ثورة Pentest المدعومة بالذكاء الاصطناعي: PentestTool و PentestAI و PentestGPT يجب أن تعرفها

إذا كنت تعمل في مجال الأمن اليوم، فربما تكون قد شعرت بالفجوة: اختبارات الاختراق التقليدية تتحرك ببطء شديد بالنسبة للإصدارات الأسبوعية، ومع ذلك لا تستطيع الماسحات الضوئية البسيطة رؤية الثغرات في منطق الأعمال أو مسارات الهجوم المتسلسلة. وفي الوقت نفسه، تغدق عليك الأخبار بـ "أدوات الاختبار الخماسي المدعومة بالذكاء الاصطناعي" و"PentestGPT" و"PentestAI" وكلها مشاريع تعدك بالتفكير مثل المخترقين وأتمتة الأجزاء المملة.

تحاول هذه المقالة أن تخترق هذه الضوضاء. سنقوم بتفكيك ما اختبار الاختراق المدعوم بالذكاء الاصطناعي يعني في الواقع، كيف أن أدوات مثل PentestGPT و أطر عمل متعددة الوكلاء على غرار PentestAI في الصورة، وأين تتلاءم المنصات الأكثر رأيًا مثل بنليجنت ضمن هذا النظام البيئي سريع التطور. على طول الطريق سنربط هذه الأدوات بالمعايير المألوفة مثل OWASP, MITRE ATT&CKو NIST SP 800-115، حتى تتمكن من تقييمها بنموذج ذهني واضح بدلاً من الدعاية المحضة.(OWASP)

من الاختبارات الخماسية اليدوية إلى اختبار الاختراق المدعوم بالذكاء الاصطناعي

لسنوات، تم تعريف اختبار الاختراق من خلال تدفقات العمل البشرية الثقيلة: أسابيع من مكالمات تحديد النطاق، وتنفيذ الاختبار، وتدوين الملاحظات يدويًا، وتقرير PDF النهائي الذي يكون قد أصبح قديمًا بالفعل بحلول الوقت الذي يصل فيه إلى صندوق الوارد. لا يزال NIST SP 800-115 يضع اختبار الاختراق الخماسي في إطار تقييم منظم في الوقت المناسب يعتمد في المقام الأول على الخبرة البشرية، مدعومًا بالأدوات وليس مدفوعًا بها.(مركز موارد أمن الحاسب الآلي NIST)

بالتوازي مع ذلك، فإن أفضل ممارسات أمان التطبيقات - المتضمنة في دليل OWASP لاختبار أمان الويب (WSTG) و OWASP أفضل 10-دفع المؤسسات نحو منهجيات اختبار قابلة للتكرار والتركيز على الفئات الشائعة من ثغرات الويب وواجهة برمجة التطبيقات.(OWASP) انبثقت الماسحات الضوئية التقليدية وأدوات DAST من هذا العالم: سريعة في العثور على المشكلات الأساسية، ولكنها محدودة عندما تستخدم التطبيقات تدفقات عمل متعددة الخطوات أو قواعد عمل مضمنة أو تدفقات مصادقة غير تافهة.

التطورات الأخيرة في النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) و وكلاء الذكاء الاصطناعي قد غيرت المحادثة. يمكن لأدوات "اختبار الاختراق بالذكاء الاصطناعي" الحديثة تحليل نصوص البروتوكول، والاستدلال على آلات الحالة المعقدة، وتوليد فرضيات الهجوم عبر رحلات المستخدم بأكملها - بسرعة لا يمكن للبشر مجاراتها. تصف المدونات من البائعين والممارسين المستقلين على حد سواء الآن منصات اختبار الذكاء الاصطناعي الخماسي العميل التي نمذجة حالات التطبيق، وتنسيق ماسحات ضوئية متعددة، وإعادة الاختبار باستمرار عند شحن التعليمات البرمجية الجديدة.(أيكيدو)

والنتيجة هي فئة جديدة: الاختبار الخماسي المدعوم بالذكاء الاصطناعي-حيث يتم تضمين آليات التعلم الآلي والوكلاء في صميم سير عمل الاختبار، وليس مجرد رشها في الأعلى كروبوت محادثة.

