الذكاء الاصطناعي في الأمن السيبراني: السيف والدرع في آنٍ واحد

مقدمة

لم يكن الذكاء الاصطناعي يوماً مجرد تقنية محايدة؛ فمنذ أن تجاوزت نماذجه حاجز الكفاءة العملية، غدا ساحةً للتنافس بين المهاجمين والمدافعين في الفضاء الرقمي. ما بدأ كأداةٍ لأتمتة المهام المتكررة في مراكز عمليات الأمن، أصبح اليوم محركاً لأنواع مستحدثة من الهجمات لم تكن ممكنةً بالأدوات التقليدية.

تتناول هذه الدراسة الوجهَين المتقابلَين للذكاء الاصطناعي في الأمن السيبراني: الاستخدام الدفاعي الذي يُعزز قدرة المؤسسات على الكشف والاستجابة، والاستخدام الهجومي الذي يضخّ في يد الجهات الخبيثة قدراتٍ غير مسبوقة — من صياغة رسائل تصيد مقنعة بالغة الدقة، إلى توليد برمجيات خبيثة مُعيَّرة تتكيف مع بيئتها.

أولاً: الذكاء الاصطناعي في خدمة الدفاع

1. الكشف عن التهديدات في الزمن الفعلي

تعتمد منصات SIEM الجيل الثالث على نماذج تعلم آلي تُحلّل ملايين الأحداث الأمنية في الثانية الواحدة. بدلاً من قواعد ثابتة تعتمد على التوقيعات، تبني هذه النماذج خطوط أساس سلوكية لكل مستخدم وجهاز، فتُنبّه فور رصد انحراف مشبوه حتى لو كان الهجوم لا يحمل أي توقيع سابق.

في اختبارات موثّقة أجرتها مؤسسات مستقلة، خفّضت هذه الأنظمة متوسط وقت الكشف عن الاختراق من 197 يوماً إلى أقل من 4 أيام، وهو تحسّن جذري يغيّر معادلة الاستجابة بالكامل.

2. الاستجابة الآلية للحوادث (SOAR)

تدمج حلول التنسيق الأمني (SOAR) قدرات الذكاء الاصطناعي مع كتيّبات التشغيل الإجرائية، فتُنفّذ استجابات أوليةً آليةً دون تدخل بشري: عزل الجهاز المخترق، تجميد الحساب المشتبه به، جمع الأدلة الجنائية الرقمية، وإشعار الفرق المختصة — كل ذلك في غضون ثوانٍ.

3. اصطياد التهديدات الاستباقي (Threat Hunting)

يُمكّن الذكاء الاصطناعي صيادي التهديدات من تحليل تيرابايتات من بيانات السجلات بحثاً عن أنماط خبيثة كامنة لم تتسبّب بعد في أضرار ظاهرة. نماذج معالجة اللغة الطبيعية تُحلّل خطاب المهاجمين في المنتديات السرية لاستباق الهجمات القادمة.

ثانياً: الذكاء الاصطناعي في يد المهاجمين

1. التصيد الاحتيالي المُولَّد (AI-Powered Phishing)

باتت نماذج اللغة الكبيرة قادرةً على صياغة رسائل بريد إلكتروني مخصَّصة بالكامل لكل ضحية، مستندةً إلى بياناتها المتاحة على الإنترنت. رسائل لا أخطاء لغوية فيها، تعكس أسلوب الكتابة المألوف للمرسِل المنتحَل، وتحتوي على معلومات دقيقة تجعل الضحية مقتنعةً باتصالها الأصلي.

رصدت تقارير 2023 ارتفاعاً بنسبة 1,265% في هجمات التصيد المُستهدف (Spear Phishing) منذ إطلاق النماذج اللغوية المتقدمة للعموم.

2. البرمجيات الخبيثة التكيّفية

الجيل الجديد من Ransomware يستخدم تقنيات تعلم معزّز لتعديل سلوكه استجابةً للبيئة التي ينتشر فيها: يُخفّض نشاطه عند رصد بيئات الصندوق الرملي (Sandbox)، ويُعيد توجيه هجومه عند مواجهة جدار حماية متقدم، ويختار أهدافه بناءً على تقييم القيمة المحتملة للفدية.

3. هجمات الحقن في أنظمة الذكاء الاصطناعي (Prompt Injection)

مع اعتماد المؤسسات على مساعدات ذكاء اصطناعي متصلة بأنظمتها الداخلية، ظهرت فئة جديدة من الهجمات تُحقن فيها تعليمات خبيثة ضمن المدخلات العادية، فتُوجّه النموذج لتنفيذ أوامر غير مصرَّح بها كتسريب البيانات أو تعديل الأوامر التنفيذية.

ثالثاً: إطار الحوكمة والاستخدام المسؤول

يستوجب هذا الواقع إعادة تصوّر شاملة لمنهجية الأمن المؤسسي:

• طبقة حماية مخصصة للنماذج اللغوية تشمل تصفية المدخلات والمخرجات ورصد الاستخدام الشاذ.
• تحديث دوري لنماذج الكشف لا يقل عن كل 30 يوماً نظراً لسرعة تطور التقنيات الهجومية.
• تدريب متخصص للكوادر الأمنية على تقنيات الثقة المعدومة (Zero Trust) في بيئات الذكاء الاصطناعي.
• سياسة استخدام واضحة تُحدد ما يُسمح بإدخاله في نماذج الذكاء الاصطناعي من بيانات حساسة.

خاتمة

الذكاء الاصطناعي لا يُغيّر قواعد اللعبة في الأمن السيبراني فحسب — بل يُعيد تعريف اللاعبين أنفسهم. المؤسسات التي تُدرك هذه الثنائية وتستعد لها ستجد نفسها في موضع متقدم؛ أما تلك التي تتعامل مع الذكاء الاصطناعي باعتباره مجرد أداة إنتاجية دون حسبان أبعاده الأمنية، فإنها تُهيئ بيئةً مثاليةً للجيل القادم من الهجمات.