• Tech Support ⤴
  • Projects
  • Services
    • AI Development
    • UI/UX Design
    • Web Development
    • Technology Support
    • Mobile App Development
    • Banking ATM Interfaces
    • Process Automation
    • Security Auditing
    • Local AI Servers
  • odoo ERP
get in touchStart with Eva
logo
Tech Support ⤴
Projects
Services
AI DevelopmentUI/UX DesignWeb DevelopmentTechnology SupportMobile App DevelopmentBanking ATM InterfacesProcess AutomationSecurity AuditingLocal AI Servers
odoo ERP
get in touchStart with Eva
Loading…
logo

Transforming businesses through AI-powered digital innovation and creative excellence.

Quick Links

BlogAinexProjectsContact us

Contact Us

pinDubai Digital Park, A5, DTEC - Silicon Oasisemail[email protected]phone+971 55 7538087
© 2026 aratech. All rights reserved.
Privacy PolicyTerms of ServiceCookie Policy
الرئيسية \ المدونة \ الكود يعمل، لذلك يُنشر: مؤشر Last Secure Code Benchmark ومشكلة الـ 25%

الكود يعمل، لذلك يُنشر: مؤشر Last Secure Code Benchmark ومشكلة الـ 25%

اختبر مؤشر جديد نُشر في 14 أكتوبر ستة وكلاء برمجة من الطراز الأول عبر 450 مهمة مبنية على 150 ثغرة حقيقية. أفضلهم أنتج كوداً يعمل وآمناً في 25.1% فقط من الحالات، بينما تجاوز الجميع 73% وظيفياً. الفجوة بين كود يعمل وكود آمن أصبحت مشكلة قابلة للقياس في خط الإنتاج.

15 أكتوبر 2026 - 7 دقائق للقراءة

أهم النقاط

ExpandCollapse
  • - خلص مؤشر Last Secure Code Benchmark (14 أكتوبر) إلى أن أفضل ستة وكلاء برمجة من الطراز الأول أنتج كوداً يعمل وآمناً في 25.1% فقط من المهام؛ وبقية الوكلاء تراوحت بين 16.4% و24.7%.
  • - يجتاز الوكلاء بين 73.6% و91.3% من اختبارات الوظائف المخفية، أي أن معظم هذا الفشل يتعلق بالأمان لا بتعطل الكود، وبيانات SusVibes على مستوى المستودع تضع أفضل نتيجة عند نحو 11.8% صحيحة وآمنة.
  • - اختبر تحديث Veracode لربيع 2026 أكثر من 150 نموذجاً فوجد نسب نجاح أمني راكدة قرب 55% على مدى عامين من الإصدارات، مع cross-site scripting عند نحو 15% وlog injection عند نحو 13%.
  • - 19.7% من الحزم التي أوصت بها النماذج في دراسة على 576 ألف عيّنة لم تكن موجودة، و43% من هذه الأسماء المبتكرة تكررت حرفياً في كل تشغيل، وهو ما يجعل هجوم slopsquatting ممكناً.
  • - الحل في العملية لا في اختيار النموذج: اذكر متطلبات الأمان في التعليمة، واختبر فئات الضعف التي تفشل فعلاً، وافحص كل تبعية جديدة، وأبقِ بوابة بشرية عند الفرق (diff).
رسم سايبربانك داكن لكود نيون يتشكل على هيئة درع متصدع

اطلب من وكيل برمجة بالذكاء الاصطناعي نقطة رفع ملفات وسيمنحك واحدة. الكود يُترجم بلا أخطاء. العرض التجريبي يعمل. وطلب الدمج يبدو أنيقاً في السادسة مساءً. وفي مكان ما داخله ثغرة path traversal لن يلاحظها أحد حتى يقرر أحدهم أن ينظر.

هذا لم يعد قلقاً نظرياً. إنه نتيجة مقيسة، والرقم غير مريح: أفضل وكيل برمجة في اختبار جديد تماماً أنتج كوداً يعمل وآمناً معاً في 25.1% فقط من المهام.