ماذا نعني في الواقع بـ "الاختبار الخماسي المدعوم بالذكاء الاصطناعي"؟

لقد أصبحت عبارة "الاختبار الخماسي المدعوم بالذكاء الاصطناعي" كلمة تسويقية رنانة، لذا من المفيد أن تكون دقيقًا. في الممارسة العملية، تشترك معظم إعدادات الاختبار الخماسي الجاد المدعوم بالذكاء الاصطناعي في ثلاث خصائص:

1. التنسيق الوكيل على صندوق الأدوات فبدلاً من ماسح ضوئي واحد متجانس، يمكنك الحصول على أداة تنظيم تستدعي أدوات مثل Nmap أو OWASP ZAP أو Nuclei أو البرامج النصية المخصصة، ثم تتسبب في الناتج المشترك. مشاريع "اختبار وكيل الذكاء الاصطناعي الخماسي" مفتوحة المصدر مثل CAI, السديمو PentestGPT جميعهم يتبعون هذا النمط: يستخدمون ماجستير في القانون ليقرروا والتي لتشغيل الأمر التالي و كيف لتفسير النتائج.(مدونة SPARK42 | مدونة الأمن الهجومية)
2. معرفة أساليب التكتيكات التكتيكية للمهاجمين تتوافق العديد من الأطر بشكل صريح مع MITRE ATT&CKوربط السلوكيات ونقاط الضعف المكتشفة بالتكتيكات والتقنيات المعروفة. فعلى سبيل المثال، يستخدم إطار عمل PENTEST-AI البحثي PENTEST-AI، وكلاء متعددين مدعومين من LLM متوافقين مع MITRE ATT&CK لأتمتة المسح والتحقق من صحة الثغرات وإعداد التقارير، مع إبقاء المختبر في حلقة اتخاذ القرارات الحاسمة.(بوابة الأبحاث)
3. الإنسان داخل الحلقة حسب التصميم على الرغم من التسويق، فإن التطبيقات الأكثر مصداقية تُبقي البشر قريبين منها. خلصت مراجعة Spark42 لمشاريع وكلاء الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر إلى أن أفضل النتائج اليوم تأتي من العوامل البشرية في الحلقة البشريةحيث يتعامل الذكاء الاصطناعي مع المهام المتكررة ولكن يقوم مختبِر بشري بالموافقة على الإجراءات عالية الخطورة وتفسير التأثير.)مدونة SPARK42 | مدونة الأمن الهجومية)

عندما يدّعي منتج أو مشروع ما أنه أداة اختبار خماسية مدعومة بالذكاء الاصطناعي، فإن القاعدة الأساسية المفيدة هي أن تسأل:

"أين يتم استخدام النموذج فعليًا؟ هل يقوم بتنسيق العمل وتفسيره وتحديد أولوياته أم مجرد كتابة نص تقرير منمق؟"

الأنواع الرئيسية لأدوات اختبار الذكاء الاصطناعي Pentest: PentestTool، و PentestAI، و PentestGPT

يمكن أن يكون المشهد الحالي لأدوات اختبار الذكاء الاصطناعي الخماسي مربكًا، ويرجع ذلك جزئيًا إلى أن نفس الأسماء تُستخدم لأشياء مختلفة جدًا (نماذج أولية بحثية، ومشاريع GitHub، ومنصات SaaS التجارية). استنادًا إلى المصادر العامة الحالية، يمكننا تصنيفها تقريبًا إلى ثلاث مجموعات.)مجلس EC-Council)

1. PentestGPT-نموذج PentestGPT-نموذج AI Copilots

أدوات مثل PentestGPT بدأت كنماذج أولية بحثية مبنية على طراز GPT-4/GPT-4 LLMs. وهي تعمل مثل مساعد طيار بالذكاء الاصطناعي لمختبري الاختراق:

• يمكنك وصف هدفك وسياقك بلغة طبيعية.
• يقترح الوكيل أوامر الاستعادة ويحلل مخرجات الأداة ويوصي بالخطوات التالية.
• يمكن أن يساعد في صياغة محاولات الاستغلال أو تلخيص النتائج في تقرير.

