امروز در دنیای امنیت سایبری – آخرین اخبار امنیت – ۲۱ آبان ۱۴۰۴

🕒 زمان مطالعه: حدود ۱۹ دقیقه

ساختن یک سیستم امنیتی دیجیتال گاهی شبیه ساختن یک قلعه شنی در ساحل است؛ شما تمام روز را صرف ساختن دیوارهای بلند و خندق‌های عمیق می‌کنید، اما در نهایت، این موج آرام و پیوسته‌ای است که همه چیز را از بین می‌برد، نه یک موج غول‌پیکر و ناگهانی. در دنیای امنیت سایبری سال ۱۴۰۴، ما بیش از حد نگران تهدیدهای بزرگ و آشکار هستیم، در حالی که خطرات واقعی اغلب در سایه‌ها، در ساده‌ترین مکان‌ها و با استفاده از ابزارها و هوش خودمان علیه ما کمین کرده‌اند. مهاجمان امروزی دیگر فقط به دنبال شکستن قفل‌ها نیستند؛ آن‌ها کلیدهای ما را کپی می‌کنند، از هوش مصنوعی برای طراحی حملات جدید استفاده می‌کنند و در شلوغی ترافیک روزمره اینترنت، خود را پنهان می‌کنند. در ادامه، به ۱۰ نکته شگفت‌انگیز و گاهی متناقض از جدیدترین گزارش‌ها و حوادث امنیت سایبری می‌پردازیم که نشان می‌دهند میدان نبرد تغییر کرده است.


آنچه در این مطلب می‌خوانید

۱. هوش مصنوعی حالا برای خودش بدافزار می‌نویسد (و هر ساعت آن را بازنویسی می‌کند) – بدافزار PROMPTFLUX – بدافزار Koske – بدافزار FunkLocker

ایده‌ی تهدیدات مبتنی بر هوش مصنوعی دیگر یک داستان علمی-تخیلی نیست، بلکه به واقعیتی تبدیل شده که سرعت و سازگاری بدافزارها را به شکلی بنیادین تغییر داده است. مهاجمان حالا ابزاری در دست دارند که می‌تواند به طور خودکار کد مخرب را تغییر دهد و از سیستم‌های دفاعی سنتی فرار کند.

تحلیل ظهور بدافزارهای تولید شده یا تقویت‌شده با هوش مصنوعی:

  • PROMPTFLUX: بدافزاری که هر ساعت تغییر چهره می‌دهد. گروه اطلاعات تهدیدات گوگل (GTIG) از بدافزاری به نام PROMPTFLUX پرده برداشت. این بدافزار یک جزء نوآورانه به نام «ربات متفکر» (Thinking Robot) دارد که با استفاده از یک کلید API از پیش تعریف‌شده، هر ساعت به سرویس هوش مصنوعی Gemini متصل می‌شود و از آن می‌خواهد تا یک کد VBScript جدید و مبهم‌سازی‌شده برایش بنویسد. این تکنیک که «اصلاح خودکار لحظه‌ای» (just-in-time self-modification) نام دارد، به بدافزار اجازه می‌دهد تا به طور مداوم ظاهر خود را تغییر دهد و از شناسایی توسط آنتی‌ویروس‌های مبتنی بر امضا فرار کند. هرچند این بدافزار هنوز در مرحله آزمایشی است، اما اولین نمونه مشاهده‌شده از این تکنیک پیشرفته محسوب می‌شود.
  • Koske: کدنویسی تمیز با کمک هوش مصنوعی. پژوهشگران Aqua Nautilus یک کریپتوماینر (بدافزار استخراج ارز دیجیتال) پیچیده برای لینوکس به نام Koske کشف کردند. این بدافزار نشانه‌های واضحی از توسعه با کمک هوش مصنوعی دارد؛ کدهای آن دارای کامنت‌های توضیحی فراوان و منطق برنامه‌نویسی بهینه است که معمولاً در کدهای تولیدشده توسط LLMها دیده می‌شود. این ویژگی باعث می‌شود که شناسایی نویسنده اصلی بدافزار (Attribution) بسیار دشوار شود.
  • FunkLocker: رویکرد «بپرس، کپی کن، بچسبان». در مقابل Koske، باج‌افزار FunkLocker قرار دارد که طبق تحلیل ANY.RUN، با یک مدل توسعه بسیار ساده‌انگارانه ساخته شده است: «از هوش مصنوعی بپرس ← قطعه کد را کپی کن». این رویکرد منجر به تولید کدی ناپایدار و گاهی حتی ناکارآمد شده است. این دو مثال، طیف گسترده استفاده از هوش مصنوعی در ساخت بدافزار را نشان می‌دهند؛ از ابزاری برای تولید کدهای پیچیده و غیرقابل ردیابی تا روشی برای سرهم‌بندی سریع کدهای مخرب.

