TLDR : النماذج اللغوية (LLMs) تُستخدم بشكل متزايد في الأمن السيبراني، مما يسمح بالكشف السريع عن الثغرات والهجمات. ومع ذلك، تتطلب نهجًا هجينًا يجمع بين الإنسان والآلات لضمان التماسك وتجنب التحيزات.
المحتوى
تفرض النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) نفسها بشكل تدريجي في جميع القطاعات، بما في ذلك القطاع الاستراتيجي للغاية للأمن السيبراني. ولكن ما الذي يغيرونه فعلاً؟ دراسة متعددة التخصصات أجراها باحثون من جامعة نيويورك تقدم نظرة دقيقة وطموحة لهذه التقارب، وتقترح خارطة طريق ملموسة. تحليل.
نماذج قادرة على التنبؤ والتحليل والعمل
التأثير الأول لـ LLMs في الأمن السيبراني واضح: فهي تسمح باستغلال على نطاق واسع لكميات كبيرة من النصوص التي كانت غير مستخدمة بشكل كافٍ، مثل تقارير الحوادث، تدفقات المعلومات الاستخباراتية عن التهديدات (CTI) أو سجلات النظام. النتيجة: اكتشاف أسرع للثغرات والهجمات والسلوكيات المشتبه بها، مع القدرة على توليد ملخصات، تصنيف الحوادث أو اقتراح الإجراءات.
يمكن أيضًا تخصيص LLMs: نماذج مثل SecureBERT، المدربة على مجموعات بيانات خاصة بالأمن السيبراني، تقدم نتائج أفضل بكثير من النماذج العامة. ومع ذلك، من الضروري تحسينها بشكل صحيح، باستخدام prompts مصممة جيدًا وبيانات ذات صلة - وهو مهارة لا تزال نادرة في الشركات.
الأمن السيبراني للشبكات 5G: الذكاء الاصطناعي للإنقاذ
يشير التقرير أيضًا إلى أهمية LLMs لاختبار أمان الشبكات 5G، التي غالبًا ما تكون غير محمية بشكل جيد في مرحلة ما قبل التشفير. يوجد نهجان:
من الأعلى إلى الأسفل: استخراج القواعد من آلاف الصفحات من المواصفات الفنية.
من الأسفل إلى الأعلى: تحليل مباشر للترافيك لاكتشاف الشذوذ.
في كلتا الحالتين، تسمح LLMs بأتمتة توليد حالات الاختبار، محاكاة الهجمات عن طريق fuzzing، واكتشاف الثغرات التي يصعب اكتشافها يدويًا.
نحو جيل جديد من الوكلاء المستقلين للأمن السيبراني
تؤكد الدراسة على ظهور وكلاء معتمدين على LLM قادرين ليس فقط على تحليل التهديدات، ولكن أيضًا على التفكير، التخطيط والتفاعل مع بيئتهم. بفضل تقنيات مثل الجيل المدعوم بالاسترجاع (RAG) أو Graph-RAG، يمكن لهذه الوكلاء الجمع بين مصادر متعددة لإنتاج إجابات معقدة وسياقية.
الأفضل من ذلك: بتنظيم هؤلاء الوكلاء في أنظمة متعددة الوكلاء (أو عبر وكلاء ميتا)، يصبح من الممكن تغطية كامل دورة الاستجابة للهجوم: الاكتشاف، التحليل، التفاعل، العلاج.
التدريب والمحاكاة والتأمين: تتضح الاستخدامات التعليمية
ابتكار آخر ملحوظ يتعلق باستخدام LLMs في التدريب على الأمن السيبراني. لقد تم إجراء دورات تجريبية بالفعل: تتضمن تلخيص الشيفرة، اكتشاف الثغرات، الاستخبارات حول التهديدات أو حتى الهندسة الاجتماعية بمساعدة الذكاء الاصطناعي. ستة دروس رئيسية تخرج من ذلك: الإبداع، النقل، الشك، المرونة، الأمان والتكلفة.
بين الأتمتة واليقظة البشرية
لكن انتبه: LLMs ليست العلاج الشامل. نقصها في التماسك، ميلها إلى الهلوسات، التحيزات الإحصائية، أو حتى ضعفها للهجمات عن طريق "jailbreak" (تجاوز الحواجز) يفرض وجود حواجز واقية قوية.
لذلك يوصي التقرير بنهج هجيني: دمج LLMs مع البشر في الدائرة، زيادة عمليات التحقق، تخصيص النماذج بدلاً من السعي لنموذج واحد، وإدخال آليات رقابة وتدقيق قوية (blockchain، مقاييس الثقة، إلخ).
نحو ذكاء اصطناعي موثوق في الأمن السيبراني
يشدد الباحثون على ثلاثة أعمدة لبناء ذكاء اصطناعي موثوق:
القابلية للتفسير: يجب أن تكون قرارات النماذج مفهومة.
المتانة: يجب أن تقاوم التغيرات والهجمات العدائية.
الإنصاف: تجنب التحيزات، خاصة في المجالات الحساسة مثل العدالة أو المالية.
هدفهم: التأكد من أن الذكاء الاصطناعي لا يمثل خطرًا جديدًا، بل أصلًا مستدامًا لتعزيز مرونة المؤسسات في مواجهة التهديدات المتزايدة التعقيد.
مرجع الدراسة: arXiv:2505.00841v1
لتحسين الفهم
ما هو <span dir="ltr">Retrieval-Augmented Generation (RAG)<\/span> وكيف يُستخدم في الوكلاء المستقلين للأمن السيبراني؟
<span dir="ltr">Retrieval-Augmented Generation (RAG)<\/span> هو تقنية تجمع بين توليد النصوص ونظام استرجاع المعلومات لتقديم استجابات موضوعة في سياقها. في الأمن السيبراني، يُمكن للوكلاء المستقلين الوصول إلى المعلومات من مصادر متعددة ودمجها لتطوير استجابات مُخصصة للتهديدات المحددة.
لماذا من المهم تدريب نماذج LLM متخصصة للأمن السيبراني، مقارنة باستخدام النماذج العامة؟
النماذج المتخصصة مثل SecureBERT يتم تدريبها على مجموعات بيانات خاصة بالأمن السيبراني، مما يسمح لها بفهم وتحديد التهديدات الفريدة لهذا المجال بشكل أفضل. تفتقر النماذج العامة غالبًا إلى العمق اللازم لمعالجة القضايا الأمنية المعقدة وقد تفوتها الفروق الدقيقة الضرورية للكشف عن الهجمات السيبرانية.