قدرات الذكاء الاصطناعي في الاختراق تتقدم بسرعة، وتصل إلى نقطة حرجة. اكتشفت شركة RunSybil الناشئة في مجال الأمن السيبراني أن أداة الذكاء الاصطناعي الخاصة بها، Sybil، حددت ثغرة أمنية غير معروفة سابقًا في نظام أحد العملاء في نوفمبر. اكتشفت Sybil، التي تستخدم نماذج الذكاء الاصطناعي للبحث عن نقاط الضعف القابلة للاستغلال، عيبًا في نشر GraphQL الموحد الخاص بالعميل. أدى ذلك إلى كشف معلومات سرية.

تفاجأ المؤسسان المشاركان لـ RunSybil، فلاد إيونيسكو وأرييل هربرت-فوس، بقدرة الذكاء الاصطناعي على تحديد المشكلة المعقدة. وأكدا عدم وجود سجل عام للثغرة الأمنية. تستخدم Sybil مزيجًا من نماذج الذكاء الاصطناعي والتقنيات الخاصة للعثور على عيوب أمنية مثل الخوادم غير المحدثة وقواعد البيانات التي تم تكوينها بشكل خاطئ.

عثرت RunSybil منذ ذلك الحين على نفس مشكلة GraphQL في أنظمة أخرى قبل الكشف عنها للجمهور. يعتقد الخبراء أن هذا يدل على قفزة كبيرة في قدرات الذكاء الاصطناعي في الاستنتاج والاختراق. يسلط هذا الاكتشاف الضوء على الحاجة الملحة إلى تعزيز الدفاعات السيبرانية المدعومة بالذكاء الاصطناعي.

GraphQL هي لغة تحدد كيفية الوصول إلى البيانات عبر الويب من خلال واجهات برمجة التطبيقات (APIs). تهدف Sybil من RunSybil إلى تحديد هذه الثغرات الأمنية بشكل استباقي قبل أن يتمكن الجهات الخبيثة من استغلالها. تخطط الشركة لمواصلة تحسين قدرات Sybil للبقاء في صدارة تقنيات اختراق الذكاء الاصطناعي المتطورة.