مايكروسوفت تعزز أمان ميزة Recall في ويندوز 11
تاريخ النشر: 28th, September 2024 GMT
أعلنت شركة مايكروسوفت عن تحديثات مهمة لميزة "Recall" المثيرة للجدل في نظام التشغيل ويندوز 11، والتي كانت مقررة للإطلاق في يونيو الماضي مع أولى أجهزة الحاسوب المزودة بمزايا الذكاء الاصطناعي "كوبايلوت بلس".
وبعد تلقي انتقادات واسعة حول قضايا الأمان في النسخة الأولية، قامت مايكروسوفت بإعادة تصميم الميزة لتوفير تحسينات كبيرة تضمن حماية البيانات المجمعة.
تم تطوير ميزة Recall لتمكين الذكاء الاصطناعي من التقاط لقطات شاشة بشكل دوري، مما يسمح للمستخدمين بالبحث عن أي محتوى ظهر على الشاشة سابقًا. وأكدت مايكروسوفت أن هذه الميزة ستكون اختيارية بالكامل، حيث يمكن للمستخدمين تفعيلها أو إلغائها بسهولة.
أقرأ أيضاً.. مايكروسوفت تكشف عن "الذكاء الاصطناعي الجدير بالثقة" لتعزيز الأمان والخصوصية
أخبار ذات صلة
كما أوضحت الشركة أنه يمكن إلغاء تثبيت الميزة تمامًا، مما يتيح للمستخدمين حذف جميع البيانات المرتبطة بها. من بين التحسينات الأمنية الجديدة، سيتم تشفير جميع البيانات المجمعة، مع ربطها بوحدة "Trusted Platform Module" (TPM)، ولن يتمكن أحد من الوصول إليها إلا بتفويض من "Windows Hello" باستخدام تقنية التعرف على الوجه أو بصمة الإصبع أو الرقم السري (PIN).
ستتم معالجة البيانات ضمن بيئة افتراضية آمنة، مما يوفر حماية إضافية ضد الهجمات الإلكترونية. كما سيتمكن المستخدمون من حذف أجزاء محددة من بياناتهم، سواء لفترة زمنية معينة أو تطبيق أو موقع ويب، أو حتى حذف جميع البيانات دفعة واحدة.
وأشارت مايكروسوفت إلى أنه لن يُسمح بتثبيت ميزة Recall على الأجهزة غير المؤهلة لتشغيل مزايا كوبايلوت بلس، مما يضمن أن الأنظمة التي تشغّل هذه الميزة تفي بمتطلبات الأمان.
وستكون النسخة الجديدة متاحة لمشتركي برنامج ويندوز التجريبي Windows Insider في أكتوبر، مع عدم تحديد موعد للإطلاق العام خارج هذا البرنامج.
المصدر: صحيفة الاتحاد
كلمات دلالية: مايكروسوفت ويندوز الذكاء الاصطناعي
إقرأ أيضاً:
الذكاء الاصطناعي يساعد على توقع الخصائص الكيميائية
طور باحثون تطبيقا أطلقوا عليه اسم "ChemXploreML" يتنبأ بالخصائص الكيميائية ويسرعها، دون الحاجة إلى مهارات برمجة متعمقة.
من الأهداف الأساسية المشتركة لمعظم باحثي الكيمياء الحاجة إلى التنبؤ بخصائص الجزيء، مثل درجة غليانه أو انصهاره. بمجرد أن يتمكن الباحثون من تحديد هذا التنبؤ بدقة، يصبحون قادرين على المضي قدمًا في عملهم، محققين اكتشافات تُفضي إلى أدوية ومواد وغيرها. مع ذلك، ارتبطت الطرق التقليدية للكشف عن هذه التنبؤات، تاريخيًا، بتكلفة باهظة، استنزاف الوقت والجهد المبذول في المعدات، بالإضافة إلى التمويل.
