كيف تختار أدوات AppSec الذكية لعام 2025: أفضل 5 حلول

أفضل أدوات الأمان التطبيقي المعتمدة على الذكاء الاصطناعي في 2025

في عالم البرمجة والتطوير السريع، حيث يصبح كل خط من الكود وحزمة من الحزم قد يشكّلان ثغرةً أمنية، لا يكفي الاعتماد على أدوات تقليدية. نحتاج أدوات AppSec مدعومة بـ AI تتنبأ بالثغرات، تقلّل الضوضاء (false positives)، وتدمج الأمان داخل سير العمل التطويري – من التصميم إلى الإنتاج. إليك 5 من أبرز هذه الأدوات.

1. Mend.io (منصة Mend AI Native AppSec)

لماذا Mend.io تبرز؟

منصة Mend أسرعت لتصبح رائدة في سوق AppSec المدعوم بـ AI، وتقدّم تغطية شاملة: كود مخصص (custom code)، الأمن المفتوح المصدر (open source)، الحاويات (containers)، وكذلك المكونات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي مثل النماذج (models) والعوامل (frameworks). Mend.io+3Mend.io+3Mend.io+3

Mend SAST – تحليل ثابت (Static Application Security Testing) مع مميزات إضافية مثل دعم الكود المُنشأ بواسطة AI، وتقديم ملاحظات قريبة من وقت الكتابة، وإصلاح تلقائي مقترح داخل المستودع. Mend.io

Mend SCA – لإدارة مخاطر مفتوحة المصدر، مع تحليل قابلية الوصول (reachability) لمعرفة إذا ما كانت الثغرات في المكتبات المفتوحة المصدر تؤثر فعلاً على التطبيق. Mend.io

المنصة تدعم تكاملاً عميقًا مع أدوات التطوير، المستودعات، الحاويات، وغيرها، مما يسهل على فرق التطوير دمج الأمان ضمن أدواتهم اليومية. Mend.io

المميزات:

تقليل كبير في الضوضاء (false positives) من خلال التركيز على ما يُمكن أن يُستغل فعليًا. Mend.io

سرعة في الاستجابة: Mend SAST تعد بأن تكون “10× أسرع” من أدوات SAST التقليدية عند تقديم الملاحظات أثناء التطوير. Mend.io

دعم للكود المُنشأ بواسطة AI – مهم جدًا في 2025 حيث الكثير من فرق التطوير تستخدم مساعدات البرمجة الآلية أو النماذج التي تُولّد كودًا. Mend.io+1

العيوب المحتملة:

التكلفة: مثل هذه المنصات الشاملة غالبًا ما تكون باهظة للشركات الصغيرة أو الفرق الناشئة.

منحنى التعلم والتكوين: لدمجها جيدًا داخل سير العمل وفهم جميع الميزات، قد تحتاج خبرة أو دعم خارجي.

الاعتماد على تحديثات وصيانة الأدوات بانتظام لضمان أن نماذج الذكاء الاصطناعي والـ SCA / SAST تظل مواكبة لأحدث الثغرات.

2. Apiiro

لماذا Apiiro قوية؟

تُقدّم مفهوم Agentic AppSec Platform؛ بمعنى أنها ليست أداة واحدة، بل نظام يُركّب Agentes / وكلاء ذكيين من التصميم إلى الإنتاج، ليُقدّم السياق الكامل (من الكود إلى وقت التشغيل/runtime). Apiiro+2AI News+2

ميزة Software Graph Visualization: تمكّن فرق الأمن من رؤية هيكل التطبيقات المعماري، المكونات، التغيرات، حدود الأمان، ومساحة الهجوم (blast radius) بطريقة تفاعلية وفورية. GlobeNewswire

قدرات Auto-Fix للتصميم والمخاطر حتى قبل أن يُكتب الكود؛ أي الكشف عن المخاطر في مرحلة التصميم/المهام (feature requests) ومن ثم تحفيز مراجعة التهديدات (threat modeling) مبكرًا. DEVOPSdigest

المميزات:

التنبؤ الوقائي: لا تنتظر حتى يدخل الكود مرحلة الإنتاج أو حتى مرحلة الاختبار؛ بل تُعالج المخاطر مبكرًا.

رؤية شاملة لمخاطر التطبيق: تجمع بين الكود، البنى التحتية، CI/CD، والمكونات المفتوحة المصدر.

مساعدة الفرق في اتّخاذ قرارات أولية: أيّ الثغرات التي لها أكبر تأثير على العمل ليتم التعامل معها أولًا.