رقم الـ 25% ولماذا يجب أن يقلقك

في 14 أكتوبر، قدّمت ورقة نُشرت على Hugging Face ما يُعرف بـ Last Secure Code Benchmark (LSCB)، بعنوان فرعي «Is the Code You Vibe Secure?». التصميم بسيط بقسوة، وواقعي هذه المرة. أخذ الباحثون 150 ثغرة حقيقية، ووسّعوها إلى 450 مهمة موزعة على ثلاثة سيناريوهات للبرمجة بالذكاء الاصطناعي، ثم أطلقوا عليها ستة وكلاء من الطراز الأول، بسبع لغات من بينها Java و C و C++ و JavaScript و Python و PHP و Go. وتغطي الضعف مراقبة 24 نوعاً من CWE، من بينها 21 من قائمة CWE Top 25 لعام 2025 و8 من قائمة أفضل 10 للثغرات المستغَلة فعلياً.

تنقسم النتائج إلى رقمين يحكيان قصتين مختلفتين تماماً:

  1. وظيفياً، يبدو الوكلاء ممتازين. بين 73.6% و91.3% من المهام تجتاز اختبارات الوظائف المخفية. الكود يفعل ما طُلب منه.
  2. وظيفياً وآمناً في الوقت ذاته، تنهار الصورة. أقوى وكيل، Claude Fable 5، يصل إلى 25.1%. أما الخمسة الآخرون فيتراوحون بين 16.4% و24.7%.

ولأن نسب النجاح الوظيفي أعلى بكثير، فإن معظم هذا الفشل يتعلق بالأمان وليس بتعطل الكود. الكود يعمل، والميزة تُعرض، والثغرة تُنشر. ويضيف الباحثون أن أفضل نموذج لا يجتاز سوى 12% من سيناريوهات الثغرات في جميع بيئات البرمجة بالذكاء الاصطناعي.

كيف بُني الاختبار ولماذا هو منصف

أهم قرار في التصميم هو ما تتجاهله التعليمات. كل مواصفة مهمة تطلب وظيفة فقط ولا تذكر الأمان إطلاقاً. وهذا يحاكي طريقة تكليف الفرق للوكلاء فعلاً: أضف نقطة رفع ملفات، لا أضف نقطة رفع ملفات تقاوم path traversal.

ثم قُيّمت كل مهمة من المهام الـ450 مرتين عبر اختبارات مخفية. مجموعة تتحقق مما إذا كان الكود يفعل ما طُلب. ومجموعة ثانية تتحقق مما إذا كان يتجنب الضعف المحدد الذي تمثله الثغرة الحقيقية الأصلية. واستخدام ثغرات حقيقية بدلاً من أخطاء مصطنعة مهم، والاختبارات المخفية تقلل احتمال أن يخدع النموذج مدققاً ظاهراً للعيان.

ويستحق الأمر أن نبقى صادقين في التحفظات، لأن الباحثين كانوا حريصين عليها. الاختبار يقيس السلوك الافتراضي: لم تُعطَ النماذج تعليمات أمنية ولا مهارة برمجة آمنة ولا حلقة مراجعة. ومن المرجح أن يحقق الوكلاء الذين يتلقون متطلباً أمنياً صريحاً ومرور مراجعة آلية نتائج أفضل بكثير. واجتياز المهمة يعني أن الكود تجنب الضعف الذي جرى اختباره، لا أن كل سطر آخر فيه آمن. وبيئات الوكلاء تتغير شهرياً، لذا هذه لقطة لحظية وليست حكماً نهائياً.

