عصر «المتصفح الوكيلي»: زيادة في الكفاءة على حساب المخاطر الأمنية؟
تتجاوز المتصفحات المدعومة بالذكاء الاصطناعي AI Browsers دورها التقليدي كأداة لعرض صفحات الإنترنت، لتصبح منصة تنسيق ذكي تستخدم نماذج اللغة الكبيرة لتنفيذ مهام معقدة متعددة الخطوات بناءً على أوامر اللغة الطبيعية، يُمثل هذا التحول ظهور مفهوم «المتصفح الوكيلي» Agentic Browser، وهو برنامج يستخدم وكلاء ذكاء اصطناعي مستقلين لإنجاز المهام نيابة عن المستخدم، مثل تلخيص المحتوى أو ملء النماذج أو التنقل بين المواقع بشكل تلقائي دون الحاجة لتدخل يدوي في كل خطوة، وتتطلب هذه الكفاءة والإنتاجية الهائلة وصولًا غير مسبوق من الوكيل إلى سياق التصفح العميق، وللحصول على القدرة على التفكير والعمل عبر مواقع متعددة، يُصبح الوكيل قادرًا على قراءة ملفات تعريف الارتباط وبيانات جلسة التصفح، وتفتح هذه الضرورة مساحة هجوم جديدة تمامًا، إذ يتحول الخطر من أخطاء المستخدم إلى ما يقرره الوكيل بشكل مستقل بناءً على سياق الصفحة بالكامل، وسنقوم في هذا السياق بتحليل نماذج مختلفة، يأتي في مقدمتها متصفح «كوميت» من «بيربليكستي» Perplexity Comet الذي يركز على التنفيذ المستقل والبحث، و«ليو» من «برايف» Brave Leo الذي يركز على الخصوصية القابلة للتحقق.
متصفح “كوميت” لأتمتة البحث وإجراء المهام المعقدة
كيف تُغيّر المتصفحات الذكية مفهوم الإنتاجية الرقمية، تقدم المتصفحات الذكية وعودًا بتحسين الإنتاجية إلى مستويات غير مسبوقة، حيث يمكن للمستخدمين طلب إجراءات بلغة طبيعية، ليقوم الوكيل بمعالجة سير العمل المعقد، سواء كان ذلك تلخيص نصوص طويلة أو تفسير سياق معقد أو تنفيذ خطوات متعددة، كما يضع هذا التحول المتصفح كطبقة وسيطة، تسمح بالاتصال المباشر بين المستخدم وأنظمة «واجهة برمجة التطبيقات» Application Programming Interface API والمعلومات، مما يمنح المستخدم سيطرة إجرائية فائقة، وتظهر القيمة الحقيقية لهذه الوكالة في المهام المتخصصة، فعلى سبيل المثال، يتبين من تجربة «كوميت» أن المتصفح يصبح أكثر إنتاجية عند تقديم طلبات بحث مفصلة ومعقدة تتطلب تجميع مصادر وتحليلًا عميقًا، بدلاً من الطلبات البسيطة التي قد لا تزال محركات البحث التقليدية تتفوق فيها، ولم تعد هذه المزايا حكراً على المتصفحات المتخصصة، فمتصفح «إيدج» من «مايكروسوفت» Microsoft Edge يدمج مساعد «كوبايلوت» Copilot للذكاء الاصطناعي، لتقديم مزايا معيارية مثل التسوق الذكي ومقارنة الأسعار وتوفير ملخصات سياقية وترجمة فورية، مما يؤكد أن الذكاء الاصطناعي أصبح متطلبًا أساسيًا، ومع ذلك، فإن تحقيق هذه الكفاءة يتطلب منح الوكيل صلاحيات واسعة، مما يحمّل المستخدم مسؤولية الموافقة الصريحة والواضحة قبل تنفيذ الإجراءات الحاسمة مثل العمليات الشرائية.
متصفح “ليو” ضمانات أمنية صارمة
الخصوصية على المحك، حيث تعتمد العديد من المتصفحات المدعومة بالذكاء الاصطناعي على المعالجة السحابية لنماذج اللغة الكبيرة القوية، وتتطلب هذه العملية إرسال محتوى صفحة الإنترنت ذاته وأنماط الاستخدام ومدخلات المستخدم إلى خوادم سحابية خارجية، ويتسبب هذا النقل الهائل للبيانات في نقطة خطر جوهرية ويثير مخاوف جدية بشأن اعتراض البيانات، كما قد يؤدي نقل البيانات الحساسة مثل كلمات المرور أو البيانات المالية إلى زيادة كبيرة في نقاط الهجوم، وتزداد المشكلة تعقيدًا بسبب الغموض المحيط بسياسات تخزين البيانات ومدة بقاء المعلومات على الخوادم السحابية ومن يمكنه الوصول إليها، إضافة إلى أن الوكلاء الذين يقومون بتحليل مستمر للمحتوى عبر علامات تبويب متعددة لديهم القدرة على تجميع بيانات سلوكية، مما يمكّنهم من إنشاء ملفات تفصيلية للغاية عن المستخدمين (التنميط السلوكي) دون علمهم أو نيتهم في مشاركة تلك المعلومات الحساسة، وهذا التضارب بين قوة الأداء السحابي وضرورة الخصوصية يُوجد تعقيدات قانونية وتنظيمية، خاصة في القطاعات التي تتطلب معالجة البيانات محليًا.
