كيف ساعد DeepSeek قراصنة مرتبطين بالصين على مضاعفة هجماتهم السيبرانية؟

تقول شركة TeamT5 التايوانية المتخصصة في استخبارات التهديدات إن مجموعات قرصنة مرتبطة بالدولة الصينية زادت حجم هجماتها إلى أكثر من الضعف بعد إدماج DeepSeek ونماذج ذكاء اصطناعي أخرى مفتوحة المصدر في عملياتها اليومية. ولا يتمثل الاستنتاج الأساسي في أن الذكاء الاصطناعي ينفذ كل اختراق بصورة مستقلة، بل في أنه يختصر قدراً كبيراً من العمل المتكرر، ما يتيح للمشغلين ملاحقة عدد أكبر من الأهداف بتكلفة أقل. 457

الذكاء الاصطناعي هنا «مضاعِف للقوة»

رصدت TeamT5 استخدام الذكاء الاصطناعي في مراحل متعددة من دورة الاختراق، من الاستطلاع وفحص الثغرات إلى تطوير أدوات الاستغلال والعمل المرتبط بالبرمجيات الخبيثة والعمليات التي تلي اختراق الشبكة. واستند تقييم الشركة إلى شيفرات وسجلات حصلت عليها من حملات حديثة، مع تحذيرها من أن هذه الأدلة لا تحدد دائماً النموذج المستخدم في كل حادثة بدقة. 47

وهذا التفصيل مهم: زيادة الهجمات «أكثر من الضعف» هي تقدير من TeamT5 لحجم النشاط لدى المجموعات التي درستها، وليست إحصاءً نهائياً لكل هجوم سيبراني مرتبط بالصين. ويبدو أن الذكاء الاصطناعي يساعد المشغلين على تفويض المهام الرتيبة وتسريع أجزاء من دورة الهجوم وتوسيع نطاقها، من دون أن يلغي دور التوجيه البشري. 57

لماذا كان DeepSeek الخيار المفضل؟

وفق التحليل المنسوب إلى TeamT5، جمع DeepSeek بين عوامل عملية جعلته مناسباً للاستخدام الهجومي:

• أداء كافٍ للبحث والبرمجة والمهام التشغيلية.
• تكلفة تشغيل منخفضة تجعل الاستخدام المتكرر أو واسع النطاق أكثر قابلية للتنفيذ.
• قابلية للتخصيص ترتبط بطبيعة النماذج مفتوحة المصدر.
• قيود أمان سيبراني أضعف نسبياً، ما يقلل الجهد المطلوب للحصول على مساعدة ضارة أو تكييفها. 27

ويفسر ذلك لماذا لا يكون النموذج الأقوى بالضرورة الأداة الأكثر جاذبية للمهاجم. فقد اعتبرت TeamT5، بحسب التقارير، أن أنظمة أكثر تقدماً مثل Kimi K3 من شركة Moonshot أقل ملاءمة لهذه العمليات بسبب ارتفاع التكلفة وتشدد وسائل الحماية. ولا تثبت المعلومات المتاحة أن Kimi K3 استُخدم في الحوادث التي راجعتها الشركة. 7

أمثلة على الاستخدامات المرصودة

حددت TeamT5 عدة مجموعات استخدمت الذكاء الاصطناعي لأدوار مختلفة داخل سلسلة الاختراق:

Grimfengxi: توليد شيفرات استغلال الثغرات

أفادت التقارير بأن مجموعة Grimfengxi استخدمت DeepSeek لإنشاء شيفرات تستغل ثغرة في نظام مستهدف. وهذا يتجاوز مجرد جمع المعلومات، إذ يشير إلى استخدام النموذج للمساعدة في إنتاج شيفرة موجهة للاستفادة من نقطة ضعف في النظام. 7

Teleboyi: أتمتة الاستطلاع

استخدمت مجموعة Teleboyi، وفقاً للتقارير، DeepSeek لجمع نحو 1,000 عنوان IP من الإنترنت ورسم خريطة لنطاقات مؤسسة مستهدفة. ويُقصد بالاستطلاع بناء صورة عن الضحية المحتملة قبل محاولة اختراقها. وقد يسرّع الذكاء الاصطناعي اكتشاف الأهداف، لكن رسم خريطة للبنية التحتية لا يثبت وحده نجاح الاختراق أو وقوع أضرار. 7

Huapi: استهداف نظام البريد الإلكتروني لشركة تايوانية

أفادت TeamT5 بأن مجموعة Huapi استخدمت نموذج ذكاء اصطناعي صينياً ضد نظام البريد الإلكتروني لشركة تايوانية. ورجحت الشركة أن يكون النموذج هو DeepSeek، لكنها لم تتمكن من تحديده بصورة قاطعة. ويؤكد ذلك صعوبة استنتاج هوية النموذج من الشيفرة أو السلوك وحدهما. 7