مشروع GitHub PentestGPT بواسطة GreyDGLGL والمقالات المصاحبة تصفها بأنها أداة اختبار الاختراق المدعومة من GPT الذي يعمل في الوضع التفاعلي، ويوجه المختبرين من خلال مهام الاستطلاع والاستغلال وما بعد الاستغلال.(جيثب)

ومع ذلك، أشارت التحليلات المجتمعية اللاحقة إلى بعض المحاذير:

• وهو يعتمد بشكل كبير على الوصول إلى نماذج مستضافة قوية، غالباً عبر واجهة برمجة التطبيقات.
• من الأفضل النظر إليها على أنها نموذج أولي وأداة تعليمية)، وليس منصة مؤسسية للتوصيل والتشغيل.(مدونة SPARK42 | مدونة الأمن الهجومية)

ومع ذلك، فإن الطيارين المساعدين على غرار PentestGPT مفيدون للغاية في:

• رفع مستوى مهارات المختبرين المبتدئين من خلال سرد عمليات التفكير خطوة بخطوة.
• أتمتة المهام الشاقة مثل تحليل السجلات، وتعديل الحمولة، وكتابة مسودة التقرير.
• الاستكشاف السريع لفرضيات الهجوم في المختبرات والسيناريوهات الشبيهة بسيناريوهات مكافحة الإرهاب.

2. الأطر متعددة الوكلاء على غرار PentestAI

تحت تسمية PentestAI ستجد كلاً من مشاريع مفتوحة المصدر و الأطر الأكاديمية استكشاف عمليات سير العمل الآلية الأكثر طموحًا:

• مشاريع GitHub مثل الاختبار الخماسي التلقائي - GPT-AI / PentestAI (Armur) التركيز على الاختبار الخماسي المدعوم من LLM الذي يتكامل مع الماسحات الضوئية، ويُنشئ عمليات استغلال مخصصة، ويُنتج تقارير مفصلة.(جيثب)
• إن PENTEST-AI يحدد إطار العمل في الأدبيات الأكاديمية بنية متعددة العوامل مدعومة بـ LLM لأتمتة اختبار الاختراق، مع وكلاء متخصصين للمسح والتحقق من صحة الثغرات وإعداد التقارير، وكلها مرتبطة بتكتيكات MITRE ATT&CK.(بوابة الأبحاث)

تسلط دراسة استقصائية حديثة لمشاريع اختبار عوامل الذكاء الاصطناعي الخماسية مفتوحة المصدر الضوء على نمط معين:

• NB/CAI/Nebula:: أطر عمل أكثر نضجاً يمكنك اعتمادها بشكل واقعي اليوم، وغالباً ما تكون مدعومة من قبل LLM ذاتية الاستضافة.
• اختبار PentestGPT / PentestAI:: رائدة ولكن أكثر تجريبية، وتتطلب أحيانًا إعدادًا كبيرًا وتحملًا للمخاطر(مدونة SPARK42 | مدونة الأمن الهجومية)

تعتبر هذه الأنظمة من طراز PentestAI جذابة إذا كنت:

• تحتاج إلى تحكم دقيق في سلوك الوكيل ونشره.
• ترغب في مواءمة اختباراتك بشكل صريح مع MITRE ATT&CK أو سلسلة القتل المخصصة.
• مرتاحون للتعامل مع إطار العمل نفسه كمشروع هندسي طويل الأجل.

3. منصات Pentest المدعمة بالذكاء الاصطناعي ("PentestTool" بالمعنى الواسع)

وأخيراً، هناك فئة متزايدة من منصات اختبار خماسية تجارية مدعومة بالذكاء الاصطناعي- التي يتم تسويقها أحيانًا على أنها "أدوات اختبار خماسية للذكاء الاصطناعي" أو "منصات اختبار الاختراق المدعومة بالذكاء الاصطناعي" - والتي تهدف إلى أن تكون حلاً كاملاً بدلاً من مجموعة أدوات. تشمل الأمثلة في السوق المنصات التي:(قوس قزح)

• افحص باستمرار تطبيقات الويب وواجهات برمجة التطبيقات والخدمات المصغرة باستخدام مزيج من فحوصات تهيئة السحابة وSAST وSCA وSCA وعمليات التحقق من التكوين السحابي.
• قيادة عمليات محاكاة الهجوم المستقل أو شبه المستقل باستخدام وكلاء الذكاء الاصطناعي الذين يقومون بنمذجة تدفقات المستخدمين الحقيقية ومنطق الأعمال.
• توفير تقارير مدمجة عن الامتثال (على سبيل المثال، ربط النتائج بأفضل 10 عناصر تحكم في OWASP، و PCI DSS، وISO 27001).
• تقديم اختبارات "السرعة الضوئية" الخماسية عند الطلب أو المجدولة لأصول محددة.

