شركة Coinbase تنشر وكلاء الذكاء الاصطناعي لإجراء اختبارات أمنية مستمرة

أطلقت منصة Coinbase منصة داخلية للأمن السيبراني تستخدم وكلاء ذكاء اصطناعي مستقلين لاختبار بنيتها التحتية التقنية بشكل مستمر بحثًا عن الثغرات الأمنية المحتملة، مما يوسع نطاق تقييمات الأمان لتتجاوز اختبارات الاختراق الدورية التقليدية.

أعلنت Coinbase عن هذه المنصة، المسماة "الاختبار المستمر للخصوم" (CAT)، في 15 سبتمبر 2026. ووفقًا للشركة، فقد صُممت المنصة لتقييم كل من الأنظمة الحالية والخدمات المُستحدثة، وتغييرات البرامج وعمليات النشر عبر بيئتها التقنية.

تغطي منصة CAT نطاقًا واسعًا من البنية التحتية، بما في ذلك تطبيقات الويب والهواتف المحمولة، وخدمات الواجهة الخلفية، والبنية التحتية السحابية، وروابط Web2-to-smart-contract، وأنظمة الذكاء الاصطناعي الداخلية.

يهدف هذا النهج إلى السماح بإجراء اختبارات الأمان طوال عملية تطوير البرمجيات ونشرها بدلاً من اقتصارها على التقييمات الأمنية المجدولة فقط.

اختبار الأمان المستمر

يعمل نظام CAT كمنصة داخلية مركزية تتم من خلالها معالجة النتائج التي تولدها مختلف وكلاء الذكاء الاصطناعي عبر أنظمة التحقق والفرز والتدقيق. تُطبّق المنصة أيضًا قواعد اشتباك مُحددة مسبقًا لتحديد الإجراءات المسموح للوكلاء باتخاذها.

يُعدّ اختبار الأمان الآلي أثناء تطوير البرمجيات أحد تطبيقاتها الرئيسية.

يستطيع النظام فحص تغييرات التعليمات البرمجية عند إرسال المطورين لعمليات الالتزام، وإجراء فحوصات إضافية عند دمج التغييرات، وإجراء تقييمات أوسع عند إطلاق المنتجات. يُتيح ذلك تحديد المشكلات الأمنية المحتملة أثناء التطوير بدلاً من انتظار اختبار اختراق مُجدول.

أفادت Coinbase بأن CAT قد أجرت أكثر من 150,000 عملية مسح عبر بيئة الإنتاج الخاصة بها منذ منتصف عام 2026، بما في ذلك أكثر من 128,000 مراجعة أمنية لطلبات السحب.

مراقبة التغييرات في سطح الهجوم

تم تصميم المنصة أيضًا لمراقبة سطح الهجوم الخارجي والداخلي لـ Coinbase بشكل مستمر.

وفقًا للشركة، يمكن لـ CAT تحديد المضيفين والخدمات والمستودعات ونقاط النهاية الجديدة تلقائيًا ووضعها في قائمة انتظار اختبار الأمان. يمكن للنظام أيضًا ربط نقاط النهاية المكتشفة بالبرمجيات والبنية التحتية الأساسية المرتبطة بها. وهذا يسمح لفرق الأمن بتحديد التغييرات التي تطرأ على بيئة تكنولوجيا المؤسسة وتقييم المخاطر المحتملة الجديدة دون انتظار مراجعة أمنية منفصلة. اختبار الاتصال بين Web2 وWeb3. بالنسبة لشركة عملات مشفرة، يُعد التفاعل بين البنية التحتية التقليدية للويب والتطبيقات القائمة على تقنية البلوك تشين أحد مجالات تركيز CAT البارزة. تقول Coinbase إن وكلاء الذكاء الاصطناعي لديها يمكنهم رسم خرائط الاتصالات. بين أنظمة الواجهة الخلفية والعقود الذكية، ثم اختبار هذه الواجهات بحثًا عن نقاط الضعف الأمنية المحتملة. يمكن للنظام العمل من كود التطبيق وصولًا إلى العقد الذكي، أو البدء من عنوان العقد وتتبعه إلى الأنظمة التي تتفاعل معه. يعالج هذا الاختبار المخاطر التي قد توجد خارج العقود الذكية نفسها. يمكن أن تظهر الثغرات الأمنية أيضًا عند نقاط اتصال البنية التحتية المركزية بتطبيقات البلوك تشين. كما يتم اختبار أنظمة الذكاء الاصطناعي أيضًا. لا يقتصر اختبار CAT على البرامج التقليدية وبنية البلوك تشين التحتية. تقول منصة Coinbase إنها تُستخدم أيضًا لتقييم أنظمة الذكاء الاصطناعي الداخلية الخاصة بها. تشمل هذه التقييمات اختبارات حقن التعليمات البرمجية وفحص الأذونات والقدرات المتاحة لوكلاء الذكاء الاصطناعي الداخليين. يُقيّم النظام ما إذا كان المحتوى أو التعليمات أو تعريفات الأدوات غير الموثوقة يمكن أن تُنشئ مسارات محتملة للتلاعب بأنظمة الذكاء الاصطناعي. كما طورت Coinbase ماسحًا لسجل بروتوكول سياق النموذج (MCP) لفحص خوادم بروتوكول سياق النموذج المعتمدة باستمرار مقابل نموذج تهديد خاص ببروتوكول سياق النموذج والبحث عن "البرامج الخفية" غير المصرح بها أو غير المعروفة سابقًا. الخوادم.

