Anthropic وClaude Mythos تفاقمان التهديد: الذكاء الاصطناعي يجعل الهجمات السيبرانية في متناول المبتدئين

عرضت Anthropic في أبريل 2026 نموذج Claude Mythos Preview، فزادت بذلك حدة النقاش حول تأثير الذكاء الاصطناعي في الأمن السيبراني. ولم يعد الخوف الأكبر لدى القطاع أن النماذج تجد الأخطاء البرمجية، بل أن يتمكن أشخاص بلا تدريب تقني عميق من البحث عنها واستغلالها.

من المسابقة إلى القلق

ففي أغسطس 2025، اختبرت فرق في مسابقة DARPA AI Cyber Challenge في لاس فيغاس أنظمة آلية للبحث عن الثغرات على 54 مليون سطر من الشيفرة الحقيقية. ولم تعثر الأدوات على الأخطاء المزروعة عمدًا فحسب، بل عثرت أيضًا على أخطاء حقيقية لم يكن المنظمون ينوون إظهارها أصلًا. وهذا تحوّل مهم: فحتى قبل الضجة المثارة حول Mythos، كان واضحًا أن الذكاء الاصطناعي يستطيع البحث عن الثغرات على نطاق يستغرق إنجازه من إنسان، أو حتى من فريق باحثين عادي، وقتًا أطول بكثير.

والسوق اليوم لا يخشى الأتمتة بحد ذاتها، بل تعميم إتاحتها. فقد كان من يُسمّون script kiddies يأخذون سكربتات جاهزة من الإنترنت ويشغّلون استغلالات كتبها غيرهم، وغالبًا دون أن يفهموا كيف تعمل. أما مع نماذج الذكاء الاصطناعي بهذا المستوى، فيتغير المشهد: بدل نسخ أدوات قديمة، يمكن طلب دراسة شيفرة جديدة عبر محادثة مع النظام، وأن يقترح سلسلة هجوم ويطوّر الاستغلال ليناسب هدفًا محددًا. وبالنسبة للمهاجمين منخفضي المهارة، لم يعد ذلك مجرد تسريع، بل فئة جديدة تقريبًا من الإمكانات.

الهجمات أصبحت أرخص

وما يقلق الخبراء أكثر ليس Claude Mythos نفسه، بل الانخفاض الحاد في كلفة الهجوم بمعناه الواسع، من حيث الوقت والجهد والمهارة المطلوبة. ويقول باحثون إن العثور على ثغرة خطيرة في قاعدة شيفرة غير مألوفة كان يستغرق أسابيع أو شهورًا، أما الآن فيستغرق ساعات. ويقول تيم بيكر من Theori، أحد المتأهلين إلى نهائيات AIxCC، صراحةً إن الذكاء الاصطناعي بات قادرًا، بتلميحات minimal وأحيانًا دونها تمامًا، على اكتشاف zero-day في برمجيات واسعة الاستخدام.

«عتبة الدخول إلى البحث عن خطأ في قاعدة شيفرة من مليون سطر أصبحت الآن

أدنى بكثير مما كانت عليه».

ولهذا يصبح مجديًا مهاجمة حتى الأنظمة التي بدت سابقًا متخصصة جدًا أو مكلفة جدًا للدراسة. فإذا كان الجهد شبه مجاني، يستطيع المهاجمون البحث عن نقاط الضعف في تهيئات نادرة، أو في البرمجيات الداخلية للشركات، أو في خدمات تستخدمها شركة واحدة بعينها. والنماذج تستطيع في الوقت نفسه استعراض الاحتمالات بسرعة، والجمع بين أنماط الأخطاء المعروفة، وكتابة مسودات عملية للاستغلالات بشكل شبه فوري.

وتحاول Anthropic احتواء الخطر: فالوصول إلى Mythos مقيّد، وأضيفت في Claude Opus 4.7 حماية من الطلبات السيبرانية الخبيثة. لكن لا أحد يضمن أن يتحلى المطورون الآخرون بالحذر نفسه.

المشكلة الرئيسية هي التصحيحات

بالنسبة للشركات، لم يعد الخطر الأكبر يبدو كـ«نهاية العالم بسبب الثغرات»، بل كـ«نهاية العالم بسبب التصحيحات». فإذا اكتشفت النماذج آلاف المشكلات أسرع مما تتمكن الفرق من فحصها وإصلاحها، تصبح الاستجابة هي عنق الزجاجة، لا البحث. وينصح الخبراء بإعداد خطة Mythos-ready من الآن: تجزئة الشبكات، وترتيب إدارة الهوية والوصول (identity and access management)، والانتقال إلى أساليب memory-safe حيثما أمكن، والتخلص من الاعتماد على المصادقة الضعيفة. وكلما قلّت طبقات الحماية لدى الشركة اليوم، كانت الموجة التالية من تقارير الثغرات أشد وطأة عليها.

• تجزئة الشبكات والخدمات
• ضبط صارم للهويات وصلاحيات الوصول
• شيفرة وبنية أكثر أمانًا
• مصادقة مقاومة للتصيد الاحتيالي وتحديثات سريعة

وهناك أثر مزعج آخر: فالفاصل الزمني بين نشر الثغرة وظهور الاستغلال يكاد ينعدم. فبمجرد صدور التصحيح، يستطيع المهاجمون تحليله وفهم ما جرى إصلاحه بالضبط، ثم البحث عن الأنظمة التي لم تُحدَّث. ولذلك أصبح تحديد الأولويات مهمة لا تقل تعقيدًا عن الإصلاح نفسه. فالثغرة الحرجة في خدمة داخلية ليست دائمًا أخطر من خطأ أقل جسامة على المحيط الخارجي. ويجب أن يدير هذا التدفق بشر: محللو التهديدات، وفرق الاستجابة للحوادث، ومهندسون يعرفون قاعدة الشيفرة بعمق كافٍ ليصلحوا لا بسرعة فحسب، بل دون خلق مشكلات جديدة في المستقبل.

ومثال أداة Xint من Theori دالّ في هذا السياق. فبحسب الشركة، عثرت الأداة على جميع الأخطاء التي اكتشفها Mythos في قواعد الشيفرة نفسها، وأضافت 12 ثغرة zero-day أخرى لم ترد في إعلان Anthropic الأولي. لكن إصلاح ما يُكتشف أصعب بكثير من اكتشافه. فالتصحيح الجيد يحتاج إلى سياق: يجب فهم ما إذا كان سيعطّل الوظائف، وهل سيضعف قابلية صيانة الشيفرة، وهل سيفتح ثغرات جديدة. وهذا أصعب في المشاريع مفتوحة المصدر، لأن فرقًا صغيرة ومشرفين (maintainers) أفرادًا قد ينهال عليهم سيل من البلاغات (tickets) يستحيل التعامل معه بالسرعة نفسها التي يولّد بها الذكاء الاصطناعي اكتشافاته.

ماذا يعني ذلك

يغيّر الذكاء الاصطناعي مجال offensive security أسرع مما تعيد الشركات بناء عمليات الدفاع لديها. وفي 2026 لن يفوز من يملك أكبر عدد من الماسحات، بل من يعرف كيف يحدد أولويات المخاطر بسرعة، ويُصدر التحديثات، ويبني برمجيات أكثر أمانًا مسبقًا. وإلا فسيحصل حتى المهاجمون الذين لا يملكون إعدادًا جادًا على أدوات كانت في السابق حكرًا على الباحثين الأقوياء والمجموعات المتقدمة.