العيوب:

مثل Mend، التكلفة والموارد المطلوبة يمكن أن تكون كبيرة.

بعض الشركات قد تواجه تحديات في التكيّف مع التغييرات التي تُدخل سياق الأمان في التصاميم البدائية، لأن ذلك يُغير طريقة العمل المعتادة.

الأداء والدقة تعتمد على دقة النماذج والتحليل المحيط؛ إذا كان الكود أو البُنى غير مهيئة بشكل معيّن، قد تظهر مشكلات في التنبؤ أو التحديد.

3. Contrast Protect (من Contrast Security)

ما هو Contrast Protect؟

أداة RASP: Runtime Application Self-Protection، تعني أنها تعمل داخل التطبيق أو API وهي مدمجة بحيث تراقب سلوك التطبيق في الزمن الحقيقي وتحميه من الهجمات المعروفة وغير المعروفة في وقت التشغيل. Contrast Security

عندما يُستهدف التطبيق، يمكنها حظر التهديدات بدقة حتى على مستوى أسطر الكود، وتُقدّم معلومات سياقية (context) للمطوّرين حول أين وكيف تم الهجوم. Contrast Security+1

المميزات:

حماية في الزمن الحقيقي: القدرة على التصدي للثغرات zero-day، أو هجمات معروفة لم تُغلق بعد.

دقة في تحديد موقع الهجوم: تسمح للمطوّرين بفهم السياق، مما يسهّل التصحيح.

انخفاض في الضوضاء: بما أنها تعمل عند التنفيذ، يمكنها التمييز بين السلوك الحقيقي للهجوم وسلوك مجرد تحليل ثابت.

العيوب:

ممكن أن يكون لها تأثير على الأداء إذا لم تُعدّ بشكل جيد، خصوصًا في التطبيقات عالية التحميل.

التكامل مع بيئات متعددة اللغات أو البُنى المعمارية المعقدة قد يحتاج ضبطًا دقيقًا.

التغطية غير كاملة لبعض البيئات أو التقنيات الحديثة إذا لم تدعمها الأداة بعد.

4. Datadog App & API Protection

ما هي الأداة وماذا تقدّم؟

جزء من منصة مراقبة الأمان والتطبيقات لدى Datadog، تُركّز على حماية التطبيقات وواجهات برمجة التطبيقات (APIs) من هجمات مثل SQL injection، XSS، SSRF، وحقن الأوامر (code/shell injections) وغيرها. Datadog Monitoring

تجمع بين مراقبة التهديدات (threat monitoring)، التنبيه (alerts)، وقدرات الرصد المتقدمة للتطبيق والـ API. Datadog Monitoring

المميزات:

تكنولوجيا حماية التطبيقات/الـ API داخل النظام البيئي المُراقب، مما يسمح بمرونة ورؤية موحّدة.

تتضمّن توقيعات هجمات جاهزة تُحدّث بانتظام، مما يُسهل التعامل مع ثغرات معروفة بسرعة.

مناسبة للشركات التي تستخدم Datadog للمراقبة والـ observability، لأنها تُكامل جيدًا مع باقي الأدوات.

العيوب:

قد تكون بعض ميزات API في مرحلة تجريبية أو preview، مما يعني أنها قد لا تكون مستقرة تمامًا. Datadog Monitoring

قد تحتاج إلى موارد إضافية لضبط التنبيهات وتصفية الضوضاء لتقليل الإنذارات الزائفة.

إذا كنت لا تستخدم Datadog أو لا تود أن تربط كل شيء بمنصة واحدة، قد تكون الارتباطات / التكاليف عالية.

5. PentestGPT (وظهور أدوات مماثلة للأمن الهجومي الذكي)

ما هو PentestGPT؟

PentestGPT هو نموذج بحثي (research prototype) يستخدم الذكاء الاصطناعي، تحديدًا نماذج اللغة مثل GPT، لمحاكاة هجمات اختبار الاختراق (penetration testing)، ابتكار مسارات هجوم جديدة، توليد حمولة (payloads) مخصصة، والتعامل مع سيناريوهات هجمات معقدة. GitHub+1

رغم أنه ليس منتجًا تجاريًا بالكامل في بعض الحالات، إلا أنه يُمثّل مؤشرًا مهمًا لكيف يمكن أن تتطور أدوات AppSec المهاجمة والمبتكرة. Reddit

المميزات:

قدرات هجومية متقدمة: يساعد في الكشف عن مخاطر لم تُكتشف بواسطة الفحص الستاتيكي أو الديناميكي التقليدي.