بذار خلاصه بگم 👇
هکرها دارند از هوش مصنوعی مثل ChatGPT (ولی مدل Gemini) استفاده می‌کنند تا بدافزارهایشان را به طور خودکار بازنویسی کنند. این یعنی بدافزار هر ساعت تغییر شکل می‌دهد تا آنتی‌ویروس‌ها نتوانند آن را شناسایی کنند.

اما چه می‌شود اگر همین مغز دیجیتالی که برای خرابکاری استفاده می‌شود، به یک سگ شکاری برای پیدا کردن باگ‌ها تبدیل شود؟ خوشبختانه، این شمشیر دو لبه است.

۲. اما یک خبر خوب: هوش مصنوعی به شکار باگ‌ها هم می‌رود! – هوش مصنوعی Big Sleep

در این مسابقه تسلیحاتی، هوش مصنوعی روی خوش خود را نیز نشان داده است. همان فناوری که مهاجمان برای ساخت سلاح‌های دیجیتال استفاده می‌کنند، توسط مدافعان برای پیدا کردن پیش‌دستانه آسیب‌پذیری‌ها قبل از اینکه به بهره‌برداری برسند، به کار گرفته شده است.

سنتز یافته‌ها (Synthesis of Findings) درباره عامل هوش مصنوعی “Big Sleep” گوگل:

  • بر اساس گزارش‌های SecurityAffairs، عامل هوش مصنوعی گوگل که با همکاری DeepMind و Project Zero توسعه یافته، به طور فعال در حال کشف آسیب‌پذیری‌های واقعی در نرم‌افزارهاست.
  • این سیستم که Big Sleep نام دارد، موفق به شناسایی پنج حفره امنیتی در موتور WebKit مرورگر سافاری اپل شده است. این آسیب‌پذیری‌ها شامل انواع خطرناکی مانند use-after-free (با شناسه CVE-2025-43434) و buffer overflow (با شناسه CVE-2025-43429) هستند که می‌توانند منجر به از کار افتادن مرورگر یا خرابی حافظه شوند.
  • این دستاورد نشان می‌دهد که هوش مصنوعی می‌تواند به عنوان یک ابزار دفاعی قدرتمند عمل کند و باگ‌هایی را که ممکن است از چشم محققان انسانی پنهان بمانند، شناسایی کند. این کار به شرکت‌هایی مانند اپل کمک می‌کند تا قبل از اینکه مهاجمان از این حفره‌ها سوءاستفاده کنند، آن‌ها را ترمیم نمایند.

بذار خلاصه بگم 👇
گوگل یک هوش مصنوعی به نام «Big Sleep» ساخته که به طور خودکار در نرم‌افزارهای معروف مثل مرورگر سافاری اپل دنبال حفره‌های امنیتی می‌گردد و آن‌ها را قبل از اینکه هکرها پیدایشان کنند، گزارش می‌دهد.

درحالی‌که هوش مصنوعی در طبقه آخر ساختمان مشغول شکار باگ است، یک موجود لزج و نامرئی دارد از لوله‌کشی زیرزمین دنیای نرم‌افزار بالا می‌آید.

۳. تهدید نامرئی: کرم خودکاری که با استفاده از بلاک‌چین و کدهای نامرئی در کمین توسعه‌دهندگان است – کرم GlassWorm

حملات زنجیره تأمین (Supply Chain Attacks) در حال هوشمندتر و پنهان‌کارتر شدن هستند و ابزارهایی را هدف قرار می‌دهند که توسعه‌دهندگان بیشترین اعتماد را به آن‌ها دارند. این حملات دیگر نیازی به دخالت مستقیم انسان ندارند و به طور خودکار تکثیر می‌شوند.

