استعدّ لهجماتٍ يُسرِّعها الذكاء الاصطناعي
مع توظيف المهاجمين الذكاء الاصطناعي لتوسيع نطاق عملياتهم، يتعيّن على قادة الأمن توظيف الذكاء الاصطناعي أيضا لتأمين الأفراد والبيانات والبنية التحتية على نحو استباقي. استكشف X-Force Threat Intelligence Index من IBM لتتعرّف على أبرز التحديات والنجاحات التي تواجه فِرق الأمن حول العالم.
زيادة سنوية في استغلال البرمجيات أو تطبيقات الأنظمة الموجهة للجمهور
نسبة الثغرات المُفصح عنها التي لا تتطلب مصادقة لكي يجري استغلالها بنجاح.
عدد بيانات الاعتماد لروبوتات المحادثة المدعومة بالذكاء الاصطناعي التي تم رصدها معروضة للبيع على الشبكة الخفية.
زيادة في عدد مجموعات برامج الفدية النشطة مقارنةً بالعام السابق.
اشترك الآن
يشهد المجال صعودًا متزايدًا لمراكز عمليات أمنية مستقلة، توظّف الذكاء الاصطناعي الوكيل (agentic AI) لتعزيز أدوار العاملين في الأمن، كما تستطيع تنسيق عدة وكلاء للعمل عبر دورة حياة التهديد كاملة، بدءًا من صيد التهديدات وصولًا إلى المعالجة. وهو ما يزوّد المؤسسات بالأدوات اللازمة لرصد الهجمات المتزايدة تعقيدًا، بما فيها الهجمات المولّدة بالذكاء الاصطناعي، والحد من أثرها.
مع إحكام المهاجمين عملياتهم القائمة على بيانات الاعتماد، يحتاج قادة الأمن إلى توظيف الذكاء الاصطناعي لاكتساب رؤية أوضح للمخاطر والتهديدات المرتبطة بالهوية. ومن خلال الجمع بين Identity Threat Detection and Response (ITDR) المدعوم بالذكاء الاصطناعي وIdentity Security Posture Management (ISPM)، تستطيع المؤسسات رصد الثغرات وتحديدها بسرعة أعلى وكفاءة أكبر، واتخاذ تدابير وقائية تقلّل احتمالات الهجمات قبل وقوعها.
تحتاج إلى التعرّف على الثغرات ومعالجتها قبل أن يسبقك المهاجمون إليها. ولتحقيق ذلك، اعتمد نهجًا مستمرًا واستباقيًا لرصد مواطن الضعف في بيئتك ككل، ويشمل ذلك: مراجعة تعليمات برمجية آمنة، ورصد بيانات الاعتماد الضعيفة أو المعاد استخدامها، وكشف سوء التهيئة، وإجراء اختبارات ومسحّ ديناميكي في البيئات المحلية والسحابية، بهدف اكتشاف التصحيحات الأمنية المفقودة ومعالجتها مبكرًا.
أدخل الذكاء الاصطناعي الوكيل مخاطر جديدة، كما زاد من حدّة مخاطر قائمة من قبل. نتيجة لذلك، يحتاج الذكاء الاصطناعي إلى حلول أمن وحوكمة تتوسع بثقة وشفافية. ينبغي على المؤسسات تطبيق مصادقة قوية وضوابط دقيقة لإدارة الوصول، وحماية بيانات اعتماد خدمات الذكاء الاصطناعي، ومراقبة أنماط الوصول غير الطبيعية لاكتشاف السلوك المشبوه مبكرًا. كما تُعد حوكمة النماذج ضرورة لتقييم نماذج الذكاء الاصطناعي الأساسية، واختبار الأداء من حيث التحيز وانحراف البيانات والدقة، ووضع ضوابط تحدّ من السلوك غير الملائم.
لطالما كان أمن البيانات مهمًا، لكنه يكتسب أهمية أكبر في عالم الذكاء الاصطناعي: بدءًا من تحديد مكان وجود البيانات الحساسة، ومرورًا بفهم كيفية استخدامها وكيف يمكن أن يُكشف عنها، وصولًا إلى ترتيب مخاطر البيانات حسب السياق—وذلك كله مع الالتزام بمتطلبات امتثال صارمة تفرضها عشرات الجهات التنظيمية العالمية والإقليمية.
يشهد المجال صعودًا متزايدًا لمراكز عمليات أمنية مستقلة، توظّف الذكاء الاصطناعي الوكيل (agentic AI) لتعزيز أدوار العاملين في الأمن، كما تستطيع تنسيق عدة وكلاء للعمل عبر دورة حياة التهديد كاملة، بدءًا من صيد التهديدات وصولًا إلى المعالجة. وهو ما يزوّد المؤسسات بالأدوات اللازمة لرصد الهجمات المتزايدة تعقيدًا، بما فيها الهجمات المولّدة بالذكاء الاصطناعي، والحد من أثرها.
مع إحكام المهاجمين عملياتهم القائمة على بيانات الاعتماد، يحتاج قادة الأمن إلى توظيف الذكاء الاصطناعي لاكتساب رؤية أوضح للمخاطر والتهديدات المرتبطة بالهوية. ومن خلال الجمع بين Identity Threat Detection and Response (ITDR) المدعوم بالذكاء الاصطناعي وIdentity Security Posture Management (ISPM)، تستطيع المؤسسات رصد الثغرات وتحديدها بسرعة أعلى وكفاءة أكبر، واتخاذ تدابير وقائية تقلّل احتمالات الهجمات قبل وقوعها.
تحتاج إلى التعرّف على الثغرات ومعالجتها قبل أن يسبقك المهاجمون إليها. ولتحقيق ذلك، اعتمد نهجًا مستمرًا واستباقيًا لرصد مواطن الضعف في بيئتك ككل، ويشمل ذلك: مراجعة تعليمات برمجية آمنة، ورصد بيانات الاعتماد الضعيفة أو المعاد استخدامها، وكشف سوء التهيئة، وإجراء اختبارات ومسحّ ديناميكي في البيئات المحلية والسحابية، بهدف اكتشاف التصحيحات الأمنية المفقودة ومعالجتها مبكرًا.
أدخل الذكاء الاصطناعي الوكيل مخاطر جديدة، كما زاد من حدّة مخاطر قائمة من قبل. نتيجة لذلك، يحتاج الذكاء الاصطناعي إلى حلول أمن وحوكمة تتوسع بثقة وشفافية. ينبغي على المؤسسات تطبيق مصادقة قوية وضوابط دقيقة لإدارة الوصول، وحماية بيانات اعتماد خدمات الذكاء الاصطناعي، ومراقبة أنماط الوصول غير الطبيعية لاكتشاف السلوك المشبوه مبكرًا. كما تُعد حوكمة النماذج ضرورة لتقييم نماذج الذكاء الاصطناعي الأساسية، واختبار الأداء من حيث التحيز وانحراف البيانات والدقة، ووضع ضوابط تحدّ من السلوك غير الملائم.
لطالما كان أمن البيانات مهمًا، لكنه يكتسب أهمية أكبر في عالم الذكاء الاصطناعي: بدءًا من تحديد مكان وجود البيانات الحساسة، ومرورًا بفهم كيفية استخدامها وكيف يمكن أن يُكشف عنها، وصولًا إلى ترتيب مخاطر البيانات حسب السياق—وذلك كله مع الالتزام بمتطلبات امتثال صارمة تفرضها عشرات الجهات التنظيمية العالمية والإقليمية.