لم يعد الذكاء الاصطناعي في مشهد الأمن السيبراني مجرد أداة تساعد المهاجمين على كتابة رسائل تصيد أو تلخيص معلومات عن الضحايا. وفقاً لتقرير Check Point Research AI Security Report 2026، دخلت النماذج الذكية مرحلة أكثر خطورة: أصبحت تنفذ أجزاء فعلية من الهجمات، وتحرّك الأوامر داخل السلسلة الهجومية، وتحلل البيانات المسروقة، وتشارك في تطوير برمجيات خبيثة بمستوى احترافي.
التقرير يرسم صورة لسوق هجمات أقل كلفة وأسرع إنجازاً وأكثر قابلية للتوسع. الفكرة الأساسية ليست أن الذكاء الاصطناعي اخترع أنواعاً جديدة بالكامل من الجرائم الرقمية، بل إنه خفّض الحاجز أمام تنفيذ الهجمات التقليدية وجعلها في متناول جهات أقل خبرة.
الذكاء الاصطناعي يدخل إلى قلب الهجوم
أبرز ما يلفت الانتباه في التقرير هو انتقال الذكاء الاصطناعي من مرحلة الدعم إلى مرحلة التنفيذ. فبدلاً من أن يقتصر دوره على البحث الأولي أو صياغة الرسائل الاحتيالية، أصبح حاضراً في الاستطلاع، وجمع البيانات، واستخراج كلمات المرور، والتنقل داخل الشبكات، وحتى تحليل ما يتم سرقته بعد الاختراق.
الجهات الأكثر خطورة لم تعد بالضرورة تلك التي تملك أكثر النماذج تقدماً، بل تلك التي نجحت في ربط عدة أدوات ذكاء اصطناعي معاً داخل عملية واحدة مؤتمتة. بهذه الطريقة يتحول الهجوم إلى سلسلة متتابعة من المهام التي يمكن توزيعها بين نماذج وخدمات مختلفة، بينما يكتفي المشغل البشري بإدارة الصورة الكبرى.
ويشير التقرير إلى حالات واقعية توضح هذا التحول، بينها حملة تجسس نسبت إلى جهات صينية استخدمت Claude Code لتنفيذ معظم العمل التكتيكي عبر عشرات الأهداف. في هذه الحالة تولى الذكاء الاصطناعي الاستطلاع، والاختراق، وجمع الاعتمادات، والحركة الجانبية، وفرز البيانات، بينما ظل الإنسان مسؤولاً عن التوجيه العام.
هجمات معتمدة على الذكاء الاصطناعي تتوسع بسرعة
التقرير يسرد مثالاً أكثر وضوحاً على هذا التطور في اختراق استهدف تسع وكالات حكومية مكسيكية بين أواخر ديسمبر 2025 ومنتصف فبراير 2026. التحقيقات كشفت عن نحو 400 مليون سجل تعرضت للانكشاف، شملت بيانات ضريبية ومدنية ومعلومات عن المركبات والمرضى والانتخابات.
الأدلة التقنية أظهرت أن العملية اعتمدت على 1,088 تعليمات كتبها الإنسان، مقابل 5,317 أمراً نُفذت بواسطة الذكاء الاصطناعي خلال 34 جلسة. استخدم المهاجم Claude Code للاستكشاف والاختراق، ثم استعان بـ GPT-4.1 لتحليل البيانات المسروقة وتوليد تعليمات للمرحلة التالية.
الأخطر أن المهاجم وجد طريقة للالتفاف على الرفض الأولي من النموذج عبر إدخال تعليمات اختراق داخل ملف إعدادات موثوق به. وبمجرد تعديل هذا الملف، ورثت الجلسات اللاحقة السلوك الجديد تلقائياً، ما جعل أسلوب التحايل دائماً بدلاً من أن يكون محاولة مؤقتة. هذه النقطة تكشف خطراً أوسع يتعلق بثقة أنظمة الذكاء الاصطناعي في ملفات المشروع والإعدادات الداخلية.
