الهجوم السيبراني المدعوم بالذكاء الاصطناعي هو عملية اختراق يساهم فيها الذكاء الاصطناعي أدوات في مرحلة واحدة أو أكثر، مثل الاستطلاع، أو مسح نقاط الضعف، أو محتوى التصيد الاحتيالي، أو توليد الأكواد، وليس هجوماً يخطط له نموذج الذكاء الاصطناعي وينفذه دون توجيه بشري. وتصف التحذيرات الصادرة عن OpenAI وAnthropic هذا النموذج المدعوم، وليس المهاجمين الآليين المستقلين. |
|---|
الماخذ الرئيسية
- انضمت شركتا OpenAI وAnthropic إلى أكثر من 100 شركة أخرى في التحذير من أن الذكاء الاصطناعي يقلل من عوائق المهارة اللازمة لشن الهجمات الإلكترونية
- وثقت شركة CrowdStrike حملة مدعومة بالذكاء الاصطناعي ضد البنوك الكورية الجنوبية باستخدام أدوات ARTEX المبنية على بنية DeepSeek الخلفية، مع وجود سجلات جلسات Claude Code أيضًا
- تساهم إجراءات الوقاية، بما في ذلك تطهير الملفات والتحليل قبل التنفيذ، في الحد من التعرض للبرامج الضارة التي يُنتجها الذكاء الاصطناعي، لكن لا يزال من الضروري اتخاذ إجراءات الكشف والاستجابة إلى جانبها
- يمكن لقادة الأمن اتخاذ إجراءات فورية: إعطاء الأولوية للثغرات الأمنية المكشوفة عالية المخاطر، وتشديد ضوابط الوصول، وفحص الملفات غير الموثوق بها وتنظيفها، واختبار أنظمة الدفاع الحالية، والتأكد من جاهزية الاستجابة للحوادث
- تشير التقارير إلى أن شركتي OpenAI وAnthropic تجريان تدريبات سيناريوهات «ما بعد الحادث» لرد الفعل العام العنيف الذي قد يتبع هجوماً كبيراً بمساعدة الذكاء الاصطناعي، على الرغم من أن هذا الجدول الزمني الخاص بـ OpenAI لم يتم تأكيده بعد
ما الذي تخطط له «أوبن إيه آي» و«أنثروبيك» فعليًّا
تتعامل شركتا «أوبن إيه آي» و«أنثروبيك» مع هجوم إلكتروني كبير مدعوم بالذكاء الاصطناعي باعتباره مسألة تتعلق بالاستعداد. في أغسطس 2026، انضمت الشركتان إلى أكثر من 100 منظمة أخرى في التوقيع على رسالة مفتوحة تحذر من أن الذكاء الاصطناعي يعمل على إزالة الحواجز المتعلقة بالتكلفة والمهارات التي كانت في السابق تعيق المهاجمين، وتدعو المدافعين إلى معالجة نقاط الضعف وأخطاء التكوين التي تراكمت لديهم بالفعل قبل أن يتسارع هذا التحول. وتصف الرسالة هذا الأمر بأنه خطر مشترك يواجه أي مؤسسة تدير بنية تحتية معرضة للخطر، وليس فقط الأهداف البارزة.
ويمتد هذا الاستعداد ليشمل الطريقة التي تتوقع بها الشركات أن يكون رد فعل الجمهور. وفقًا لـ Axios، تقوم شركتا OpenAI وAnthropic سراً بتدريبات على خطط «اليوم التالي»، ووسائل الاتصال، ودلائل الاستجابة للغضب العام الذي قد يتبع هجوماً كبيراً مدعومًا بالذكاء الاصطناعي، حيث تصف المصادر فترة زمنية تتراوح بين 6 و12 شهراً. ويأتي هذا الجدول الزمني من مصادر Axios، وليس توقعات نشرتها OpenAI بنفسها، وقد صرحت OpenAI بأن سيناريوهات الاستعداد الخاصة بها ليست نتائج حتمية.
