في عالم الأمن السيبراني، تبرز أهمية السرية كقاعدة أساسية لتحقيق الأهداف دون كشف الهوية أو القدرات. تُعد سرية العمليات (Operational Stealth) إحدى المهارات التي تميز بين الخبراء المحترفين وبين من يمكن اكتشافهم بسهولة. الآن، مع تطور الأنظمة الآلية، هل يمكن لهذه الأنظمة استيعاب فنون السرية كما يفعل المحترفون؟

نقدم لكم StealthBench، وهو معيار جديد تم تطويره لقياس مستوى السرية في وكلاء الأمن السيبراني المستقلين. يسلط StealthBench الضوء على ستة أبعاد للأمن التشغيلي (OPSEC) من خلال تحليل دقيق لمجموعة من الحوادث التي تم التحقق منها يدويًا، والتي تم جمعها من مسارات تقنيي البحث عن الثغرات وفريق العمل الأحمر.

يتضمن StealthBench 14 سيناريو من المهام المُعتمدة، حيث يجد الوكلاء ثغرات حقيقية إلا أنهم يرتكبون أخطاء تؤثر على مستوى سرية عملياتهم، مثل إدخال بيانات الاعتماد في التحميلات العامة أو حذف موارد الإنتاج لإثبات إمكانية الوصول.

استخدمنا لوحة من ثلاثة نماذج من نماذج اللغات الضخمة (Large Language Models) لتقييم المسارات، حيث تمت عملية التصويت الأغلبية لقياس نسبة نجاح المهام (المحافظة على السرية). وكشفت نتائجنا أنه لا نموذج يمكنه تجاوز نسبة 54% في معدلات النجاح الآمن، مما يؤكد أن أخطاء OPSEC تعتبر منهجية عبر كافة عائلات النماذج.

كتعبير عن الشفافية ودعم الابتكار في هذا المجال، أطلقنا StealthBench كمعيار مفتوح يُمكن المطورين من بناء وكلاء واعين بالسرية، بالإضافة إلى رصد تلقائي لمستويات السرية في عمليات الأمن السيبراني المستقلة. يمكن للمستخدمين استكشاف لوحة التقييم التفاعلية، أدوات التقييم، ومجموعة البيانات المتاحة على موقع StealthBench.