تهريب ASCII، وهو كتلة Unicode لا يستطيع الناس رؤيتها، ينتشر في مجالات تتراوح من هجمات الذكاء الاصطناعي إلى تجاوز مرشحات البريد المزعج. وقد برزت هذه التقنية قبل نحو عامين لإخفاء هجمات حقن الأوامر الموجهة إلى نماذج اللغة الكبيرة (LLM). ويشفّر المهاجمون التعليمات باستخدام وسوم Unicode خاصة بدلًا من النص العادي؛ إذ يمثل U+E0041 الحرف “A”، بينما يمثل U+E0061 الحرف “a”. ويمكن لأجهزة الكمبيوتر قراءة هذه الكتلة المؤلفة من 128 وسمًا، لكنها تظل غير مرئية تقريبًا للبشر.
رصدت Microsoft في وقت سابق من هذا العام زيادة كبيرة في رسائل البريد المزعج التي تستخدم هذه الطريقة. ففي أحد أيام أوائل فبراير، ارتفع عدد بصمات تهريب ASCII التي اكتشفها Microsoft Defender for Office من نحو 21,000 يوميًا إلى أكثر من 1.3 مليون؛ ووصل إلى 2.5 مليون خلال أربعة أيام. واستمرت الزيادة لأشهر، قبل أن تنخفض بشكل حاد في منتصف مايو.
يقسم مرسلو البريد المزعج الكلمات التي تبحث عنها المرشحات، مثل “credit” و“term”، أو المبالغ المالية، باستخدام محارف غير مرئية. فعلى سبيل المثال، قد تدرك المرشحات كلمة “funding” على أنها “fun” و“ding”، بينما يواصل المستلم رؤية الكلمة بشكل طبيعي. كما تُستخدم المسافات عديمة العرض والمسافات غير القابلة للفصل لأغراض مماثلة منذ عقود.
وقد يكون عدم تعرف بعض المرشحات على هذه الوسوم، وقدرتها على تضليل المصنفات القائمة على التعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية، من العوامل التي تجعلها مفضلة. ويمكن أن يفلت الهجوم من الرصد ما لم يُحوَّل النص إلى صورة ويُطبَّق عليه OCR. ونشرت Microsoft توصيات للمطورين من أجل تحسين تعرف المرشحات على تهريب ASCII.
لماذا يهم الأمر
يؤدي هذا الأسلوب إلى توسيع الفجوة بين المحتوى الذي يراه الإنسان والمحتوى الذي تقيّمه البرمجيات في أمن البريد الإلكتروني؛ ولذلك فهو يهمّ ليس المستخدمين في صناديق الوارد فحسب، بل أيضًا الفرق التي تطوّر أنظمة التصفية والتصنيف. وتكشف الكلمات المقسّمة بمحارف غير مرئية حدود عمليات الفحص التقليدية للكلمات المفتاحية، فضلًا عن حدود عمليات التدقيق القائمة على التعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية. وبما أن التقنية نفسها تُستخدم أيضًا في هجمات prompt injection الموجّهة إلى أنظمة الذكاء الاصطناعي، فإن المشكلة تتحول إلى مسألة تفسير النص بصورة موثوقة، لا تقتصر على رصد البريد العشوائي. والسؤال المفتوح هو كيفية اكتشاف هذه العلامات بصورة متسقة من دون تحويل النص إلى صورة وتطبيق OCR عليه، وإلى أي مدى ستُطبَّق توصيات Microsoft للمطورين في المرشحات المختلفة.