ثغرة "تهريب الضغط": كيف يمكن سرقة "منطق التفكير" في نماذج الذكاء الاصطناعي لبناء منافسين رخيصين؟

تواجه شركات الذكاء الاصطناعي الرائدة مثل OpenAI وClaude وGemini تحدياً أمنياً جديداً يتجاوز مجرد حماية البيانات، حيث كشف تقرير حديث عن إمكانية استغلال النماذج المتقدمة للمساعدة في بناء نماذج منافسة بتكلفة منخفضة جداً عبر سرقة "منطق التفكير" الخاص بها.

آلية الهجوم: ما هو "تهريب الضغط" (Compaction Smuggling)؟

تعتمد نماذج الذكاء الاصطناعي المتطورة (Frontier AI) على واجهات برمجة تطبيقات (APIs) تتيح للمطورين التفاعل مع محركات الذكاء الاصطناعي. وللحفاظ على استمرارية السياق دون استهلاك موارد هائلة، تستخدم هذه النماذج عملية تسمى "ضغط السياق" (Context Compaction)، حيث يتم تلخيص تاريخ المحادثة واستدعاء الأدوات وحالة مساحة العمل في ملخص مركز قبل تجاوز نافذة السياق المتاحة.

اكتشف الباحث "Xint" ثغرة أمنية أطلق عليها اسم Compaction Smuggling، تتيح للمهاجمين التلاعب بهذه العملية عبر ثلاث خطوات رئيسية:

• أولاً: الحصول على مسارات التفكير (Reasoning Traces) من خلال تقديم مهمة لنماذج متطورة (مثل gpt-5.6-sol).
• ثانياً: توجيه أو تشكيل عملية الضغط (Compaction) الناتجة لتشمل معلومات حساسة.
• ثالثاً: إرسال النتيجة إلى نموذج ذكاء اصطناعي آخر أقل قدرة (مثل gpt-4.1 أو gpt-4o) مع طلب استخراج المدخلات كما هي، وهو ما تفعله النماذج الأضعف بسهولة.

هذا الهجوم يتجاوز محاولات OpenAI السابقة التي ركزت على منع إعادة تشغيل مسارات التفكير في نماذج مختلفة، حيث تنجح هذه الطريقة لأن عملية الضغط تتم داخل نفس النموذج الذي أنتج التفكير أولاً.

لماذا يمثل هذا الخبر تهديداً استراتيجياً؟

تكمن الخطورة الحقيقية في عملية تُعرف بـ "التقطير" (Distillation). في هذه العملية، يتم استخدام أسرار التفكير والمنطق المستخرجة من النماذج المتقدمة والمكلفة لتدريب نماذج جديدة وأقل تكلفة، مما يمنح المنافسين قدرات ذكاء اصطناعي عالية دون الحاجة للاستثمار الضخم في عمليات التدريب الأساسية.

هذا الأمر ليس مجرد تهديد تقني، بل هو تهديد اقتصادي وجيوسياسي؛ فالمعرفة العميقة بكيفية "تفكير" النماذج الرائدة تمنح الشركات القدرة على محاكاة قدراتها بسرعة وبأقل الموارد الممكنة.

سياق التنافس التقني العالمي

تأتي هذه الثغرة في وقت حذر فيه وكالة الأمن السيبراني وأمن البنية التحتية الأمريكية (CISA) من حملات منظمة لاستخراج البيانات. وأشارت الوكالة إلى أن شركات صينية مثل DeepSeek وAlibaba وMoonshot AI وMiniMax قد استخرجت مليارات الرموز (Tokens) من نماذج أمريكية رائدة مثل Claude وGPT وGemini منذ أواخر عام 2024.

وأكدت التقارير أن شركة DeepSeek، على وجه الخصوص، نفذت حملات منظمة منذ عام 2024 استهدفت قدرات التفكير والتحسينات المتخصصة لتدريب نماذجيها R1 وV3، مما يثير تساؤلات حول مدى اعتماد هذه الابتكارات الصينية على تقنيات "مقطرة" من الغرب.

من جانبها، أكدت OpenAI معالجة ثغرة "Compaction Smuggling" ومنحت الباحث Xint مكافأة قدرها 6,000 دولار تقديراً لاكتشافه في 23 أكتوبر 2026.