منظومة واحدة تجمع بين النية والوصول لتمكين المؤسسات من تبنّي الذكاء الاصطناعي دون أن تفقد السيطرة على بياناتها أو تغفل عن المخاطر المستجدّة لدى الموظفين ووكلاء الذكاء الاصطناعي
- صُمّمت الأدوات الأمنية المتخصّصة لترى إما سلوك الذكاء الاصطناعي وإما مخاطر البيانات، لا كليهما؛ وتُعدّ بروف بوينت أول مزوّد يستدلّ عليهما معاً ضمن مخطّط مشترك واحد.
- الكشف من دون تدخّل، والتحقيق الفوري، وتحسين الحماية، بدعم من ثلاثة وكلاء ذاتيين، تواكب باستمرار المخاطر التي يقودها الذكاء الاصطناعي ببساطة وعلى نطاق واسع.
- سياسات الأعمال الدلالية الجديدة والرؤى التوكيلية تُرسّخ نية الأعمال وتكشف باستمرار المخاطر المستجدّة لدى الموظفين ووكلاء الذكاء الاصطناعي.
أعلنت بروف بوينت، الرائدة عالمياً في مجال الأمن السيبراني المرتكز على الأفراد ووكلاء الذكاء الاصطناعي، اليوم خلال فعالية Proofpoint Protect 2026 المنعقدة في مدينة سان دييغو، عن منظومة بروف بوينت التوكيلية لأمن البيانات والذكاء الاصطناعي (Agentic Data and AI Security)، المصمّمة لتأمين الذكاء الاصطناعي والبيانات بوصفهما خطراً واحداً مترابطاً. وتُمكّن قدراتها المبتكرة المؤسسات من نشر وكلاء الذكاء الاصطناعي بأمان، مع منحهم الوصول إلى ما يحتاجونه من بيانات فقط وفق النية، وترجمة سياسات الأعمال القائمة إلى ضوابط تُطبَّق أثناء التشغيل، والكشف المستمر عن المخاطر المستجدّة عبر النشاط البشري ونشاط الذكاء الاصطناعي الذاتي.
بات وكلاء الذكاء الاصطناعي يكتشفون البيانات الحساسة ويصلون إليها ويحوّلونها ويتصرّفون بناءً عليها على نطاق تعجز عن مضاهاته أي مراجعة يدوية. فأدوات الذكاء الاصطناعي كثيراً ما ترى النية لكنها لا ترى الوصول إلى البيانات، وأدوات البيانات ترى البيانات الحساسة لكنها لا ترى نية الوكيل. ومع تضاعف هذه التفاعلات، فإن رؤية نصف الصورة فقط تُبقي مخاطر بالغة الأهمية طيّ الخفاء. ولم يعد تأمين الذكاء الاصطناعي والبيانات كلٍّ على حدة كافياً؛ فالأمر يتطلّب منظومة قادرة على التحرّك بالسرعة التي تظهر بها المخاطر.
ولم تعد حوكمة الذكاء الاصطناعي تقتصر على منع فقدان البيانات، إذ بات الوكلاء قادرين على التفاعل مع أنظمة المؤسسة واتخاذ القرارات وتنفيذ المعاملات، بما يولّد مخاطر مالية وتشغيلية وأخرى تتعلق بالامتثال والسلامة. وقد أظهر تقرير بروف بوينت حول مشهد مخاطر الذكاء الاصطناعي والعنصر البشري لعام 2026 أن 87% من المؤسسات نقلت مساعدي الذكاء الاصطناعي إلى ما بعد المرحلة التجريبية، في حين لا يثق 52% منها بقدرة ضوابطها على كشف أي اختراق. ومن هنا بات على فرق الأمن تحديد سلوك الذكاء الاصطناعي وفرضه في الوقت الفعلي.
وفي هذا السياق، قال مايانك تشودري، النائب الرئيس التنفيذي والمدير العام لمجموعة أمن البيانات والحوكمة لدى بروف بوينت: “لا يمكن تأمين الذكاء الاصطناعي من دون تأمين البيانات التي يتصرّف بناءً عليها، ولا يمكن تأمين البيانات من دون فهم كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي لها. فالنية والوصول وجهان لعملة واحدة، وتأمين كلٍّ منهما بمعزل عن الآخر يُغفل سياقاً بالغ الأهمية. والجمع بين حماية الذكاء الاصطناعي أثناء التشغيل وحوكمة بياناته يمنح المؤسسات هذا السياق، والقدرة على التعامل مع المخاطر بالسرعة التي بات يتحرّك بها الذكاء الاصطناعي”.