يستخدم SHADE عدة وكلاء ذكاء اصطناعي

يُطلق على أحد مكونات CAT اسم SHADE، أو Swarm Harness for Adversarial Discovery and Exploitation.

تصف Coinbase نظام SHADE بأنه نظام تتولى فيه عدة وكلاء أجهزة مخصصة بشكل مستقل مسؤولية المستودعات، وتبحث عن الثغرات الأمنية التي يُحتمل استغلالها، وتُبلغ عن نتائجها.

يهدف هذا النهج إلى زيادة كمية البرامج التي يمكن تقييمها في وقت واحد. بدلاً من مطالبة باحثي الأمن بفحص كل مستودع يدويًا، يمكن للوكلاء الآليين إجراء اكتشافات واختبارات أولية أوسع نطاقًا، بينما يركز المتخصصون البشريون على التحقيقات الأكثر تعقيدًا. ويظل الباحثون البشريون مشاركين. وعلى الرغم من استخدام الوكلاء المستقلين، تؤكد Coinbase أن نظام CAT ليس مصممًا لاستبعاد باحثي الأمن البشريين من العملية. ويتيح نظام التشغيل المباشر لمهندس الأمن ووكيل الذكاء الاصطناعي العمل على نفس الهدف. قبل اقتراح سيناريوهات الهجوم، يمكن للذكاء الاصطناعي مراجعة المعلومات المعتمدة مثل نماذج التهديدات، ووثائق التصميم، والمستودعات، ونقاط النهاية، والبنية التحتية. ويمكن للمشغل البشري بعد ذلك الموافقة على النهج المقترح، أو تعديله، أو إعادة توجيه استراتيجية الاختبار. كما يمكن للنظام طلب المساعدة من شخص عند مواجهة قرار لا يستطيع حله بشكل مستقل. ونظرًا لقدرة نظام الاختبار الآلي (CAT) على التفاعل مع البنية التحتية للإنتاج، فإن التحكم في صلاحيات وكلاء الذكاء الاصطناعي فيه يُعد جزءًا مهمًا من... يُشير نظام Coinbase إلى أن قواعد الاشتباك الخاصة به تُطبق عند جدولة اختبار العمل مبدئيًا، ومرة ​​أخرى قبل تنفيذ الأوامر مباشرةً. وتشمل إجراءات الحماية قوائم الحظر، وفترات الاختبار المحددة، وقيود نطاق التأثير، والخدمات المحمية، وإمكانيات الإغلاق الطارئ. كما تم تكوين بيئات الإنتاج بإعدادات افتراضية للقراءة فقط. ويقوم عنصر تحكم إضافي على مستوى التنفيذ بتقييم الأوامر قبل تشغيلها. يتم حظر الأوامر التي قد تُعدّل بيانات الإنتاج أو حالة النظام ما لم يتم تحديد الهدف تحديدًا كبيئة غير إنتاجية. وهذا يعني أن قيود الأمان تُطبّق على مستوى البنية التحتية وطبقات التنفيذ بدلاً من الاعتماد حصريًا على التعليمات المُعطاة لنماذج الذكاء الاصطناعي. كما تخضع نتائج الأمان التي يُنشئها الذكاء الاصطناعي لمراحل متعددة من التحقق قبل إحالتها إلى فرق الأمان. ويقارن التقييم الأولي المشكلة المُبلغ عنها مع شفرة المصدر والمعلومات من البيئة الفعلية. إذا بدت المشكلة ذات مصداقية، يقوم تحليل آخر بتتبع مسار الهجوم المحتمل على مستوى الكود وفحص الضوابط التي يمكن أن تمنع أو تقلل من تأثيره.

يقوم تقييم الذكاء الاصطناعي الثاني بمراجعة الأدلة بشكل مستقل. إذا ظل النظام غير مؤكد، يمكن البدء بتقييم ثالث وأكثر تعمقًا.

