تقرير Black Kite لعام 2026 عن سلسلة توريد الذكاء الاصطناعي: المخاطر الكامنة وراء علاقاتك في مجال الذكاء الاصطناعي

خلص تقرير Black Kite لعام 2026 عن سلسلة توريد الذكاء الاصطناعي: المخاطر الكامنة وراء علاقاتك في مجال الذكاء الاصطناعي إلى أن الشركات التي توفّر تقنيات الذكاء الاصطناعي المتقدمة غالبًا ما تعاني نقاط ضعف مألوفة في الأمن السيبراني. وحدّد تقييم خارجي لـ18,160 شركة تعمل في مجال الذكاء الاصطناعي ثغرات حرجة لم تُرقّع لدى 34.2% من المؤسسات التي شملتها الدراسة، فضلًا عن نقاط ضعف في مصادقة البريد الإلكتروني لدى نسبة أكبر.

تتمثل الفكرة المحورية للتقرير في أن شراء تقنيات الذكاء الاصطناعي ينشئ علاقة تتجاوز مجرد علاقة برمجية. إذ يرث العملاء أيضًا مخاطر البنية التحتية للمورّد، والمكوّنات التي يستند إليها منتجه، والصلاحيات الممنوحة لعمليات التكامل لديه. ومع تزايد قدرة أدوات الذكاء الاصطناعي على تنفيذ إجراءات داخل أنظمة الأعمال، تستحق هذه العلاقات القدر نفسه من التدقيق الذي تخضع له علاقات المؤسسات بالمورّدين الآخرين ذوي الأهمية المحورية.

قال فرحات ديكبيييك، كبير مسؤولي الأبحاث والاستخبارات في Black Kite: «لا تتعثر سلسلة توريد الذكاء الاصطناعي بطرق غريبة؛ بل تتعثر لأسباب عادية». وتضع النتائج معالجة الثغرات، وحماية بيانات الاعتماد، وضبط صلاحيات الوصول عبر عمليات التكامل في صميم النقاش.

ثغرات أمنية أساسية لدى شريحة واسعة من مورّدي الذكاء الاصطناعي

أنشأت Black Kite عينة الدراسة بالاستناد إلى قاعدة بيانات تجارية للشركات، ثم راجعت أوصاف أنشطتها ومواقعها الإلكترونية العامة للتأكد من أن الذكاء الاصطناعي يشكّل محورًا أساسيًا لمنتجات كل شركة أو خدماتها. وتستند ملاحظاتها الأمنية على مستوى الشركات إلى بيانات شهري سبتمبر وأكتوبر 2026.

وكشف التقييم ما يلي:

• 34.2% منها لديها ثغرة حرجة واحدة على الأقل لم تُرقّع، رُصدت من خارج المؤسسة.
• 9.8% منها لديها ثغرة مدرجة في كتالوج وكالة الأمن السيبراني وأمن البنية التحتية الأمريكية (CISA) للثغرات المعروفة باستغلالها.
• 61.7% منها تعاني نقاط ضعف في نظام DMARC، بينما ظهرت نقاط ضعف في DKIM وSPF لدى 37.3% و11.2% منها على التوالي.
• 29.7% منها سجّلت 0.4 أو أكثر على مؤشر قابلية التأثر ببرامج الفدية التابع لـBlack Kite، وهو الحد الحرج الذي تعتمده الشركة.
• 6.8% منها ظهرت بيانات تسجيل الدخول المؤسسية المرتبطة بها في سجلات جمعتها برمجيات سرقة المعلومات.

تجيب هذه المقاييس عن أسئلة مختلفة. فالثغرة المدرجة في كتالوج KEV لها سجل موثّق من الاستغلال في مكان ما من العالم؛ لكن وجودها لا يثبت أن المورّد المشمول بهذه الدراسة قد تعرّض لهجوم. وبالمثل، فإن درجة قابلية التأثر ببرامج الفدية مؤشر لترتيب أولويات المراجعة، وليست احتمالًا لتعرّض شركة بعينها لهجوم ببرامج الفدية.

