في عالم يتزايد فيه الاعتماد على التكنولوجيا التشغيلية التقليدية (OT)، جاءت الابتكارات في مجال الأمن السيبراني لتُقدم حلولاً جديدة وفعالة. يقدم مشروع APIOT (Purple-teaming for Industrial OT) أول إطار عمل من نوعه يعتمد على نماذج اللغات الكبيرة (Large Language Models) لإدارة الثغرات الأمنية بشكل آلي في الأجهزة التشغيلية التقليدية.

تعتبر الأجهزة التشغيلية التقليدية وخاصة المايكروكنترولرز التي تستخدم بروتوكولات مثل Modbus/TCP وCoAP محركات مهمة في أنظمة التحكم الصناعية، لكنها حتى الآن كانت بعيدة عن متناول الهجمات الأمنية التلقائية. في حين كانت الدراسات السابقة تهتم بالأنظمة التي تعمل على لينكس ومواقع الإنترنت، فإن هذه الأنظمة ليست مناسبة للأجهزة التقليدية التي لا تحتوي على بيئات تشغيلية معروفة.

مع نظام APIOT، تمكنا من تقديم نموذجًا يظهر كيف يمكن تنفيذ الهجمات ومن ثم إصلاح الثغرات بشكل كامل دون تدخل بشري خطوة بخطوة. تم اختبار هذا النموذج على برامج Zephyr RTOS عبر هياكل IIoT المتنوعة، حيث تمت عمليات التجربة على مدار 290 تجربة شملت خمسة نماذج لغوية كبرى، وثلاث هياكل شبكية، ومستويات مختلفة من الأداء، مما أثمر عن معدل نجاح يبلغ 90% في الدورة الكاملة من الاكتشاف إلى الاستغلال والتصحيح.

كما عثر الباحثون على أن وجود طبقة حوكمة في الوقت الفعلي، والتي أطلقوا عليها لقب «الراصد»، يعد عامل هندسي حاسم؛ إذ بدونها، تميل الكيانات إلى إظهار أنماط منهجية فاسدة تشمل الحلقات التكرارية والافتقار إلى التحقق من الأعطال. هذه النتائج تشير إلى تحول كبير؛ حيث لم يعد خبراء المهاجمين هم القيود الأساسية على اختراق الأجهزة التقليدية، مما يستدعي نماذج تهديد دفاعية جديدة تأخذ في الاعتبار شبح المهاجمين المعززين بتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي القادرة على تنفيذ دورات آلية من الاكتشاف إلى الإصلاح.

هذا الابتكار يحمل الكثير من التحديات والفرص لمستقبل الأمن السيبراني في الصناعة. كيف ترى دور الذكاء الاصطناعي في حماية الأنظمة التقليدية من الهجمات؟ شاركونا آراءكم في التعليقات.