منظومة توكيلية واحدة للذكاء الاصطناعي
تستدلّ المنظومة التوكيلية على مستوى الوكيل نفسه، مستعينةً بسياق الهوية والوصول والبيانات ذاته الذي يؤمّن اليوم بيانات أكثر من 14,000 مؤسسة. وتقوم على مخطّط المعرفة من بروف بوينت (Proofpoint Knowledge Graph) بوصفه الأساس الذي يربط نشاط الذكاء الاصطناعي بحساسية البيانات والهوية والوصول والسلوك والنية عبر نماذج Nexus. وفوق هذا الأساس، يعمل ثلاثة وكلاء جدد انطلاقاً من فهم مشترك واحد للمخاطر بدلاً من ثلاث رؤى جزئية:
- الكشف من دون تدخّل (Zero-Touch Detection): يرى وكيل الكشف النية والوصول بوصفهما إشارة واحدة، فيُبرز الإجراءات القليلة المهمة بدلاً من سيل الانحرافات الذي لا تكفّ الأدوات التقليدية عن إنتاجه.
- التحقيق الفوري (Instant Investigation): يُعيد وكيل التحقيق تلقائياً تركيب ما جرى عبر البيانات والهوية والسلوك، فيختصر تحقيقاً كان يستغرق أياماً من الربط اليدوي إلى دقائق معدودة.
- تحسين الحماية (Protection Optimization): يُحوّل وكيل المعالجة هذا الفهم إلى إجراء، من معالجة صلاحيات الوصول إلى تحسين سياسات منع فقدان البيانات (DLP)، مع إبقاء العنصر البشري ضمن الحلقة لأغراض الحوكمة.
تعميق أمن الذكاء الاصطناعي أثناء التشغيل: تحويل نية الأعمال إلى ضوابط تشغيلية للذكاء الاصطناعي
تحتاج المؤسسات إلى فرض القواعد التي وضعتها فعلاً لضبط سلوك الذكاء الاصطناعي، وإلى التقاط المخاطر التي لم يخطر لها أصلاً أن تضع لها قاعدة.
تُترجم سياسات الأعمال الدلالية (Semantic Business Policies) من بروف بوينت متطلبات الحوكمة القائمة إلى ضوابط تُفرَض باستمرار على الذكاء الاصطناعي. فبإمكان المؤسسة أن تأخذ قاعدة مدوّنة أصلاً في ميثاق سلوكها، كحظر التفاعل مع محتوى المقامرة، وأن تصوغها بلغة بسيطة: “لا تسمح بأي تفاعل مع محتوى المقامرة”. وتفسّر بروف بوينت النية الكامنة خلف السياسة، وتحدّد الأنظمة القادرة على تنفيذها، وتُنشئ الضوابط التشغيلية التي تفرضها تلقائياً. وباقترانها مع أداة التحكّم في الوصول القائم على النية (Intent-Based Access Control) من بروف بوينت، تقيس هذه السياسات سلوك الذكاء الاصطناعي في ضوء متطلبات المؤسسة والغرض المقصود من الوكيل معاً، سواء أكان الأمر موظفاً يتصرّف عبر مساعد ذكاء اصطناعي أم وكيلاً ذاتياً يتصرّف نيابةً عنه بسرعة الذكاء الاصطناعي.
كشف المخاطر التي لم تحدّدها المؤسسات بعد
تستعين الرؤى التوكيلية (Agentic Insights) بوكلاء استدلال ذاتيين لتحليل تفاعلات الذكاء الاصطناعي واستخدام الأدوات وقرارات السياسات والأنماط السلوكية بهدف كشف المخاطر المستجدّة. وعند التحقّق من خطر ما، يمكن لبروف بوينت أن توصي بسياسة أعمال دلالية لضبط السلوكيات المماثلة، فتتحوّل المعلومات الجديدة إلى حماية قابلة للتطبيق.
وعبر سير عمل أمن الذكاء الاصطناعي والبيانات، تُحوّل قدرات الكشف والتحقيق والمعالجة المصمّمة لهذا الغرض السياقَ المترابط إلى إجراء ذاتي، فيما تواكب سياسات الأعمال الدلالية والرؤى التوكيلية المخاطر التي لم تحدّدها المؤسسة بعد. وتتضافر هذه القدرات معاً لترتيب المخاطر الحقيقية بحسب الأولوية، وتسريع التحقيقات بالاستناد إلى إشارات البيانات والهوية والوصول والسلوك، وتقليص التعرّض للمخاطر عبر إجراءات مثل معالجة صلاحيات الوصول وتحسين سياسات منع فقدان البيانات (DLP) والضوابط التشغيلية القابلة للفرض، بما يقلّل العمل اليدوي مع اتساع نشاط الذكاء الاصطناعي.
ومن جانبه، قال رايان كاليمبر، رئيس الاستراتيجية لدى بروف بوينت: “أمضت المؤسسات عقوداً في تحديد الطريقة التي ينبغي أن تُدار بها أعمالها، والتحدّي اليوم هو جعل تلك القواعد قابلة للفرض مع تولّي الذكاء الاصطناعي مهام أكثر تأثيراً. فلا بدّ أن تصبح نية الأعمال جزءاً من الضابط الأمني نفسه، مع القدرة على تحديد المخاطر الجديدة والتكيّف مع تطوّر سلوك الذكاء الاصطناعي.”