مفيد للتدريب، تقييم الأمان، ولبناء سيناريوهات اختراق لمواجهة سيناريوهات العالم الحقيقي.

يمكن أن يساهم في تلقّي ردود فعل سريعة على الحماية بتجربة “الهجوم قبل أن يُهاجمك أحدهم”.

العيوب:

ليس دائمًا مُناسبًا للإنتاج المباشر: بعض الأدوات مثل PentestGPT هي نماذج بحثية أو تجريبية، وليست دائمًا مدعومة تجاريًا.

أخطار متعلقة بالأمان: استخدام أدوات هجومية أو البدء في اختراق التجارب يجب أن يكون تحت رقابة أخلاقية وقانونية صارمة.

قد تُنتج “اكتشافات” تحتاج إلى تحليل بشرى: ليست كل الثغرات المقترحة قابلة للاستغلال، وقد تحتاج إلى تأكيد.

مقارنة سريعة بين الأدوات الخمس

كيف تختار الأداة المناسبة؟ نصائح من ClearTechAI | كلير تك AI

بما أنني خبير محتوى وتقنية من موقع ClearTechAI | كلير تك AI، إليك مجموعة من المعايير والإرشادات التي أوصي بها كي تختار الأداة التي ستُقوّي أمان تطبيقك بالفعل:

حدد نوع مخاطر التطبيق الخاص بك
هل تطبيقك يعتمد كثيرًا على مفتوح المصدر؟ هل هناك نماذج AI مدمجة؟ هل تحتاج حماية API؟ هل وجودك إنتاجي مهم جدًا بحيث لا تتحمّل هجمات صفرية-يوم أو مشاكل في الأداء؟ بناءً على ذلك تختار أداة تُغطي هذه الجوانب.

ابدأ منذ التصميم، لا من النهاية
أدوات مثل Apiiro التي تكشف المخاطر منذ طلب الميزات (feature requests) أو التصميم تُوفّر وقتًا وتكاليفًا هائلة، لأن إصلاح الثغرات في وقت التصميم أرخص بكثير من إصلاحها بعد الإنتاج.

تركيز على التكامل
الأداة يجب أن تتكامل مع IDE، مع المستودعات (GitHub, GitLab, Bitbucket …)، مع CI/CD، مع التنبيهات التي يتلقاها المطوّرون يوميًا. إن كانت الأداة تُغير مجرى العمل أو تصبح عبئًا إضافيًا، فستُتجاهل وستُستخدم بشكل ضعيف.

انظر إلى الأمان الآلي الحقيقي + معدل الضوضاء
الأدوات التي تعد بإصلاح تلقائي أو اقتراحات ذكية تُوفّر قيمة كبيرة، لكن إن كانت تُولِّد إنذارات زائفة كثيرة (False Positives)، فستقلّل من ثقة الفريق. احرص أن الأداة تقلل الضوضاء وتقدّم تنبيهات مفيدة فقط.

الإنتاج vs. الاختبار مقابل التكلفة
هل تستخدم الأداة في الإنتاج؟ هل تؤثر على الأداء؟ هل تُمكِّن الأمان runtime؟ أم تكتفي بالتحليل الثابت؟ هذه المسائل تحدد ما إذا كانت الأداة ملائمة للاستخدام في بيئات حسّاسة.

الامتثال والقوانين
إذا كانت شركتك تعمل في مجال يحتاج امتثالًا (مثل المالية، الصحة، البيانات الحساسة)، فاختَر أداة تُوفّر تقارير الامتثال، إدارة السجلات، SBOM، والتزام بمعايير مثل OWASP, PCI-DSS, NIST، GDPR إن لزم الأمر.

أبرز الاستراتيجيات والتوجهات في AppSec المدعوم بالذكاء الاصطناعي في 2025

التركيز الأكبر على الأمان أثناء التطوير وليس الانتظار حتى ما بعد الإنتاج (shift-left). أدوات مثل Mend و Apiiro تظهر هذا الاتجاه بوضوح.

ظهور أدوات هجومية تعتمد على AI أو نماذج اللغة الكبيرة لإيجاد سيناريوهات جديدة، مثل PentestGPT والأبحاث مثل xOffense.

الحماية runtime (مثل RASP) أصبحت ضرورية، خصوصًا مع ظهور هجمات zero-day وتجاوز حدود الأمان التقليدي.