عادةً ما تعني عبارة "مدعومة بالذكاء الاصطناعي" هنا أن المنصة تستخدم الذكاء الاصطناعي من أجل:

• تحديد أولويات نقاط الضعف حسب إمكانية استغلالها وتأثيرها على الأعمال.
• ربط النتائج عبر الماسحات الضوئية في مسارات الهجوم.
• توليد روايات قابلة للتفسير وجاهزة لأصحاب المصلحة مدعومة بالأدلة الأولية.

مثال: استخدام طيار مساعد الذكاء الاصطناعي لتلخيص الاستطلاع (النمط الدفاعي)

لجعل هذا الأمر أكثر واقعية، إليك مثالاً مبسطاً, دفاعية نمط قد تراه في سير العمل بمساعدة الذكاء الاصطناعي. ليس الهدف هو استغلال أي شيء، ولكن الهدف هو تلخيص نتائج فحص الشبكة إلى عرض موجه نحو المخاطر لأصولك الخاصة:

استيراد عملية فرعية

def run_nmap_nmap_and_summarize(target: str, llm_client) -> str:
    """
    قم بتشغيل فحص خدمة Nmap الأساسي على أحد الأصول التي تملكها,
    ثم اطلب من LLM تلخيص النتائج لتقرير أمني.
    """
    # 1) Recon: جمع البيانات الفنية (فقط ضد الأنظمة المصرح لك باختبارها)
    النتيجة = subprocess.run(
        ["nmap", "-sV", "-oX", "-", "-", target],
        التقاط_الإخراج=صحيح,
        نص=صحيح
        تحقق=صحيح
    )

    nmap_xml = result.stdout

    # 2) التفسير: اطلب من LLM ملخصًا عالي المستوى
    المطالبة = f """"
    أنت مختبر اختراق تكتب تقريرًا احترافيًا.

    إليك مخرجات Nmap XML لتقييم أمني معتمد.
    لخص:
    - الخدمات والإصدارات المكشوفة
    - التكوينات الخاطئة الواضحة (مثل البروتوكولات القديمة)
    - اختبارات المتابعة المقترحة (لا يوجد رمز استغلال)

    Nmap XML:
    {nmap_xml}
    """

    الملخص = llm_client.gener(prompt) # رمز زائف لاستدعاء LLM الخاص بك
    إرجاع الملخص

هذا النمط-الأدوات تقوم بالمسح، والذكاء الاصطناعي يقوم بالتفسير-هو في صميم العديد من أدوات اختبار الاختراق بالذكاء الاصطناعي، وهو متوافق تمامًا مع الإرشادات التقليدية مثل NIST SP 800-115 و OWASP WSTG.)مركز موارد أمن الحاسب الآلي NIST) كما أنه يوضح أيضًا أن الإشراف البشري في الحلقة يظل ضروريًا: أنت تختار النطاق، وتتحقق من صحة استنتاجات الذكاء الاصطناعي، وتقرر أي الإجراءات مناسبة وقانونية.

أين تتناسب أدوات اختبار الذكاء الاصطناعي الخماسي في سير عملك

ولوضع كل هذا في رأسك، من المفيد أن تنظر إلى المشهد كطيف:

هذا الجدول عالي المستوى عن قصد، لكنه يعكس نفس المفاضلات التي تم تسليط الضوء عليها في المراجعات الأخيرة لأدوات الاختبار الخماسي الآلي وأطر عمل وكلاء الذكاء الاصطناعي: لا توجد أداة واحدة تحل محل كل شيء؛ بل يعمل الذكاء الاصطناعي على توسيع وتسريع أجزاء سير العمل الأكثر قابلية للأتمتة.(تقنية الهروب)

