في عالم الذكاء الاصطناعي المتقدم، يُعتبر تقييم Vulnerability (تعرض) النماذج للهجمات خطوة حيوية تضمن تنفيذها بأمان وفعالية. ومع تزايد عدد الأنظمة القابلة للنشر، يصبح من غير العملي إجراء تقييم شامل لكل نموذج على حدة. لذلك، قام فريق من الباحثين بتطوير نموذج جديد يعتمد على الهندسة السلوكية لمجموعة من النماذج، مما يوفر إمكانية تنبؤ فعالة بمدى تعرضها للهجمات واستراتيجيات دفاعية فعالة.

تم تطبيق الإطار على 79 نموذجاً من 24 مزوداً، و100 إعداد نظام أساس، حيث أظهرت النتائج أن الأساليب البسيطة التي تعتمد على الهندسة السلوكية حققت معدل دقة عالٍ في الكشف عن تعرض النماذج للهجمات بمعدل دقة يصل إلى 0.94 مع تقليل عدد المحاولات بنحو 98%.

عند استخدام الهندسة السلوكية لاختيار النموذج المناسب لنقل استراتيجية الدفاع المحسن، كانت النتائج تتفوق بشكل ملحوظ على نماذج من نفس المزود (+2%، p = 0.03) دون تكاليف إضافية في المحاولات. وما يثير الإعجاب هو أن مجموعة مكونة من ثلاثة نماذج كانت كافية لتغطية حجم العينة بشكل كامل. تعكس هذه النتائج قوة النموذج في مقاومة الهجمات وتبرز إمكانياته في تحسين استراتيجيات الأمان لمستقبل الذكاء الاصطناعي.