جزئیات ماهیت پیچیده بدافزار GlassWorm:

  • بر اساس گزارش‌های Koi Security و Veracode، بدافزار GlassWorm اولین کرم کامپیوتری خودتکثیرشونده‌ای است که افزونه‌های نرم‌افزار VS Code را در فروشگاه‌هایی مانند OpenVSX هدف قرار می‌دهد.
  • این کرم دو ویژگی نوآورانه و بسیار خطرناک دارد:
    1. تزریق کد نامرئی: GlassWorm از «کاراکترهای نامرئی یونیکد» برای پنهان کردن کد مخرب خود در افزونه‌ها استفاده می‌کند. این کاراکترها در ویرایشگرهای کد نمایش داده نمی‌شوند و باعث می‌شوند کد مخرب در حین بازبینی، به معنای واقعی کلمه ناپدید شود.
    2. زیرساخت غیرقابل توقف: این بدافزار برای فرماندهی و کنترل (C2) از شبکه بلاک‌چین سولانا (Solana) استفاده می‌کند. به این صورت که URLهای حاوی دستورات را در بخش توضیحات (memo) تراکنش‌ها قرار می‌دهد. این کار یک سیستم فرماندهی غیرمتمرکز ایجاد می‌کند که عملاً غیرقابل مسدودسازی است. علاوه بر این، از Google Calendar به عنوان یک کانال C2 پشتیبان نیز استفاده می‌کند.
  • اهداف نهایی GlassWorm شامل سرقت اطلاعات حساس مانند توکن‌های NPM و GitHub، خالی کردن کیف پول‌های ارز دیجیتال و تبدیل کامپیوترهای توسعه‌دهندگان به بخشی از زیرساخت فعالیت‌های مجرمانه است.

بذار خلاصه بگم 👇
یک کرم کامپیوتری جدید به نام GlassWorm به افزونه‌های نرم‌افزار کدنویسی VS Code حمله می‌کند. این کرم با استفاده از کاراکترهای نامرئی کد مخرب خود را پنهان کرده و از شبکه بلاک‌چین سولانا برای فرماندهی استفاده می‌کند که عملاً غیرقابل توقف است.

حرف از تهدیدات نامرئی شد؛ فکر کنید چت‌های رمزگذاری‌شده‌تان بدون اینکه خودتان بدانید، درباره شما پچ‌پچ کنند.

۴. چت‌های هوش مصنوعی شما رمزگذاری شده‌اند، اما نه آنطور که فکر می‌کنید! – حمله Whisper Leak

حتی زمانی که از پروتکل‌های امن مانند HTTPS برای رمزگذاری ارتباطات خود استفاده می‌کنیم، حملات جدیدی به نام «حملات کانال جانبی» (Side-Channel Attacks) می‌توانند حریم خصوصی مکالمات ما با هوش مصنوعی را به خطر بیندازند، حتی اگر محتوای اصلی چت غیرقابل خواندن باقی بماند.

شرح حمله “Whisper Leak”:

  • محققان مایکروسافت حمله‌ای به نام Whisper Leak را کشف کردند. این حمله به یک شنودکننده شبکه (مثلاً فردی در همان شبکه Wi-Fi یا حتی ارائه‌دهنده خدمات اینترنت) اجازه می‌دهد تا موضوع مکالمه کاربر با یک چت‌بات هوش مصنوعی را حدس بزند، با وجود اینکه تمام ترافیک رمزگذاری شده است.
  • این حمله چگونه کار می‌کند؟ به زبان ساده، با تحلیل الگوهای مربوط به حجم و زمان‌بندی بسته‌های داده رمزگذاری‌شده، مهاجم می‌تواند یک مدل هوش مصنوعی را آموزش دهد تا مکالمات مربوط به موضوعات حساس خاصی (مانند پولشویی، فعالیت‌های سیاسی یا مسائل مالی) را شناسایی کند.
  • تحقیقات نشان داد که این آسیب‌پذیری ۲۸ مدل هوش مصنوعی بزرگ از شرکت‌هایی مانند OpenAI، Mistral و xAI را تحت تأثیر قرار می‌دهد و در آزمایش‌ها به دقت بالای ۹۸٪ دست یافته است. مدل‌های گوگل و آمازون به دلیل روشی به نام «دسته‌بندی توکن‌ها» مقاومت بیشتری نشان دادند، اما کاملاً مصون نبودند.