تكتسب مصادقة البريد الإلكتروني أهميتها لأن مورّدي الذكاء الاصطناعي ما زالوا يستخدمون نطاقات مؤسسية وإجراءات أعمال اعتيادية. وقد يؤدي غياب سياسات الإنفاذ أو ضعفها إلى تسهيل انتحال النطاقات، حتى عندما يكون منتج الذكاء الاصطناعي نفسه متطورًا من الناحية التقنية. وتتداخل أرقام DMARC وDKIM وSPF، لذا ينبغي عدم جمعها.

دور المورّد أهم من علامته التجارية في مجال الذكاء الاصطناعي

يقسّم التقرير منظومة الذكاء الاصطناعي إلى ست مجموعات واسعة بحسب طبيعة النشاط. وتشكل التقنيات الأساسية—بما فيها النماذج والبنية التحتية للحوسبة وخدمات البيانات—نحو 10% من إجمالي الشركات. وتمثل تطبيقات الأعمال اليومية نحو 31%، فيما تشكل الشركات التي تطوّر الذكاء الاصطناعي وتنفّذه لمؤسسات أخرى نحو 23%.

وهذا يساعد على تفسير سبب تفويت التركيز على مزوّدي النماذج المعروفين وحدهم لجزء كبير من المخاطر التي تواجه المؤسسات. فجهات التكامل ومزوّدو الخدمات السحابية والجهات التي تتعامل مع البيانات ومنصات خدمة العملاء قد تعمل على مقربة من أنظمة العملاء ومعلوماتهم.

وكانت النتائج المتعلقة ببيانات الاعتماد بارزة بوجه خاص في هذه الأدوار. فقد رصدت Black Kite بيانات تسجيل دخول مؤسسية مرتبطة بالشركات في سجلات برمجيات سرقة المعلومات لدى 19.9% من مزوّدي حلول الذكاء الاصطناعي السحابية، مقارنةً بـ4.1% من مطوّري النماذج والمنصات. وبلغت النسبة 13.9% لدى شركات البيانات وتصنيفها، و11.5% لدى منصات خدمة العملاء.

يكمن موضع القلق في ما قد تتيحه بيانات الاعتماد هذه إن ظلت صالحة، لا في افتراض أن كل بيانات تسجيل دخول مكشوفة قد استُخدمت. وينبغي أن تربط مراجعات المورّدين النتيجة بالخدمة الجاري شراؤها؛ فقد تختلف عواقب بيانات اعتماد تخص أداة أعمال غير مرتبطة بالخدمة اختلافًا كبيرًا عن عواقب بيانات اعتماد تتيح الوصول إلى بيئة إنتاج موجهة للعملاء.

لمورّدي الذكاء الاصطناعي تبعياتهم الخاصة

تتناول الطبقة الثانية من التقرير مكوّنات البرمجيات التي تقوم عليها منتجات الذكاء الاصطناعي. وحدّدت Black Kite 105 شركات تعمل في مجال الذكاء الاصطناعي لديها نتائج مرتبطة بأدوات n8n أو Langflow أو LiteLLM، وهي أدوات قد تؤدي دور الوسيط بين النماذج وسير العمل والخدمات المتصلة.

قد تؤدي التبعية المشتركة إلى مخاطر تركز، حتى عندما يبدو سجل المورّدين متنوعًا. فقد تعتمد عدة خدمات ذكاء اصطناعي مشتراة من جهات منفصلة على منصة سير العمل نفسها، أو موجّه النماذج نفسه، أو المكتبة نفسها، أو البنية التحتية السحابية ذاتها. ولذلك، قد تستلزم مشكلة أمنية في هذه الطبقة المشتركة اتخاذ إجراءات منسّقة ضمن علاقات متعددة مع المورّدين.

السؤال العملي هو ما إذا كان المورّد قادرًا على تحديد المكوّن المتأثر، ومعرفة البيئات التي تستخدمه، ثم معالجة المشكلة أو عزل المكوّن سريعًا. ويحتاج العملاء أيضًا إلى معرفة بيانات الاعتماد والصلاحيات التي يملكها المكوّن، لأن التعرض لمخاطر البرمجيات يصبح أشد أثرًا عندما يتيح مسارًا إلى أنظمة أخرى.

نتائج MCP تسلّط الضوء على أهمية صلاحيات التكامل

فحصت Black Kite بصورة منفصلة 305 مدخلات لخوادم بروتوكول سياق النماذج (MCP) أمكن العثور عليها علنًا، ونُسبت إلى 179 شركة تعمل في مجال الذكاء الاصطناعي. وسجّلت عبر هذه المدخلات 1,732 نتيجة، صُنّفت 48.8% منها على أنها مرتفعة أو حرجة. ومن بين النتائج الحرجة الـ77، تعلّق 87% بحقن الشيفرات البرمجية أو الأوامر.

