_Charlotte_Allen_Alamy.jpg?width=1280&auto=webp&quality=80&disable=upscale)
الأمن السيبراني
#العزل
#الثغرات
العزل كاستراتيجية أمنية أساسية في العصر الحديث
في تصميم سلامة النووية، العزل هو كل شيء. عندما يفشل الاحتواء، يفشل النظام. في تشيرنوبل، تم تجاوز بروتوكولات العزل لتحقيق هدف أداء. عندما ارتفعت درجة حرارة المفاعل، لم يكن هناك حاجز فعال لمنع الفشل المتسلسل. لم يكن الحدث مجرد خلل تقني، بل كان فشلاً نظامياً في فرض الحدود الصارمة. وكانت كارثة فوكوشيما قد تصاعدت أيضاً، ليس بسبب الزلزال الأولي، ولكن بسبب فقدان الاحتواء. فقد أدت المولدات الاحتياطية المغمورة إلى تعطيل أنظمة التبريد، مما تسبب في ارتفاع درجة الحرارة الذي اخترق القلب.
تذكرنا هذه الكوارث أن الفشل الأكثر عواقب ليس ناتجاً عن جزء معيب واحد. بل هو نتيجة لعدم كفاية الحواجز بين الأجزاء. في البرمجيات، نواجه أيضاً نطاق انفجار غير رحيم. إذا أردنا أن تكون الأنظمة قادرة على تحمل ظروف الاختراق الحديثة، فعلينا أن نبني بنفس عقلية احتواء النووي: عدم افتراض الأمان، بل فرض العزل.
لماذا لا تحتوي الحاويات
في بنية تحتية متعددة المستأجرين اليوم، خاصة في البيئات السحابية، يتم محاكاة الاحتواء غالباً ولكنه ليس حقيقياً. تعمل معظم التطبيقات في حاويات، والتي يُفترض على نطاق واسع أنها معزولة. لكن الحاويات تشترك في نفس نواة نظام التشغيل. إنها ليست وحدات عزل فعلية. إنها عمليات مع بعض الأسماء المكانية المكونة. يمكن أن يسمح استغلال نواة واحدة للمهاجم بالتحرك جانبياً عبر الأحمال، مما ينتهك الافتراض الأساسي لفصل المستأجرين.
هذا الفهم الخاطئ يخلق فخاً تشغيلياً. لأن الفرق لا يمكنها الوثوق بعزل الحاويات، ينتهي بهم الأمر بإنشاء المزيد من الكتل، مما يؤدي إلى تكرار البنية التحتية لإعادة إنشاء الحدود الأمنية التي تم وعدها. وهذا يؤدي إلى زيادة التكاليف، وعدم كفاءة الجدولة، وهندسة هشة. لم يتم تصميم نواة لينكس لتكون الخط الدفاعي الأخير بين مئات الأحمال الحساسة. لا يمكنها تتبع استخدام الموارد بدقة لكل مستأجر. لا يمكنها تقييد تركيبات نظام الملفات بالكامل أو منع سلاسل الاستغلال التي تتضمن الروابط الرمزية أو وحدات النواة. نتيجة لذلك، يمكن أن يمتد نطاق انفجار اختراق حاوية واحدة عبر العقدة بأكملها.
للاحتواء الفعال للاختراقات، نحتاج إلى بدائل عزل موجودة تحت النواة. يمكن لأنظمة مثل المحاكيات شبه الافتراضية فرض هذه الحدود مع فصل مدعوم بالأجهزة. في هذا النموذج، لا يمكن للأحمال مشاركة مساحة النواة. المهاجم الذي يخترق آلة افتراضية واحدة لا يمكنه الهروب إلى أخرى ما لم يتمكن أيضاً من اختراق المحاكي نفسه. هذا معيار أعلى بكثير، ويمكن مراقبته وتقليله باستخدام طرق رسمية أو مناطق تنفيذ كود مقيدة.
جبل الجليد من الثغرات غير المعروفة
لكن العزل وحده ليس كافياً. يركز العديد من المدافعين فقط على الثغرات المعروفة. هذه هي CVEs، الاستغلالات المسماة والمصححة. إنها طرف جبل الجليد المرئي. لكن التهديد الأكبر يكمن تحتها: الثغرات غير المعروفة. تشمل هذه الإعدادات الخاطئة، وسلاسل الاعتماد، وزيادة الأذونات، والأخطاء المنطقية التي لم يتم اكتشافها بعد. الصعوبة مع المجهول هي أن أي ماسح ضوئي لن يكتشفها. لن يتم تشغيل أي تنبيه حتى فوات الأوان. يتطلب الدفاع ضد المجهولات تصميم أنظمة تفترض حدوث اختراق وتحد من مدى انتشاره.
