تقرير صادم حول الاحتيال الرقمي في الولايات المتحدة والعالم
تاريخ النشر: 17th, November 2024 GMT
كشف تقرير "الاحتيال الرقمي وأثره في الولايات المتحدة" الصادر عن شركة F-Secure عن زيادة مثيرة للقلق في عمليات الاحتيال الرقمي، حيث تعرض 90% من الأمريكيين لمحاولة احتيال رقمي خلال العام الماضي، وفقد 1 من بين كل 4 منهم أموالًا أو بيانات شخصية نتيجة لهذه الهجمات.
وبحسب “cionews”، تأتي هذه الإحصاءات لتسلط الضوء على ارتفاع معدلات الاحتيال الإلكتروني الذي يؤثر على الأفراد والشركات في الولايات المتحدة، ويثير القلق حول أهمية تعزيز التدابير الوقائية والأمنية لمواجهة هذه التهديدات.
وفقًا لتقرير F-Secure، أبرزت الدراسة التي شملت أكثر من 1000 أمريكي أنماط الاحتيال الأكثر شيوعًا والتداعيات السلبية التي تُحدثها على المجتمع الأمريكي، حيث جاءت النتائج كالتالي:
معدل التعرض الشهري للاحتيال: 66% من الأمريكيين واجهوا محاولات احتيال شهريًا، ما تسبب بخسائر في المال والوقت وسرقة المعلومات الشخصية.
الخسائر المالية: فقد الأمريكيون حوالي 159 مليار دولار العام الماضي بسبب عمليات الاحتيال، بمتوسط خسارة يبلغ 2600 دولار لكل ضحية.
القلق المتزايد من الاحتيال: 70% من الأمريكيين يعبرون عن قلقهم من أمانهم الإلكتروني.
زيادة محاولات الاحتيال: يعتقد 40% من الأمريكيين أن محاولات الاحتيال التي يواجهونها قد زادت خلال الـ12 شهرًا الماضية.
القلق المستقبلي: 57% من الأمريكيين يتوقعون تعرضهم للاحتيال في المستقبل.
دور الذكاء الاصطناعي في تعزيز خطورة الاحتيال الرقميتعتبر التكنولوجيا الحديثة، مثل الذكاء الاصطناعي، عاملاً رئيسيًا في تسهيل عمليات الاحتيال، إذ يستخدم المحتالون هذه التقنية لإنشاء صور وأصوات وهمية يمكن تصديقها باستخدام بيانات المواطنين التي تُجمع من الإنترنت، مثل الصور والفيديوهات والمقاطع الصوتية.
تشير لورا كانكاالا، رئيسة الاستخبارات في F-Secure، إلى أن "الذكاء الاصطناعي يضيف بُعدًا جديدًا في طرق الاحتيال، ويجعل هذه المحاولات أكثر إقناعًا، مما يعقد مهمة كشفها".
الرغبة المتزايدة في الحماية الرقمية بين المستهلكينيعكس التقرير رغبة قوية لدى المستهلكين في حماية أصولهم الرقمية، إذ قال 81% من المستطلعين حول العالم إنهم يثقون بمزودي خدمة الإنترنت لحمايتهم من التهديدات الإلكترونية، كما يثق 71% بشركات التأمين لتقديم خدمات الحماية السيبرانية.
ومع استخدام أكثر من 200 مزود خدمات لشركة F-Secure كشريك أمني، يستفيد الملايين حول العالم من حلول حماية متطورة، ما يسهم في تأمين بيئاتهم الرقمية من التهديدات المستمرة.
المصدر: صدى البلد
كلمات دلالية: الاحتيال الرقمي الذكاء الاصطناعي الأمن السيبراني حماية المستهلك من الأمریکیین
إقرأ أيضاً:
الذكاء الاصطناعي يوجه المسيّرات رغم العوائق الطبيعية
في مهمة لإطفاء حرائق الغابات في سلسلة جبال سييرا نيفادا، قد تجد طائرة مسيّرة ذاتية التحكم نفسها تواجه رياح «سانتا آنا» العاتية التي تهدد بإخراجها عن مسارها. التكيف السريع مع مثل هذه التقلبات الجوية غير المتوقعة أثناء الطيران يمثل تحديًا هائلًا لأنظمة التحكم في وضع الطيران الخاصة بهذه الطائرات.
ولمواجهة مثل هذه التحديات، طوّر باحثون في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا «MIT» خوارزمية تحكم تفاعلي جديدة تعتمد على تقنيات تعلّم الآلة، قادرة على تقليل انحراف الطائرة عن مسارها المحدد حتى في مواجهة عوائق مفاجئة مثل هبوب الرياح.
وعلى عكس الطرق التقليدية، لا تتطلب هذه التقنية من المبرمج أن يكون على دراية مسبقة ببنية أو نمط هذه الاضطرابات. بدلاً من ذلك، يتعلم نموذج الذكاء الاصطناعي المستخدم في نظام التحكم كل ما يحتاجه من خلال بيانات ملاحظة تُجمع خلال 15 دقيقة فقط من الطيران.
الميزة الأبرز لهذه التقنية تكمن في أنها تحدد تلقائيًا خوارزمية التحسين الأمثل للتكيف مع هذه الاضطرابات، مما يعزز من دقة تتبع المسار. إذ تختار الخوارزمية الأنسب بحسب طبيعة الاضطرابات التي تواجهها الطائرة في كل حالة.
