أظهر تقرير Prophet Security أن فرق الأمن السيبراني باتت غارقة في سيل من التنبيهات اليومية، حيث يتلقى الفريق المتوسط نحو 100 تنبيه يومياً، بينما تصل بعض المؤسسات الكبرى إلى 1000 تنبيه. المشكلة أن حجم الفرق لا يواكب هذا التدفق؛ إذ يعمل كثير منها بأقل من عشرة محللين، ما يجعل التحقيق في التنبيه الواحد يستغرق 75 دقيقة في المتوسط، بينما يمكن للمهاجمين اختراق الشبكة خلال 29 دقيقة فقط. هذه الفجوة الزمنية تحوّل المشكلة من مجرد ضغط عمل إلى خطر حقيقي على القدرة على الاحتواء.
خسائر بسبب التنبيهات المهملة
نحو 28% من التنبيهات لا يتم التحقيق فيها مطلقاً، و60% من الفرق اعترفت بأن تجاهل تنبيه أدى لاحقاً إلى حادث أمني خطير مثل اختراق أو توقف النظام. الأخطر أن 40% من المؤسسات أوقفت بعض التنبيهات نهائياً لعدم توفر الوقت الكافي لمعالجتها، ما يعني أن حجم التعرض الفعلي أكبر بكثير من الأرقام المعلنة.
المهاجمون أيضاً يستخدمون الذكاء الاصطناعي
أكثر من نصف الخبراء (56%) أكدوا أن الهجمات المدعومة بالذكاء الاصطناعي ارتفعت خلال العام الماضي، خصوصاً في قطاعات المال والرعاية الصحية. أبرز التهديدات تشمل رسائل تصيد مكتوبة بالذكاء الاصطناعي، مقاطع صوتية ومرئية مزيفة، هجمات ضخمة لتعبئة بيانات الاعتماد، وبرمجيات خبيثة مولدة آلياً.
الأولوية القصوى: الذكاء الاصطناعي
للمرة الأولى، أصبح تأمين أنظمة الذكاء الاصطناعي واستخدامه في الأمن أولوية تتفوق على قضايا تقليدية مثل أمن السحابة والبيانات. دوافع الفرق واضحة: سرعة الاستجابة (73%)، تغطية أفضل للكشف (71%)، إنجاز المزيد بنفس الفريق (56%)، وتقليل الإرهاق الوظيفي (37%).
نتائج ملموسة
72% من الفرق التي تستخدم الذكاء الاصطناعي أكدت أنه قلّص زمن التحقيق بما لا يقل عن 25%، أي نحو 25 دقيقة أقل لكل تنبيه. كما ساعد على تغطية مستمرة على مدار الساعة، تقليل الإنذارات الكاذبة، وإتاحة وقت أكبر للمحللين للتركيز على مهام متقدمة.
تحديات بناء أدوات داخلية
رغم أن 72% من الفرق حاولت بناء أدوات ذكاء اصطناعي داخلية، إلا أن 46% من هذه المشاريع فشلت أو تم التخلي عنها لصالح منتجات تجارية. التحدي الأكبر كان الاستدامة، وليس السرعة.
الثقة والاعتماد التدريجي
57% من الفرق ما زالت تشترط مراجعة بشرية لكل قرار يتخذه الذكاء الاصطناعي قبل إغلاق التنبيه. لذلك، يعمل الذكاء الاصطناعي غالباً كمساعد يوصي بالإجراءات (44%) أو ينفذ إصلاحات منخفضة المخاطر تلقائياً (30%). لم تمنح أي مؤسسة استقلالية كاملة للذكاء الاصطناعي.
استثمار الوقت في الصيد الاستباقي
الوقت الذي يوفره الذكاء الاصطناعي يُستثمر في الصيد الاستباقي للتهديدات. نصف الفرق تقريباً تمارس هذا النشاط بانتظام، و38% منها اكتشفت نشاطاً خبيثاً لم ترصده الأدوات الآلية. الفرق التي تصطاد أسبوعياً أو أكثر حققت معدل نجاح 49% مقابل 8% فقط للفرق التي لا تصطاد أبداً.
تغيّر الأدوار لا تقليص الفرق
رغم المخاوف من استبدال البشر، 57% من المشاركين يتوقعون بقاء حجم فرقهم كما هو، و9% يتوقعون زيادته. التحول يتمثل في انتقال المحللين من مهام الفرز الأساسية إلى أدوار أكثر تقدماً مثل الاستجابة للحوادث والصيد الاستباقي واختبار الدفاعات.
العقبة الأكبر: الخصوصية
44% من الفرق تعتبر الخصوصية أكبر عائق، خصوصاً ما يتعلق بكيفية تدريب النماذج على البيانات. 41% أخرى تواجه مشكلة في تفسير قرارات الذكاء الاصطناعي. هذه المخاوف يمكن معالجتها عبر تقييم دقيق لمزودي الحلول بدلاً من تجميد الاعتماد.
Prophet Security نموذج تطبيقي
منصة Prophet Security تمثل مثالاً عملياً على سد الفجوة بين حجم التنبيهات والقدرة على التحقيق. فهي تحقق في كل تنبيه بعمق محلل خبير، وتنفذ عمليات صيد استباقي، وتحوّل النتائج إلى قواعد كشف جديدة. المنصة توفر سجلاً كاملاً لكل خطوة، ما يعالج مشكلة التفسير، كما أن بيانات العملاء لا تُستخدم لتدريب النماذج، ما يعالج مخاوف الخصوصية.