بذار خلاصه بگم 👇
حتی وقتی چت شما با یک هوش مصنوعی رمزگذاری شده، هکرها می‌توانند با تحلیل حجم و زمان‌بندی بسته‌های اینترنتی، حدس بزنند که شما در مورد چه موضوعی (مثلاً مسائل مالی یا سیاسی) صحبت می‌کنید.

با وجود این همه جادوی فناورانه، گاهی بزرگترین تهدید نه یک خط کد هوشمندانه، بلکه فردی است که پشت میز کناری شما نشسته است.

۵. وقتی خودی‌ها دشمن می‌شوند: متخصصان امنیت سایبری، گردانندگان باج‌افزار از آب درآمدند – تهدید داخلی BlackCat

این داستان شبیه یک ضرب‌المثل قدیمی است: «گرگی در لباس میش». یکی از تکان‌دهنده‌ترین پرونده‌های تهدید داخلی (Insider Threat) امسال، مربوط به افرادی بود که برای محافظت از شرکت‌ها استخدام شده بودند، اما در خفا خودشان به آن‌ها حمله می‌کردند.

خلاصه کیفرخواست علیه گردانندگان باج‌افزار ALPHV/BlackCat:

  • بر اساس گزارش‌های CSO Online و Security Boulevard، سه متخصص امنیت سایبری، از جمله یک مدیر پاسخ به حوادث در شرکت Sygnia و یک مذاکره‌کننده باج‌افزار در DigitalMint، به اتهام راه‌اندازی و اجرای عملیات باج‌افزاری ALPHV/BlackCat دستگیر شدند.
  • این افراد متهم هستند که بین ماه‌های می و نوامبر ۲۰۲۳ به حداقل پنج شرکت آمریکایی، از جمله در بخش مراقبت‌های بهداشتی، حمله کرده و میلیون‌ها دلار ارز دیجیتال به عنوان باج طلب کرده‌اند.
  • طنز تلخ ماجرا اینجاست که شغل روزانه این افراد، کمک به شرکت‌ها برای مقابله با همان نوع حملاتی بود که خودشان مخفیانه انجام می‌دادند. این پرونده اوج تهدید داخلی را به نمایش می‌گذارد و اهمیت اعتماد و بررسی دقیق سوابق در صنعت امنیت را برجسته می‌کند.

بذار خلاصه بگم 👇
سه متخصص امنیت سایبری که شغلشان کمک به شرکت‌ها برای مقابله با حملات باج‌افزاری بود، دستگیر شدند. آن‌ها در خفا خودشان یک گروه باج‌افزاری به نام BlackCat را اداره می‌کردند و به شرکت‌ها حمله می‌کردند.

درحالی‌که یک خائن در میان شما ترسناک است، چه چیزی خطرناک‌تر از هزاران درِ باز است که همه فراموش کرده‌اند قفلشان کنند؟

۶. چرا هکرهای دولتی عاشق باگ‌های قدیمی هستند؟ – آسیب‌پذیری‌های قدیمی – Log4j

این تصور رایج که حملات پیچیده دولتی همیشه به آسیب‌پذیری‌های روز-صفر (Zero-day) مخفی متکی هستند، چندان دقیق نیست. واقعیت اغلب ساده‌تر، اما برای کسب‌وکارهای عادی نگران‌کننده‌تر است.