وقد درّب الباحثون نظامهم على تنفيذ هذين الأمرين معًا، التكيّف وتحديد الخوارزمية باستخدام تقنية تُعرف باسم التعلم الفوقي «meta-learning»، والتي تُعلّم النظام كيفية التكيّف مع أنواع مختلفة من الاضطرابات.
النتائج جاءت واعدة، إذ سجل النظام الجديد نسبة خطأ في تتبع المسار أقل بنسبة 50% مقارنة بالطرق التقليدية، سواء في المحاكاة أو في الظروف الحقيقية، كما أثبت كفاءته في التعامل مع سرعات رياح لم يسبق له مواجهتها أثناء التدريب.
يأمل الباحثون أن يُسهم هذا النظام مستقبلاً في تحسين كفاءة الطائرات المسيّرة في توصيل الطرود الثقيلة رغم الرياح القوية، أو في مراقبة المناطق المعرضة للحرائق في المحميات الطبيعية.
يقول نافيد عزيزيان، الأستاذ المساعد في قسم الهندسة الميكانيكية ومعهد البيانات والنظم والمجتمع «IDSS» بمعهد «MIT»، والباحث الرئيسي للدراسة: «قوة طريقتنا تكمن في التعلم المتزامن لمكونات النظام. من خلال الاستفادة من التعلم الفوقي، يتمكن نظامنا من اتخاذ قرارات تلقائية تحقق أفضل تكيف ممكن في وقت قصير».
شارك عزيزيان في إعداد الورقة البحثية كل من سونبوتشين تانغ، طالب دراسات عليا في قسم الطيران والفضاء، وهاويان صن، طالب دراسات عليا في قسم الهندسة الكهربائية وعلوم الحاسوب. وقد عُرض البحث مؤخراً في مؤتمر «التعلم للديناميكيات والتحكم»
التعلم على التكيف
تتغير سرعات الرياح التي قد تواجهها الطائرة في كل رحلة، لكن من المفترض أن تبقى الشبكة العصبية ودالة الانحدار المستخدمة ثابتتين، لتجنّب إعادة التدريب في كل مرة.
لتحقيق هذه المرونة، اعتمد الباحثون على التعلم الفوقي، ودربوا النظام على مجموعة من سيناريوهات الرياح المختلفة أثناء مرحلة التدريب.
يوضح تانغ: «الهدف ليس فقط أن يتكيف النظام، بل أن يتعلم كيف يتعلم. عبر التعلم الفوقي، يمكننا إنشاء تمثيل مشترك من بيانات متعددة السيناريوهات بسرعة وكفاءة».
في التطبيق العملي، يقوم المستخدم بتغذية نظام التحكم بمسار الطيران المطلوب، ويقوم النظام بحساب قوة الدفع اللازم في الزمن الحقيقي لإبقاء الطائرة على المسار رغم أي اضطرابات جوية.
وقد أثبت النظام كفاءته سواء في المحاكاة أو في اختبارات حقيقية، حيث تفوق على جميع الطرق التقليدية في تتبع المسار، حتى في الظروف الجوية القاسية.
يضيف عزيزيان: «حتى عندما تجاوزت قوة الرياح مستويات لم نشهدها في التدريب، أثبتت تقنيتنا قدرتها على التعامل معها بكفاءة».
واللافت أن تفوق النظام على الطرق الأخرى ازداد كلما زادت شدة الرياح، مما يدل على قدرته على التكيف مع البيئات الصعبة.
ويجري الفريق الآن تجارب ميدانية على طائرات مسيّرة حقيقية لاختبار النظام في مواجهة ظروف جوية متنوعة.
كما يسعى الفريق لتوسيع قدرات النظام ليتعامل مع اضطرابات متعددة المصادر في وقت واحد. فعلى سبيل المثال، تغير سرعة الرياح قد يغيّر من توزيع وزن الحمولة أثناء الطيران، خصوصاً عند حمل مواد سائلة.
كما يطمح الباحثون إلى تطوير خاصية التعلم المستمر، بحيث يتمكن النظام من التكيف مع اضطرابات جديدة دون الحاجة إلى إعادة تدريبه على البيانات السابقة.
وفي تعليق على البحث، قال بروفيسور باباك حسّیبي من معهد كاليفورنيا للتكنولوجيا «Caltech»، والذي لم يشارك في المشروع: «نجح نافيد وزملاؤه في الجمع بين التعلم الفوقي والتحكم التكيفي التقليدي، لتعلم الخصائص غير الخطية من البيانات. واستخدامهم لخوارزميات الانحدار المرآتي مكّنهم من استغلال البنية الجيومترية الكامنة للمشكلة بشكل لم تفعله الطرق السابقة. وهذا العمل قد يساهم بشكل كبير في تصميم أنظمة ذاتية التشغيل تعمل بكفاءة في بيئات معقدة وغير مؤكدة».
وقد حصل هذا البحث على دعم من عدة جهات، منها شركة «MathWorks»، ومختبر «MIT-IBM Watson» للذكاء الاصطناعي، ومركز «MIT-Amazon» للعلوم، وبرنامج «MIT-Google» للابتكار في الحوسبة.
وزيرة البيئة تناقش مع المديرة التنفيذية لبرنامج الأمم المتحدة للبيئة آخر مستجدات مفاوضات معاهدة البلاستيك