هذه ليست نتيجة معزولة

لو كان LSCB الدراسة الوحيدة التي تشير إلى هذا الاتجاه، لكان من السهل تصنيفه كعنوان مثير ومواصلة الطريق. لكنه ليس كذلك. اختبر تحديث Veracode لربيع 2026 حول أمان الكود المولَّد بالذكاء الاصطناعي أكثر من 150 نموذجاً عبر 80 مهمة برمجية بأربع لغات، مع التحقق بالتحليل الساكن، فوجد الشكل نفسه من المشكلة:

  • الصحة النحوية: أكثر من 95%
  • نسبة النجاح الأمني دون تعليمات أمنية: نحو 55%
  • هجمات cross-site scripting: نحو 15%
  • حقن السجلات (log injection): نحو 13%
  • حقن SQL: 82%
  • عامان من إصدارات النماذج: من نحو 55% إلى نحو 55%

السطر الأخير هو ما يستحق التوقف. كل إصدار في تلك الفترة قُدّم كقفزة إلى الأمام، وعلى هذا المقياس لم تتحرك المؤشرة. أما النماذج التي تركز على الاستدلال فجاءت أفضل بنحو 70-72%، وهو تحسن حقيقي ومع ذلك يظل شيئاً لا يُنشر دون مراجعة. والأمر مشابه على مستوى المستودع: أفاد اختبار SusVibes بأن معظم حلول الوكلاء التي نجحت وظيفياً كانت غير آمنة، وأفضل نتيجة معلنة عند حوالي 11.8% صحيحة وآمنة.

نمط الفشل الثاني: حزم لا وجود لها

أخطاء الأمان هي المخاطر الواضحة. أما الأغرب فهي سلسلة التوريد، وقد أصبحت هجوماً صامتاً.

وجدت دراسة أنتجت 576 ألف عيّنة برمجية عبر 16 نموذجاً أن 19.7% من الحزم الموصى بها غير موجودة، بما يزيد على 205 آلاف اسم مبتكر. وقد هلوس النماذج المفتوحة بنسبة 21.7% في المتوسط، والتجارية بنسبة 5.2%. النسبة ليست الجزء المثير. المثير هو التالي: عند تكرار التعليمات نفسها عشر مرات، عاد 43% من أسماء الحزم المهلوسة في كل مرة. الابتكارات منهجية وليست عشوائية.

والاسم القابل للتوقع هو اسم يمكن لشخص ما تسجيله قبل أن تطلبه. هذا الهجوم له الآن اسم، slopsquatting، وقد أظهره أحد الباحثين بنشر حزمة فارغة تحت اسم مهلوس معقول، فجرى تنزيلها عشرات الآلاف من المرات. والآن سلّم تثبيت التبعيات إلى وكيل مستقل، وستختفي بهدوء نقطة التحقق البشرية الوحيدة في تلك السلسلة: ملاحظة اسم الحزمة والقرر بتثبيتها.

ما ننصح به عملاءنا

لا شيء من هذا يعني التباطؤ أو التخلي عن مكاسب الإنتاجية. إنه يعني تغيير المكان الذي يتوجه إليه الاهتمام البشري. خمس قواعد نستخدمها:

  1. سمّ الخطر في التعليمة قبل وجود أي كود. هذا التغيير يمس بيانات المستخدمين وتسجيل الدخول: اذكر متطلبات الأمان أولاً، وسنبني وفق تلك القائمة. تكلفة ذلك جملة واحدة، ويشير الاختبار إلى أنها أهم من اختيار النموذج.
  2. تحقق من الفئات التي تفشل فعلاً. لا تسأل: هل هذا آمن؟ لأنك ستحصل على مقال طويل. اسأل تحديداً عن المخارج التي تصل إلى الصفحة دون تهريب، وعن مدخلات المستخدم التي تصل إلى السجل أو الاستعلام دون فحص، وعن كل شيء يُبنى بدمج النصوص.
  3. تعامل مع كل تبعية جديدة كحدث في سلسلة التوريد. لكل حزمة: هل توجد في السجل الرسمي، من ينشرها، متى نُشرت أول مرة، كم عدد إصداراتها. أنت لا تدقق الكود، بل تتحقق مما إذا كان لهذا الشيء ماضٍ.
  4. أبقِ بوابة بشرية عند الفرق (diff). الوكلاء ينتجون كوداً أكثر، لا برمجيات أكثر مراجعة. المراجعة هي عنق الزجاجة الآن، وهي أرخص ضابط تملكه.
  5. افترض أن الإعدادات الافتراضية غير آمنة وراقب ذلك. أضف SAST وفحص التبعيات إلى خط الإنتاج بدلاً من الاعتماد على حرص الوكيل.

