي من Intel وAMD وQualcomm لاكتشاف مقاطع الفيديو المزيفة بعمق من خلال فحص الصوت الناتج عن الذكاء الاصطناعي. وفقًا لشركة McAfee، تستخدم ميزة Deepfake Detector تقنيات اكتشاف الذكاء الاصطناعي المتقدمة لتحديد متى تم إنشاء التدفق الصوتي لمقطع فيديو يتم تشغيله في متصفح الويب بواسطة الذكاء الاصطناعي. وقالت الشركة إن هذه الميزة تتطلب وحدة NPU مع ما لا يقل عن 40 تريليون عملية في الثانية (TOPS) لضمان تشغيل الكمبيوتر بسلاسة.