تتمثل إحدى الطرق الشائعة لتقوية صور الحاويات في تقليل حجمها. يعني ذلك عادةً إزالة الملفات والمكتبات غير الضرورية لتقليل سطح الهجوم. قد يتم بناء صورة حاوية مصغرة باستخدام صور أساسية أو أدوات بسيطة تقوم بتقليم المحتوى غير المستخدم. بينما يكون ذلك مفيداً، فإنه يعالج جزءاً فقط من المشكلة. يمكنك تقليل ثغراتك المعروفة من خلال القيام بذلك، ولكنك لم تقلل من تعرضك للمجهولات ما لم تكن حدود وقت التشغيل لديك قوية.
تقوم بعض الأدوات بإزالة المحتوى بناءً على ما يتم استخدامه خلال الاختبارات. ولكن إذا فاتت اختباراتك ميزة أو منطقة محلية، قد يتم حذف تلك الميزة، مما يتسبب في فشل في الإنتاج. النهج الأفضل هو استخدام تحليل وقت البناء لبناء صور مصغرة مصممة للتطبيق. ومع ذلك، لا يزال هذا غير كافٍ. إذا كان التطبيق يعمل على نواة مشتركة، يمكن أن يتجاوز خطأ واحد الحدود. تساعد نظافة الصورة في تقليل نقاط الدخول، ولكن فقط العزل القوي يحد من الانتشار.
الذكاء الاصطناعي وزيادة المخاطر للعزل
هذا مهم أكثر من أي وقت مضى في عصر الذكاء الاصطناعي. لا تعد أحمال العمل الخاصة بالذكاء الاصطناعي كثيفة الاستخدام للموارد فحسب، بل أيضاً غير متوقعة في كيفية استخدامها للموارد. تقدم وحدات معالجة الرسومات، على وجه الخصوص، ثغرات جديدة. لا تزال معظم بنية الذكاء الاصطناعي اليوم تفترض عزل مستوى الحاوية بينما تمرر أجهزة عالية الأداء مثل وحدات معالجة الرسومات إلى بيئات مشتركة. وهذا يخلق مخاطرة هائلة. يمكن أن تمنح ثغرة في برنامج تشغيل وحدة معالجة الرسومات المهاجمين الوصول إلى النواة، والتي يمكنهم من خلالها استخراج البيانات، أو تسميم مجموعات التدريب، أو التدخل في الأحمال المجاورة.
هذه التهديدات ليست افتراضية. هناك أمثلة متكررة لأخطاء في برنامج تشغيل وحدة معالجة الرسومات تسبب فساداً في ذاكرة النواة. ومع وجود أوزان النموذج، وطلبات الاستدلال، والمعلمات المضبوطة جميعها تمثل ملكية فكرية حساسة، فإن الاختراق لا يعرض فقط التوقف عن العمل.
العزل القوي هو الاستراتيجية الأكثر موثوقية. يسمح لك العزل بتخصيص وحدة معالجة الرسومات لمستأجر واحد دون مخاطر. يسمح لأحمال العمل الخاصة بالذكاء الاصطناعي بالعمل بكامل أدائها دون مشاركة مساحة الذاكرة مع عمليات غير موثوقة. إنه يخلق حدود ثقة قابلة للتنفيذ حتى عندما تكون الأحمال نفسها غير شفافة أو تتغير بسرعة.
بناء المرونة من الأسفل إلى الأعلى
الدرس هو هذا: العزل ليس مجرد فكرة أمنية قديمة. إنه الشرط المسبق للاعتماد الآمن على التكنولوجيا الجديدة. سواء كان ذلك الذكاء الاصطناعي، أو الحوسبة الطرفية، أو خطوط بيانات سرية، فإن هذه الأنظمة تعمل فقط عندما يمكن أن تفشل دون انهيار كل ما حولها. تسمح حدود العزل لنا بتقسيم المخاطر، ليس لأننا نعرف بالضبط ما الذي سيحدث خطأ، ولكن لأننا نعلم أن شيئاً ما سيحدث في النهاية.
في مجال الهندسة النووية، يتم بناء قبة الاحتواء دون افتراض أن المفاعل سيعمل بشكل مثالي إلى الأبد. بل تُبنى لتحمل الفشل. يجب أن تُصمم أنظمتنا البرمجية بنفس الطريقة. لا يمكننا الاستمرار في الرد على الثغرات عندما تظهر. يجب أن نفترض وجود تهديدات غير معروفة ونسعى لتقليل دائرة الأثر التي يمكن أن تؤثر عليها. يبدأ ذلك بوضع حدودنا في المكان الصحيح. ليس حول الكود، بل حول أحمال العمل. وليس حول المساحات الاسمية، بل حول مناطق التنفيذ.
إذا استطعنا فرض هذه الحدود على مستوى الأجهزة، فسنكون أمام فرصة لبناء أنظمة رقمية ليست فقط عالية الأداء، بل أيضًا مرنة. وفي عصر الذكاء الاصطناعي، فإن هذه المرونة لم تعد خيارًا.
التعليقات 0
سجل دخولك لإضافة تعليق
لا توجد تعليقات بعد. كن أول من يعلق!