تحلیل استراتژی گروه‌های هکری دولتی چین:

  • بر اساس گزارش Malware News، گروه‌های تهدید پیشرفته و مستمر (APT) به‌طور فزاینده‌ای در حال بهره‌برداری از آسیب‌پذیری‌های نرم‌افزاری شناخته‌شده و حتی چندساله هستند که وصله‌های امنیتی برای آن‌ها مدت‌هاست منتشر شده است.
  • نمونه‌های مشخصی که در منابع ذکر شده‌اند عبارتند از:
    • Log4j (CVE-2021-44228): یک آسیب‌پذیری حیاتی از سال ۲۰۲۱ که هنوز در بسیاری از سیستم‌ها وجود دارد.
    • آسیب‌پذیری‌های قدیمی Microsoft IIS: حفره‌های امنیتی در وب‌سرور مایکروسافت که در بسیاری از محیط‌های سازمانی وصله نشده‌اند.
    • PwnKit (CVE-2021-4034): برای افزایش سطح دسترسی در سیستم‌های لینوکسی.
  • منطق استراتژیک این گروه‌ها روشن است: بهره‌برداری از مدیریت ضعیف وصله‌های امنیتی در سطح گسترده، بسیار ارزان‌تر و مؤثرتر از توسعه حملات روز-صفر گران‌قیمت است. این موضوع نشان می‌دهد که مدیریت مستمر آسیب‌پذیری‌ها و نصب به‌موقع وصله‌ها، یک دفاع حیاتی حتی در برابر پیشرفته‌ترین دشمنان است.

بذار خلاصه بگم 👇
هکرهای دولتی چین به جای استفاده از حملات پیچیده و جدید، اغلب از حفره‌های امنیتی قدیمی و شناخته‌شده (مثل Log4j) استفاده می‌کنند، چون می‌دانند بسیاری از شرکت‌ها تنبلی کرده و نرم‌افزارهایشان را آپدیت نکرده‌اند.

و اگر استفاده از درهای قدیمی و پوسیده هوشمندانه است، ترفند بعدی این است که یاد بگیرید چطور درست در وسط یک اتاق پرنور، نامرئی شوید.

۷. مخفی شدن در آشکارترین نقطه: از فونت‌های سفارشی تا سوءاستفاده از سرویس‌های هوش مصنوعی – بدافزار Gootloader – بدافزار SesameOp

مهاجمان مدرن استادان استتار هستند. آن‌ها از ابزارهای روزمره و ترفندهای هوشمندانه برای پنهان شدن در میان ترافیک عادی و فرار از سیستم‌های شناسایی استفاده می‌کنند.

دو نمونه برجسته از بدافزارهای پنهان‌شده:

  • ترفند فونت سفارشی Gootloader: بر اساس گزارش Huntress، بدافزار Gootloader از یک تکنیک فرار نوآورانه استفاده می‌کند. این بدافزار از فونت‌های وب سفارشی WOFF2 با قابلیت «جایگزینی گلیف» (glyph substitution) بهره می‌برد. به زبان ساده، کد منبع حاوی کاراکترهای بی‌معنی مانند Oa9Z±h• است، اما یک فایل فونت سفارشی باعث می‌شود این رشته در مرورگر کاربر به صورت یک نام فایل قانونی (مثلاً Florida) نمایش داده شود. این ترفند تحلیل استاتیک و جستجوی رشته‌های مخرب را بی‌اثر می‌کند.
  • بک‌دور SesameOp و فرماندهی با OpenAI: مایکروسافت یک بک‌دور به نام SesameOp کشف کرده که از API دستیارهای OpenAI به عنوان کانال فرماندهی و کنترل (C2) استفاده می‌کند. به جای اتصال به یک سرور مشکوک که به راحتی مسدود می‌شود، این بدافزار دستورات خود را از سرویس قانونی OpenAI دریافت کرده و نتایج را به همانجا ارسال می‌کند. این کار باعث می‌شود ترافیک آن کاملاً عادی و بی‌خطر به نظر برسد.

بذار خلاصه بگم 👇
بدافزارها برای مخفی شدن خلاق‌تر شده‌اند: یکی از آن‌ها از فونت‌های سفارشی استفاده می‌کند تا نام فایل‌های مخرب را در مرورگر عادی نشان دهد، و دیگری از سرویس هوش مصنوعی OpenAI به عنوان کانال فرماندهی استفاده می‌کند تا ترافیکش شبیه فعالیت عادی به نظر برسد.

با چنین استتار هوشمندانه‌ای، جای تعجب نیست که مهاجمان وقتی وارد می‌شوند، برای اینکه خودشان را میزبان کنند، اصلاً وقت تلف نمی‌کنند.

