كشفت شركتا Nvidia وCrowdStrike خلال مؤتمر Fal.Con 2026 في لاس فيغاس عن نظام SafeMind، وهو مجموعة من نماذج الذكاء الاصطناعي الوكيلية المطورة خصيصاً لقطاع الأمن السيبراني. وجرى الإعلان بحضور جنسن هوانغ، الرئيس التنفيذي لشركة Nvidia، وجورج كورتز، الرئيس التنفيذي لشركة CrowdStrike.
يعتمد SafeMind على دمج نموذج هجومي وآخر دفاعي ضمن حلقة مغلقة تضمن التحسين المتبادل والمستمر للقدرات الأمنية؛ ويتألف من نموذجين متخصصين؛ الأول يُعرف باسم Red Tempest، وهو نموذج هجومي يحاكي تكتيكات الخصوم المعتمدة على الذكاء الاصطناعي لتنفيذ سيناريوهات اختراق متقدمة. أما النموذج الثاني، Blue Solano، فيتولى الجانب الدفاعي عبر تطبيق إجراءات الاحتواء والحماية المعتمدة في الاستجابات الفعلية للحوادث.
تعمل برمجيات وسيطة تعرف بالأحزمة (harnesses) على ربط النموذجين في بيئة مغلقة، ما يدفعهما إلى مواجهة مستمرة بهدف التعلم الذاتي. وأوضح بارتلي ريتشاردسون، كبير مسؤولي الذكاء الاصطناعي والأنظمة الذاتية في CrowdStrike، أن النموذجين يتطوران ويتعلمان معاً، مشيراً إلى اختيار نماذج Nemotron المفتوحة من Nvidia لضبطها الدقيق بهدف الحفاظ على سرية بيانات العملاء وتجنب استغلالها.
بنية التدريب وبيئة الاختبار
اعتمد بناء SafeMind على الضبط الدقيق لنماذج Nemotron باستخدام بيانات التهديدات الحصرية لشركة CrowdStrike، والتي شملت قياسات منصة Falcon، واستخبارات التهديدات، وملاحظات المحللين، إلى جانب خبرة ميدانية تمتد لخمسة عشر عاماً في الاستجابة للحوادث.
استغرقت عملية الضبط 45 يوماً بالاعتماد على 71 وحدة معالجة رسومية من طراز Nvidia B200. لاحقاً، اختبرت Nvidia النظام داخل توأم رقمي لبيئتها التقنية، حيث تكررت دورات الهجوم والدفاع حتى تمكنت الإجراءات الدفاعية من إغلاق كافة الثغرات المحتملة. وأكد جاستن بويتانو، نائب رئيس الذكاء الاصطناعي المؤسسي في Nvidia، على الأهمية البالغة لسرعة المعالجة في هذا السياق.
وقد أعلنت CrowdStrike عن تأسيس مختبر Cyber Superintelligence Lab بقيادة ريتشاردسون، والذي يجمع باحثي الذكاء الاصطناعي ومشغلي الهجوم وفرق الاستجابة للحوادث.
مؤشرات الأداء والتوافر التجاري
أظهرت البيانات الداخلية لشركة CrowdStrike أن نظام SafeMind حقق زيادة بنسبة 29% في معدلات الكشف، وسرّع المعالجة الشاملة بستة أضعاف، مع خفض تكاليف الكشف والمعالجة بنسبة 99% مقارنة بالنماذج الرائدة ومفتوحة المصدر. ورغم هذه الأرقام، أشار موقع SiliconANGLE إلى غياب تفاصيل المنهجية المتبعة والنماذج المرجعية المستخدمة في المقارنة. كما لا تزال التقييمات المستقلة للأداء غير متاحة، مع غياب التفاصيل التقنية الدقيقة حول آليات الحفاظ على الخصوصية أثناء الاستدلال.
سيتوفر النظام عبر منصة CrowdStrike Falcon وواجهة برمجة التطبيقات (API)، مع إمكانية الوصول المستقل للنماذج عبر برنامج Project QuiltWorks، ولم تحدد الشركة بعد موعد التوافر العام أو هيكلة الأسعار. واعتبر كورتز أن مستقبل الأمن السيبراني يعتمد على قدرة الذكاء الاصطناعي على هزيمة التهديدات وليس اكتشافها فقط، مشيراً إلى أن النظام يكتشف نقاط الضعف ويعزز الحماية مع كل دورة.
ووصف هوانغ هذه المرحلة بنقطة تحول، مؤكداً ضرورة أتمتة الدفاع السيبراني لمواجهة الهجمات المؤتمتة، مع التشديد على أهمية النماذج المفتوحة في توفير التخصيص اللازم لقطاع الأمن السيبراني. وتأتي هذه التطورات استجابة للمخاوف المتزايدة من استغلال المهاجمين للذكاء الاصطناعي المتقدم في اكتشاف الثغرات بوتيرة تفوق قدرات المدافعين التقليدية.