بالنسبة لقادة الأمن، فإن التمييز بينهما أقل أهمية من الاتجاه العام. وسواء كانت الفترة ستة أشهر أو سنتين، فإن الشركات التي تعمل على تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي هذه تتعامل بالفعل مع الهجمات المدعومة بالذكاء الاصطناعي باعتبارها حقيقة تشغيلية في المدى القريب، وهو ما يمثل سببًا كافيًا لإعطاء الأولوية لوسائل الدفاع التي سيتم تناولها لاحقًا.
المجالات التي بدأت تظهر فيها بالفعل الهجمات المدعومة بالذكاء الاصطناعي
هناك بالفعل أدلة على وقوع هجمات مدعومة بالذكاء الاصطناعي، بصرف النظر عن التحذيرات بشأن ما قد يحدث في المستقبل. وأبرز حالة معروفة للجمهور هي حملة استهدفت مؤسسات مالية في كوريا الجنوبية، وقد وثقتها شركة «كراودسترايك» في بحث حول مجموعة أدوات تطلق عليها الشركة اسم «ARTEX».
تقرير شركة CrowdStrike كشف أن الجهة المهددة استخدمت ARTEX، وهو إطار عمل مبني بشكل أساسي على بنية DeepSeek الخلفية، إلى جانب سجلات جلسات Claude Code التي عُثر عليها في نفس البنية التحتية للمهاجم. ويشير التقرير أيضًا إلى أن عدد المؤسسات المتضررة لا يزال غير مؤكد.
لا يذكر البحث اسم أي برنامج مكافحة فيروسات محدد فشل في الكشف عن هذا النشاط، كما أنه لا يقدم أي أساس لتقدير حجم أي حادث محتمل في المستقبل. وتُظهر السجلات وجود مجموعة متنوعة من الأدوات وراء حملة واحدة موثقة، ولا تشير إلى تأكيد أن نموذجًا واحدًا للذكاء الاصطناعي هو الذي نفذ كل مراحل الهجوم.
إلا أن الرسالة الصادرة في أغسطس 2026 عن كل من OpenAI وAnthropic وأكثر من 100 منظمة أخرى تعبر عن القلق بشأن الاتجاهات المحتملة للهجمات التي تستخدم الذكاء الاصطناعي، بدلاً من التركيز على الهجمات التي تم رصدها بالفعل.
ما الذي يغيره الذكاء الاصطناعي في الهجمات الإلكترونية
تُحدث الذكاء الاصطناعي تغييرًا في الجوانب الاقتصادية للهجوم: فهي تقلل من الوقت والخبرة اللذين كانت تتطلبهما كل مرحلة في السابق. ويُعد البحث عن الثغرات الأمنية أوضح مثال على ذلك. يمكن للذكاء الاصطناعي أدوات فحص الشفرات والتكوينات بحثًا عن نقاط الضعف بسرعة تفوق سرعة المحلل الذي يعمل بمفرده، ثم صياغة شفرة الاستغلال بمجرد تحديد نقطة الضعف. وهذا يُختصر عملية كانت تستغرق أيامًا من العمل لفريق متخصص.
التنسيق عبر المراحل هو التغيير الثاني. تُظهر حملة «ARTEX» المذكورة أعلاه كيف تساعد الذكاء الاصطناعي أدوات في عمليات الاستطلاع والتجهيز والتنفيذ ضمن عملية واحدة، حيث تربط بين الخطوات التي كانت تتطلب في السابق فريقًا يتمتع بمهارات متنوعة تم تطويرها بشكل منفصل.
تشير هذه القدرات مجتمعةً إلى زيادة عدد المحاولات وتسارع وتيرة الهجمات من قِبل المهاجمين. وهذا تفسير يستند إلى بحث شركة «كراودسترايك» والمخاوف التي أوردتها رسالة القطاع، وليس إحصاءً مؤكدًا لعدد الهجمات الجديدة.
