בינה מלאכותית משנה את אופן העבודה של עסקים רבים. כ-97% מהמנהלים טוענים כי פרסו סוכנים בשנה האחרונה, כאשר למעלה ממחצית (57%) מעובדיהם כבר משתמשים בהם, על פי מחקר אחד. אך היא גם עוזרת להאיץ את כלכלת פשעי הסייבר. CrowdStrike טוענת שפעילות יריבה מבוססת בינה מלאכותית גדלה ב-89% בשנה שעברה.
ברבים מהמקרים הללו, לא מדובר ביצירת קטגוריות סיכון חדשות לחלוטין. במקום זאת, בינה מלאכותית מציעה לקבוצות איום דרכים עוצמתיות להגדיל ולהאיץ את ההתקפות שלהן. מגיני הרשת מוצפים יותר ויותר. וככל שיותר מיריביהם מאמצים כלים סוכניים, חוסר האיזון עלול להחמיר.
על רקע זה, לצוותי תאימות, ניהול סיכונים ותפעול אבטחה (SecOps) יש תפקיד חשוב למלא.
קריסת החלון
דו"ח ציד האיומים לשנת 2026 שפורסם לאחרונה על ידי CrowdStrike הוא מאלף. הוא מסביר כיצד בינה מלאכותית חזיתית מסייעת לסגור את החלון ההיסטורי בין גילוי פגיעויות לניצול. זה לא בהכרח עניין של מציאת פגמים חדשים; למרות שגם בינה מלאכותית יכולה לעשות זאת. מדובר בהעצמת האקרים לקפוץ על התגליות האחרונות וליצור פרצות הוכחת היתכנות (PoC) ונתיבי תקיפה במהירות ובקנה מידה גדול.
"על ידי שרשור פעילות בין תשתיות זהות, ענן, SaaS, נקודות קצה ותשתית היקפית, יריבים יכולים לבסס אחיזה, להסלים הרשאות, לחלץ נתונים או לשגר התקפות משבשות לפני שהמגנים יכולים לחבר את האותות ולהגיב", מציין הדו"ח.
הממצאים בולטים. בין ינואר ליוני, 88% מניצולי הפגיעויות שנצפו על ידי CrowdStrike והיו מעורבים ב-PoC ציבורי בוצעו תוך 48 שעות מפרסום אותו PoC. במקרים מסוימים, כמו בקבוצות הסיניות Vault Panda ו-Genesis Panda, התקפות הושקו תוך 24 שעות ממועד הגילוי לציבור.
מספר קטן יחסית אך הולך וגדל של פגיעויות חדשות נמצאות בשרתי בינה מלאכותית ותוכנות קשורות: לעיתים מסייעות לתוקפים לכרות מטבעות קריפטוגרפיים, לאסוף תצורות רגישות
מידע, או אפילו גישה למודלים של בינה מלאכותית בעצמם.
CrowdStrike מציינת גם כי טכניקות גישה למודל של בינה מלאכותית (שניצול פגיעויות הוא אחת מהן) היוו 16% מכלל טכניקות ה-MITRE ATLAS שנצפו במהלך 12 החודשים האחרונים. עובדה זו משקפת את המציאות של נוף האיומים של ימינו. בינה מלאכותית היא גם טכנולוגיה רבת עוצמה לשימוש בהתקפות וגם מטרה בפני עצמה. כפי שאומר CrowdStrike: "בינה מלאכותית היא כעת כלי, מטרה ומכפיל כוח עבור יריבים".
טביעה ב-CVEs
השאלה היא האם בינה מלאכותית יכולה להיות גם מכפיל כוח עבור מגיני רשת, כי הדברים רק מתחילים. דיווחים מצביעים על כך שיותר מ-48,000 דיווחי CVE פורסמו בשנת 2025, עלייה שנתית של 20%. ביוני הנתון עמד על כ-7400 - כמעט כפול מהנתון של יוני 2025. קצב השינוי רק הולך לעלות.
מצד אחד, אלו אמורות להיות חדשות טובות עבור מגיני רשת, משום שככל שיהיו יותר עדכוני אבטחה זמינים, כך ישנן יותר הזדמנויות לשפר את חוסן מערכות ה-IT. אבל תיקונים לא טובים אם יש כל כך הרבה עד שמגיני רשת לא יכולים לתעדף אותם באופן סביר, לבדוק אותם ואז לפרוס אותם. זה עלול להקשות על עבודתם, לפחות בטווח הקצר.
מיפוי תגובה
עבור יועץ CISO ב-KnowBe4, אריך קרון, הבנת היסודות צריכה להיות נקודת הפנייה הראשונה של צוותי אבטחה.
"ארגונים צריכים לוודא שיש להם תהליך טוב לבדיקת תיקונים או פתרונות להפחתת תקלות במהירות ותוכנית ליישום מהיר שלהם", הוא אומר ל-IO (לשעבר ISMS.online). "ארגונים צריכים גם לוודא שיש להם מלאי מדויק של כל המכשירים ברשת, כולל תוכנות וגרסאות מותקנות, כדי לאפשר מיון מהיר של פגיעויות פוטנציאליות לפי חומרה בהתאם לארגון הספציפי שלהם."