كيف يتناسب Penligent مع نظام Pentest المدعوم بالذكاء الاصطناعي

ضمن هذا الطيف بنليجنت تقع في نهاية المقياس "منصة اختبار خماسية كاملة مدعومة بالذكاء الاصطناعي". فبدلاً من شحن وكيل ذكاء اصطناعي مستقل أو ماسح ضوئي واحد، فإنه يركز على تنسيق خط أنابيب الاختبار الخماسي القائم على الذكاء الاصطناعي:

• من تأهيل الأصول إلى إعادة التأهيل: يمكنك إضافة نطاقات أو عناوين IP أو تطبيقات. ينسق النظام اكتشاف الأصول والتعيين الأولي باستخدام مزيج من الأدوات القياسية والمنطق المخصص.
• تخطيط الاختبار العميل وتنفيذه: يقوم وكيل الذكاء الاصطناعي بتخطيط الرسم البياني للهجوم، ويختار الأدوات التي سيتم تشغيلها، ويكيّف استراتيجيته عندما يواجه عقبات في العالم الحقيقي مثل تدفقات عمل تسجيل الدخول أو حدود المعدل أو البيئات المعبأة في حاويات.(penligent.ai)
• قائمة المخاطر التي تستند إلى الأدلة أولاً: بدلاً من مجرد سرد معرّفات CVE، يركّز Penligent على الأدلة - مخرجات المحطات الطرفية، وتتبعات HTTP، ولقطات الشاشة - التي تم تعيينها إلى تكتيكات MITRE ATT&CK أو فئات OWASP حيثما أمكن.
• إعداد التقارير الجاهزة للامتثال: وهو يعمل على أتمتة إنشاء التقارير التي يمكن مواءمتها مع ISO 27001 أو PCI DSS أو أطر الرقابة الداخلية، بهدف توفير المختبرين البشريين من أعمال التوثيق المتكررة.(penligent.ai)

إذا كانت PentestGPT و PentestAI أقرب إلى مجموعة أدوات للأشخاص الذين يحبون البناءفإن شركة بنليجنت تضع نفسها على أنها التنفيذ المنتج من تلك الأفكار: محرك عميل، مغلف بواجهة مستخدم لا يمكن الوصول إليه من قبل كبار أعضاء الفريق الأحمر فحسب، بل أيضاً للمهندسين الفضوليين في مجال الأمن والفرق الأصغر حجماً الذين لا يستطيعون تحمل تكلفة تصميم منصتهم الخاصة.

بالنسبة للقراء الذين يرغبون في التعمق أكثر في فلسفة Penligent وبنيتها، تقدم مدونة Penligent الأوسع نطاقًا ووثائقها المزيد من التفاصيل حول تصميم الوكيل وأنماط التكامل وإعداد التقارير التي تركز على المخاطر أولاً.

عندما يتألق الاختبار المدعوم بالذكاء الاصطناعي - وعندما لا يتألق

على الرغم من الإثارة حول اختبار الذكاء الاصطناعي الخماسي، إلا أن المقالات الأخيرة من بائعي الخدمات الأمنية والمحللين المستقلين تؤكد جميعها على نفس النقطة: الذكاء الاصطناعي هو مضخم وليس بديلاً.(أيكيدو)

يكون الاختبار الخماسي المدعوم بالذكاء الاصطناعي قويًا بشكل خاص عندما:

• تحتاج إلى التغطية المستمرة عبر سطح هجوم متغير (واجهات برمجة التطبيقات، والخدمات المصغرة، وتكامل البرمجيات كخدمة).
• أنت تواجه مهام متكررة وثقيلة النمط (تحليل السجلات، والاستطلاع الشامل، واختبار الانحدار الأساسي).
• تريد أن رفع مهارات جمهور أوسع من المهندسين-على سبيل المثال، من خلال السماح للمطوّرين بإجراء اختبارات ذات نطاق آمن وقراءة السرد الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي قبل إشراك فريق أحمر كامل.

