نماذج الذكاء الاصطناعي الصينية ذات الأوزان المفتوحة تساعد شركة الأمن السيبراني على تصدر مسابقة القرصنة HackerOne

أظهرت نماذج الذكاء الاصطناعي الصينية قدرات قوية في مجال الأمن السيبراني، بعد أن استخدمت شركة أمنية أمريكية نماذج مفتوحة الوزن من شركة تطوير الذكاء الاصطناعي الصينية Z.ai لتتصدر مسابقة HackerOne لاكتشاف الثغرات الأمنية.

أعلنت شركة الأمن السيبراني Tenzai أن برنامجها المستقل للذكاء الاصطناعي قد احتل المرتبة الأولى في برنامج HackerOne للكشف عن الثغرات الأمنية للربع الثاني على التوالي.

استخدمت Tenzai هذه المرة GLM 5.2 وGLM 5.3، وهما نموذجان مفتوحا الوزن طورتهما شركة الذكاء الاصطناعي الصينية Z.ai. استُخدمت النماذج كجزء من نظام Tenzai الآلي للبحث عن الثغرات الأمنية في البرامج والبنية التحتية في العالم الحقيقي.

يكتشف الذكاء الاصطناعي الثغرات الأمنية في الأنظمة الواقعية

HackerOne هي منصة تتعاون فيها المؤسسات مع باحثي الأمن لتحديد الثغرات الأمنية في أنظمتها والإبلاغ عنها.

منحت Tenzai مُخترق الذكاء الاصطناعي الخاص بها إمكانية الوصول إلى المنصة وسمحت له بالبحث عن نقاط الضعف الأمنية.

وفقًا لـ Tenzai، تمكن النظام من تحديد الثغرات الأمنية مع الحفاظ على معدل إنذار خاطئ يبلغ حوالي 3.5%.

كما ذكرت الشركة أن تكلفة التشغيل الأخير كانت أقل بنحو 30% لكل تقرير من تكلفة التشغيل السابق باستخدام نماذج الذكاء الاصطناعي الرائدة في الولايات المتحدة.

أظهرت اختبارات Tenzai السابقة أن أنظمة الذكاء الاصطناعي المستقلة قادرة على تحديد الثغرات الأمنية المعقدة ودمج نقاط الضعف المتعددة في سلاسل هجوم. سبق للشركة أن أبلغت عن نتائج تتراوح بين ثغرات برمجية ومشاكل في تنفيذ التعليمات البرمجية عن بُعد والوصول إلى قواعد البيانات.

أصبحت نماذج Open-weight مشكلة في الأمن السيبراني

وتكمن أهمية هذه النتيجة في أن النماذج التي تستخدمها Tenzai هي نماذج Open-weight.

وعلى عكس العديد من أنظمة الذكاء الاصطناعي التجارية، يمكن للمطورين والمؤسسات تنزيل نماذج Open-weight وتشغيلها دون الاعتماد كليًا على الخدمة الإلكترونية لمزود النموذج.

وهذا يجعل تخصيصها ونشرها لأغراض مختلفة أسهل.

وهذا يعني أيضاً أنه يمكن استخدام نفس التقنية من قبل كل من المدافعين والمهاجمين.

وقد جادل بافيل غورفيتش، الرئيس التنفيذي لشركة تينزاي، بأن النماذج مفتوحة الوزن من الصين قادرة بالفعل على أداء مهام الأمن السيبراني الهجومية المعقدة. أعلنت الشركة أن نماذجها لا تتخلف كثيرًا عن الأنظمة الأمريكية الرائدة في القدرات المتعلقة بالأمن السيبراني. وقالت شركة تينزاي إن نتيجة HackerOne لا تعني بالضرورة أن نموذج ذكاء اصطناعي ما أفضل من غيره. يجمع نظام الشركة بين نموذج ذكاء اصطناعي وإطار عمل أمني قائم على الوكلاء، مما يسمح للذكاء الاصطناعي بالبحث عن الثغرات الأمنية، واختبار نقاط الضعف المحتملة، وإعداد التقارير. وقال الرئيس التنفيذي لشركة تينزاي إن النتيجة أظهرت أهمية النظام أو "التسخير". حول النموذج، وليس فقط نموذج الذكاء الاصطناعي الأساسي نفسه.

هذا التمييز مهم لأن أداء الأمن السيبراني يعتمد على أكثر من مجرد قدرة النموذج على فهم التعليمات البرمجية. تؤثر الأدوات التي يمكنه الوصول إليها، وكيفية تخطيطه للهجمات، وكيفية التحقق من النتائج، وكيفية تفاعله مع الأنظمة المستهدفة، جميعها على النتيجة النهائية.

لماذا تُعد نماذج الذكاء الاصطناعي المفتوحة مهمة للأمن السيبراني؟

يُشكل هذا التطور تحديًا جديدًا لفرق الأمن.

قد تُمكّن نماذج الذكاء الاصطناعي القوية، التي يُمكن تنزيلها وتشغيلها خارج بيئة تجارية خاضعة للرقابة، المؤسسات من بناء أدوات الأمن السيبراني الخاصة بها.

في الوقت نفسه، يُمكن تكييف هذه القدرات نفسها لأغراض خبيثة.

أظهرت الأبحاث الحديثة والاختبارات الصناعية أن وكلاء الذكاء الاصطناعي ذوي القدرات المتزايدة يُمكنهم اكتشاف استغلال الثغرات الأمنية، وكتابة التعليمات البرمجية، وأتمتة أجزاء من الهجمات الإلكترونية. أفادت شركة Tenzai نفسها بأن برنامجها للاختراق المدعوم بالذكاء الاصطناعي قادر على اختبار التطبيقات باستمرار وربط ثغرات أمنية متعددة معًا. وهذا يعني أن على المدافعين النظر إلى الذكاء الاصطناعي ليس فقط كأداة أمنية، بل كجزء من المشهد المتغير للتهديدات. إن المنافسة تتجاوز مجرد تطوير النماذج. كما تُظهر نتائج HackerOne أن المنافسة بين أنظمة الذكاء الاصطناعي لم تعد تقتصر على المعايير التي تقيس الكتابة أو الاستدلال أو البرمجة. أصبح الأمن السيبراني اختبارًا عمليًا آخر لمدى كفاءة عمل الذكاء الاصطناعي في البيئات الحقيقية. للمدافعين، للتطور وجهان. يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد فرق الأمن على اختبار المزيد من الأنظمة، وتحديد الثغرات الأمنية بشكل أسرع، وتقليل تكلفة اختبارات الأمان. ولكن إذا أصبحت أدوات مماثلة متاحة للمهاجمين، فقد تزداد سرعة اكتشاف الثغرات الأمنية واستغلالها. ومع ازدياد قدرة نماذج الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر وانتشارها، قد تحتاج المؤسسات إلى تعزيز اختبارات الثغرات الأمنية المستمرة، وضوابط الوصول، والمراقبة لضمان اكتشاف نقاط الضعف الأمنية من قبل المدافعين قبل أن يكتشفها المهاجمون.