Slime22: استخدام Claude Code بعد الاختراق

لم يقتصر النشاط على النماذج الصينية مفتوحة المصدر. فقد قالت تقارير مرتبطة بـTeamT5 إن مجموعة Slime22 استخدمت أداة Claude Code التابعة لشركة Anthropic بعد اختراق شركة تكنولوجيا تايوانية وتثبيت نظام Kali Linux، وهو نظام يُستخدم في اختبار الاختراق، للمساعدة على التحرك بين أجزاء الشبكة الداخلية. ويُزعم أن المشغلين قدموا النشاط على أنه اختبار هندسي مصرح به للتحايل على وسائل الحماية. 7

وتوضح هذه الحالة لماذا لا تستطيع فرق الدفاع التركيز على نموذج واحد أو على بلد منشأ واحد. فقد يدمج المهاجمون بين أنظمة مستضافة محلياً أو نماذج مفتوحة المصدر وأدوات تجارية غربية، تبعاً للمهمة والضوابط التي يواجهونها.

منظومة أوسع لاستخدام الذكاء الاصطناعي في الجرائم السيبرانية

وصف التقرير سوقاً أوسع يحيط بعمليات الاختراق المدعومة بالذكاء الاصطناعي. فقد كانت شركة ناشئة صينية تضم نحو 10 موظفين تبيع، بحسب التقارير، برمجيات للاختراق بأسعار تتراوح بين 300,000 و500,000 يوان، أي نحو 44,500 إلى 74,000 دولار، لما لا يقل عن أربع مجموعات قرصنة. كما استُخدم ChatGPT خلال أحد الهجمات، وفقاً للتقارير. 7

وأفادت التقارير أيضاً بأن مجموعة Kimsuky المرتبطة بكوريا الشمالية تختبر نماذج ذكاء اصطناعي مستضافة محلياً. وقد يمنح التشغيل المحلي المشغلين سيطرة أكبر على النموذج وبياناته، وربما يقلل اعتمادهم على الخدمات الخارجية وأنظمة رصد إساءة الاستخدام التابعة لها. لكن المعلومات المتاحة تثبت واقعة الاختبار، ولا تحدد مدى فعالية هذه النماذج في عمليات حية. 7

وفي سياق أوسع، قالت Anthropic إن الذكاء الاصطناعي قد يخفض العتبة التقنية اللازمة لتنفيذ جرائم إلكترونية متقدمة، بما يسمح لأشخاص محدودي الخبرة التقنية بتنفيذ عمليات كانت تتطلب في السابق مستوى أعلى بكثير من المهارة. ويتسق ذلك مع صورة TeamT5: قد لا يتمثل الخطر الفوري في نظام واحد «خارق» ينفذ كل شيء، بل في تمكين مشغلين عاديين من الوصول بسرعة أكبر إلى البرمجة والاستطلاع وأتمتة سير العمل.

وقالت OpenAI إنها تعمل على اكتشاف محاولات إساءة استخدام نماذجها ومنعها وتعطيلها. 7

ما الذي يثبته التقرير وما الذي لا يثبته؟

تشير نتائج TeamT5 إلى أثر تشغيلي قابل للقياس: يمكن لسير العمل المدعوم بالذكاء الاصطناعي أن يزيد عدد الهجمات التي تحاول المجموعة تنفيذها عبر تولي المهام المتكررة. لكن لا ينبغي قراءة الأدلة على أنها تثبت أن DeepSeek نفذ بصورة ذاتية كل اختراق أُبلغ عنه.

وتبرز ثلاثة قيود أساسية:

1. تحديد النموذج المستخدم غير مكتمل: لا يستطيع المحققون ربط كل شيفرة أو أمر أو اختراق بصورة موثوقة بنظام ذكاء اصطناعي محدد. 47
2. عدد المحاولات لا يساوي عدد الاختراقات الناجحة: زيادة الهجمات لا تثبت وحدها اختراق عدد أكبر من الأهداف أو ارتفاع حجم الأضرار بالنسبة نفسها.
3. الأدلة تتعلق بالمجموعات والحملات التي جرت ملاحظتها: تقدير الزيادة إلى أكثر من الضعف هو نتيجة أبلغت عنها TeamT5، وليس قياساً شاملاً لكل النشاط السيبراني المرتبط بالدولة الصينية. 7

والخلاصة الأوضح، والأكثر فائدة للمدافعين، أضيق من فكرة «القرصنة الذاتية بالكامل»: فالذكاء الاصطناعي منخفض التكلفة والقابل للتخصيص يسهل على جهات تهديد قائمة تحويل أجزاء من عملية الهجوم إلى نشاط واسع النطاق. لذلك ينبغي لفرق الأمن أن تفترض احتمال تسريع الاستطلاع وتوليد الشيفرات والعمليات التي تلي الاختراق عبر نماذج متعددة، لا DeepSeek وحده.