الدفاع الفعال عبر حماية سلوك الوكيل أثناء التنفيذ
يُعد الاختيار بين المعالجة المحلية للذكاء الاصطناعي والمعالجة السحابية خيارًا بين الأداء المطلق والخصوصية المحكمة، حيث توفر المعالجة المحلية ميزة حاسمة في خصوصية البيانات، إذ تُعالج المعلومات على الجهاز مباشرة، ما يُخفض من التعرض للاختراقات الخارجية ويوفر نهج «الخصوصية أولاً»، كما أن تشغيل النماذج محليًا يقلل من زمن الكُمُون Latency، بينما تُتيح النماذج السحابية الاستفادة من أجهزة قوية لتقديم أداء متفوق، لكنها تزيد من مخاطر الخصوصية بسبب نقل البيانات عبر الشبكة، وقد تتطلب رسومًا دورية مقابل تقديم خدمة الحوسبة الفائقة، ولتجاوز هذه المعضلة، اعتمد متصفح «ليو» نهجًا هجينًا، حيث استخدم تقنية «بيئات التنفيذ الموثوقة» Trusted Execution Environments TTE، التي تهدف إلى تحقيق الخصوصية القابلة للتحقق، حيث يتم تنفيذ العمليات داخل بيئة آمنة بحيث يُمنع حتى موفرو الخدمة السحابية من الوصول إلى البيانات المعالجة، وهذا النموذج يمثل جيلًا يسعى للموازنة بين قوة الأداء السحابي ومتطلبات الخصوصية.
حقن الأوامر: ثغرة تهدد ثقة المستخدمين
تصنف هجمات حقن الأوامر Prompt Injection على أنها الاستغلال الأكثر شيوعًا لنماذج الذكاء الاصطناعي وتشكل تهديدًا وجوديًا لتبني الذكاء الاصطناعي في المؤسسات، وترجع خطورتها لأنها لا تستغل ثغرة برمجية تقليدية يمكن تصحيحها، بل تستغل التصميم الأساسي لكيفية فهم نماذج اللغة للتعليمات، ويمكن أن يحدث هذا الهجوم بشكل مباشر عبر إدخال تعليمات خبيثة صريحة من المستخدم، ولأن حقن الأوامر يضرب في صميم منطق النموذج، فإن الدفاع يتطلب هندسة أمنية شاملة، ولا يكفي التصحيح التقليدي بل يجب فرض ضوابط صارمة على سلوك الوكيل والأوامر التي يتلقاها، ويجب أن يشمل ذلك المراقبة المستمرة لسلوك الوكيل وتحليلاً متخصصًا قادرًا على فهم الهجمات الدلالية في الوقت الفعلي.
أمثلة على الاختراق الخفي
ويُعد نمط حقن الأوامر غير المباشر Indirect Prompt Injection هو الأخطر في سياق المتصفحات الوكيلية، ويتميز بإخفاء التعليمات الخبيثة في محتوى خارجي يعالَج بواسطة نموذج اللغة، مثل صفحات الإنترنت أو المستندات أو حتى التعليمات المخفية داخل نص لغة HTML، وبما أن الوكيل الذكي يجب أن يقرأ السياق الكامل للصفحة للتلخيص أو التحليل، فإنه يقع فريسة لهذه التعليمات غير المرئية، وقد ظهرت أمثلة واقعية لهذا التكتيك، في حالة استغلال العناصر المخفية في متصفح «نيون» من «أوبرا» Opera Neon، حيث قام المهاجمون بزرع تعليمات في عناصر HTML غير مرئية للمستخدم، وعندما طُلب من المساعد الذكي تلخيص الصفحة، قام الوكيل باستخراج التعليمات الخبيثة من النصوص المخفية، ثم أمرت هذه التعليمات الوكيل بالذهاب إلى صفحة حساسة واستخراج بيانات حساسة، كما تم استغلال ثغرات مماثلة ضد متصفحات أخرى، مثل «كوميت»، حيث تم زرع تعليمات خبيثة في نصوص باهتة أو غير مرئية داخل الصور، وهي التي تمكنت أدوات التعرف البصري على النصوص في المتصفح من استخراجها وتنفيذها كأوامر، وتؤكد هذه الهجمات أن الأمان يجب أن يكون معمارياً لمنع الوكيل من معالجة البيانات غير المرئية أو تنفيذ أوامر شبكة غير مصرح بها.
