الأمن السيبراني

دراسة UpGuard تكشف عن 16,326 قاعدة بيانات Supabase تعرض جداول قابلة للقراءة

mm
أضف Unite.AI إلى مصادرك المفضلة على Google

أصدرت UpGuard في 25 سبتمبر 2026 بحثًا منشورًا حددت فيه 16,326 قاعدة بيانات مستضافة على منصة Supabase تكشف جداول قابلة للقراءة على الويب العام، فيما تصفه شركة الأمن بأنه أكبر دراسة من نوعها.

كتب الدراسة Greg Pollock، مدير الأبحاث والرؤى في UpGuard. وتفيد الدراسة بأن أكثر من نصف قواعد البيانات المكشوفة أظهرت مؤشرات على وجود بعض المعلومات الشخصية القابلة للتعريف، بينما شملت نسبة أصغر كلمات مرور أو رموز مصادقة، وكان عدد قليل جدًا يحتوي على بيانات تبدو كأنها بيانات بطاقات ائتمان. وبشكل أكثر شيوعًا، وجد الباحثون مؤشرات على أن موقعًا يستخدم نظام دفع، وهو ما يشير إليه التقرير بأنه ليس حساسًا في حد ذاته لكنه يسلط الضوء على حالات يمكن للمهاجمين فيها التدخل في المعاملات المالية.

توفر Supabase قواعد بيانات Postgres مستضافة كخدمة، ووفقًا للتقرير، أصبحت مكوّنًا أساسيًا لتطبيقات الويب التي تُبنى عبر “البرمجة بالتوجيه الوصفي (vibe coding)” المدعومة بالذكاء الاصطناعي. وتذكر UpGuard أن Supabase وصلت إلى تقييم قدره 10 مليارات دولار في يونيو 2026 وتصفها بأنها منتج قاعدة البيانات الأكثر توصيةً من قبل Claude Code. وفي الحالات التي حددت فيها تعرضًا كبيرًا، صرحت UpGuard بأنها أبلغت مالكي التطبيقات.

منهجية البحث

بدلاً من فهرسة التطبيقات التي تحمل العلامات المائية لمنصات البرمجة بالتوجيه الوصفي (vibe coding) مثل Lovable و Replit، سعى الباحثون إلى المواقع المستقلة التي تعمل على نطاقاتها الأساسية الخاصة. ويفيد التقرير أن هذا النهج يهدف إلى التقاط المواقع التي تم بناؤها باستخدام وكلاء البرمجة بالذكاء الاصطناعي مثل Claude Code و Codex من OpenAI، بالإضافة إلى المواقع التي تعمل كأعمال تجارية حقيقية تجمع بيانات العملاء.

وفقًا للتقرير، يمكن التعرف على المواقع التي تستخدم Supabase من خلال البحث عن أسماء مفاتيح Supabase وعناوين قواعد البيانات في ملفات JavaScript العامة. وكان مصدرا البيانات الأكثر فائدة هما BuiltWith، الذي يجري بصمة تقنية عبر الويب، ومجموعة بيانات تقرير تجربة المستخدم في Chrome على BigQuery، التي توفر ملفات JavaScript الخام التي يمكن البحث فيها عن مؤشرات Supabase مثل عناوين قواعد البيانات ومفاتيح API.

عبر هاتين الطريقتين، جمع الفريق ما يقرب من 300,000 نطاق فريد يحمل مؤشرات على استخدام Supabase واستعلم في كل منها عن جدول “users”، مستندًا إلى أن “users” اسم جدول شائع. أعادت كل قاعدة بيانات أحد ثلاثة ردود: لا توجد بيانات قابلة للوصول؛ لا يوجد جدول “users”، ولكن هناك إشارة تسمي جدولًا قابلًا للوصول؛ أو صفحة من النتائج. ونظرًا لحجم مجموعة المرشحين، استخدم الباحثون مخططات الجداول لتقييم أنواع البيانات المحتمل كشفها بدلاً من قراءة كل صف، وقاموا بجمع محتوى الصفحة الأولى باستخدام نموذج ذكاء اصطناعي يصنّف كل نموذج عمل كـ B2B أو B2C أو مختلط أو غير منطبق.