ال الرسالة الصادرة عن قطاع الصناعة بقيادة OpenAI أن نفس القدرات الأساسية للذكاء الاصطناعي يمكن أن تساعد المدافعين على معالجة الثغرات وأخطاء التكوين التي تراكمت لديهم بالفعل، من خلال أتمتة عملية الفرز والتحقق من التصحيحات وتحليل السجلات على نطاق لم تتمكن فرق الأمن من مواكبته بالاعتماد على عدد الموظفين وحده. فأدوات الهجوم وأدوات الدفاع تتطوران باستخدام نفس التكنولوجيا.
لماذا يجب أن تكون الوقاية مكمّلة للكشف
يُعد الكشف عن التهديد وإزالة احتمال وقوع الضرر وظيفتين أمنيتين مختلفتين. وتُبرز الهجمات المدعومة بالذكاء الاصطناعي أهمية هذا التمييز: فالمؤسسة التي تعتمد على الكشف وحده تراهن على أن كل هجوم سيشبه شيئًا سبق لها أن رأت مثله.
الكشف مقابل الوقاية: ما الذي يفعله كل منهما فعليًّا
- يتم الكشف عن السلوك الخبيث، عادةً بعد وجود ملف أو إجراء ما بالفعل في البيئة، من خلال مقارنته بالتوقيعات المعروفة أو القواعد الاستدلالية أو النماذج السلوكية
- تعمل آلية الوقاية على إزالة أو تقييد ما يمكن أن يفعله الملف قبل تنفيذه، بغض النظر عما إذا كان محرك الكشف يتعرف عليه كتهديد أم لا
لا يمكن لنظام الكشف أن يكتشف سوى ما رآه أو ما تم تدريبه عليه. أما نظام الوقاية فلا يحتاج إلى التعرف على التهديد لتحييده.
المجالات التي تُستخدم فيها تقنية Deep CDR™
تقنية Deep CDR™ هي تقنيتنا الخاصة بتحييد المحتوى وإعادة بنائه. فبدلاً من فحص الملف بحثًا عن أنماط ضارة معروفة، تقوم هذه التقنية بإزالة المحتوى النشط وإعادة بناء الملف إلى نسخة نظيفة وقابلة للاستخدام، مما يعني أنها تغطي الملفات التي لا تمتلك محركات الكشف توقيعات لها حتى الآن.
ويمتد ذلك ليشمل الهجمات التي تستهدف أنظمة الذكاء الاصطناعي بشكل مباشر. ففي هجوم «EvilFont»، يقوم خط مخصص بإعادة تعيين ما يعرضه المستند للقارئ البشري مقارنةً بما يستخلصه نموذج الذكاء الاصطناعي من الملف نفسه، دون وجود بنية مشوهة أو توقيع يمكن رصده للكشف عن الهجوم. وتقوم تقنية Deep CDR™ بإزالة الخط المضمن أثناء إعادة البناء، مما يحبط الهجوم بغض النظر عما إذا تم التعرف عليه على أنه ضار أم لا.
تُعد تقنية Deep CDR™ إحدى المكونات ضمن مجموعة أوسع من الضوابط التكميلية:
- تقوم عملية فحص الملفات بالتحقق من نوع الملف وبنيته قبل الوثوق بأي شيء
- يُقيّم التحليل السابق للتنفيذ سلوك الملف في بيئة خاضعة للرقابة قبل وصوله إلى المستخدم
- تعمل تقنية Deep CDR™ على إزالة أو إعادة بناء أي عنصر نشط في الملف، بغض النظر عما إذا كان قد تم تصنيفه على أنه ضار أم لا
- يظل الكشف والاستجابة ضروريين في حالة المخاطر التي لا تصل على شكل ملفات على الإطلاق
الحجة الكامنة وراء نهج «الأمن القائم على الوقاية أولاً»
هذه القضية المتعددة الأبعاد هي النقطة المحورية في كتاب «Cybersecurity Upside Down»، وهو كتاب من تأليف بيني تشارني، مؤسس شركة « OPSWAT » ورئيسها التنفيذي. ويؤكد الكتاب أن استراتيجيات الأمن التي تستند إلى افتراضات القابلية للكشف أصبحت عاجزة بشكل متزايد لسبب بسيط: الملفات، سواء تلك التي يفتحها الموظف أو التي تصل عبر البريد الإلكتروني، لم يتم التعامل معها بشكل كامل من خلال الكشف وحده، سواء تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي أم لا.