۸. تصاحب کامل در ۱۷ ساعت: سرعت سرسام‌آور حملات امروزی – سرعت حمله هکرها

پنجره زمانی برای شناسایی و پاسخ به یک نفوذ امنیتی به شدت کوتاه شده است. یک حمله دیگر یک فرآیند کند و تدریجی نیست، بلکه یک عملیات برق‌آساست که در کمتر از یک روز به نتیجه می‌رسد.

تحلیل سرعت حمله Gootloader:

  • بر اساس تحلیل‌های Huntress از آلودگی‌های مشاهده‌شده، مهاجمان توانسته‌اند کنترل کامل دامین کنترلر (سرور اصلی شبکه) را ظرف ۱۷ ساعت پس از آلودگی اولیه به دست آورند.
  • در این بازه زمانی کوتاه، یک الگوی حمله قابل پیش‌بینی رخ می‌دهد:
    • شناسایی اولیه شبکه (Reconnaissance) در ۲۰ دقیقه اول آغاز می‌شود.
    • مهاجمان به شمارش و شناسایی حساب‌های کاربری Active Directory می‌پردازند (با تکنیک‌هایی مانند Kerberoasting).
    • با استفاده از ابزارهای استاندارد مانند WinRM به صورت جانبی در شبکه حرکت می‌کنند.
    • در نهایت، یک حساب کاربری جدید با دسترسی Domain Admin ایجاد کرده و کنترل کامل را به دست می‌گیرند.
  • این پیشرفت سریع از دسترسی اولیه تا تسلط کامل بر شبکه به این معناست که سیستم‌های شناسایی و پاسخ خودکار (Automated Detection and Response) دیگر یک گزینه لوکس نیستند، بلکه یک ضرورت مطلق‌اند.

بذار خلاصه بگم 👇
وقتی یک هکر وارد شبکه می‌شود، فقط ۱۷ ساعت طول می‌کشد تا کنترل کامل آن شبکه (از جمله سرور اصلی یا Domain Controller) را به دست بگیرد. این یعنی تیم‌های امنیتی فرصت بسیار کمی برای واکنش دارند.

اما اجازه ندهید این همه صحبت از حملات برق‌آسا و پیچیده شما را فریب دهد. گاهی برای شکستن قفل، تنها چیزی که لازم است یک گیره کاغذ و کمی گستاخی است.

۹. “بچه‌اسکریپتی‌ها” هنوز خطرناک‌اند: از فیشینگ با ربات تلگرام تا دور زدن فایروال با یک پینگ ساده – فیشینگ با ربات تلگرام

درحالی‌که تمرکز ما بر روی گروه‌های APT پیچیده و بدافزارهای هوش مصنوعی است، حملات ساده و کم‌هزینه که توسط افراد با مهارت پایین (Script Kiddies) انجام می‌شوند، به طرز شگفت‌آوری همچنان مؤثر و رایج هستند. این ترفندهای ساده ثابت می‌کنند که برای ایجاد خسارت نیازی به نبوغ نیست و رعایت اصول اولیه امنیت سایبری هنوز یک اصل حیاتی است.

دو نمونه از حملات ساده اما کارآمد:

  • فیشینگ با ربات تلگرام: تحلیلی از Malwarebytes نشان می‌دهد که یک ایمیل فیشینگ ساده با یک فایل پیوست .shtml کاربر را به یک صفحه لاگین جعلی هدایت می‌کند. نکته کلیدی اینجاست که اطلاعات کاربری سرقت‌شده به یک سرور که قابل مسدودسازی باشد ارسال نمی‌شود، بلکه مستقیماً از طریق یک ربات تلگرام به دست مهاجم می‌رسد. این روش فوری، به‌سختی قابل ردیابی و راه‌اندازی آن بسیار آسان است.
  • دور زدن فایروال با یک پینگ: مقاله‌ای در wikiHow ترفندهای ساده‌ای را برای دور زدن فایروال‌های ابتدایی در مدارس یا ادارات توضیح می‌دهد. یکی از این روش‌ها استفاده از آدرس IP یک وب‌سایت به جای نام دامنه آن است که با یک دستور ساده ping قابل کشف است. روش دیگر، استفاده از پروکسی‌های SSL برای عبور از فیلترهای شبکه‌ای ساده است.

