Claude Mythos نسخة المؤسسات تكشف أكثر من 10000 ثغرة عالية الخطورة: Anthropic تتحالف مع 13 عملاقًا لتأسيس تحالف أمان الذكاء الاصطناعي

أنفذت Anthropic مؤخرًا خطوة كبيرة، لكنها هذه المرة لم تكن مجرد إطلاق نموذج جديد.

ففي 7 أبريل، تحالفت مع سلسلة من الشركات التي يصعب على المرء في أحلامه تصورها واقفة في صف واحد — AWS وApple وBroadcom وCisco وCrowdStrike وGoogle وبنك JPMorgan Chase ومؤسسة Linux ومايكروسوفت وNVIDIA وPalo Alto Networks — لإعلان تأسيس Project Glasswing ، وهو تحالف أمني. مهمته واحدة لا غير: استخدام الذكاء الاصطناعي لمعالجة مشكلات أمان أهم برمجيات العالم.

وفي اليوم نفسه، كشفت Anthropic أيضًا خبرًا ثقيلًا آخر: فقد استخدمت داخليًا نماذج عائلة Claude لمسح أمني واسع النطاق لمستودعات شيفرة المؤسسات، وكانت النتيجة اكتشاف أكثر من 10000 ثغرة عالية الخطورة.

وباجتماع الخبرين معًا، اشتعل ميدان مجال الأمن بأكمله.

كيف اكتُشفت تلك العشرة آلاف ثغرة عالية الخطورة؟

الحديث هنا يبدأ من أبحاث أمان الذكاء الاصطناعي لدى Anthropic.

Claude Mythos نموذج متخصص في أبحاث الأمن تطوّره Anthropic داخليًا باستمرار. وهو على خلاف نماذج Claude العادية، مُحسَّن خصيصًا لسيناريوهات الهندسة العكسية للشيفرة، واكتشاف الثغرات، واختبار الاختراق، ويستطيع في مستودعات الشيفرة واسعة النطاق العثور آليًا على نقاط ثغرات تمثل تهديدًا حقيقيًا.

وقبل انطلاق مشروع Glasswing، أدار فريق Anthropic باستخدام Claude Mythos «اختبار ضغط» لمجموعة من مستودعات الشيفرة المؤسسية — وكانت النتيجة تجعل شعرة الرأس تنفجر من الرعب: أكثر من عشرة آلاف ثغرة عالية الخطورة، تشمل أنواعًا متعددة تمتد من تجاوز مصادقة الهوية إلى تلف الذاكرة وهجمات سلسلة التوريد.

لم تُكتشف هذه الثغرات عبر الماسحات التقليدية، ولا بالحفر اليدوي من مهندسي الأمن، بل أخرجها نموذج الذكاء الاصطناعي آليًا.

للمقارنة مع الطريقة التقليدية: إنجاز فريق أمني محترف تدقيقًا أمنيًا كاملًا لشيفرة مؤسسية يستغرق عادة شهورًا، وتكلفته تتجاوز بسهولة مئات آلاف الدولارات. أما Claude Mythos فيمكنه على مستودع بالحجم نفسه ضغط الزمن إلى مستوى أيام أو أقل.

هذه هي فجوة المستوى بين أدوات أبحاث الأمن المعتمدة على الذكاء الاصطناعي وغيرها.

ما مدى قوة Claude Mythos فعلًا؟

كتبت صحيفة نيويورك تايمز في تقريرها بتاريخ 7 أبريل عنوانًا من جملة واحدة مباشرة: «Anthropic Claims Its New A.I. Model Is a Cybersecurity Reckoning»— وبصراحة، هذا نموذج قوي إلى درجة أن Anthropic نفسها رأت أنه لا يصلح للنشر العام.

ثم نشرت BBC لاحقًا مقالًا خاصًا لمتابعة الخبر، وعنوانه: «What is Anthropic's Claude Mythos and what risks does it pose?»

وبجمع المعلومات من مختلف الجهات، تتركز القدرات الجوهرية لـ Claude Mythos في ثلاثة اتجاهات:

– فهم الشيفرة وهندشتها عكسيًا: القدرة على قراءة بنية مستودعات الشيفرة المؤسسية المعقدة واكتشاف عيوبها الأمنية
– تقييم قابلية استغلال الثغرات: لا يكتفي باكتشاف الثغرة، بل يقدّر أيضًا ما إذا كان يمكن استغلالها في سيناريوهات هجوم حقيقية
– المسح الآلي واسع النطاق: تشغيل واحد يغطي المستودع كاملًا دون حاجة إلى تفتيش يدوي خطوة خطوة

وماذا يعني هذا المزيج من القدرات؟

يعني أن العمل الذي كان يستغرق فريقًا أمنيًا ثلاثة أشهر، قد يستطيع الذكاء الاصطناعي إنجازه في بضعة أيام. والذكاء الاصطناعي لا يتعب، ولا يفوّت المسح، ولا يستسلم لتعقيد الشيفرة.

