شهدت 91% من الشركات حوادث في سلسلة توريد البرمجيات خلال عام واحد فقط، مما يبرز الحاجة الملحة لتعزيز الحماية في خطوط أنابيب التكامل المستمر والنشر المستمر (CI/CD). أفاد أربعة من كل عشرة شركات أن خدمات السحابة غير المكونة بشكل صحيح، وسرقة الأسرار من مستودعات التعليمات البرمجية، واستخدام واجهات البرمجة التطبيقات غير الآمنة، واختراق بيانات اعتماد المستخدم، أصبحت شائعة بشكل متزايد. تشمل النتائج الأكثر تواتراً لهذه الهجمات إدخال برمجيات خبيثة للتعدين غير المشروع التي أثرت على 43% من المؤسسات، وجهود الإصلاح التي تعطل اتفاقيات مستوى الخدمة (SLAs) لـ 41% من الشركات. من بين المتأثرين بحوادث سلسلة توريد البرمجيات في العام الماضي، واجه 96% بعض التأثيرات السلبية. المصدر: تعقيد تأمين سلسلة توريد البرمجيات المتزايد، مجموعة استراتيجيات المؤسسات.
يستغل المهاجمون الذكاء الاصطناعي لتحسين استراتيجياتهم وتنفيذ الهجمات بسرعة تفوق قدرة المؤسسات على الرد. بينما يستخدم مجرمو الإنترنت تكتيكات الذكاء الاصطناعي الهجومية، يجب على بائعي الأمن السيبراني اعتماد الذكاء الاصطناعي أيضاً لتعزيز قدراتهم الدفاعية والبقاء في المنافسة.
لماذا تعتبر سلاسل توريد البرمجيات أهدافاً رئيسية
تمثل سلاسل توريد البرمجيات هدفًا ذا قيمة عالية للمهاجمين، حيث تعمل كعامل مضاعف للفدية. غالبًا ما يستغل الفاعلون من الدول، ومجموعات الجريمة الإلكترونية، والتهديدات المستمرة المتقدمة (APT) الثغرات في سلاسل توريد البرمجيات، حيث كانت هذه المنطقة تاريخياً ضعيفة الحماية. تشمل الاختراقات البارزة Okta وJetBrains وMOVEit و3CX وKaseya VSA، التي أثرت على العديد من الشركات عالمياً.
خمس طرق لتعزيز أمان سلسلة التوريد باستخدام الذكاء الاصطناعي
يتصاعد سباق التسلح في الذكاء الاصطناعي، خاصة بالنسبة للمؤسسات التي تواجه خصوماً مزودين بأدوات ذكاء اصطناعي متقدمة. لحسن الحظ، يظهر الذكاء الاصطناعي كلاعب رئيسي في الكشف عن التهديدات والتخفيف منها في خطوط أنابيب CI/CD. إليك خمس مجالات يؤثر فيها الذكاء الاصطناعي:
1. تعمل منصات حماية التطبيقات السحابية (CNAPP) على أتمتة الأمان للبيئات الهجينة والمتعددة السحابة، من خلال دمج تدابير الأمان مبكراً في دورة حياة تطوير البرمجيات (SDLC). تساعد CNAPPs المعززة بالذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة فرق DevSecOps في التعرف على التهديدات بشكل استباقي أثناء فحص التعليمات البرمجية في مستودعات مثل GitHub قبل دمجها في التطبيقات. تشمل مقدمي CNAPP الرائدين Cisco وCrowdStrike وTrend Micro.
2. تستفيد أمان النقاط النهائية من قدرة الذكاء الاصطناعي على تأمين مستويات الهوية. غالباً ما يستغل مجرمو الإنترنت بيانات الاعتماد ذات الوصول المميز، ويتنقلون بين النقاط النهائية لإطلاق هجمات أوسع. يمكن للذكاء الاصطناعي سد الفجوات بين الهويات والنقاط النهائية بشكل فعال.
3. تتطور منصات الكشف والاستجابة الموسعة (XDR) في استخدام الذكاء الاصطناعي. أشار الرئيس التنفيذي لـ CrowdStrike إلى تطويرهم خوارزميات تربط الإشارات الضعيفة من نقاط النهاية المختلفة لتقديم اكتشافات جديدة، وقد امتدوا الآن بهذه القدرة إلى الشركاء الخارجيين. تشمل مقدمي XDR الرائدين Broadcom وCisco وMicrosoft، مما يعزز منصاتهم ببيانات استشعار غنية.
4. يتطور الكشف التلقائي عن التهديدات عبر نماذج الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة التي تتعلم من البيانات السلوكية. يقوم بائعو XDR وCNAPP بتدريب نماذجهم باستخدام بيانات النقاط النهائية لتعزيز قدرات الكشف التلقائي، وهو أمر حيوي للحفاظ على أمان خطوط أنابيب CI/CD.
5. تستخدم التحليلات والتقارير الم streamlined عبر خطوط أنابيب CI/CD الذكاء الاصطناعي لتحديد المخاطر أو العقبات المحتملة مبكراً مع التنبؤ بأنماط الهجوم. يضمن دمج بحيرة بيانات موحدة مع تحليلات متقدمة تحديد الأولويات للمخاطر الحرجة، مما يحافظ على نزاهة سلسلة توريد البرمجيات.
الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة في إدارة التصحيحات
أصبح أتمتة إدارة التصحيحات، المدعومة بمجموعة متنوعة من البيانات، تطبيقًا آخر للذكاء الاصطناعي. تقوم أنظمة إدارة التصحيحات المدعومة بالذكاء الاصطناعي بتقييم الثغرات وتحديد الأولويات المعرضة للمخاطر بكفاءة. توفر الشركات الرائدة مثل Ivanti وTanium أنظمة تعالج الثغرات وتبسط عملية التصحيح overall.
يقول Srinivas Mukkamala، CPO من Ivanti: "إدارة التصحيحات ليست سهلة كما تبدو". "يجب على المنظمات تنفيذ حل إدارة تصحيحات قائم على المخاطر يقوم بأتمتة تحديد الثغرات والأولويات لتقليل المخاطر دون إضافة عبء العمل."
من خلال الاستفادة من الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة، يمكن للمؤسسات تعزيز وضعها الأمني في بيئة تهديد سريعة التطور، مما يضمن بقاء سلاسل توريد البرمجيات resilient ضد الهجمات.
قائمة الترتيب