بذار خلاصه بگم 👇
حملات ساده هنوز کار می‌کنند. هکرهای تازه‌کار با یک صفحه لاگین قلابی، اطلاعات شما را مستقیماً به یک ربات تلگرام می‌فرستند. یا با ترفندهای ساده‌ای مثل پیدا کردن آدرس IP سایت با دستور پینگ، فایروال‌های ضعیف را دور می‌زنند.

از ترفندهای ساده تا سرقت‌های پیچیده، مشخص است که بازی در حال تغییر است. اما مرز نهایی کجاست؟ برای بسیاری، این مرز در ابرهاست؛ جایی که بزرگترین تهدید، کدی که می‌نویسید نیست، بلکه کاری است که آن کد انجام می‌دهد.

۱۰. بزرگترین تهدید شما کدتان نیست، بلکه چیزی است که در «زمان اجرا» انجام می‌دهد – امنیت زمان اجرا (Runtime) – CNAPP

یک تغییر بنیادین در فلسفه امنیت ابری در حال وقوع است. در محیط‌های پیچیده و پویای ابری (Cloud-Native)، بررسی‌های امنیتی قبل از استقرار (Pre-deployment) دیگر کافی نیستند؛ تمرکز باید بر روی رفتار واقعی برنامه‌ها در لحظه اجرا باشد.

اهمیت نظارت در زمان اجرا (Runtime Visibility):

  • بر اساس تحلیل کارشناسان در WebProNews و Cloud Native Now، رویکردهای سنتی «شیفت به چپ» (Shift-left)، مانند اسکن کدها برای یافتن آسیب‌پذیری قبل از استقرار، ضروری اما ناقص هستند. این روش‌ها فقط ریسک‌های تئوریک را شناسایی می‌کنند.
  • نظارت در زمان اجرا به زبان ساده یعنی مشاهده اینکه برنامه‌ها وقتی در محیط واقعی (Production) روی کانتینرها و Kubernetes در حال اجرا هستند، دقیقاً چه کاری انجام می‌دهند. این رویکرد، دقیق‌ترین سیگنال را برای اولویت‌بندی تهدیدهای واقعی و فعال در میان انبوهی از آسیب‌پذیری‌های فرضی فراهم می‌کند.
  • این قابلیت، محور اصلی استراتژی‌های پلتفرم‌های حفاظت از برنامه‌های بومی ابری (CNAPP) در سال ۲۰۲۵ است. این رویکرد به تیم‌های امنیتی کمک می‌کند تا از میان هزاران هشدار، بر روی موارد واقعاً مهم تمرکز کنند.
  • منابع تأکید می‌کنند که هوش مصنوعی در اینجا نقشی حیاتی دارد؛ نه برای جایگزینی انسان‌ها، بلکه برای کمک به آن‌ها در تحلیل حجم عظیم داده‌های زمان اجرا و پاسخگویی با سرعت ماشین.

بذار خلاصه بگم 👇
در دنیای کلود، اسکن کردن کدها قبل از اجرا کافی نیست. مهم‌ترین چیز این است که ببینیم یک برنامه وقتی در حال اجراست دقیقاً چه کاری انجام می‌دهد. به این «نظارت در زمان اجرا» می‌گویند و این کلید شناسایی تهدیدات واقعی در محیط‌های پیچیده امروزی است.


جمع‌بندی

امنیت سایبری در سال ۲۰۲۵ یک مسابقه تسلیحاتی تمام‌عیار بر سر سرعت، پنهان‌کاری و هوش است. همانطور که دیدیم، مهاجمان در حال استفاده از ابزارهای خود ما—از هوش مصنوعی گرفته تا سرویس‌های قانونی مانند OpenAI و بلاک‌چین—علیه ما هستند. آن‌ها سریع‌تر، هوشمندتر و پنهان‌کارتر از همیشه عمل می‌کنند.

“Clarity builds trust. Let’s make complexity simple — together.” — ClaritySec

آنچه در این مطلب می‌خوانید

فهرست مطالب