في ظل التقدم التكنولوجي السريع، تبرز أهمية الأمن السيبراني بشكل متزايد، حيث يعتمد الكثير من المؤسسات على وكلاء الذكاء الاصطناعي لإنجاز المهام المعقدة. ولكن، تواجه الأنظمة الحالية صعوبة في التكيف مع الأهداف المتنوعة وأوضاع الفشل المختلفة، مما يستدعي الحاجة إلى حلول مبتكرة.

هنا يأتي دور extsc{CyberEvolver}، وهو إطار عمل جديد لوكلاء الأمن السيبراني يعتمد على التطور الذاتي (Self-Evolution). يتميز extsc{CyberEvolver} بقدرته على تعديل هيكله بناءً على تجارب الفشل، مما يتيح له التكيف بشكل أفضل مع التحديات المتنوعة. يعتمد هذا النظام على معمارية مكونة من أربعة طبقات، حيث يقوم بتفكيك عملية تحسين الهيكل إلى مكونات منظمة.

واحدة من أكبر التحديات في تطوير الأنظمة القابلة للتطور الذاتي هي الفضاء الواسع من التعديلات الممكنة، بالإضافة إلى قلة تغذية المعلومات الناتجة عن عمليات التنفيذ. ولكن، بفضل آلية رصد التشخيص التي تحول السجلات التنفيذية المليئة بالضوضاء إلى إشارات قابلة للتنفيذ، يتمكن extsc{CyberEvolver} من تحسين الأداء.

ومن خلال البحث القائم على السكان، يتم الحفاظ على تنوع نسخ الوكلاء خلال عملية التطور، مما يمنع تراكم الأخطاء ويتأكد من فعالية العمليات.

تم تقييم extsc{CyberEvolver} في مجموعة متنوعة من المهام الأمنية، مثل تحديات CTF واستغلال الثغرات واختبارات الاختراق، باستخدام أربعة نماذج لغوية مفتوحة المصدر (Open-source LLMs). وقد أظهرت النتائج زيادة بمعدل 13.6% في معدل نجاح الوكلاء مقارنة بالطرق التقليدية، متفوقًا على ستة وكلاء مصممين بواسطة البشر واثنين من طرق تحسين الذات المقتبسة من مجالات أخرى.

تؤكد هذه النتائج أن التطور الذاتي للهيكل يمثل اتجاهًا واعدًا لبناء وكلاء LLM القابلة للتكيف لاختبارات الأمان. في المستقبل، يمكن لـ extsc{CyberEvolver} أن يوفر حلولًا أكثر فعالية وأمانًا في عالم مهدد بالاستخبارات الرقمية.