في عالم البرمجيات الحديثة، يشكل الذكاء الاصطناعي (AI) نقطة تحول جوهرية بالنسبة لكيفية كتابة ومراجعة الشفرات البرمجية. دراسة حديثة تناولت تقنية جديدة تُسمى "المُثبت" (prover)، والتي تتولى مهمة تحديد ما إذا كانت الشفرات المكتوبة صحيحة أم لا.

استخدمت هذه التقنية خوارزميات الهياكل الانسيابية المبتكرة في Ada/SPARK، حيث تمكنت الوكالات البرمجية الممتازة من إنتاج الشفرات بسرعة تفوق قدرة البشر على مراجعتها. تعكس النتائج قدرة هذه النماذج على كتابة برمجيات أمنية متقدمة تشمل مجموعة من التطبيقات مثل تشفير ما بعد الكم (post-quantum cryptography)، بروتوكولات الأمان TLS 1.3 وIKEv2، بالإضافة إلى عميل Matrix.

قام GNATprove بتوزيع 49,280 من التزامات الإثبات (proof obligations)، مما أسفر عن التأكد من الصلاحية الوظيفية لبعض العناصر، وأظهر غياب الأخطاء زمن التنفيذ بالنسبة للبقية، بتكلفة إشراف تتراوح بين 20-40 مرة أقل من طرق التحقق اليدوية التقليدية.

رغم نجاح GNATprove، أظهرت النتائج أن الاعتماد على هذه الآلية وحدها لم يكن كافياً، إذ ظهرت بعض العيوب التي لم يكن بالإمكان اكتشافها، وتم حلها باستخدام اختبارات الإجابات المعروفة (known-answer tests)، والتفاعل البيني (interoperability)، أو مراجعه بشرية للمواصفات.

تُظهِر هذه التجربة أن مقدار الثقة في ما يمكن للوكيل البرمجي أن يؤكده محدود بقوة التغذية الراجعة (feedback) المقدمة له. تبين لنا أن مدى نجاح الذكاء الاصطناعي في تحديد الأخطاء يعتمد بشكل مباشر على قوة الأنظمة التي تدعمه.

ما رأيكم في دور الذكاء الاصطناعي في تحسين أمان البرمجيات؟ شاركونا آراءكم في التعليقات!