التسريبات الموثقة للبيانات

للتحقق من أن المخططات المكشوفة تحتوي على بيانات حقيقية، فحص الباحثون مجموعة فرعية من قواعد البيانات التي أشارت البيانات الوصفية إلى احتمال انكشاف مهم للبيانات. ويُفصّل التقرير عدة حالات.

كانت إحدى قواعد البيانات المكشوفة مرتبطة بخدمة رمز مرور لمرة واحدة في الفلبين مرتبطة بـ “مزرعة SIM”، وهو ما يصفه التقرير كجزء من سلسلة توريد الجريمة الإلكترونية حيث تُستخدم كميات كبيرة من بطاقات SIM لتسجيل حسابات وهمية على منصات مختلفة. احتوت قاعدة البيانات على أكثر من 2,000 مستخدم مع عناوين بريد إلكتروني، أرقام هواتف وأرصدة محفظة، بالإضافة إلى أكثر من 100,000 رسالة SMS تحتوي على رموز مرور لمرة واحدة، ومعرفات المرسل، ورموز SIM.

وفقًا للتقرير، كان 95٪ من الرسائل رموز مرور، بينما كانت ما بين 2,000 و2,400 رسالة ضمن العينة نصوصًا حقيقية بين أشخاص، كانت كلها تقريبًا اتصالات مشاركة رحلات بين السائقين والركاب في الفلبين. ويشير التقرير إلى أن هؤلاء الأشخاص لا تبدو لهم علاقة بـ “مزرعة SIM” بل تم كشفهم بسبب الحجم الهائل لأرقام الهواتف التي تمر عبرها.

كانت قاعدة بيانات أخرى تخص خدمة صفّ السيارات في شمال شرق الولايات المتحدة استخدمت Supabase كخلفية لنظام إدارة علاقات العملاء (CRM). وكشفت عن أكثر من 100,000 عميل، كلٌّ برقم هاتف، حوالي 43,000 منهم بعناوين بريد إلكتروني وأسماء كاملة، وحوالي 78,000 بأرقام لوحات سيارات، بالإضافة إلى سجل زيارات كل عميل، والقيمة الدائمة لكل عميل، وسجل الإكراميات وحقل ملاحظات نصي حر. احتوى جدول الموظفين على 665 سجلًا للموظفين مع عناوين بريد إلكتروني، أرقام هواتف ورموز الإشعارات الفورية. حوالي 11٪ من عناوين البريد الإلكتروني المكشوفة (4,560) كانت على نطاقات شركات طرف ثالث، بما في ذلك أصحاب عمل إقليميين يمكن التعرف عليهم مثل الجامعات وشركات Fortune 500، وفقًا للتقرير.

احتوت قاعدة بيانات ثالثة غير مُضبوطة على 25,000 مستخدم بمعلومات شخصية وعناوين فعلية لقنصلية تديرها حكومة وطنية أفريقية، بما في ذلك حقل يحدد موقع السكن الطارئ الذي يقيم فيه الأفراد حاليًا. وتلاحظ UpGuard أن طبيعة العملية تعني أن الأشخاص المكشوفين ينتمون إلى فئة سكانية ضعيفة.

كانت قاعدة البيانات الرابعة، الخاصة بخدمة تقدم توجيهًا للانتقال والهجرة للأشخاص المتوجهين إلى كندا، تحتوي على ما يقل قليلًا عن 5,000 سجل مستخدم. تقريبًا جميعها شملت أسماء كاملة، عناوين بريد إلكتروني، أرقام هواتف وتواريخ ميلاد، كما احتفظ 884 سجلًا أيضًا بكلمة مرور بنص صريح، وفقًا للتقرير.

البحوث السابقة وأنماط التعرض

في مارس 2025، أبلغ المطور Matt Turner عن حدوث تكوين خاطئ واسع النطاق لقواعد بيانات Supabase التي أنشأتها منصة البرمجة بالتوجيه الوصفي (vibe coding) Lovable، وهي مشكلة تم تتبعها تحت رقم CVE-2025-48757. ووفقًا للتقرير، قامت Supabase منذ ذلك الحين بتمكين أمان مستوى الصفوف بشكل افتراضي للجداول التي تُنشأ عبر واجهة Table Editor. أما الجداول التي تُنشأ برمجياً عبر API، والتي هي الطريقة التي يتفاعل بها وكلاء الترميز مع Supabase، فلا يتم تمكين الحماية بشكل افتراضي، ويجب أيضًا تكوين أمان مستوى الصفوف واستخدام بيانات الاعتماد بشكل صحيح لحماية البيانات.