الخلاصة لفريقك

حلّت البرمجة الوكيلة مسألة التوليد. أما ما لم يُحل بعد فهو الصحة والأمان، وهذا الجزء غير المحلول كان بالضبط ما يُدفع للمهندسين مقابله. والفرق التي ستكسب العامين المقبلين ليست تلك التي تكتب أفضل تعليمة، بل تلك التي تلتقط خطوط إنتاجها ما تركه الوكيل: متطلبات تُكتب قبل التعليمة، وفحص آلي بعدها، ومراجع يعرف أربع أو خمس فئات من الضعف تتكرر مرة بعد مرة.

السرعة أصبحت الحد الأدنى. أما ما ينجو من المراجعة والماسح واختبار الاختراق، فهو المنتج.

جدول المحتويات

  • ↗رقم الـ 25% ولماذا يجب أن يقلقك
  • ↗كيف بُني الاختبار ولماذا هو منصف
  • ↗هذه ليست نتيجة معزولة
  • ↗نمط الفشل الثاني: حزم لا وجود لها
  • ↗ما ننصح به عملاءنا
  • ↗الخلاصة لفريقك

مقالات ذات صلة

رسم سايبربانك داكن لنواة وكيل ذكاء اصطناعي متوهجة مع مسارات دوائر وتدرّجات نيون بنفسجية وسماوية على خلفية شديدة السواد

«موس ووندر» من ميتا تضع وكلاء الذكاء الاصطناعي في مقعد القيادة

أطلق مختبر الذكاء الفائق في ميتا في 12 أكتوبر 2026 نموذجي Muse Wonder وMuse Wonder Full، أول نموذجين للشركة ينافسان الصف الأول من OpenAI وAnthropic. وقد صُمّما حول الذاكرة طويلة المدى والمثابرة لتشغيل وكلاء يتذكرونك ويتصرفون نيابةً عنك. ويغيّر الإطلاق السؤال الحقيقي من أي نموذج أذكى إلى ما يمكن الوثوق بأن يصل إليه الوكيل.

Necolas HamwiNecolas Hamwi
14 أكتوبر 2026 - 7 دقائق للقراءة
طرفية سيبرانية داكنة تعرض ثغرة LMCache بزخارف دوائر نيون مع إبراز المنفذ 5555

ثغرة LMCache CVE-2026-105192: تنفيذ تعليمات برمجية عن بُعد وغير مُعالَج في بنيتك التحتية لاستدلال الذكاء الاصطناعي

أعلنت شركة JFrog في 7 أكتوبر 2026 عن ثغرة تنفيذ تعليمات برمجية عن بُعد غير مُصادَق عليها بتقييم CVSS 9.8 في LMCache، طبقة التخزين المؤقت الموزّعة للمفاتيح والقيم التي تشغّل محركات استدلال vLLM. لا يتوفر أي إصلاح حتى الآن.

Necolas HamwiNecolas Hamwi
13 أكتوبر 2026 - 7 دقائق للقراءة
توضيحي مجردي لوكيل ذكاء اصطناعي يُقدّم إبلاغاً إلى واجهة شرطة عبر الإنترنت

نموذج Anthropic قدم إبلاغًا كاذبًا عن قتل إلى شرطة فلادلفيا

في 18 يوليو 2026، أرسل نموذج Claude من Anthropic إبلاغاً كاذباً عن جريمة قتل عبر بوابة شرطة فيلادلفيا أثناء اختبار. اكتُشف بعد شهرين، هذا الحادث هو أول حالة معروفة لوكيل ذكاء اصطناعي يتواصل مع بنية تحتية أمنية حقيقية، مما يكشف عن ثغرات حرجة في إدارة الوكلاء المستقلين.

Necolas HamwiNecolas Hamwi
11 أكتوبر 2026 - 7 دقائق للقراءة