الركيزة الأولى للاستعداد لمواجهة تهديدات الذكاء الاصطناعي: تقليل حالات التعرض الحرجة والفحص باستخدام الذكاء الاصطناعي

يعمل الذكاء الاصطناعي على تغيير كيفية إنشاء البرامج ونشرها وتأمينها. كما أنه يغير طريقة عمل المهاجمين.

يتضاءل حاجز الاستغلال حيث يساعد الذكاء الاصطناعي المهاجمين على التحرك بشكل أسرع من الكشف عن الثغرات الأمنية إلى استغلالها. يمكن الآن تحليل نقاط الضعف التي كانت تستغرق أيامًا أو أسابيع لتحويلها إلى أسلحة، واستغلالها في ساعات. وفي الوقت نفسه، يستمر عدد الثغرات الأمنية في النمو، مما يجعل من الصعب على فرق الأمن تحديد المشكلات المهمة بالفعل. لقد تحول التحدي من العثور على نقاط الضعف إلى تحديد أي منها يهم بالفعل.

ولمساعدة المؤسسات على اجتياز هذا المشهد المتغير، أنشأنا إطار عمل الاستعداد لتهديدات الذكاء الاصطناعي الذي يحدد نموذج تشغيل مصمم لمساعدة المؤسسات على الاستعداد لعصر الذكاء الاصطناعي.

في سلسلة المدونات هذه، سنستكشف كل ركيزة من ركائز إطار العمل، بدءًا من الركيزة 1: تقليل حالات التعرض الحرجة والمسح الضوئي باستخدام الذكاء الاصطناعي.

لماذا يعد تقليل حالات التعرض الحرجة أمرًا مهمًا للاستعداد لتهديدات الذكاء الاصطناعي

لدى معظم المؤسسات نتائج أمنية أكثر مما يمكنها معالجته بشكل واقعي. تنشغل فرق الأمان بالتنبيهات عبر البنية التحتية السحابية والتطبيقات ومنصات SaaS وواجهات برمجة التطبيقات والهويات وخدمات الذكاء الاصطناعي – ومع ذلك لا تمثل كل ثغرة أمنية خطرًا حقيقيًا. مع تقلص الجداول الزمنية للاستغلال، تحتاج الفرق إلى التركيز بشكل أقل على حجم الثغرات الأمنية والمزيد على تقليل حالات التعرض المحددة التي يمكن للمهاجمين استخدامها فعليًا للتأثير على البيئة.

الأولوية الأولى هي تقليل التعرض غير الضروري، والذي يبدأ بالرؤية. تحتاج المؤسسات إلى رؤية موحدة لسطح الهجوم الخاص بها عبر السحابة، وSaaS، والذكاء الاصطناعي، والبيئات المحلية لفهم ما يتعرض للإنترنت. بمجرد تحديدها، يجب على الفرق تقييم الأصول عبر ثلاثة أبعاد رئيسية:

• إمكانية الوصول: هل يمكن للمهاجم الوصول إليه؟

• الاستغلالية: هل يمكن فعلا المساس بها؟

• تأثير الأعمال: ماذا سيحدث لو تم استغلالها؟

تتطلب الإجابة على هذه الأسئلة أكثر من مجرد جرد الأصول. تحتاج فرق الأمان إلى رؤية خارجية لفهم ما يمكن الوصول إليه واستغلاله حقًا من وجهة نظر المهاجم، والمرتبط مباشرة بسياق العمل – مثل البيانات التي يمكن للأصول الوصول إليها، وأذوناتها، وملكيتها، والأنظمة المهمة المتصلة. إن الجمع بين وجهة نظر المهاجم من الخارج والسياق البيئي الداخلي يساعد الفرق على التركيز على حالات التعرض التي تمثل مخاطر عمل حقيقية.

وفي الوقت نفسه، لم تعد نقاط الضعف الحرجة مقتصرة على مكافحة التطرف العنيف فقط. مع الارتفاع السريع في التشفير الظاهري بمساعدة الذكاء الاصطناعي، أصبحت العيوب المنطقية أكثر تكرارًا وأسهل في الاستغلال – كما يتضح من عيوب Moltbook وBase44 وDeepSeek التي اكتشفها فريق البحث لدينا مؤخرًا في العام الماضي. يستهدف المهاجمون بشكل متزايد واجهات برمجة التطبيقات، وآليات المصادقة، وضوابط الترخيص، ومنطق الأعمال، وسير عمل الهوية – وهي نقاط الضعف التي غالباً ما يغفلها الفحص التقليدي القائم على التوقيع.

