يستمر الخصوم السيبرانيون في تحقيق نطاق وتأثير واسعين من خلال استغلال الثغرات الأمنية الأساسية في إدارة الهوية والتحكم بالوصول وإدارة بيانات الاعتماد، بدلًا من الاعتماد على تقنيات متطورة أو جديدة. وعلى الرغم من تطوُّر أدوات الهجوم والأتمتة، إلا إن الظروف الأساسية التي تمكِّن الاختراق إلى حد كبير تظل دون تغيير.
بمجرد تحقيق الوصول، يسعى المهاجمون باستمرار إلى جمع بيانات الاعتماد، وتصعيد الامتيازات، واختطاف الجلسات، ما يُتيح لهم التحرك جانبيًا عبر البيئات الهجينة والسحابية وبيئات SaaS. تضاعفت هذه الأنشطة -وفقًا لبيانات تقرير هذا العام- بسبب أن أكثر من نصف الثغرات الأمنية التي تم اكتشافها لم تتطلب أي مصادقة، ما أتاح للمهاجمين تأمين مواقع نفوذ دون الحاجة إلى تجاوز ضوابط الهوية بالكامل.
علاوةً على ذلك، يوضِّح كشف بيانات اعتماد روبوتات المحادثة المدعومة بالذكاء الاصطناعي في الأسواق السرية أن منصات الذكاء الاصطناعي أصبحت بسرعة جزءًا من سطح الهجوم على هويات المؤسسات. على الرغم من أن بيانات الاعتماد التي تمت ملاحظتها لم تَعُد صالحة، إلا إن ارتباطها المستمر ببرامج ضارة لسرقة المعلومات يُبرز الخطر المتزايد الذي تشكِّله بيانات الاعتماد غير المُدارة وضعف سلامة الهوية عبر أنظمة SaaS وأنظمة الذكاء الاصطناعي.
في الوقت نفسه، يعكس الارتفاع بما يقرب من أربعة أضعاف في اختراقات سلاسل التوريد والأطراف الخارجية الكبرى خلال السنوات الخمس الماضية اعتماد الخصوم بشكل متزايد على هويات مخترَقة، وبيانات اعتماد مشتركة، وعمليات تكامل تم منحها ثقة مفرطة، للوصول إلى الأنظمة والحفاظ على وجودهم داخلها.
في ضوء هذه التوجهات، كيف ينبغي للمؤسسات أن تستجيب، ومن أين يجب أن تبدأ؟ وكيف يمكنها تحويل الأمن إلى ميزة أعمال حقيقية، لا مجرد جهد لتخفيف المخاطر؟
مع استخدام عناصر التهديد للذكاء الاصطناعي للضغط على فِرق الأمن -من خلال توسيع حملات التصيُّد، وتسريع إنشاء الأكواد الضارة، وتحسين أساليب الهندسة الاجتماعية- يحتاج قادة الأمن إلى نهج استباقي بدلًا من نهج تفاعلي لمواجهة هذه التهديدات. وينبغي لهم حماية مؤسساتهم في المستقبل عبر أمن شامل من البداية حتى النهاية مدعوم بالذكاء الاصطناعي.
تعني استراتيجية "الاختبار المبكر -الانتقال من استجابة تفاعلية أسلوبية إلى خطة استباقية- البدء أولًا بالحصول على رؤية شاملة لمشهد التهديدات سريع التطور، وإدراج أحدث التهديدات والسياق الأوسع والرؤى ضمن الخطة.
يمكن أن يوفر شركاء الأمن هذه الرؤى، من خلال استخدام كشف التهديدات والاستجابة لها المدعومين بالذكاء الاصطناعي الوكيل، والاستعداد لتهديدات ما بعد الحوسبة الكمّية. ويجب أن تتضمن خطوة "الاختبار المبكر" هذه أيضًا أساسًا قويًا لإدارة المخاطر وتقييمها وتعزيز الوضع الأمني. مع إدارة الوضع الأمني للذكاء الاصطناعي (AI Security Posture Management – AISPM)، يمكن للمؤسسات الحصول على رؤية أوسع وحماية أفضل لتطبيقات الذكاء الاصطناعي عبر البيئات السحابية، ما يمكِّنها من مراقبة وإدارة أصول الذكاء الاصطناعي وحماية عمليات النشر من تهديدات مثل تلوث البيانات والهجمات العدائية.
يجب أن تأخذ استراتيجية الاختبار المبكر أيضًا في الاعتبار السياق التجاري للمؤسسة ومستوى تحمُّلها للمخاطر. ويجب أن تعطي الأولوية لتأمين الأصول والبيانات الحرجة بناءً على تأثيرها في الأعمال، وفهم دوافع وقدرات الخصوم، وتحديد واعتماد إدارة نشطة لاعتمادات سلسلة التوريد والأطراف الخارجية.