يوفّر بروتوكول MCP للتطبيقات القائمة على الذكاء الاصطناعي واجهة موحّدة للتعامل مع الأدوات ومصادر البيانات. وبحسب طريقة التنفيذ، يمكن للخادم المتصل إتاحة وظائف تقرأ المستندات، أو تستعلم من قواعد البيانات، أو تحدّث السجلات، أو تنفّذ عمليات أخرى. لذلك، قد يعرّض مكوّن ضعيف يتمتع بصلاحيات واسعة للخطر ما يتجاوز تطبيق الذكاء الاصطناعي نفسه.

من المهم الانتباه إلى المقام: فنسبة 48.8% تصف النتائج المسجّلة، لا نسبة جميع شركات الذكاء الاصطناعي أو عمليات نشر MCP في بيئات الإنتاج التي تعاني من ثغرات. وتشمل مجموعة البيانات مستودعات وحزمًا ومكوّنات مستضافة أمكن العثور عليها علنًا؛ ولا يثبت إسنادها إلى نطاق معيّن استخدامها فعليًا في بيئة إنتاج، كما أن بيئات MCP الخاصة لم تدخل ضمن التحليل.

بالنسبة إلى فرق المؤسسات، تتمثل الخلاصة في حصر الاتصالات، وقصر الصلاحيات على ما يتطلبه العمل، واختبار مدى سرعة إلغاء إمكانية الوصول. ولا تكشف النظرة الخارجية إلى أحد الموردين كل الصلاحيات التي منحها العميل داخل بيئته الخاصة.

كيفية الاستفادة من النتائج من دون المبالغة في دلالتها

أُجري البحث من خارج الشركات الخاضعة للتقييم، من دون الوصول إلى أنظمتها. وتتوافق النتائج المتعلقة بالثغرات الحرجة عمومًا مع مطابقة إصدارات البرمجيات المرصودة بثغرات جرى الإفصاح عنها؛ ولم تختبر Black Kite إمكانية استغلالها. وتستدعي المؤشرات المرتبطة بشبكات الروبوتات، التي رُصدت لدى 6.5% من الشركات، والنشاط الشبكي غير المعتاد، الذي رُصد لدى 44.3%، التحقيق، لكنها لا تثبت بمفردها وقوع اختراق.

تؤثر إمكانية الرصد أيضًا في المقارنات. ففي مجموعة فرعية تكميلية من قائمة Forbes AI 50، ظهرت نتائج تتعلق بثغرات حرجة لدى 52%، كما وُجدت بيانات اعتماد مرتبطة بها في سجلات سارقي المعلومات لدى 28%. وتتيح البصمات الرقمية الأكبر فرصًا أكثر لرصد المشكلات؛ لذا لا ينبغي اعتبار هذه الأرقام ترتيبًا مباشرًا يحدد أي أنواع الشركات أكثر أمانًا.

تبيع Black Kite معلومات استخباراتية عن المخاطر السيبرانية لدى الأطراف الثالثة وخدمات لمراقبتها، تشمل تحليل تعرض الموردين للمخاطر ومؤشرات قابلية تعرضهم لهجمات برمجيات الفدية. وتُعدّ تقاريرها أبحاثًا من إعداد الشركة نفسها، ذات نطاق ومنهجية معلنين، وليست إحصاءً شاملًا لكل شركات الذكاء الاصطناعي، ولا دليلًا على اختراق جميع الأنظمة التي رُصدت فيها مشكلات.

وأهم خلاصة عملية هي تقييم ثلاثة عناصر مترابطة معًا: المورد، والتبعيات التي يعتمد عليها، ومستوى الوصول الذي يحصل عليه منتجه. ويتضمن التقرير الكامل تقرير سلسلة توريد الذكاء الاصطناعي لعام 2026: المخاطر الكامنة وراء علاقاتك في مجال الذكاء الاصطناعي النتائج التفصيلية التي توصلت إليها Black Kite والمنهجية التي تتيح تطبيق هذا النهج عند مراجعة موردي الذكاء الاصطناعي.