في كل عام، يقدم تقرير التحقيقات في خرق بيانات Verizon (DBIR) لمحة سريعة عن كيفية قيام المهاجمين باختراق المؤسسات. ويسلط تقرير هذا العام الضوء على اتجاه واضح: يواصل المهاجمون تحقيق النجاح من خلال نقاط الضعف المألوفة، لكنهم يستغلونها بسرعة وعلى نطاق متزايد.
هذا العام، ساهمت Wiz في بحث حول اتجاهات معالجة الثغرات الأمنية المعروفة (KEV) في DBIR، مما يوفر رؤية حول كيفية استجابة المؤسسات لنقاط الضعف التي يستغلها المهاجمون بشكل نشط في البرية. كما اكتشفنا سابقًا في معرضنا الاستعادي للتهديدات السحابية، وحالة الذكاء الاصطناعي في السحابة، وأبحاث حالة أمان SDLC، يسلط تقرير DBIR لهذا العام الضوء على تحدي بالغ الأهمية: تكافح المؤسسات لتقليل المخاطر بسرعة كافية لمواكبة مساحات الهجوم المتزايدة والاستغلال السريع بشكل متزايد.
لا يفوز المهاجمون لأنهم اكتشفوا تقنيات جديدة تمامًا. إنهم ينجحون لأن نقاط الضعف وعلاقات الثقة والبيئات السحابية المتزايدة التعقيد تخلق فرصًا أكثر مما يمكن للمدافعين العمل ضده.
استغلال الثغرات الأمنية يفوق العلاج
إحدى أهم النتائج التي توصل إليها تقرير DBIR هي أن استغلال الثغرات الأمنية أصبح وسيلة الوصول الأولية الرائدة، وهو ما يمثل 31% من الانتهاكات. وفي الوقت نفسه، تظل الهجمات التي تركز على الإنسان عاملاً مهمًا في الانتهاكات، مما يؤكد حاجة المؤسسات إلى معالجة كل من التعرض التقني ومخاطر الهوية.
هذا الاتجاه ذو أهمية خاصة في البيئات السحابية. في معرض Wiz للتهديدات السحابية بأثر رجعي، بدأت 40% من عمليات الاقتحام السحابية الموثقة بنقاط ضعف مسلحة، مما يجعل الاستغلال هو المسار الأكثر شيوعًا للتسوية.
كجزء من مساهمة Wiz في DBIR لهذا العام، قمنا بتحليل كيفية معالجة المؤسسات للثغرات الأمنية المستغلة المعروفة (KEVs) عبر مئات الآلاف من البيئات السحابية والتعليمات البرمجية. وتكشف نتائج DBIR عن تحدي تشغيلي متزايد: تمت معالجة 26% فقط من الثغرات الأمنية المعروفة بالكامل، بينما ظلت 16% دون معالجة تمامًا.
تساعد النتائج الإضافية في تفسير سبب معاناة المنظمات من أجل مواكبة التقدم:
-
زاد متوسط وقت المعالجة من 32 يومًا إلى 43 يومًا.
-
واجهت المؤسسات ما يقرب من 50% من حالات KEV التي تتطلب المعالجة مقارنة بالعام السابق، مع ارتفاع متوسط عدد حالات KEV من 11 إلى 16.
ولم يعد التحدي يتمثل في مجرد تحديد نقاط الضعف. ويتمثل التحدي في تقليل التعرض بسرعة كافية لمواكبة تزايد أسطح الهجوم وامتداد السحابة والتطور السريع المتزايد لبرامج استغلال الثغرات.
أصبحت علاقات الثقة هي الحدود الجديدة للمؤسسات
ووجد تقرير DBIR أن مشاركة الطرف الثالث في الانتهاكات ارتفعت من 30% إلى 48% على أساس سنوي. ويعكس هذا الاتجاه تحولا أوسع في كيفية ظهور الهجمات الحديثة. وبدلاً من استهداف البيئات الفردية بشكل مباشر، يسيئ المهاجمون بشكل متزايد إلى العلاقات الموثوقة التي تربطهم.
طوال عام 2025، قامت Wiz بالتحقيق في الحوادث التي تنطوي على:
-
حزم البرامج المخترقة,
-
إساءة استخدام رمز OAuth،
-
سرقة رمز الوصول الشخصي لـ GitHub،
-
تسوية CI/CD،
-
وتكامل SaaS.
أظهرت حملات مثل Shai Hulud وs1ngularity كيف يمكن للتسوية في مكون واحد موثوق به أن تؤدي إلى تعرض المصب عبر آلاف المؤسسات. واصل نشاط TeamPCP الأخير هذا الاتجاه حتى عام 2026.