شهدنا مؤخرًا ارتفاع استخدام مراكز العمليات الأمنية المستقلة، التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي الوكيل لتعزيز دور فِرق الأمن، حيث يمكنها تنسيق عدة وكلاء للعمل عبر دورة حياة التهديد بالكامل -من اكتشاف التهديدات إلى معالجتها- ما يمنح المؤسسات الأدوات اللازمة للكشف عن الهجمات المعقدة التي تم توليدها بالذكاء الاصطناعي والتعامل معها.
تشكِّل حماية الهويات دائمًا تحديًا كبيرًا للمؤسسات. وسيصبح الأمر أكثر صعوبة. مع قيام المهاجمين بضبط عملياتهم المستندة إلى بيانات الاعتماد بدقة أكبر، يجب على قادة تكنولوجيا المعلومات والأمن اللجوء إلى الذكاء الاصطناعي لمساعدتهم في الحصول على رؤية شاملة للمخاطر والتهديدات القائمة على الهويات عبر بيئة تكنولوجيا المعلومات الخاصة بهم. ومن خلال دمج خدمات وحلول اكتشاف تهديدات الهوية والاستجابة لها (ITDR) المدعومة بالذكاء الاصطناعي وإدارة الوضع الأمني للهويات (ISPM)، يمكن للمؤسسات التحرك بسرعة وكفاءة أكبر لتحديد الثغرات الأمنية ومنع وقوع الهجمات.
إذا كانت لا تزال هناك حاجة إلى التأكيد: يجب اعتبار الهويات جزءًا من البنية التحتية الحيوية. نظرًا لحساسية البيانات القائمة على الذكاء الاصطناعي ومهام سير عمل الذكاء الاصطناعي الوكيل، يجب على قادة الأمن الذين لم يفعلوا ذلك بعد رفع أنظمة الهويات لديهم إلى مستوى المرونة والحوكمة والمراقبة نفسه لعناصر البنية التحتية الأساسية. يجب عليهم توحيد إدارة وصول الهويات والحوكمة عبر هويات الموظفين والعملاء والشركاء والأجهزة.
ويجب عليهم أيضًا تطبيق ضوابط وصول مستمرة قائمة على المخاطر، ومستندة إلى سياق مثل سلوك المستخدم، وحالة الجهاز، وخصائص عبء العمل. سيتطلب هذا التحوُّل أيضًا قدرات متخصّصة في صيد التهديدات، وحماية مخصصة للذكاء الاصطناعي، وضوابط أمنية على مستوى البنية التحتية للدفاع ضد الهجمات الخارجية متزايدة التعقيد.
بعيدًا عن مخاطر اختراق بيانات الاعتماد، يُظهر ارتفاع الثغرات الأمنية التي لا تتطلب المصادقة أهمية دمج الهوية مباشرةً في بنية التطبيقات.
لتأمين هذه البنى، يجب على فِرق الأمن تطبيق مصادقة قوية وفرض ضوابط التفويض على التطبيقات والخدمات وواجهات برمجة التطبيقات (APIs) الداخلية والخارجية، وكذلك على الاتصالات بين الخدمات. يجب استخدام سياسات وصول مدركة للهوية للحد من التعرُّض ومنع تصعيد الاستغلالات على مستوى التطبيقات إلى اختراقات أكبر.
لا يوجد شيء يحبه المهاجمون أكثر من ثغرة أمنية تم تجاهلها أو التغاضي عنها. لحسن الحظ، يعرف قادة الأمن كيفية التعامل مع هذا الأمر - من خلال العودة إلى المبادئ الأساسية والأسس الأولية. ويعني ذلك اعتماد نهج مستمر واستباقي لتحديد الثغرات الأمنية عبر البيئات المختلفة، مثل البحث عن:
- كود غير آمن
- بيانات اعتماد ضعيفة أو مُعاد استخدامها
- تكوينات خطأ
- تغييرات غير مصرَّح بها
- إعدادات افتراضية غير آمنة
- سلوك مستخدم محفوف بالمخاطر
- تصحيحات مفقودة
إذا تمكَّن المهاجم من اختراق النظام، فهناك ثلاثة أمور يمكن أن تساعد على منع استغلال أوَّلي من التقدم إلى جمع بيانات الاعتماد أو النقل غير المصرَّح به للبيانات: المعالجة الاستباقية، والصيانة القوية للإعدادات، والمراقبة المستمرة لسلوك التطبيقات.
كما يُعَد إجراء اختبارات الاختراق المنتظمة عبر البنية التكنولوجية بأكملها -بما في ذلك التطبيقات، والشبكات، والبنية التحتية السحابية، ونماذج الذكاء الاصطناعي، والأنظمة الكبرى، والأجهزة وحتى الأفراد- ضروريًا للكشف عن الثغرات الأمنية والفجوات في الإعدادات التي قد تؤدي إلى وصول غير مصرَّح به أو تعريض الأنظمة والبيانات الحساسة للخطر.