التكامل بين مراقبة الأداء / السلوك و AppSec، بحيث لا يكون الأمان جزيرة منفصلة، بل جزء من المراقبة المستمرة للتطبيق (Observability + Security).

إدارة المكونات المفتوحة المصدر والمكتبات (open-source), وتتبعها جيدًا، خصوصًا مع ظهور أخطار ثغرات في الحزم أو التراخيص أو السلاسل التوريدية.

خلاصة

في عام 2025، أصبح لا بدّ من أن تكون أدوات الأمان للتطبيقات مدعومة بالذكاء الاصطناعي: لكل من يرغب في البقاء آمنًا، سريعًا، ومتقدّمًا، الأدوات التي تجمع بين الفحص الساكن، الفحص الزمني الحقيقي، حماية الواجهات البرمجية، إدارة الترابطات المفتوحة المصدر، والقدرة على التنبؤ بالمخاطر من التصميم، ستكون الفائز.

من بين الخيارات التي استعرضنا:

إذا أردت منصة شاملة تستطيع تأمين الكود المفتوح والمغلق، منددة AI، بتركيز على التطوير السريع، Mend.io خيار ممتاز.

إذا كان هدفك بدء الأمان من التصميم، رؤية معماريّة، تكوين السياسات، فإن Apiiro مناسب جدًا.

للحماية runtime داخل التطبيقات الحية، مع قدرة على منع الهجمات فور وقوعها، Contrast Protect.

لمن يعتمد على مراقبة التطبيقات وواجهات البرمجة، ويريد الدمج الكامل مع observability، Datadog.

وأخيرًا، أدوات الاختراق الذكي مثل PentestGPT مهمة لفِرق الأمان الداخِلية التي تريد تفنيد الأمان بدورها.

خاتمة

إنّ أدوات AI AppSec ليست رفاهية بل ضرورة في بيئة تطوير البرمجيات الحديثة التي تتطلب سرعة، أمان، وقابلية للتطور. موقع ClearTechAI | كلير تك AI يؤمن بأن اختيار الأداة الصحيحة يمنحك القدرة على حماية تطبيقاتك، تقليل المخاطر، والحفاظ على الثقة مع عملائك.

ادخل تجربة، قيّم، اجمع ملاحظات فريقك، ولا تنتظر أن تكون الثغرة دافعًا للتغيير: ابدأ الآن.

الأسئلة الشائعة

س: هل يمكن لأدوات AppSec المدعومة بالذكاء الاصطناعي أن تُغني بالكامل عن اختبارات الأمان اليدوية؟
ج: لا، ليست كافية بمفردها. الأدوات الذكية تساعد كثيرًا في الكشف المبكر، التنبؤ، وتخفيف الكثير من المخاطر، لكن اختبارات الأمان اليدوية (مثل Penetration Testing، مراجعة الكود المتخصصة، التهديدات الناشئة) تبقى ضرورية لإيجاد الثغرات المنطقيّة أو الأطر الخاصة التي لا تُغطيها الأتمتة.

س: ما مدى دقة إصلاح الأكواد تلقائيًا؟ هل يُمكن أن يستحدث مشاكل أخرى؟
ج: إصلاح الأكواد تلقائيًا أصبح أفضل كثيرًا مع أدوات مثل Mend، لكن يُحبّذ دائمًا مراجعة التعديلات المقترحة من مطوّرين ذوي خبرة. الأدوات تقلل من الأخطاء البشرية، لكنها ليست مثالية، وقد تحتاج سياقًا بشريًا لضبط التفاصيل.

س: ما هي المعايير التي يجب أن أستخدمها عند تقييم أداة AppSec لفريقي؟
ج: من خلال خبرتي في ClearTechAI | كلير تك AI أنصح أن تنظر إلى: تغطية أنواع الثغرات (الستاتيكي، الديناميكي، runtime، API، open source)، التكامل مع سير العمل لديك، الأداء والتأثير على الإنتاج، مستوى الضوضاء (false positives), تكلفة الأداة، دعم لغات البرمجة والتقنيات التي تستخدمها، وأخيرًا قدرات الامتثال/reporting.

س: هل تحتاج الأدوات المدعومة بالذكاء الاصطناعي موارد حوسبة كبيرة؟
ج: بعضها نعم، خاصة إذا كانت تحلل مشاريع ضخمة أو نماذج AI كبيرة. لكن معظم الأدوات الحديثة تسعى لأن تكون خفيفة الوزن في البيئة اليومية أو تستخدم السحابة لتقليل الأعباء المحلية.