يظهر هذا النمط نفسه في بيئات تطوير البرمجيات. في بحثنا عن حالة أمان SDLC، لاحظنا كيف تعتمد مسارات التطوير الحديثة بشكل متزايد على المستودعات المترابطة وأنظمة البناء ومنصات التشغيل الآلي والهويات وأدوات الطرف الثالث. تساعد هذه الاتصالات الفرق على التحرك بشكل أسرع، ولكنها تنشئ أيضًا مسارات إضافية للمهاجمين لإساءة استخدام الوصول الموثوق، وتهديد سلاسل توريد البرامج، وتوسيع نطاق تأثير عملية اقتحام واحدة.
لم تعد حدود المؤسسة محددة فقط بالبنية التحتية. وهي تشمل بشكل متزايد الهويات والتكاملات وسلاسل توريد البرمجيات وأنظمة التشغيل الآلي.
يعمل الذكاء الاصطناعي على تسريع المخاطر الحالية
يعد الذكاء الاصطناعي أحد أكثر المواضيع التي تمت مناقشتها في تقرير DBIR لهذا العام، وتشير النتائج إلى واقع دقيق. يعمل الذكاء الاصطناعي على تسريع عمليات المهاجم أكثر من تغيير كيفية حدوث الانتهاكات.
يسلط DBIR الضوء على كيفية مساعدة الذكاء الاصطناعي للجهات الفاعلة في مجال التهديد على تسريع عمليات الاستطلاع وأتمتة المهام وتشغيل عمليات الاستغلال بسرعة أكبر. لاحظت أبحاث Wiz اتجاهات مماثلة، بما في ذلك الاستطلاع بمساعدة الذكاء الاصطناعي، وجمع بيانات الاعتماد، واكتشاف الثغرات الأمنية، والأتمتة بعد التسوية.
وفي الوقت نفسه، يطرح اعتماد الذكاء الاصطناعي تحديات أمنية جديدة خاصة به. في بحثنا عن حالة الذكاء الاصطناعي في السحابة، استكشفنا الاتجاهات الرئيسية لاعتماد الذكاء الاصطناعي.
لاحظنا أيضًا الاعتماد السريع لتقنيات وكيل الذكاء الاصطناعي. في بحثنا، قامت 57% من المؤسسات بنشر وكلاء الذكاء الاصطناعي، في حين ظهرت خوادم MCP في 80% من البيئات السحابية.
تقدم هذه التقنيات معًا هويات جديدة وواجهات برمجة التطبيقات وحسابات الخدمة وطبقات التنسيق وسير عمل الأتمتة. نظرًا لأن الذكاء الاصطناعي أصبح جزءًا لا يتجزأ من سير عمل التطوير والعمليات السحابية والعمليات التجارية، تحتاج المؤسسات أيضًا إلى ملكية واضحة وحوكمة ورؤية واضحة لكيفية نشر هذه الأنظمة وربطها بالموارد الحساسة.
من الناحية العملية، غالبًا ما تخلق بيئات الذكاء الاصطناعي أماكن جديدة تظهر فيها مشكلات أمنية مألوفة، بما في ذلك الأذونات المفرطة والخدمات المكشوفة وامتداد بيانات الاعتماد. والنتيجة هي سطح هجوم أكبر وأكثر ترابطًا.
تحتاج فرق الأمن إلى التركيز على التعرض والثقة والسرعة
الدرس المستفاد من تقرير DBIR لهذا العام هو أن نقاط الضعف المألوفة تظل فعالة للغاية عندما تقترن بالنطاق السحابي، وعلاقات الثقة المترابطة، ودورات الاستغلال السريعة بشكل متزايد.
بالنسبة للمدافعين، تظل الأولويات واضحة:
-
تقليل التعرض الذي يمكن الوصول إليه خارجيًا.
-
إعطاء الأولوية لمعالجة نقاط الضعف المستغلة بشكل نشط.
-
تقوية الهويات والتكاملات الموثوقة.
-
تأمين سلاسل توريد البرمجيات وبيئات التطوير.
-
قم بتطبيق نفس ضوابط الإدارة والرؤية على أنظمة الذكاء الاصطناعي الموجودة بالفعل للبنية التحتية السحابية.
اقرأ المزيد من ويز للأبحاث
التهديدات السحابية بأثر رجعي 2026
اكتشف كيف استفادت الجهات الفاعلة في مجال التهديد من نقاط الضعف وبيانات الاعتماد المكشوفة والعلاقات الموثوقة وسير العمل المدعوم بالذكاء الاصطناعي في عمليات التطفل السحابية في العالم الحقيقي.
حالة الذكاء الاصطناعي في السحابة 2026
تعرف على كيفية قيام وكلاء الذكاء الاصطناعي وخوادم MCP والنماذج ذاتية الاستضافة وخدمات الذكاء الاصطناعي المُدارة بتوسيع أسطح الهجوم السحابية وإنشاء تحديات حوكمة جديدة.
حالة أمان SDLC 2026
اكتشف كيف تعمل سلاسل توريد البرامج وأنظمة CI/CD وهويات المطورين وأدوات الطرف الثالث على إعادة تشكيل المخاطر عبر بيئات التطوير الحديثة.