Project Glasswing: ما أصل تحالف أمان الذكاء الاصطناعي؟

ولم تكن قدرات الذكاء الاصطناعي وحدها كافية، فقد استقطبت Anthropic 13 شركة عملاقة في مجال التقنية لتأسيس Project Glasswing.

هذه القائمة بذاتها تستحق التأمل:

– مزوّدو السحابة: AWS وMicrosoft Azure
– شركات الأمن السيبراني: CrowdStrike وPalo Alto Networks
– الرقائق/العتاد: Broadcom وNVIDIA
– المستخدمون المؤسسيون: بنك JPMorgan Chase
– البنية التحتية مفتوحة المصدر: مؤسسة Linux
– أنظمة التشغيل: Apple
– أجهزة الشبكات: Cisco
– شركات الذكاء الاصطناعي: Anthropic وGoogle

وماذا يعني هذا التشكيل؟ يعني أنهم لا يكتتفون بالأبحاث النظرية، بل يريدون تعميق تطبيق قدرات أمان الذكاء الاصطناعي عبر سلسلة كاملة تمتد من طبقة الرقائق إلى طبقة نظام التشغيل وطبقة منصات السحابة وطبقة التطبيقات.

وتشمل الخطط الجوهرية لـ Glasswing:

– تأسيس معيار مدعوم بالذكاء الاصطناعي لتقييم أمان الشيفرة
– دفع عمليات التدقيق الأمني للبرمجيات مفتوحة المصدر الحرجة
– مشاركة معلومات الثغرات عالية الخطورة التي يكتشفها الذكاء الاصطناعي
– توفير حماية أمنية بالذكاء الاصطناعي للبنى التحتية الحرجة في العالم

وبصراحة تامة: الهدف هو تأسيس «تحالف للأمن السيبراني» في عصر الذكاء الاصطناعي، يستخدم الذكاء الاصطناعي لمواجهة مخاطر الأمن التي يولدها الذكاء الاصطناعي نفسه.

المعضلة الحقيقية وراء العشرة آلاف ثغرة

اكتشاف عشرة آلاف ثغرة ليس خبرًا بذاته، فمجال الأمن يكتشف الثغرات يومًا بعد يوم.

الأمر الذي يستحق اليقظة فعلًا هو دلالة هذا الرقم.

أولًا، حجم الثغرات فاق التوقعات بكثير.

كان الجميع يعلم أن مستودعات شيفرة المؤسسات بها ثغرات، لكن ماذا يعني حجم «أكثر من 10000 ثغرة عالية الخطورة»؟ يعني أن الفحوصات الأمنية في عمليات التطوير الحالية غير كافية على الإطلاق. تُكتب الشيفرة، وتُشغَّل الماسحة الأمنية مرة، وتنجح — لكن ما كان سيفلت، فل. وقد كشف تدخل الذكاء الاصطناعي هذه المشكلة بوضوح أشد.

وثانيًا، ماذا تدل توزيع الثغرات؟

لم تنشر Anthropic أنواع الثغرات الأكثر شيوعًا تحديدًا، لكن بالاستناد إلى تشكيل المشاركين في Glasswing يمكننا التخمين: ثغرات سلسلة التوريد (بسبب وجود مؤسسة Linux)، وثغرات مصادقة الهوية (بسبب وجود مزودي السحابة والمؤسسات)، وثغرات البنية التحتية (بسبب وجود مصنّعي الرقائق وأنظمة التشغيل) ينبغي أن تكون الاتجاهات الرئيسية.

وثالثًا، «الاكتشاف» لا يساوي «الإصلاح».

اكتشاف الثغرة مجرد الخطوة الأولى. فمن سيصلح عشرة آلاف ثغرة عالية الخطورة؟ وفي كم من الوقت؟ كثير من الثغرات التاريخية في مستودعات شيفرة المؤسسات قد تكون موجودة منذ خمس إلى عشر سنوات، وإصلاح إحداها يتطلب حذرًا من عدم تعطيل الوظائف القائمة.

السيف ذو حدّين لأدوات أمان الذكاء الاصطناعي

وهنا لا بد من التنبيه إلى أمر: قدرة Claude Mythos على اكتشاف الثغرات تعني أن الآخرين أيضًا يمكنهم استخدام ذكاء اصطناعي مماثل لذات الغرض.