هذا الإطار مهم أكثر من أي ادعاء محدد بشأن السرعة. وسواء استخدم المهاجم الذكاء الاصطناعي لإنشاء البرمجيات الخبيثة أو كتبها يدويًّا، فإن المخاطر هي نفسها: يصل الملف إلى النظام قبل أن يقوم أي شخص بتقييم مدى أمانه. وتعمل إجراءات الوقاية على إزالة هذا الخطر بغض النظر عن الطريقة التي تم بها إنتاج الملف.
أين يمكن استخدام جهاز Aether™ من شركة MetaDefender
صُممت تقنية Deep CDR™ لتوفير نسخة آمنة ومُعاد بناؤها من الملف، وهناك ثلاث حالات تتطلب اتباع نهج مختلف.
- يتعين على بعض المؤسسات الاحتفاظ بالملف الأصلي دون تغيير لأسباب قانونية أو متعلقة بالامتثال أو لأغراض التحقيق الجنائي، والنسخة المعاد إنشاؤها، بحكم تصميمها، ليست هي ذلك الملف
- الملفات القابلة للتنفيذ وبرامج التثبيت والنصوص البرمجية مصممة لتكون نشطة بطبيعتها، لذا فإن إزالة محتواها النشط من شأنه أن يحرم المستخدمين من الوظائف التي يحتاجون إليها، وهو ما يستدعي اتخاذ قرار بشأنها بدلاً من إعادة بنائها
- كما أن الملف الذي تمت معالجته لا يكفي، في حد ذاته، لإطلاع فريق الأمن على طبيعة التهديد، أو مصدره، أو ما إذا كان جزءًا من حملة أوسع نطاقًا
MetaDefender يعالج Aether™ هذه المشكلات الثلاث جميعها من خلال تحليل الملف دون تغييره. وهو حلنا المكون من خمس طبقات للكشف عن هجمات «اليوم صفر»، المصمم لمواجهة البرامج الضارة الجديدة والمتهربة التي يفوتها الكشف القائم على التوقيعات. وتستخدم طبقة «التحليل الثابت» (Static Analysis) فيه تقنية الذكاء الاصطناعي التنبؤي «Predictive Alin AI» للتنبؤ بالنوايا الخبيثة قبل التنفيذ، دون الحاجة إلى توقيعات أو تشغيل الملف. يتم تمرير الملفات النظيفة ذات الثقة العالية في غضون أجزاء من الألف من الثانية، ويتم حظر الملفات الخبيثة ذات الثقة العالية، بينما تُحال الملفات غير المؤكدة إلى «التحليل الديناميكي» في بيئة اختبار قائمة على المحاكاة. وتُعاد حالات «صفر اليوم» المؤكدة هناك إلى تقنية الذكاء الاصطناعي «Predictive Alin AI»، بحيث تعزز كل حالة منها قدرات الكشف في المستقبل.
MetaDefender كما يتيح Aether للفرق الاختيار بين السرعة والعمق. فالتحليل الذي يركز على السرعة يقدم نتيجة في أقصر وقت ممكن، وهو ما يناسب تدفقات الملفات ذات الحجم الكبير، بينما يعطي التحليل المتعمق الأولوية لاستخراج أكبر عدد ممكن من مؤشرات الاختراق على حساب وقت الفحص، وهو ما يناسب عمليات التحقيق والاستجابة.