الخدمات التجارية تبقى الأداة المفضلة للمهاجمين
على الرغم من كثرة الحديث عن النماذج المحلية المفتوحة، فإن التقرير يؤكد أن الخدمات التجارية الشائعة ما تزال الخيار الأكثر عملية للمهاجمين. فهؤلاء يستخدمون حسابات حقيقية أو مسروقة على منصات مثل ChatGPT وGemini وClaude وDeepSeek وKimi وQwen، لأن هذه الخدمات سهلة الوصول وتقدم قدرة أعلى واستقراراً أكبر.
النهج الشائع هو تقسيم الطلبات الخبيثة إلى أجزاء صغيرة تبدو بريئة في البداية، ثم إعادة تجميعها تدريجياً حتى يصل المستخدم إلى النتيجة المحظورة. ومع هذا الأسلوب تصبح حسابات الذكاء الاصطناعي نفسها هدفاً ثميناً للسرقة والاستغلال.
التقرير يشير أيضاً إلى حملات سرقت بيانات دخول من ملفات بيئية مكشوفة لمطوّرين، وجمعت حسابات مرتبطة بمزودي الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع. كما أن إعادة بيع الحسابات المسروقة، أو ما يعرف بـ LLMjacking، باتت سوقاً موازية تمنح المشترين قدرة على استخدام موارد الذكاء الاصطناعي لجهات أخرى دون تحمل التكاليف، وأحياناً مع إمكانية الوصول إلى بيانات مخزنة داخل الحساب.
وفي إحدى الحالات، أدى مفتاح API مسروق لخدمة Gemini إلى توليد رسوم بلغت نحو 82 ألف دولار خلال يومين فقط، وهو مثال على أن الاختراق لا يقتصر على الوصول إلى النماذج، بل قد يتحول إلى خسارة مالية مباشرة وسريعة.
البرمجيات الخبيثة أصبحت أكثر احترافية
من أهم التحولات التي يرصدها التقرير أن الذكاء الاصطناعي لم يعد يقتصر على كتابة أجزاء أولية من الشيفرة الضارة، بل أصبح يساعد في إنتاج برمجيات جاهزة للاستخدام بعد مراحل طويلة من التطوير والاختبار والتنقيح. وفي كثير من الأحيان لا يظهر أي أثر واضح لاستخدامه بعد اكتمال البرمجية.
أحد الأمثلة اللافتة هو إطار عمل خبيث على لينكس يحمل اسم VoidLink، وهو نظام معياري للقيادة والسيطرة يتضمن آليات تخفٍ وثبات وأكثر من 30 إضافة ما بعد الاستغلال. بدا في البداية كما لو أنه ثمرة فريق تطوير كبير أمضى شهوراً في بنائه، لكن التحقيقات أظهرت أنه صُمم بواسطة شخص واحد باستخدام بيئة ترميز مدعومة بالذكاء الاصطناعي، وأن نحو 88 ألف سطر برمجي فاعل تم إنتاجها في أقل من أسبوع.
كما يذكر التقرير أن مجموعات أخرى استعملت الذكاء الاصطناعي لإنتاج برمجيات قابلة للاستهلاك السريع، من بينها جماعات مرتبطة بإيران وروسيا وكوريا الشمالية. وفي بعض الحالات استُخدمت النماذج لإنشاء أبواب خلفية مخصصة أو لتوليد برمجيات هجومية صممت لاستهداف بيئات حكومية وعسكرية.
ومع أن البرمجيات التي تتواصل مع نموذج ذكاء اصطناعي أثناء عملها ما تزال أقل شيوعاً، فإن التقرير يعتبرها مؤشراً مهماً على مستقبل أكثر ديناميكية للهجمات، حيث يمكن للشفرة الخبيثة أن تولد سلوكها أثناء التشغيل بدلاً من أن تكون ثابتة منذ البداية.
السباق بين اكتشاف الثغرات وإصلاحها يزداد ضيقاً
يبرز التقرير أيضاً أن الذكاء الاصطناعي يسرّع اكتشاف الثغرات الأمنية لدى المهاجمين والمدافعين معاً. وهذا يعني أن النافذة الزمنية بين الإعلان عن الثغرة واستغلالها وتصحيحها أصبحت أقصر بكثير من السابق.