«ليو»: الخصوصية أولاً
ويمثل متصفح «ليو» نموذجًا يركز على الخصوصية من خلال تبني فلسفة «الثقة ولكن التحقق»، حيث يلتزم بضمانات تقنية صارمة تشمل عدم تسجيل عناوين الإنترنت IP للمستخدم، وعدم تخزين سجلات المحادثات أو السياق في السحابة، والأكثر أهمية هو عدم استخدام محادثات المستخدم لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي، كما أن الضمان التقني الرئيسي لـ«ليو» هو استخدام تقنية «بيئات التنفيذ الموثوقة» TTE، التي تسمح بمعالجة البيانات في بيئة مشفرة ومعزولة على السحابة، ما يمنع حتى مزود الاستضافة من الوصول إلى البيانات أثناء المعالجة، مما يوفر ضمنتين حيويتين: الخصوصية القابلة للتحقق، والشفافية القابلة للتحقق في اختيار النموذج، وهذه الشفافية ضرورية لأن مزودي خدمات الدردشة قد يكون لديهم حافز لاستبدال النماذج القوية والمكلفة باستخدام نماذج أقل تكلفة، وهذا ما تمنعه تقنية «بيئات التنفيذ الموثوقة» عبر آليات التحقق التشفيري.
«كوميت»: قوة الأتمتة والوصول العميق لسياق التصفح
ويتميز متصفح «كوميت»، مثل غيره من المتصفحات الوكيلية، بقدرته المتقدمة على أتمتة مهام تصفح الإنترنت، ولا يقتصر دوره على التلخيص فقط، بل يمتد إلى إجراء عمليات شراء عبر الإنترنت وتنفيذ مهام معقدة بناءً على تعليمات من اللغة البشرية، وتتجلى قوة المتصفح في قدرة البحث المتعمق وتجميع وتحليل المصادر، ما يجعله أداة إنتاجية قيمة للطلبات التي تتجاوز قدرات محركات البحث التقليدية، ولتحقيق هذه الوكالة المتفوقة، يحتاج المتصفح إلى وصول عميق للسياق، ويتضمن هذا القدرة على قراءة بيانات جلسات التصفح واستخدام ملفات تعريف الارتباط والتفاعل مع النماذج عبر مواقع متعددة، وهذا الوصول العميق يُمكّن الوكيل من التفكير وتنفيذ المهام، ولكنه في الوقت ذاته يمثل صيدًا رئيسيًا لهجمات الحقن والتسريب، فكلما زادت قدرات الوكيل على العمل بشكل مستقل، زادت حساسية البيانات التي يتعامل معها، وبالتالي زاد الخطر الأمني المرتبط بأي تلاعب في مسار تعليماته.
إمكانية تلاعب المتسللين المخترقين بالأوامر وتهديد الخصوصية
استراتيجيات حماية سلوك الوكيل الذكي، بما أن حقن الأوامر يمثل استغلالًا للتصميم الأساسي لنماذج اللغة، فإن الدفاع الفعال يتطلب الانتقال من حماية البيانات إلى حماية سلوك الوكيل أثناء التنفيذ، ويتطلب هذا الأمر بناء هندسة أمنية شاملة تركز على فرض الحدود والرقابة على الوكالة المفرطة، وتشمل استراتيجيات الدفاع تطبيق عدة ضوابط معمارية: أولاً، «تطبيق سياسات وقت التشغيل» Runtime Policy Enforcement التي تحدد قواعد واضحة للإجراءات التي يمكن للوكيل القيام بها عبر مختلف نطاقات الويب. ثانيًا، يجب تطبيق عزل الهوية Identity Isolation، بحيث يتم فصل بيانات اعتماد الوكيل عن بيانات اعتماد المستخدم لمنع الانتشار الجانبي في حالة الاختراق. ثالثًا، تُعد المراقبة الواعية بالسياق أمرًا حتميًا؛ حيث يتم تتبع سلوك النموذج وتحليل مصدر الموجهات وتدفق البيانات بين المصادر في الوقت الفعلي. وأخيرًا، يُنصح بتطبيق فلاتر الحماية Guardrail Injection، وهي مرشحات قوية لمعالجة وتنظيف التعليمات والردود لمنع الحقن والتسريب، تتطلب هذه الإجراءات تحليلاً دلاليًا لسلوك الذكاء الاصطناعي بدلاً من الفحص البنيوي التقليدي.