כריסטופר ג'ס, מנהל בכיר למחקר ופיתוח בבלאק דאק, מסכים כי מלאי הוא חיוני, במיוחד בעולם של קוד פתוח, וכי ניהול סיכונים חייב להיות רציף, כאשר צוותים קובעים ספי סיכון ברורים כדי להפעיל באופן מיידי תיקון.
"עסקים צריכים להסיר כמה שיותר זמן השהייה ידני מגילוי, קביעת סדרי עדיפויות ותיקון פגיעויות", הוא אומר ל-IO. "זה אומר גילוי מתמיד של נכסים ותלויות, סריקת קוד וקוד פתוח ברחבי SDLC, קישור אוטומטי של מודיעין פגיעויות חדש מול מה שנפרס בפועל, וקביעת סדרי עדיפויות לבעיות לפי יכולת ניצול והשפעה עסקית במקום פשוט לייצר רשימות ארוכות יותר ויותר של CVEs."
בהתחשב בפער ההולך וגדל במהירות וביכולת בין תוקפים למגנים, ניטור רציף הופך לחובה, מוסיפה דבורה גליאה, מומחית אבטחת סייבר בפיליגרן.
"סקירות סיכונים תקופתיות וריאקטיביות אינן מספיקות עוד. ארגונים זקוקים לניטור איומים רציף, בזמן אמת ופרואקטיבי, אשר מוצא חשיפות לפני שניתן לנצל אותן. המיקוד צריך להיות על סיכון אמיתי, לא על סיכון תיאורטי: פגיעויות שמנוצלות בפועל בשטח, ואיומים הנצפים כנגד ארגונים בגודל, בתעשייה ובגיאוגרפיה דומים", היא אומרת ל-IO.
"שיתוף מודיעין איומים בזמן אמת הופך קריטי יותר ויותר, שכן הוא מצמצם את הפער בין מועד הופעת ההתקפה הראשונה בשטח לבין מועד התגובות של מערכות הגנה, ומאפשר לארגונים לפעול על סיכונים המתעוררים אצל הספקים, עמיתיהם או התעשייה שלהם לפני שהסיכונים מגיעים אליהם."
ציות לתקנות ממלא את תפקידו
יש תפקיד חשוב בכל זה לצוותי תאימות וגם לצוותי תפעול אבטחה, טוען אוליבר סימונט, חוקר אבטחת סייבר ראשי ב-CultureAI.
"פונקציות ציות וממשל צריכות לתעדף את הערכת האם המדיניות והנהלים אכן מיושמים כדי לסייע בהפחתת ההשפעה של שימוש פנימי בבינה מלאכותית וחשיפה חיצונית", הוא מסביר ל-IO.
"ניהול סיכונים יצטרך להגביר את יכולתו להעריך, לזהות ולפתור בעיות אבטחה, בין אם קשורות לבינה מלאכותית ובין אם מסורתיות, על מנת למקסם את החוסן הטכני של העסק. נהלי פיקוח על ספקים צריכים גם לבחון באופן שגרתי את ההסכמים, הנהלים והתנאים של הספקים כדי להבטיח שהנתונים שלהם וחשיפת הסיכונים הכללית יישארו ידועים ומובנים."
תאימות יכולה גם לסייע על ידי הבטחת אחריות ברורה, פיקוח של צד שלישי ותוכניות יישום ובדיקה מדידות, מוסיף סימונט. "אם ארגונים מפתחים ובודקים כלים עם טכנולוגיות בינה מלאכותית משולבות באופן פנימי, יש להתייחס אליהם כתשתית פריבילגית ובעלת סיכון גבוה, עם נראות חזקה, רישום, תיקונים, בקרות גישה ותכונות בלימה", הוא אומר.
ואולי מעל לכל, אסור למנהלי מערכות מידע (CISO) לתת לזה לרדת מסדר היום. בינה מלאכותית כאן כדי להישאר והשפעתה על מחקר וניצול פגיעויות אינה מוטלת בספק. נפחי מערכות זיהוי ותקיפה (CVE) גדלים בקצב מסחרר. מודלים של קוד פתוח הופכים חזקים יותר עם כל מהדורה חדשה. כפי שטוען סימונט: "ארגונים צריכים לנסות להקדים את העתיד עכשיו, במקום לשקול את הסיכון של בינה מלאכותית כפתרון אחר כך."
הרחב את הידע שלך
בלוג: נסיגה מ-NVD צריכה לעודד גישת חוסן לניהול פגיעויות
בלוג: המעבר מ"להרחיק אותם" ל"לשמור על העסק פועל"
פודקאסט: פישינג לצרות עונה 2 פרק 5: אתם צייתנים. האם אתם גמישים?