ويتناول التقرير مشروع Glasswing الذي استخدم نموذجاً غير مطروح للعامة لاكتشاف أكثر من 10 آلاف ثغرة عالية وخطيرة خلال شهره الأول، مع قدرة على إنتاج استغلال عملي في المحاولة الأولى في نسبة مرتفعة من الحالات. ورغم أن هذا النموذج لم يُطرح للعامة بسبب مخاوف إساءة الاستخدام، فإن المثال يوضح أن اكتشاف الثغرات صار أرخص وأكثر آلية.
في المقابل، بدأت الجهات التنظيمية تفرض إيقاعاً أسرع على فرق الأمن. فبعض التوجيهات تطالب الجهات الفيدرالية الأمريكية بمعالجة الثغرات ذات الخطورة العالية خلال ثلاثة أيام، بينما تشير توجيهات هندية إلى مهلة قد لا تتجاوز 12 ساعة لبعض نقاط الضعف المكشوفة على الإنترنت.
هذا التحول يضع عبئاً أكبر على المراجعة البشرية والاختبار والمصادقة والنشر، لأن هذه المراحل هي التي قد تتحول إلى الحلقة الأبطأ والأكثر هشاشة في سلسلة الدفاع.
تطبيقات الذكاء الاصطناعي نفسها أصبحت هدفاً
مع دخول الذكاء الاصطناعي إلى المتصفحات والبريد الإلكتروني والمستندات وأدوات البرمجة وسير العمل المؤسسي، توسعت مساحة الهجوم بشكل كبير. فالنظام الذكي بات يملك وصولاً إلى بيانات حساسة، وفي أحيان كثيرة يعمل داخل جلسات موثقة بصلاحيات المستخدم نفسها.
أحد أبرز التهديدات هنا هو حقن الأوامر، سواء بشكل مباشر عندما يتواصل المهاجم مع النموذج، أو بشكل غير مباشر عندما يزرع تعليمات خبيثة داخل صفحة ويب أو بريد إلكتروني أو مستند أو حتى داخل حقول البيانات غير المرئية للمستخدم.
التقرير يورد دراسة مسحت 1.2 مليار رابط ووجدت ما يقرب من 15,300 حمولة حقن أوامر غير مباشرة، وكانت الغالبية مخفية في أجزاء غير ظاهرة من HTML مثل التعليقات والرؤوس والبيانات الوصفية. كما سجلت Check Point ارتفاعاً حاداً في الهجمات النصية الأطول بين مارس ومايو 2026.
ويشير التقرير أيضاً إلى مخاطر المتصفحات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي، لأنها تعمل داخل جلسات مسجلة الدخول. في اختبارات مضبوطة، أدت دعوة خبيثة إلى كشف كلمات مرور محفوظة، وفي تجربة أخرى أكملت متصفح ذكي عملية تصيد كاملة خلال أقل من أربع دقائق دون تدخل بشري.
سلسلة توريد الذكاء الاصطناعي تفتح أبواباً جديدة للهجوم
واحدة من أخطر نقاط الضعف التي يركز عليها التقرير هي سلسلة توريد الذكاء الاصطناعي. فالوكلاء يحصلون على قدراتهم من خلال خوادم Model Context Protocol والإضافات وملفات الإعدادات ومستودعات النماذج والمهارات القابلة للتنزيل، وغالباً ما تُمنح هذه المكونات ثقة افتراضية دون مراجعة كافية.
وجد باحثو Check Point أن ملفات مشروع معينة في بيئات مثل Claude Code يمكن أن تنفذ أوامر يحددها المهاجم عندما يفتح المطور مستودعاً ملوثاً. كما ظهرت مشكلات مشابهة في Gemini CLI وCursor وWindsurf، ما يشير إلى خلل معماري أوسع لا يقتصر على شركة واحدة.
وفي فحص منفصل، تبين أن نسبة كبيرة من خوادم MCP والمهارات المنشورة تحتوي على ثغرات، فيما حملت بعض الحزم البرمجية ملفات إعدادات حساسة تتضمن رموز وصول حقيقية. كما تم الكشف عن حملة تضمنت مهارات خبيثة نُشرت في سوق رقمي وحصلت على آلاف التنزيلات قبل اكتشافها.
هذا النوع من الهجمات يوضح أن الخطر لم يعد محصوراً في النموذج نفسه، بل امتد إلى كل طبقة محيطة به: المكونات الإضافية، الملفات، المستودعات، الأسواق، وأدوات التطوير.
