يكتب وكلاء الذكاء الاصطناعي الشيفرة ويستدعون الأدوات ويتخذون القرارات – ولا ترى المراقبة الأمنية التقليدية من ذلك سوى أحداث هامشية. نحن نجعل نشاط الوكلاء مرئيًا، ونكتشف الهجمات على وكلائكم، ونبني القدرة على الاستجابة التي يحتاجها SOC لديكم لذلك.
يراقب EDR التقليدي العمليات والوصول إلى الملفات وحركة الشبكة – لكن بيانات القياس الحاسمة لوكلاء الذكاء الاصطناعي تكمن في الـ Prompts ومسارات القرار واستدعاءات الأدوات وعمليات الذاكرة. وتلخّص Uber ذلك بدقة في ورقتها حول إطار ADR الخاص بها: يرى EDR عملية كتابة الملف، لكنه لا يرى الـ Prompt الذي أطلقها. كما يتصرف الوكلاء عبر استدعاءات API مشروعة واتصالات MCP ببيانات اعتماد صالحة، فيعبرون بذلك تحديدًا نقاط التحكم التي تفحص فيها الأدوات الأمنية السلوك البشري. وفي SIEM تتفكك سلسلة هجوم مكوّنة من Prompt Injection والاسترجاع وإساءة استخدام الأدوات إلى أحداث منفردة لا تلفت الانتباه ولا تجمعها أي قواعد ربط. ووفق دراسة لـ CSA من عام 2026 لا تستطيع 68 بالمئة من المؤسسات التمييز بين نشاط الوكلاء والنشاط البشري. ولذلك تعلن OWASP Top 10 for Agentic Applications 2026 قابلية المراقبة (Observability) متطلبًا أساسيًا غير قابل للتفاوض – وهنا تحديدًا يبدأ Agentic AI Detection & Response.
نجرد بيئة الوكلاء لديكم – مساعدات البرمجة، والأتمتة الداخلية، والوكلاء الموجّهة للعملاء – ونستخرج بيانات القياس الخاصة بها: الـ Prompts، واستدعاءات الأدوات، ومسارات التنفيذ، وعمليات الذاكرة في مخطط أحداث موحّد. ونرسّخ سجلات التدقيق بصيغة محمية من الكتابة خارج الوكيل، كي لا يتمكن الوكيل نفسه من الكتابة فوق سجلات الجلسات.
نطوّر منطق الكشف على امتداد OWASP Top 10 for Agentic Applications 2026 – من Agent Goal Hijack مرورًا بـ Memory & Context Poisoning حتى Rogue Agents. ونجمع في ذلك بين فحوص السياسات الحتمية وخطوط الأساس السلوكية والتقييم المدعوم بـ LLM في عمليات كشف متعددة المراحل بمعدل إيجابيات كاذبة يمكن التحكم فيه.
نراقب حركة MCP لدى وكلائكم: تعريفات الأدوات، والاستدعاءات مع معاملاتها ونتائجها، واتصالات الخوادم، وتدفقات البيانات. ونوائم أنماط الكشف عن Tool Poisoning وRug Pulls وTool Shadowing وPrompt Injection غير المباشر مع إرشادات NSA الخاصة بـ MCP ودليل OWASP «A Practical Guide for Secure MCP Server Development».
نحدد استجابات متدرجة – من حظر استدعاءات أدوات منفردة مرورًا بسحب الرموز المميّزة والصلاحيات حتى إنهاء جلسات وكلاء كاملة. ونرسّخ مفاتيح الإيقاف والضوابط الحمائية (Guardrails) على مستوى البنية التحتية حيث لا يستطيع الوكيل إعادة كتابتها، مع موافقات Human-in-the-Loop للإجراءات التي لا رجعة فيها.
ننقل بيانات القياس عن بُعد للوكلاء وعمليات الكشف إلى بيئة العمليات الأمنية القائمة لديكم: التوحيد في SIEM، وتوجيه التنبيهات، وعمليات الفرز، وأدلة التشغيل (Runbooks) للمحللين الذين لم يعالجوا حوادث الوكلاء من قبل. وبذلك يصبح الذكاء الاصطناعي الوكيلي جزءًا من SOC لديكم بدلًا من حل معزول آخر.
