BiSON — بحث دلالي آمن عبر مليار متجه مشفّر

كشفت Microsoft Research عن BiSON (Billion-Scale Oblivious Nearest-Neighbor Search) — نظام للبحث السريع عن كائنات مشابهة في قواعد بيانات متجهية مشفّرة. ووفقًا للباحثين، يمكنه العمل على قاعدة بيانات تضم مليار متجه، مع الحفاظ على أزمنة استجابة في نطاق المللي ثانية. وقد قُدّمت الورقة في IEEE EuroS&P 2026.

يعالج هذا التطوير أحد التحديات الرئيسية التي تواجه أنظمة الذكاء الاصطناعي الحديثة: كيفية إجراء عمليات بحث دلالي في السحابة دون الكشف لمزوّد الخدمة عن محتويات قاعدة البيانات أو استعلام البحث أو أنماط وصول الخوارزمية إلى البيانات.

لماذا لا يكفي التشفير التقليدي

يعمل البحث الدلالي على تمثيلات متجهية. تُحوَّل المستندات والصور وغيرها من الكائنات إلى مجموعات من الأرقام تصف معناها. كما يُحوَّل استعلام المستخدم إلى متجه، وبعد ذلك يبحث النظام عن الكائنات الأكثر تشابهًا.

يُستخدم هذا النهج في قواعد البيانات المتجهية وأنظمة التوصية وRAG (التوليد المعزز بالاسترجاع). وبالنسبة لمجموعات البيانات الكبيرة، يُستخدم عادةً البحث التقريبي عن أقرب الجيران (ANN) لتجنب مقارنة الاستعلام بكل كائن على حدة.

ومع ذلك، إذا كانت قاعدة البيانات هذه مستضافة في السحابة، فإن التشفير الأساسي لا يكفي. فلا يزال بإمكان الخادم ملاحظة مناطق التخزين التي يستعلم عنها الخوارزم، وتحليل أنماط الوصول المتكررة. وقد صُمم BiSON لإخفاء هذه المعلومات أيضًا.

كيف يعمل BiSON

يعتمد النظام على Oblivious RAM (ORAM) — وهي تقنية تخفي عمليات الوصول الفعلية لبيانات العميل. ينفّذ الخادم عمليات القراءة والكتابة لكنه لا يستطيع تحديد البيانات المحددة التي يصل إليها العميل في لحظة معينة. ومع ذلك، تتطلب ORAM عادةً عددًا كبيرًا من العمليات الإضافية وحركة مرور شبكة كبيرة، مما يجعل تطبيقها مكلفًا للغاية على قواعد البيانات المتجهية التي تحتوي على مئات الملايين أو المليارات من الكائنات.

في BiSON، طوّرت Microsoft نسخة من ORAM مصممة للتخزين على القرص. وهذا يعني أن الفهرس المحمي لا يحتاج إلى الإقامة بالكامل في الذاكرة، مما يسمح للنظام بالتوسع ليشمل مجموعات بيانات تضم مليار سجل. يعتمد النظام على DiskANN — وهي خوارزمية بحث عن أقرب المتجهات طوّرتها Microsoft ومحسّنة لتخزين الفهارس الكبيرة على أقراص SSD. وفي BiSON، يُحوَّل هذا الفهرس إلى بنية ORAM محمية.

ووفقًا لـ Microsoft، يحافظ BiSON على جودة بحث قريبة من جودة أنظمة ANN الحديثة غير المحمية، بينما يمكن إكمال استعلام على قاعدة بيانات تضم مليار متجه في غضون مللي ثانية.

وبالمقارنة مع نظام البحث الخاص السابق، Compass، يذكر المطوّرون: – انخفاضًا في حجم البيانات المنقولة يصل إلى 28×; – انخفاضًا في زمن استجابة الاستعلام من طرف إلى طرف يصل إلى 23.5×; – زيادة في حجم قاعدة البيانات المدعومة بنحو رتبتين من حيث الحجم.

كانت الأساليب القائمة تتيح بالفعل عمليات بحث خاصة عن أقرب الجيران، لكنها عمومًا كانت تؤدي أداءً ضعيفًا على النطاق المعتاد للخدمات السحابية وخدمات الذكاء الاصطناعي الكبيرة.

أين يمكن استخدامه

صُمم BiSON لسيناريوهات ترغب فيها مؤسسة في استخدام الحوسبة السحابية دون الكشف لمزوّد الخدمة عن قاعدة بياناتها المتجهية أو استعلامات البحث الخاصة بها.

قد يكون ذلك مفيدًا في: – البحث المؤسسي عبر المستندات الداخلية; – أنظمة RAG التي تعمل بمعلومات سرية; – التطبيقات الطبية والمالية; – المساعدات الشخصية للذكاء الاصطناعي; – عمليات البحث عبر بيانات المستخدمين الحساسة.

الأداة: https://github.com/r-dott/bison