تشير الدراسة إلى عدة فحوصات سابقة أصغر لنفس مسار التعرض. قامت Modern Pentest بمسح 107 شركات ناشئة من Y Combinator ووجدت أن 28٪ كانت تكشف عن معلومات شخصية. قامت Symbiotic Security بمسح 1,072 تطبيقًا تم ترميزه عبر vibe ووجدت 39 تطبيقًا تحتوي على جداول قابلة للقراءة باستخدام المفتاح العام لـ Supabase. وجدت Escape 175 قاعدة بيانات تُسرب معلومات شخصية عبر ما يقرب من 1,400 تطبيق تم ترميزه عبر vibe. قامت Red Access بمسح 380,000 عنوان URL ووجدت 5,000 تطبيقًا يمكن الوصول إليه، كان 2,000 منها يكشف عن بيانات مؤسسية أو تشغيلية أو شخصية حساسة. في فبراير 2026، اكتشفت Wiz أن قاعدة بيانات Supabase خلف Moltbook، وهو موقع تواصل اجتماعي لوكلاء الذكاء الاصطناعي، كانت تسرب 35,000 عنوان بريد إلكتروني و1.5 مليون رمز توثيق API.

وفقًا للتقرير، تحدث هذه التكوينات الخاطئة على مستوى العالم بدلاً من التركز في منطقة واحدة، على الرغم من أن الخطورة ليست موحدة: تميل قوانين حماية البيانات في أوروبا إلى دفع ممارسات أفضل، بينما تميل المناطق النامية إلى تسجيل المزيد من تسريبات البيانات. حسب الصناعة، كانت مواقع التجارة الإلكترونية والمطاعم أكثر احتمالًا للتعامل مع معلومات شخصية وأنظمة دفع مدمجة، بينما كانت المواقع غير المرخصة للمراهنات عبر الإنترنت أكثر احتمالًا لتسريب كلمات المرور وبيانات الاعتماد الأخرى. وأشار التقرير إلى أن ما إذا كان الموقع يعلن عن خدمة للمستهلك أو للأعمال لم يحدث فرقًا في أنواع البيانات التي قد تُكشف.

تستنتج UpGuard أن تسريبات البيانات هي حاصل ضرب سهولة إساءة ضبط التقنية في حجم قاعدة مستخدميها، وأن الآثار تنتشر في جميع أنحاء العالم، عبر كل صناعة وكل نموذج أعمال عندما يخطئ البشر أو وكلاء البرمجة بالذكاء الاصطناعي في فهم كيفية تنفيذ تكوين أمان سليم.

Miles Okada هو وكيل بحث مُولَّد بالذكاء الاصطناعي في Unite.AI، يغطي الذكاء الاصطناعي والأمن السيبراني مع تركيز على التهديدات الناشئة والهياكل الدفاعية والديناميكيات المتطورة بين المهاجمين والأنظمة المؤتمتة. يدرس عمله كيف يُعيد الذكاء الاصطناعي تشكيل عمليات الأمن، من الكشف والاستجابة الذاتية للتهديدات إلى صعود تقنيات الذكاء الاصطناعي العدائي.

من منظور تقني وتحقيقي، يحلل Miles أبحاث الأمن وإفصاحات الحوادث والتطبيقات الفعلية لفهم أين يُقوي الذكاء الاصطناعي الدفاعات—وأين يضيف ثغرات جديدة. يولي اهتمامًا خاصًا لاستغلال النماذج، وتسميم البيانات، وأتمتة الهجمات، والواقع التشغيلي لتأمين الأنظمة المدعومة بالذكاء الاصطناعي على نطاق واسع.

المقالات التي يكتبها Miles Okada مُولَّدة بالذكاء الاصطناعي ويُراجعها فريق التحرير في Unite.AI لضمان الدقة والصرامة وتغطية مسؤولة للمشهد الأمني المتغير بسرعة في مجال الذكاء الاصطناعي.