يوسع نظام «LLM Scanning» نطاق هذا النهج ليشمل الذكاء الاصطناعي نفسه؛ MetaDefender حيث يكتشف «Aether» التهديدات المضمنة في ملفات النماذج دون تنفيذ كودها، ويقوم بفحص نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) قيد التشغيل بحثًا عن حقن الأوامر (prompt injection) وكشف البيانات الحساسة، مما يتيح للفرق التي تستورد نماذج مفتوحة المصدر أو نماذج من أطراف ثالثة إلى بيئتها التعامل معها على أنها ملفات غير موثوق بها. وعند استخدامهما معًا، تعمل تقنية Deep CDR™ على تحييد العناصر التي يمكن إعادة بنائها بأمان، بينما يقوم « MetaDefender » Aether بتحليل العناصر التي يجب أن تظل سليمة.
ما يمكن لقادة الأمن فعله الآن
لا يحتاج قادة الأمن إلى هجوم مؤكد مدعوم بالذكاء الاصطناعي لكي يتخذوا إجراءات. وتشير نفس المؤسسات التي وقعت على رسالة القطاع الصادرة في أغسطس 2026 إلى خمسة مجالات تتمتع معظم فرق الأمن بالفعل برؤية واضحة بشأنها، حتى وإن لم يتم إعطاء الأولوية لأي منها مؤخرًا.
- قم بإصلاح الثغرات الأمنية المكشوفة وذات المخاطر العالية أولاً: فالأنظمة المتصلة بالإنترنت والثغرات الأمنية المعروفة التي تم استغلالها من قبل توفر للمهاجمين أعلى عائد. تأكد من أن الإصلاح قد نجح فعليًّا بدلاً من مجرد وضع علامة «تم حل المشكلة» على التذكرة.
- تقليل الصلاحيات الزائدة: تشديد ضوابط الوصول بحيث لا يتمكن حساب واحد تم اختراقه أو محاولة تصيد احتيالي مدعومة بالذكاء الاصطناعي من الوصول إلى الأنظمة الحيوية.
- فحص الملفات غير الموثوق بها وتعقيمها قبل استخدامها: تعامل مع نواقل الهجوم القائمة على الملفات، مثل مرفقات البريد الإلكتروني والتنزيلات والوسائط القابلة للإزالة، على أنها مشبوهة بشكل افتراضي.
- اختبر أنظمة الحماية الحالية بانتظام: فدورات الاختبار المتأخرة تترك نقاط الضعف المعروفة مكشوفة لفترة أطول مما تدركه معظم الفرق.
- التأكد من جاهزية الاستجابة للحوادث والتعافي منها: تأكد من أن خطط الاستجابة تأخذ في الاعتبار الجداول الزمنية للهجمات الأسرع التي تدعمها الذكاء الاصطناعي، وليس فقط الحملات الأبطأ التي بُنيت معظم الخطط على أساسها.
لم يقر الكونغرس الأمريكي حتى الآن أي متطلبات أمنية ملزمة تتعلق بالذكاء الاصطناعي، ولا تزال مقترحات «مفتاح الإيقاف» التي نوقشت حتى عام 2026 في مأزق. وهذا سبب إضافي يدعو إلى العمل مباشرةً على هذه النقاط الخمس بدلاً من انتظار صدور توجيه سياسي قد يستغرق سنوات.
لا تزال فرق الأمن بحاجة إلى حماية نفس العناصر التي تستهدفها الهجمات المدعومة بالذكاء الاصطناعي: الملفات ونقاط الوصول والبيانات التي تمر عبر أنظمتها. ونحن ندمج آليات الفحص والتطهير وضوابط الوصول في النقاط التي يدخل منها المحتوى غير الموثوق به إلى المؤسسة، بما في ذلك البريد الإلكتروني ونقل الملفات والوسائط القابلة للإزالة والتنزيلات من الويب.
إذا كنت ترغب في معرفة نطاق تطبيق تلك الضوابط على أنواع الملفات ونقاط الدخول التي تتعامل معها مؤسستك فعليًّا، فيمكن لفريقنا مساعدتك في إجراء تقييم لسير العمل.
