يكشف فريق Frontier Red التابع لشركة Anthropic أن باحثًا استخدم نموذج GLM-5.3-Flash مفتوح الأوزان من شركة Zhipu AI لبناء سلسلة اختراق فعالة تستهدف ثغرتين برمجيتين تم الإعلان عنهما مسبقًا، وذلك بتكلفة لم تتجاوز 20.40 دولارًا أمريكيًا في رسوم استخدام الواجهة البرمجية (API). هذه النتيجة تُظهر مدى انخفاض تكلفة أدوات الاختراق الآلية، وهو أمر يثير القلق لدى أي شخص يستخدم أجهزة متصلة بالإنترنت، بما في ذلك النظارات الذكية.
ماذا حدث بالفعل
وفقًا لتقرير فريق Frontier Red التابع لـ Anthropic، بنى الباحث سلسلة اختراق موثوقة باستخدام GLM-5.3-Flash، وهو النسخة الأصغر من نموذج Zhipu AI مفتوح الأوزان. استهدفت السلسلة ثغرتين برمجيتين تم الإعلان عنهما مسبقًا، ولم تكن ثغرات يوم صفري جديدة. بلغت التكلفة الإجمالية 20.40 دولارًا أمريكيًا، بناءً على تسعير واجهة برمجة تطبيقات Zhipu. تطلبت العملية 20 دقيقة فقط من الانتباه البشري المباشر، بينما عمل النموذج نفسه لمدة ثماني ساعات لإنجاز المهمة. لم تكشف Anthropic عن الثغرات المحددة أو الأنظمة المتأثرة، حسب التقرير. واعتبر الفريق هذا دليلًا على أن النماذج الأصغر والأرخص يمكنها الآن تنفيذ عمليات هجومية أمنية معقدة كانت تتطلب في السابق مهارات متخصصة ووقتًا طويلًا.
كيف وصلنا إلى هذه النقطة
فريق Frontier Red هو الجزء المسؤول داخل Anthropic عن اختبار النماذج بحثًا عن القدرات الخطيرة، كما يصف التقرير عمل الفريق نفسه. GLM-5.3-Flash هو نسخة أصغر وأرخص من عائلة نماذج اللغة الكبيرة مفتوحة الأوزان التابعة لـ Zhipu AI. تسمح النماذج مفتوحة الأوزان للباحثين بتشغيلها واختبارها مباشرة، وهذا ما جعل الاختبار يعتمد على تسعير واجهة برمجة تطبيقات Zhipu نفسها بدلًا من رسوم اشتراك. الثغرتان المستخدمتان في سلسلة الاختراق كانتا قد أُعلنتا للعموم قبل بدء الاختبار، وفقًا للتقرير. لم يحدد فريق Frontier Red التابع لـ Anthropic أي برنامج أو أي ثغرات كانت متضمنة، بناءً على المواد المتاحة حاليًا.
لماذا يهم هذا بالنسبة لك
بالنسبة لمصنّعي الأجهزة القابلة للارتداء والنظارات الذكية، تُعد هذه النتيجة مؤشرًا مهمًا. فالأجهزة المتصلة غالبًا ما تعمل على حِزم برمجية معروفة تحتوي على ثغرات معلنة. وإذا كان نموذج رخيص ومفتوح الأوزان قادرًا على ربط هذه الثغرات ببعضها، فلن يحتاج المهاجمون بعد الآن إلى فرق كبيرة أو ميزانيات ضخمة. يجب على المطورين تسريع إصلاح الثغرات المعلنة. أما للمستخدمين العاديين، فهذا يعني أن تحديثات البرامج على الأجهزة المتصلة، بما في ذلك الأجهزة القابلة للارتداء، أصبحت أكثر أهمية من أي وقت سابق. وبالنسبة لمستخدمي العملات المشفرة، فإن أي محفظة متصلة أو مفتاح أجهزة يواجه نفس التحول الاقتصادي؛ فالهجمات التي كانت تتطلب مهارات متخصصة قد تكلف الآن مبالغ زهيدة جدًا لإعادة تنفيذها.
السؤال الأكبر
إذا كان نموذج رخيص ومفتوح الأوزان قادرًا بالفعل على تحويل تقريرين عامين عن ثغرات إلى سلسلة اختراق فعالة، فماذا سيحدث عندما تصبح هذه النماذج أسرع وأرخص وأكثر قدرة؟ هل يجب على فرق الأمن إعادة النظر في سرعة إصلاح الثغرات المعلنة، خاصة بالنسبة للأجهزة المتصلة مثل نظارات الواقع المعزز والأجهزة القابلة للارتداء، حيث قد تقترب تكلفة الاختراق من الصفر قريبًا؟ ومن سيتحقق من هذه الأنظمة قبل استخدامها بهذه الطريقة؟
ما الذي يجب مراقبته
لم يحدد تقرير Anthropic تاريخ إطلاق علني للدراسة الكاملة أو تفاصيل الخطوات القادمة. لم تُعلّق Zhipu AI على النتائج حتى الآن، بحسب المواد المتاحة. تابعوا ردود كل من الشركتين، وما إذا كانت Anthropic ستكشف عن الثغرتين المستخدمتين في الاختبار. وسيستمر Bonuz في رصد تأثير هذا التطور على ممارسات الأمن للأجهزة المتصلة بالواقع المعزز والأجهزة القابلة للارتداء مع توفر المزيد من التفاصيل.