اخترت Anthropic هذه المرة عدم نشر Claude Mythos للعموم، بحجة أنه «خطير للغاية». وهذا امتداد لنهجها في عصر Claude Opus 4 — تقييم المخاطر أولًا، ثم تحديد درجة الفتح.

لكن السؤال هو:

– هل ستنتج شركات أخرى نماذج مماثلة أو أقوى؟
– وماذا لو وقعت هذه النماذج في أيدي المهاجمين؟
– وهل تستطيع المؤسسات، قبل المهاجمين، استخدام الذكاء الاصطناعي لسد ثغراتها؟

وإلى حد ما، مؤسسة Glasswing نفسها هي الرد على هذا السؤال: بدلًا من ترك قدرات أمان الذكاء الاصطناعي في أيدي قلة من الشركات، يُفضَّل توحيد الصناعة بأكملها لبناء سدود دفاعية. فالمهاجم يملك الذكاء الاصطناعي، وعلى المدافع أن يملكه كذلك، بل أسرع وأدق وأكثر تنظيمًا.

كيف ينبغي للمطور العادي أن يتعامل مع الأمر؟

إذا كنت مطورًا أو مهندس أمن، فللهذا الخبر عدة دلالات بالنسبة إليك:

على المدى القصير: ستعطي آلية مشاركة الثغرات لدى Glasswing أولوية للتغطية للمشاريع مفتوحة المصدر الحرجة والبنية التحتية. أما خطوط منتجاتك الخاصة فلا تنتظر منهم شيء قريبًا. لكن يمكن متابعة المعايير التقنية ومنهجيات تصنيف الثغرات التي سيعلنونها لاحقًا.

على المدى المتوسط: ستدخل نماذج الأمان المتخصصة مثل Claude Mythos تدريجيًا في سلاسل أدوات الأمن المؤسسي. وقد ترى تكامل قدرات ذكاء اصطناعي مماثلة مستقبلًا في إضافات IDE وفي عمليات الفحص الأمني ضمن CI/CD. ولا ضرر من الإلمام المسبق بهذا الاتجاه.

على المدى الطويل: لن يفعل سباق التسلح بين أبحاث أمان الذكاء الاصطناعي وأبحاث هجماته سوى أن يشتد. فقدرات الذكاء الاصطناعي لدى المدافعين تتعاظم، وقدرات المهاجمين تتطور بالتوازي. تأسيس Glasswing يدل على أن الكبار يتعاملون مع هذا بالفعل بوصفه مسألة استراتيجية.

لماذا هذا التوقيت مهم؟

في عام 2026، بدأ وكلاء الذكاء الاصطناعي بالاندفاع جماعيًا نحو تدفقات عمل المؤسسات — من توليد الشيفرة إلى معالجة البيانات، ومن الأنظمة الداخلية إلى التفاعل مع العملاء. ونماذج مثل Claude وGPT بدأت تتغلغل في عمليات الأعمال الجوهرية للمؤسسات.

ومتى بدأ الذكاء الاصطناعي يعالج البيانات الحساسة، ويكتب الشيفرة الحرجة، ويتصل بأنظمة الإنتاج، أصبحت ثغرات أمن الذكاء الاصطناعي بذاته والثغرات الأمنية التي يكتشفها وجهان لعملة واحدة.

إن Glasswing وتلك العشرة آلاف ثغرة حصاةً ألقاها Anthropic في الماء — وهي تريد أن تدرك الصناعة بأكملها: أمان الذكاء الاصطناعي ليس مسألة تقنية، بل مسألة منظومة بيئية.

لا تستطيع شركة واحدة حلها بمفردها؛ لا بد أن تحلها الصناعة كلها معًا.

وهذا يفسر أيضًا لماذا يمكن لشركات مثل Apple ومايكروسوفت وGoogle، التي تتصارع عادة، أن تجلس على طاولة واحدة في الوقت نفسه.

كلمة أخيرة

عشرة آلاف ثغرة عالية الخطورة ليست رقمًا لزرع القلق.

بل هي «فحص شامل» أجرته Anthropic بالذكاء الاصطناعي على نطاق واسع، ثم أبلغت العالم النتيجة. صدر التقرير الطبي، والمسألة الآن: كيف تعتزم التعامل معه؟

هل ستنتظر انزلاق معايير Glasswing إلى الواقع، أم ستبدأ الآن باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي لإجراء مسح شامل لمستودع شفرتك؟

هذا القرار، عليك وحدك أن تتخذه.