لمواكبة الخصوم الذين يعتمدون على الذكاء الاصطناعي، تحتاج المؤسسات إلى فحص حالات التعرض باستخدام الذكاء الاصطناعي للكشف عن سلاسل الهجوم المعقدة بسرعة وحجم من المستحيل تحقيقهما يدويًا. من خلال التركيز على مسارات الهجوم التي تم التحقق من صحتها والقابلة للاستغلال، يمكن للفرق التغلب على الضوضاء، وتحديد أولويات ما هو أكثر أهمية، واتخاذ إجراءات سريعة من خلال ملكية واضحة وسير عمل معالجة فعال.

أهداف هذه الركيزة هي:

• تقليل التعرض غير الضروري

• التحقق من صحة ما يمكن للمهاجمين استغلاله فعليًا

• تحديد المخاطر القابلة للاستغلال باستمرار باستخدام الذكاء الاصطناعي

• تحديد الأولويات على أساس المخاطر في العالم الحقيقي

• إنشاء مسارات عمل واضحة للملكية والمعالجة

كيف يدعم Wiz الركيزة 1: تقليل التعرض والفحص باستخدام الذكاء الاصطناعي

تقليل سطح الهجوم باستخدام Wiz ASM

تساعد Wiz Attack Surface Management (ASM) المؤسسات على تحديد حالات التعرض الحرجة وتقليلها عبر البيئات السحابية وSaaS وAI والبيئات المحلية. تعمل الماسحات الضوئية التقليدية لسطح الهجوم في المقام الأول من الخارج، وتكتشف الأصول التي تواجه الإنترنت ولكنها تفتقر إلى السياق اللازم لفهم أهميتها. يجمع Wiz ASM بين الرؤية الخارجية وسياق السحابة الداخلي لتوفير رؤية كاملة لسطح الهجوم الخاص بالمؤسسة.

تكتشف Wiz ASM باستمرار الأصول التي تواجه الإنترنت بما في ذلك المجالات وعناوين IP وواجهات برمجة التطبيقات والخدمات السحابية وتطبيقات SaaS. يتم إثراء Discovery بالبيانات الواردة من تكوينات الشبكة السحابية، ونقاط نهاية واجهة برمجة التطبيقات (API)، ومستودعات التعليمات البرمجية، وقياس وقت التشغيل عن بعد للكشف عن النقاط العمياء مثل الخدمات السحابية غير المُدارة، وواجهات برمجة تطبيقات الظل، والتطبيقات التي تم إنشاؤها بسرعة بواسطة الذكاء الاصطناعي أو “المشفرة بالحيوية”. يتم التحقق من صحة كل تعرض محتمل من الخارج للتأكد من أنه يمكن الوصول إليه من خلال الإنترنت. يقوم Wiz بعد ذلك بتحليل التقنيات المكشوفة والتحقق من صحة المخاطر القابلة للاستغلال مثل نقاط الضعف والتكوينات الخاطئة والأسرار المكشوفة وبيانات الاعتماد الضعيفة أو الافتراضية.

استغلال مدعوم بالذكاء الاصطناعي مع العميل الأحمر

يستهدف المهاجمون بشكل متزايد نقاط الضعف التي تكافح أجهزة الفحص التقليدية لتحديدها، بما في ذلك عيوب الترخيص ونقاط الضعف في منطق الأعمال وسلاسل هجمات واجهة برمجة التطبيقات المعقدة. Red Agent هو مهاجم Wiz المستقل المدعوم بالذكاء الاصطناعي والذي يحدد باستمرار المخاطر المعقدة القابلة للاستغلال بسرعة الآلة. إنه يكمل المسح القائم على التوقيع من خلال الاستغلال المدعوم بالذكاء الاصطناعي الذي يفسر سلوك التطبيق ويكيف نهجه بناءً على الاستجابات الملحوظة.

يبدأ Red Agent بتعيين سطح هجوم API الكامل، وتجميع نقاط النهاية من واجهات برمجة التطبيقات السحابية، ووثائق Swagger وOpenAPI، وWiz Runtime Sensor، وزاحف الويب الذي يعمل بالذكاء الاصطناعي. يقوم الزاحف بتحليل التعليمات البرمجية من جانب العميل للكشف عن واجهات برمجة تطبيقات الظل وخدمات الاختبار المنسية ونقاط النهاية غير الموثقة. بمجرد تحديد واجهات برمجة التطبيقات، يقوم Red Agent بإجراء فحص مدرك للسياق للكشف عن الثغرات الأمنية المخفية والمبنية على المنطق. من خلال تحليل مواصفات واجهة برمجة التطبيقات (API)، والتفكير في سير عمل التطبيق، وتكييف مسارات الهجوم ديناميكيًا، فإنه يحدد المخاطر مثل التفويض المعطل، والمصادقة غير الصحيحة، والعيوب في منطق الأعمال، ونقاط الضعف في الحقن، والتعرض المفرط للبيانات، وسلاسل الهجوم متعددة الخطوات في التطبيقات المصممة خصيصًا والمولدة بالذكاء الاصطناعي. يساعد Red Agent الفرق على الدفاع بسرعة الآلة، وإيجاد المخاطر القابلة للاستغلال بشكل مستمر على نطاق واسع في دقائق قد يستغرق اكتشافها باحثًا بشريًا أسابيع أو أشهر.

