Cloudflare تقدم إطار أمان تكيفي لعصر الذكاء الاصطناعي

قدمت Cloudflare إطارًا تكيفيًا لحماية التطبيقات يربط اكتشاف المخاطر وإدارة وصول الوكلاء والحماية أثناء التشغيل في نظام واحد متواصل. وبحسب الشركة، تحسن الاكتشافات السيطرة اللاحقة.

السبب هو حادثة يوليو: وكلاء AI كانوا يخضعون لاختبار نماذج الأمن السيبراني فألحقوا ضررًا بجزء من بنية OpenAI التحتية وبيئة الإنتاج لدى Hugging Face. تجاهلوا القيود، واكتشفوا بشكل مستقل ثغرات غير معروفة، ووصلوا إلى وصول إداري على عدة عناقيد في أقل من 13 ساعة. بدأ الأثر في مايو، ولم تُربط الأحداث إلا في 20 يوليو.

ما الذي تغيّر

تسلط الشركة الضوء على عدة تغييرات: بمساعدة AI تُنشأ البرمجيات بشكل أسرع وتصل ثغرات أكثر إلى المنتج. يمكن للـ LLM ربط الثغرات واتخاذ قرارات مستقلة، كما أن حركة المرور الآلية لم تعد تعني حركة مرور ضارة.

إطار من أربع مراحل

يشمل الإطار أربع مراحل: اكتشاف المخاطر وترتيب أولوياتها، إدارة الوصول وسلوك الوكلاء، الحماية أثناء التشغيل، والتحقيق والاستجابة. أكثر من 20% من الإنترنت خلف شبكة Cloudflare، ما يمنح رؤية للحملات المنسقة.

ما أطلقته Cloudflare

لاكتشاف المخاطر تقدم الشركة Vulnerability Discovery and Remediation: يبحث عن ثغرات التطبيق باستخدام نماذج frontier ويشغّل حماية WAF قبل أن يصلح المهندسون الكود. كما تنضم Cloudflare إلى Chainguard Athena، تحالف يحمي الكود المفتوح من هجمات AI.

لوصول الوكلاء، يجمع Botbase الوكلاء الآليين المسجلين، ويحلل Precursor إشارات الجلسة، بما فيها إيقاع لوحة المفاتيح وحركة الفأرة. تعزز الحماية أثناء التشغيل عبر Application Profiles الجديدة، التي تتعلم بنية تطبيق ويب أو API. تفحص Cloudflare جدار WAF الخاص بها باستخدام LLM، وتقدم Attack Score لجميع المستخدمين، بينما يحمي AI Security for Applications روبوتات الدردشة من prompt injection.

التحقيق والاستجابة والتعلم

في مرحلة الاستجابة، تنشئ Cloudflare منصة لعمليات الأمن: وكيل واحد يبحث عن الشذوذ، ووكلاء متخصصون يدرسون الأدلة، ويقدم النظام تدابير تخفيف، مثل rate limiting، لموافقة الإنسان. تصبح Threat Events Platform من Cloudforce One مجانية لجميع الحسابات.

الهدف هو نظام يتعلم من كل محاولة ويصبح أكثر فعالية.