يجب تأمين وإدارة روبوتات المحادثة المدعومة بالذكاء الاصطناعي وسير العمل الوكيل بمستوى الصرامة نفسه -أو حتى أكثر- الذي يتم التعامل به مع منصات SaaS المؤسسية الأخرى. في كثير من الأحيان، ومع الضغط الشديد للإطلاق السريع، لا يحدث هذا على أرض الواقع. وهذه مشكلة؛ لأن المخاطر والتهديدات الناتجة عن الذكاء الاصطناعي تمثِّل تحديات كبيرة للمؤسسات.
لقد أضاف الذكاء الاصطناعي الوكيل "Agentic AI" مخاطر جديدة وساهم في مضاعفة مخاطر قائمة. يحتاج قادة الأمن إلى حل شامل لحوكمة الذكاء الاصطناعي يمكِّنهم من توسيع استخدام الذكاء الاصطناعي بثقة وشفافية، وبطريقة تولِّد قيمة حقيقية. لتجنُّب التقيُّد بمورِّد واحد، يجب أن يكون الحل مفتوحًا، وهجينًا وغير مرتبط بمنصة محددة، بحيث تستطيع المؤسسات استخدام النموذج المناسب لكل حالة استخدام، ونشر الذكاء الاصطناعي حيث يكون أكثر فاعلية.
تُتيح حوكمة النماذج تقييم الذكاء الاصطناعي الأساسي، لاختبار الأداء والدقة والحماية من السلوك غير الملائم. تُعَد مواكبة اللوائح المتعلقة باستخدام الذكاء الاصطناعي أمرًا بالغ الأهمية للحفاظ على الامتثال وتقليل المخاطر.
يجب على المؤسسات تقييم تبنّي الذكاء الاصطناعي عبر المؤسسة بأكملها، بما في ذلك فرض مصادقة قوية وضوابط وصول مشروطة، وتأمين أنظمة الذكاء الاصطناعي، وحماية بيانات اعتماد ورموز خدمات الذكاء الاصطناعي، ومراقبة أي أنماط وصول غير طبيعية أو تعرُّض بيانات الاعتماد.
يمكن أن تؤدي الأخطاء في تكوين الأمن، وانتهاكات البيانات، والأخطاء البشرية البسيطة إلى كشف علني للعلامة التجارية القيّمة للمؤسسة، أو نطاقاتها، أو عناوين IP، أو الأصول الخاصة بالعملاء. وهذا يسلط الضوء على المخاطر الموجودة خارج نطاق التحكم في حدود شبكتك. يجب على فِرق الأمن التعاون مع شريك موثوق به لتحديد مدى تعرُّض هذه الأصول القيّمة عبر الويب العلني، والويب العميق غير المفهرس، ومواقع السوق السوداء على الشبكة الخفية. تشمل هذه الخدمات المتخصصة قدرات مراقبة لسرقة بيانات الاعتماد، والنطاقات المشبوهة، والثغرات الأمنية الشائعة (CVEs)، والنشرات الأمنية.
مع تزايد الدور الحيوي للبيانات والذكاء الاصطناعي في المؤسسات الرقمية اليوم وعبر اقتصادنا الرقمي، يجب على قادة الأمن الابتكار والتكيف بمواكبة سرعة التغيُّر المدفوع بالذكاء الاصطناعي. لتحقيق ذلك، يجب عليهم وعلى فرقهم التأكد من توفُّر ضوابط حماية البيانات المناسبة -مثل التشفير، وضوابط الوصول، ومنع فقدان البيانات، والمراقبة والتدقيق، وتصنيف البيانات الآمن- لتأمين بيانات المؤسسة وإدارة البيانات التي تتم تغذيتها إلى الذكاء الاصطناعي، لمنع كشف البيانات الحساسة عن غير قصد.
على الرغم من أن حماية البيانات كانت دائمًا أمرًا مهمًا، فإن أهميتها تزداد في عالم الذكاء الاصطناعي -من خلال اكتشاف مكان وجود البيانات الحساسة، وفهم كيفية استخدامها وكشفها، وتحديد أولويات مخاطر البيانات استنادًا إلى السياق، وتطبيق الضوابط الاستباقية- كل ذلك مع الالتزام بمتطلبات الامتثال الصارمة مثل اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) وقانون خصوصية المستهلك في كاليفورنيا (CCPA) ومعيار أمن بيانات صناعة بطاقات الدفع (PCI DSS) وغيرها.
تعزيز الأمان والامتثال من خلال خدمات إدارة الهوية والوصول (IAM) من IBM، مع تبسيط إدارة الهوية عبر البيئات السحابية الهجينة.
تحسين برنامج الأمن الخاص بك باستخدام خدمات الاستجابة للتهديدات العالمية والمستقلة عن المورِّدين من IBM.
بناء أساس آمن للهوية مع IBM Verify لتبسيط الوصول، وتعزيز المصادقة، والتوسع بثقة.