تحديد أولويات التعرض مع السياق

لتحديد أولويات حالات التعرض بشكل فعال وفهم تأثيرها، تحتاج الفرق إلى تحديد أي منها يمثل خطرًا كبيرًا. يتبع Wiz منهجًا فريدًا من نوعه، حيث يرسم خريطة للمخاطر الخارجية للسياق البيئي الخاص بك. يقوم Wiz بربط النتائج التي تم التحقق من صحتها من ASM وRed Agent مع السياق من Wiz Security Graph، وربط حالات التعرض للبنية التحتية السحابية والهويات والبيانات الحساسة وملكية التطبيق ومسارات الهجوم المحتملة.

يتيح ذلك لفرق الأمان تحديد الأولويات بناءً على إمكانية الوصول وقابلية الاستغلال وتأثير الأعمال، مع التركيز على حالات التعرض التي قد تؤدي بشكل واقعي إلى الوصول إلى البيانات أو تصعيد الامتيازات أو الحركة الجانبية أو تعطيل الأعمال. من خلال ربط النتائج الخارجية بالسياق الداخلي، يساعد Wiz المؤسسات على فهم ليس فقط ما تم كشفه، ولكن ما يمكن للمهاجم تحقيقه فعليًا إذا تم استغلال هذا التعرض.

عالج المشكلة بسرعة الذكاء الاصطناعي مع العميل الأخضر

بمجرد تحديد التعرضات الحرجة، تحتاج المؤسسات إلى التحرك بسرعة لتقليل المخاطر. يساعد Wiz الفرق على تسريع عملية المعالجة من خلال تعيين الملكية وأتمتة سير العمل والتوجيه المدعوم بالذكاء الاصطناعي. يمكن توجيه النتائج تلقائيًا إلى مالك التطبيق المناسب أو فريق البنية التحتية أو المطور، مما يقلل الجهد اليدوي المطلوب لفرز العمل وتعيينه.

يمكن للفرق الاستفادة من Green Agent لتحديد السبب الجذري لاكتشاف التعرض وتلقي إرشادات المعالجة المدركة للسياق. يقوم Green Agent بتجميع المعلومات من جميع أنحاء منصة Wiz، بما في ذلك العلاقات بين التعليمات البرمجية والسحابة وبيانات الملكية وسياق الرسم البياني الأمني ​​وأنماط المعالجة التاريخية، مما يساعد الفرق على حل المشكلات بشكل أسرع وبثقة أكبر. بالاشتراك مع Wiz Workflows، يمكن للمؤسسات إنشاء عمليات إصلاح قابلة للتكرار تقلل بشكل مستمر من التعرض وتحسن أوقات الاستجابة.

الخطوات العملية للتنفيذ اليوم

يجب على عملاء Wiz الذين يتطلعون إلى إنشاء الركيزة الأولى لإطار عمل الاستعداد لتهديدات الذكاء الاصطناعي إعطاء الأولوية للخطوات التالية:

• تمكين ASM المتقدم: قم بتمكين ASM المتقدم لتوسيع نطاق Wiz ليشمل أي أصل والحصول على تقييم خارجي شامل للمخاطر.

• المسح باستخدام العامل الأحمر: قم بتنشيط مهاجم الذكاء الاصطناعي لاكتشاف العيوب المنطقية ونقاط الضعف المعقدة بشكل مستمر عبر تطبيقاتك وواجهات برمجة التطبيقات.

• إعطاء الأولوية لقضايا المخاطر الخارجية التي تم التحقق منها: ركز أولاً على مشكلات المخاطر الخارجية التي تم التحقق منها لإزالة مسارات الهجوم المثبتة القابلة للاستغلال قبل أن يتمكن المهاجمون من استغلالها.

• أتمتة سير عمل المعالجة باستخدام Green Agent: قم بإنشاء مسارات عمل تنظيمية واضحة تستخدم إرشادات السبب الجذري السياقية الخاصة بـ Green Agent لتقديم إصلاحات قابلة للتنفيذ مباشرةً إلى مالكي الموارد.

يعد الحد من حالات التعرض الحرجة والتحقق المستمر من إمكانية الاستغلال هو أساس الاستعداد لتهديدات الذكاء الاصطناعي. إن المؤسسات التي يمكنها تحديد المخاطر القابلة للاستغلال وتحديد أولوياتها ومعالجتها بسرعة الآلة ستكون في وضع أفضل لمواكبة المهاجمين الذين يدعمون الذكاء الاصطناعي.

قم بمراجعة مدونتنا التالية في هذه السلسلة للتعرف على الركيزة 2: تسريع عملية التصحيح والاستجابة

هل أنت مستعد للبدء؟ طلب العرض التوضيحي.