كشفت Google DeepMind ووكالة التكنولوجيا الحكومية السنغافورية (GovTech) عن نموذج للكشف عن عمليات الاحتيال على الجهاز مصمم لتحذير مستخدمي الهواتف الذكية من المحادثات التلاعبية في الوقت الفعلي - دون مغادرة الرسائل الخاصة للهاتف مطلقًا. ويصف الإعلان، الذي نُشر على مدونة Google DeepMind وتم تقديمه في أسبوع سنغافورة الدولي للإنترنت 2026، نموذجًا خفيف الوزن تم ضبطه ليناسب مشهد الاحتيال المحلي وتم تحسينه للتشغيل على الهواتف الذكية النموذجية.

لماذا تعتبر سنغافورة بمثابة أرض الاختبار لمزيد من السياق حول هذه القصة، راجع أحدث تطورات الذكاء الاصطناعي.

حجم مشكلة الاحتيال في سنغافورة يعطي المشروع مبررا واضحا. وفقًا للإعلان، الذي كتبه JJ Gewax وMiguel de Andrés من Google DeepMind، تشكل عمليات الاحتيال أكثر من نصف الجرائم المبلغ عنها في البلاد وتسببت في خسائر تزيد عن 4 مليارات دولار سنغافوري منذ عام 2019. وتقول الشركتان إن أساليب الاحتيال تحولت من التصيد الاحتيالي البسيط إلى الهندسة الاجتماعية المعقدة، حيث يبني المهاجمون محادثات مقنعة على مدار أيام أو أسابيع قبل طلب المال - وهو النمط الذي يمثل الآن ما يصل إلى 80٪ من جميع خسائر عمليات الاحتيال.

يشير الإعلان إلى أن نماذج الذكاء الاصطناعي العامة غالبًا ما تواجه صعوبة في التعامل مع تقنيات الخداع المحلية. ولمعالجة ذلك، قام الفريق بضبط نموذج Gemma خفيف الوزن من Google بشأن محادثات الاحتيال المحلية، بدءًا من انتحال هوية المؤسسات العامة والبنوك والشخصيات المحلية إلى المخططات الإقليمية الرائجة. يهدف هذا التدريب إلى تمكين النموذج من التمييز بين الثرثرة الاجتماعية غير الضارة والتلاعب الحقيقي.

كيف يعمل المسار على مرحلتين على الجهاز

يقوم النموذج بمعالجة بيانات المحادثة بالكامل على الجهاز نفسه. إن اختيار التصميم هذا مهم لأن اكتشاف التهديدات التقليدية يقوم بفحص الرسائل على الخوادم السحابية - وهو أمر مستحيل بالنسبة للعديد من منصات المراسلة التي تستخدم التشفير الشامل، حيث لا يستطيع مقدمو الخدمة فحص المحادثات الخاصة حتى لو أرادوا ذلك.

يؤدي تشغيل التحليل محليًا أيضًا إلى تسريع عملية الاكتشاف، حتى يتمكن الأشخاص من التصرف قبل حدوث التعرض المالي أو التعرض لبيانات الاعتماد. عندما يكتشف النموذج أنماط المحادثة التلاعبية، يظهر تحذير في الوقت الفعلي على الجهاز يحث المستخدم على التوقف مؤقتًا قبل مشاركة المعلومات الحساسة أو الأموال.

وكانت كفاءة البطارية مصدر قلق بالغ في تشغيل مصنف الاحتيال المعقد على الهواتف الذكية الحديثة، وفقًا للإعلان. قامت الفرق بحل هذه المشكلة من خلال خط أنابيب من مرحلتين:

  • المرحلة 1: يقوم مصنف خفيف الوزن وفعال بفحص الرسائل الواردة باستخدام الحد الأدنى من الطاقة، مع التركيز على اكتشاف التهديدات المحتملة.
  • المرحلة الثانية: يقوم نموذج جيما المضبوط بإجراء تقييم سياقي للقطة أكبر للمحادثة لتأكيد التهديد أو تجاهل إنذار كاذب.