تتغير الوكلاء والنماذج وبيئات الأدوات أسبوعيًا – ويجب أن تواكبها عمليات الكشف لديكم. نحن نحافظ على حالات الاستخدام وخطوط الأساس، ونقيّم خوادم MCP الجديدة وعمليات نشر الوكلاء، ونختبر الكشف مقابل أحدث تقنيات الهجوم، ونرفع تقارير منتظمة عن التغطية والحوادث.
مع ADR (Agentic AI Detection and Response)، نشرت Uber في نهاية يوليو 2026 إطار عمل مفتوح المصدر بموجب ترخيص Apache-2.0، يؤمّن وكلاء الذكاء الاصطناعي عبر قابلية المراقبة (Observability) والقياس المعياري (Benchmarking) واكتشاف التهديدات (Threat Detection) – ووفقًا للورقة البحثية المرافقة، يعمل في بيئة الإنتاج لدى Uber منذ أكثر من عشرة أشهر على أكثر من 7,200 مضيف. تصف الورقة البحثية المقبولة في MLSys 2026 تصنيفًا يضم 17 تقنية هجوم ضمن خمسة تكتيكات، وبنية اكتشاف من مرحلتين لم تُسجّل أي إنذارات كاذبة على المعيار الخاص بها. تُعدّ أطر العمل هذه لبنات قيّمة، لكنها ليست حلًا جاهزًا: فلم تنشر Uber طبقة المنع (Prevention)، كما يجب تكييف أجهزة الاستشعار وقواعد الاكتشاف مع بيئتكم ومتطلبات الامتثال لديكم ومركز SOC الخاص بكم. وهنا تحديدًا يبدأ دورنا – بحياد تام تجاه المورّدين، سواء مع ADR من Uber أو منصات أمن وقت التشغيل التجارية أو قاعدة SIEM القائمة لديكم.
يحلّل ADR Sensor ملفات السجلات والحالة المحلية لوكلاء البرمجة مثل Claude Code وCursor وCodex CLI، ويوحّدها في مخطط أحداث موحّد – لتغذية خط الاكتشاف أو نظام SIEM.
يُجري فرز سريع عالي الاستدعاء (High-Recall) تصفيةً أولية لكتلة الأحداث؛ ثم تحلّل مرحلة ثانية الحالات المشبوهة عبر استدلال وكيلي مع سياق المؤسسة مثل الشيفرة المصدرية ومعلومات التهديدات.
تغطي أكثر من 300 مهمة واقعية و133 خادم MCP جميع تقنيات الهجوم الـ17 في التصنيف المرتبط – وتجعل أداء الاكتشاف لمختلف المناهج قابلًا للمقارنة بموضوعية.
نحدد الوكلاء العاملين في مؤسستكم – مساعدو البرمجة، والأتمتة الداخلية، والوكلاء الموجّهون للعملاء – وبيانات القياس عن بُعد التي يوفرونها حاليًا. وينتج عن ذلك خريطة رؤية تُبرز أكبر النقاط العمياء.
استنادًا إلى OWASP Top 10 for Agentic Applications 2026 وتقنيات الهجوم الـ17 من تصنيف ADR لدى Uber، نحدد أولويات السيناريوهات الواقعية والحرجة للأعمال بالنسبة لوكلائكم. والنتيجة خارطة طريق اكتشاف مرتّبة حسب الأولوية.
ننفّذ أجهزة الاستشعار والتوحيد ومنطق الاكتشاف – إما بالاستناد إلى لبنات مفتوحة المصدر مثل ADR من Uber، أو منصات تجارية، أو بنية SIEM القائمة لديكم. ويُختبر كل اكتشاف ضد هجمات محاكاة قبل تشغيله في بيئة الإنتاج.
نحدد إجراءات استجابة متدرجة، ونرسّخ مفاتيح الإيقاف (Kill-Switches) على مستوى البنية التحتية، ونتدرّب على الإجراءات مع مركز SOC لديكم – بما يشمل مسارات التصعيد وموافقات Human-in-the-Loop للإجراءات غير القابلة للتراجع.
بعد الإطلاق، نحافظ على حالات الاستخدام، ونكيّف خطوط الأساس مع الوكلاء والأدوات الجديدة، ونقيّم تقنيات الهجوم الجديدة. وعند الطلب نتولى التشغيل المستمر كخدمة مُدارة.
احجزوا محادثة أولية دون أي التزام. نقيّم بيئة الوكلاء لديكم ونوضح الخطوة التالية المناسبة – من بناء بيانات القياس عن بُعد إلى التشغيل المستمر.