التزييف الرقمي يضعف الثقة بالهوية
إلى جانب الهجمات التقنية، يسلط التقرير الضوء على مشكلة أخرى لا تقل خطورة: التزييف العميق والهوية الاصطناعية. فبفضل النماذج التوليدية، أصبحت الأصوات والوجوه والمستندات والشخصيات الرقمية أسهل في الإنشاء وأصعب في التحقق.
وتشير المادة إلى شبكات تستخدم وكلاء صوتيين آليين للاتصال بخدمات استعادة الحسابات والحصول على رموز التحقق لمرة واحدة، إلى جانب عمليات احتيال تعتمد على تبديل الوجوه في مكالمات الفيديو أو إنتاج وثائق هوية مزيفة تستخدم لتجاوز إجراءات التحقق.
كما استخدمت بعض الشبكات صوراً وأسماء وسيراً ذاتية مفبركة للحصول على وظائف عن بُعد داخل شركات غربية، وهو تطور يوضح أن مشكلة التزييف لم تعد مقتصرة على المحتوى الإعلامي أو الاحتيال المالي، بل وصلت إلى التوظيف وسلاسل الثقة داخل المؤسسات.
التقرير يخلص إلى أن البشر ليسوا جيدين بما يكفي في اكتشاف هذه الفرضيات المزيفة، حتى عندما يكونون مدربين على ذلك. وهذا يعني أن الاعتماد على العين البشرية وحدها لم يعد كافياً لتأكيد الهوية.
البيانات المؤسسية تواجه تسرباً دائماً
في البيئة المؤسسية، يلاحظ التقرير أن استخدام تطبيقات الذكاء الاصطناعي لم يعد هامشياً. فالمؤسسة المتوسطة تستخدم اليوم عدداً كبيراً من التطبيقات الذكية شهرياً، بينما ارتفع عدد الأوامر التي يكتبها الموظف الواحد بشكل ملحوظ خلال أشهر قليلة فقط.
الأهم من ذلك أن نسبة التفاعلات عالية الخطورة مع الذكاء الاصطناعي باتت تظهر شهرياً في معظم المؤسسات، مع تضاعف المحتوى الذي يتضمن معلومات حساسة أو منظمة أو شخصية. وهذا يعني أن المشكلة لم تعد حادثة استثنائية، بل أصبحت سلوكاً متكرراً في العمل اليومي.
وتظهر المخاطر أحياناً حتى في الاتصالات المشروعة بين الأنظمة. ففي أحد الأمثلة، أدى ربط ChatGPT بـ Google Drive إلى استرجاع مئات الملفات الداخلية الحساسة خلال ثانية واحدة فقط بعد سؤال واحد. كما كشفت بعض تطبيقات المستهلكين وروبوتات خدمة العملاء عن ملايين الرسائل والسجلات التي يمكن أن تصل إلى جهات غير مخولة.
الخلاصة التي يطرحها التقرير واضحة: كلما زاد اندماج الذكاء الاصطناعي في العمليات اليومية، زاد معه احتمال انكشاف البيانات عن طريق الخطأ، لا عن طريق الهجمات فقط.
خلاصة: الأمن السيبراني يدخل مرحلة السرعة الآلية
الرسالة النهائية في تقرير Check Point 2026 أن الذكاء الاصطناعي لم يعد مجرد مساعد داخل غرفة العمليات الأمنية، بل أصبح فاعلاً داخل الهجوم ذاته، وهدفاً للهجوم في الوقت نفسه. فهو يسرّع الاستطلاع والاختراق وتحليل البيانات وإنتاج البرمجيات الخبيثة، لكنه أيضاً يفتح مسارات جديدة لحقن الأوامر وسرقة الحسابات والتلاعب بالهوية وسلاسل التوريد.
هذا التحول يفرض على المؤسسات أن تتحرك بسرعة مماثلة. فإدارة مخاطر الذكاء الاصطناعي لم تعد ممكنة عبر السياسات العامة أو المراجعات السنوية وحدها، بل تتطلب مراقبة مستمرة للتطبيقات والوكلاء والأذونات والبيانات والموردين الخارجيين. وفي بيئة تعمل بسرعة الآلة، تصبح القدرة على الرصد والتحقق والاستجابة شرطاً أساسياً لا خياراً إضافياً.