تمكن فرع من الذكاء الاصطناعي، يُعرف باسم التعلم الآلي machine learning (ML)، من تخفيف عبء التنبؤ بخصائص الجزيئات إلى حد ما، لكن الأدوات المتقدمة التي تُسرّع العملية بشكل أكثر فعالية، من خلال التعلم من البيانات الموجودة لإجراء تنبؤات سريعة للجزيئات الجديدة، تتطلب من المستخدم امتلاك مستوى عالٍ من الخبرة البرمجية. هذا يُشكّل عائقًا أمام العديد من الكيميائيين، الذين قد لا يمتلكون الكفاءة الحسابية اللازمة لاجتياز عملية التنبؤ.
للتخفيف من هذا التحدي، ابتكر باحثون في مجموعة "ماكغواير" للأبحاث في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) تطبيق ChemXploreML، وهو تطبيق سطح مكتب سهل الاستخدام يُساعد الكيميائيين على إجراء هذه التنبؤات المهمة دون الحاجة إلى مهارات برمجة متقدمة. هذا التطبيق متاح مجانًا وسهل التنزيل ويعمل على المنصات الرئيسية، كما أنه مصمم للعمل دون اتصال بالإنترنت، مما يُحافظ على خصوصية بيانات البحث.
وقد تم توضيح هذه التقنية الجديدة والمثيرة في مقال نُشر مؤخرًا في مجلة المعلومات والنمذجة الكيميائية Journal of Chemical Information and Modeling.
اقرأ أيضا... أداة ذكاء اصطناعي مجانية تعد تقارير طبية مثل الأنظمة التجارية
إحدى العقبات المحددة في مجال التعلم الآلي الكيميائي هي ترجمة البنى الجزيئية إلى لغة رقمية تفهمها أجهزة الكمبيوتر. يُؤتمت برنامج ChemXploreML هذه العملية المعقدة باستخدام "مُضمِّنات جزيئية" مدمجة قوية تُحوّل البنى الكيميائية إلى متجهات رقمية غنية بالمعلومات. بعد ذلك، يُطبّق البرنامج خوارزميات متطورة لتحديد الأنماط والتنبؤ بدقة بالخصائص الجزيئية، مثل درجات الغليان والانصهار، كل ذلك من خلال واجهة رسومية تفاعلية سهلة الاستخدام.
يقول أرافيند نيفاس ماريموثو، باحث في مجموعة ماكغواير والمؤلف الرئيسي للمقالة "يهدف ChemXploreML إلى تعميم استخدام التعلم الآلي في العلوم الكيميائية"، مضيفا "من خلال إنشاء تطبيق سطح مكتب سهل الاستخدام وقوي وقابل للعمل دون اتصال بالإنترنت، نضع أحدث النمذجة التنبؤية بين يدي الكيميائيين مباشرةً، بغض النظر عن خبراتهم البرمجية. هذا العمل لا يُسرّع البحث عن أدوية ومواد جديدة من خلال تسريع عملية الفحص وتخفيض تكلفتها فحسب، بل يفتح تصميمه المرن آفاقًا جديدة للابتكارات المستقبلية".
صُمم تطبيق ChemXploreML ليتطور مع مرور الوقت. لذا، مع تطور التقنيات والخوارزميات المستقبلية، يُمكن دمجها بسلاسة في التطبيق، مما يضمن للباحثين الوصول الدائم إلى أحدث الأساليب وتطبيقها. تم اختبار التطبيق على خمس خصائص جزيئية رئيسية للمركبات العضوية: نقطة الانصهار، ونقطة الغليان، وضغط البخار، ودرجة الحرارة الحرجة، والضغط الحرج، وحقق درجات دقة عالية وصلت إلى 93% لدرجة الحرارة الحرجة. كما أظهر الباحثون أن طريقة جديدة وأكثر إحكامًا لتمثيل الجزيئات كانت دقيقة تقريبًا مثل الطرق القياسية ولكنها كانت أسرع بما يصل إلى 10 مرات.
يقول ماريموثو: "نتصور مستقبلًا يُمكن فيه لأي باحث تخصيص وتطبيق التعلم الآلي بسهولة لحل تحديات فريدة، من تطوير مواد مستدامة إلى استكشاف الكيمياء المعقدة للفضاء بين النجوم".
مصطفى أوفى (أبوظبي)
مباريات سيراميكا كليوباترا فى الدور الأول 2025-2026