تؤكد Coinbase أن عملية التصعيد هذه حتمية ومحدودة بثلاث مراحل مراجعة.

يمكن بعد ذلك إضافة الثغرات الأمنية المؤكدة إلى أنظمة تتبع الشركة، بالإضافة إلى سجل تدقيق يغطي نطاق الاختبار ومنهجيته وتقييم خطورته والتصنيفات التنظيمية ذات الصلة.

نهج مختلف لقياس المخاطر

تؤكد Coinbase أيضًا أن CAT لا يعتمد حصريًا على نظام تسجيل الثغرات الأمنية الشائعة التقليدي. النظام، أو CVSS.

بدلاً من ذلك، يأخذ نموذج المخاطر ذو العوامل الستة في الاعتبار العوامل المتعلقة باحتمالية الاستغلال، بما في ذلك تعقيد الهجوم، وتكرار الاستغلال، ومستوى الوصول المطلوب.

كما يُقيّم ثلاثة مجالات تأثير محتملة: الأموال، والبيانات، والعمليات.

يهدف النموذج إلى مراعاة المخاطر ذات الصلة بشكل خاص بمنصات العملات المشفرة، حيث يمكن أن تؤثر ثغرة أمنية على الأصول الرقمية بالإضافة إلى المعلومات والبنية التحتية التشغيلية.

أكثر من 150,000 عملية مسح

يوضح حجم الاختبارات التي أبلغت عنها Coinbase النطاق الذي تطبق فيه النظام.

تقول الشركة إن CAT قد أجرت أكثر من 150,000 عملية مسح منذ منتصف عام 2026، بما في ذلك أكثر من 128,000 مراجعة لطلبات السحب.

كما ذكرت Coinbase أن أدوات الأمان المدعومة بالذكاء الاصطناعي قد ساهمت في زيادة عدد نتائج اختبار الاختراق التي يتم حلها كل شهر مقارنة بالفترات السابقة.

يمكن معالجة بعض الثغرات الأمنية أثناء التطوير، بما في ذلك في مرحلة طلب السحب قبل وصول البرنامج إلى مرحلة الإنتاج.

الذكاء الاصطناعي كطبقة أمان إضافية

تصف Coinbase تقنية CAT بأنها وسيلة لتوسيع قدرة عملياتها الأمنية، وليست بديلاً عن الباحثين البشريين.

يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي إجراء تقييمات متكررة وعمليات بحث أوسع نطاقًا عبر كميات كبيرة من التعليمات البرمجية والبنية التحتية.

يمكن للباحثين البشريين بعد ذلك التركيز على المجالات التي تتطلب تفكيرًا أكثر تعقيدًا، أو نمذجة التهديدات، أو أبحاثًا جديدة حول الهجمات. وتعمل الشركة أيضًا على تطوير نظام تقييم يهدف إلى قياس أداء وكلاء الأمان لديها مقابل مجموعات البيانات المعروفة. ومن المكونات الأخرى المخطط لها محرك تحديد الأولويات الذي سيحدد الأنظمة والبرامج التي ينبغي أن تحظى باهتمام أكبر في الاختبار مع توسع نطاق التغطية. يبقى اختبار الخصوم المستمر منصة داخلية. في الوقت الحالي، تستخدم Coinbase اختبار الخصوم المستمر داخليًا. وقالت الشركة إنها تدرس إمكانية إتاحة مكونات المنصة بشكل فردي خارج المنظمة مع تطور التكنولوجيا.

يأتي هذا التطور في الوقت الذي تجمع فيه منصات العملات المشفرة بشكل متزايد بين البنية التحتية التقليدية للويب وتطبيقات الهاتف المحمول والعقود الذكية والأنظمة المدعومة بالذكاء الاصطناعي. يُنشئ هذا المزيج بيئة أمنية أوسع نطاقًا، حيث يُمكن أن تظهر الثغرات الأمنية عبر طبقات متعددة مترابطة. ويمثل استخدام Coinbase للوكلاء المستقلين، كما ورد، أحد الأساليب لمواجهة هذا التحدي، لكن فعالية هذه الأنظمة ستعتمد على عوامل تشمل دقة نتائجها، والضوابط المفروضة على الإجراءات المستقلة، واستمرار مشاركة فرق الأمن البشري. وبالنسبة لقطاع الأمن السيبراني الأوسع، تُظهر هذه المبادرة استخدامًا متزايدًا للذكاء الاصطناعي ليس فقط في اكتشاف التهديدات، بل أيضًا في اختبار الأنظمة باستمرار بحثًا عن نقاط الضعف.