الحوكمة: لا توجد بيانات للمواطنين، وصندوق حماية سيادي

تم تقديم التعاون في أسبوع سنغافورة الدولي للسايبر 2026، والذي ألقى كلمته الافتتاحية في 13 أكتوبر من قبل كيه شانموغام، الوزير الأول ووزير الشؤون الداخلية في سنغافورة، وفقًا لوزارة الشؤون الداخلية. ويصف الإعلان الحوكمة الصارمة التي تم الحفاظ عليها طوال فترة التطوير بموجب ثلاثة إجراءات يطلق عليها اسم Sovereign Sandbox، وNo Citizen Data، وStress-Testing.

ضمن Sovereign Sandbox، تم إجراء الضبط الدقيق داخل بيئة Google Cloud Platform المُدارة من GovTech، مما أدى إلى عزل بيانات التدريب. بموجب "لا توجد بيانات للمواطنين"، استبعد التدريب بشكل صارم المعلومات الخاصة أو الشخصية، واعتمد بدلاً من ذلك على مجموعات بيانات مجهولة المصدر مستمدة من تقارير الاحتيال وموجزات الاستخبارات. وفي إطار اختبار الإجهاد، تم اختبار النموذج مقابل الحوارات الاصطناعية والمجموعات المحلية التي تغطي فئات الاحتيال المتنوعة وأساليب انتحال الشخصية المتطورة.

وقال مارك تشين، مدير الثقة والسلامة في شركة GovTech Singapore، في الإعلان: "إن مكافحة عمليات الاحتيال لا ينبغي أن تعني التضحية بالخصوصية الشخصية". "من خلال العمل مع Google DeepMind، نقدم الحماية المتقدمة للذكاء الاصطناعي مباشرة إلى أجهزة المواطنين. وهذا يسمح لنا بإلقاء القبض على محاولات الاحتيال المحلية المستهدفة للغاية في الوقت الفعلي مع الحفاظ على خصوصية الاتصالات الشخصية تمامًا."

جزء من شراكة أوسع نطاقًا بين Google وسنغافورة في مجال الذكاء الاصطناعي

تم تقديم نموذج الكشف عن الاحتيال كجزء من شراكة Google الوطنية للذكاء الاصطناعي مع حكومة سنغافورة، والتي أعلنت عنها Google DeepMind في 20 مايو 2026، بعد افتتاح مختبر أبحاث في سنغافورة في العام السابق. تتضمن هذه الشراكة مجموعة من البرامج الأخرى: استكشاف تعاون الأطباء المشاركين في مجال الذكاء الاصطناعي مع مجموعات الصحة العامة، ودعم أبحاث الأمراض المعدية من خلال مساهمة Google.org بقيمة 7 ملايين دولار في تحالف الصحة من أجل إمكانات الإنسان التابع لتحالف الأعمال الخيرية الآسيوية، ومساعد الجري المدعوم من Gemma للرياضيين المكفوفين وضعاف البصر الذي تم اختباره باستخدام SG Enable، وتدريب الباحثين المحليين على الأدوات العلمية للذكاء الاصطناعي مع المؤسسة الوطنية للأبحاث، وGemini for Education للمعلمين، والبحث حول معايير السلامة متعددة الوسائط واللغات مع هيئة تطوير وسائل الإعلام Infocomm وMLCommons.

مسار التكامل لمنصات المراسلة

يقول Google DeepMind إن منصات المراسلة وبائعي أنظمة التشغيل يمكنهم دمج هذه النماذج خفيفة الوزن مباشرةً لحماية المستخدمين محليًا، والحفاظ على أمان تفاعلات الدردشة دون الكشف عن البيانات الخاصة. يضع هذا الإعلان المشروع كنموذج لمنصات المراسلة التي توازن بين حماية المستخدم والتشفير الشامل - وكمثال على الحكومات ومقدمي النماذج الذين يعملون معًا لحل مشكلات السلامة التي لا يمكن لأي منهما حلها بمفرده.

بالنسبة لمنطقة تصل فيها خسائر عمليات الاحتيال إلى المليارات سنويًا، فقد يكون وجود حاجز حماية على الجهاز يحترم التشفير أمرًا ذا أهمية كبيرة. ويعتمد ما إذا كانت الحكومات الأخرى ستتبع خطى سنغافورة على كيفية أداء النموذج بمجرد وصوله إلى هواتف المستخدمين الحقيقيين.

---

ابق على اطلاع بأخبار الذكاء الاصطناعي

آخر أخبار وتحليلات وإنجازات الذكاء الاصطناعي — في مكان واحد.

اقرأ المزيد من أخبار الذكاء الاصطناعي →