موردو الأمن السيبراني يلجأون إلى ذكاء اصطناعي متعدد النماذج ومفتوح لتجاوز الضوابط
Cybersecurity vendors turn to multi-model, open AI to bypass guardrails
تتجه شركات الأمن السيبراني إلى بنى متعددة النماذج وإلى نماذج ذكاء اصطناعي مفتوحة الأوزان لتجاوز ضوابط الأمان التي ترفض أحيانًا مهام تحليل أمني مشروعة. وتذكر المقالة أن فرق الاستجابة للحوادث واجهت رفضًا من نماذج تجارية مثل Claude Opus وFable عند تحليل أوامر هجوم أو حمولات استغلال، فعادت إلى تشغيل التحقيق عبر نموذج GLM-5.2 المفتوح على بنيتها التحتية. وتؤكد أن موردين مثل CrowdStrike وPalo Alto Networks يبنون حلولًا متعددة النماذج أو نماذج مفتوحة، بينما يقترح تحالف Agentic SOC Alliance بنية مرجعية لفصل بيانات SOC عن النماذج الأساسية استمرارية العمليات.
- نماذج الذكاء الاصطناعي التجارية ترفض أحيانًا مهام تحليل أمني مشروعة، ما يعطل سير عمل فرق الأمن السيبراني.
- فرق الاستجابة للحوادث في Hugging Face أعادت توجيه التحقيق عبر نموذج مفتوح الأوزان GLM-5.2 بعد رفض نماذج تجارية تحليل أوامر الهجوم.
- تحالف Agentic SOC Alliance، الذي يضم 15 موردًا للأمن السيبراني، يقترح بنية مرجعية تفصل بيانات SOC عن نماذج الذكاء الاصطناعي لتبادل النماذج بسهولة.
- شركات مثل CrowdStrike وPalo Alto Networks تبني حلولًا متعددة النماذج أو نماذج مفتوحة، إذ لم يكتشف أي نموذج منفرد أكثر من 40% من الثغرات في اختبارات Palo Alto Networks.
- يقول خبراء إن مرونة طبقات تنفيذ الذكاء الاصطناعي أصبحت معيارًا أساسيًا لتقييم أدوات SecOps.
👤 Greg Clark
👤 Andrew Braunberg
👤 Paul Giorgi
🏢 Hugging Face
🏢 ExtraHop
🏢 Agentic SOC Alliance
🏢 Omdia
🏢 Palo Alto Networks
🏢 Unit 42
🏢 Anthropic
🏢 OpenAI
🏢 CrowdStrike
🏢 Nvidia
🔖 Claude Opus
🔖 Fable
🔖 GLM-5.2
🔖 SafeMind
🔖 Red Tempest
🔖 Blue Solano
🔖 Nemotron
قراءة الخبر في مصدره الأصلي