الذكاء الاصطناعى والأمن السيبرانى.. من كشف الثغرات إلى إعادة هندسة البرمجيات

[ابوالوليد المسلم]

الذكاء الاصطناعى والأمن السيبرانى.. من كشف الثغرات إلى إعادة هندسة البرمجيات



كتب مايكل فارس

ذكاء اصطناعي - أرشيفية


يتقدم الذكاء الاصطناعي بسرعة في اكتشاف الثغرات الأمنية فى البرمجيات، مما يقربنا من نقطة تحول قد تغير كيفية بناء البرمجيات، وتشمل التطورات الرئيسية أدوات مثل Sybil، التي تجمع نماذج ذكاء اصطناعي متعددة لفحص الأنظمة بحثًا عن عيوب مثل الإعدادات الخاطئة أو الثغرات غير المعروفة. للمبتدئين، يشبه الذكاء الاصطناعي محققًا ذكيًا يفحص الأنظمة الرقمية ليجد نقاط الضعف قبل المهاجمين.
يعتمد ذلك على الاستدلال المحاكى، حيث يقسم المشكلات إلى أجزاء أصغر، والذكاء الوكيلى الذى يتيح تنفيذ إجراءات مثل البحث أو تشغيل الأدوات. مقياس CyberGym يظهر تحسنًا من 20% إلى 30% في اكتشاف الثغرات خلال أشهر، مما يجعل الكشف رخيصًا وفعالًا.
ومع ذلك، يمكن استخدام هذه القدرات للهجمات، مما يتطلب إعادة تصميم البرمجيات بأمان أكبر، استنادًا إلى تقرير على موقع WIRED، يحذر الخبراء من أن قدرات الذكاء الاصطناعي في الأمن السيبراني قد تمنح المهاجمين ميزة، مما يستدعي استراتيجيات دفاعية جديدة.
آليات عمل أدوات الذكاء الاصطناعى فى الكشف عن الثغرات

تعتمد الأدوات مثل Sybil على دمج نماذج متعددة لتحليل التفاعلات المعقدة، مثل تلك في GraphQL، لكشف تسرب البيانات في التطبيقات،و تفحص الأنظمة تلقائيًا لمنع الاختراقات، مما يوفر الوقت والتكاليف مقارنة بالخبراء البشريين.
المخاطر والفوائد العملية

توفر الفوائد كشفًا سريعًا للثغرات، مع إمكانية توليد رموز آمنة. لكن المخاطر تشمل تسهيل الهجمات، لذا يُنصح بمشاركة النماذج مع الباحثين للكشف المبكر. يمكن تفعيلها عبر دمج الذكاء الاصطناعي في المراقبة اليومية لتعزيز الأمان الرقمي.