يكون أضعف عندما:

• تتطلب المشاركة نمذجة التهديدات الجسدية أو الاجتماعية أو الداخلية العميقة يتجاوز ما يمكن أن تراه الأدوات
• إن بيئتك فريدة من نوعها - أنظمة صناعية قديمة، وبروتوكولات خاصة - بحيث لا يمكن تعميم الأدوات الحالية وبيانات التدريب الموجودة.
• تجعل متطلبات الحوكمة أو قابلية التدقيق أو إدارة مخاطر النماذج من الصعب تبرير أتمتة "الصندوق الأسود" دون التحقق الداخلي المكثف من الصحة.

تبدو الاستراتيجية الواقعية لمعظم المؤسسات في عام 2025 على النحو التالي:

أبقِ الخبراء البشريين في موقع المسؤولية. دع أدوات الاختبار الخماسية التي تعمل بالذكاء الاصطناعي تتعامل مع الاتساع والسرعة والسباكة المتكررة، واستخدم الاختبار اليدوي للتعمق والفوارق الدقيقة واتخاذ القرارات عالية التأثير.

خارطة طريق عملية لاعتماد أدوات الاختبار الخماسي المدعومة بالذكاء الاصطناعي

إذا كنت تفكر في إدخال روبوتات مشتركة على غرار PentestGPT، أو أطر عمل على غرار PentestAI، أو منصات مثل Penligent في مجموعتك، فقد تبدو خارطة الطريق العملية كما يلي

1. الارتكاز على المعايير الحالية ابدأ بما تعرفه بالفعل: OWASP WSTG للمنهجية، و OWASP Top 10 للغة المخاطر، و MITRE ATT&CK لتخطيط TTP، و NIST SP 800-115 لتخطيط الاختبار والتوثيق. قم بمواءمة أي أداة ذكاء اصطناعي تقوم بتقييمها مع هذه الأطر.(OWASP)
2. ابدأ بمساعدين طيارين مساعدين للذكاء الاصطناعي في بيئات منخفضة المخاطر قم بإدخال مساعدين يشبهون PentestGPT في المختبرات، أو تمارين التقاط العلم الداخلية، أو البيئات غير الإنتاجية. استخدمها لتسريع عملية التعلّم، وصياغة كتيبات التشغيل، واختبار الضغط على الطريقة التي تريد أن يتصرف بها الذكاء الاصطناعي قبل أن يلمس البنية التحتية الحيوية.(جيثب)
3. تجربة مناهج متعددة العوامل والمنصات قم بتقييم المشاريع مفتوحة المصدر (CAI و Nebula و PentestAI و Auto-Pentest-GPT-AI) والمنصات التجارية مع تحديد نطاق صارم وتسجيل ومراجعة. ركز على كيفية تكاملها في عمليات CI/CD، وإصدار التذاكر، وإدارة المخاطر بدلاً من مجرد قوائم الميزات الأولية.)مدونة SPARK42 | مدونة الأمن الهجومية)
4. إضفاء الطابع المؤسسي على الضوابط البشرية في الحلقة تحديد قواعد واضحة لما يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي القيام به بشكل مستقل (على سبيل المثال، الاستطلاع السلبي، وعمليات المسح منخفضة المخاطر) وما يتطلب الموافقة (على سبيل المثال، الاختبارات التطفلية على الأنظمة الحساسة). تسجيل القرارات، والحفاظ على الأدلة، والمراجعة الروتينية للمخرجات التي يولدها الذكاء الاصطناعي بحثاً عن الهلوسة والنقاط العمياء.
5. قياس التأثير من حيث الأهمية لا تكتفي بتتبع "عدد الثغرات الأمنية التي تم العثور عليها". بدلاً من ذلك، قم بقياس الوقت اللازم لاكتشاف الثغرات، والوقت اللازم لمعالجتها، والتغطية عبر مخزون أصولك، ومدى جودة التقارير التي يتم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي في مساعدة أصحاب المصلحة غير المعنيين بالأمن على فهم المشكلات وإصلاحها.

خواطر ختامية

إن "ثورة الاختبار الخماسي المدعوم بالذكاء الاصطناعي" جارية بالفعل، ولكنها ليست منتجًا أو مشروعًا واحدًا. إنه تقارب بين معايير أمنية طويلة الأمد (OWASP، MITRE، NIST)، وأطر عمل حديثة للوكلاء مثل PentestAI، وعمليات مساعدة عملية مثل PentestGPT، ومنصات ذات رأي مثل Penligent التي تحاول جعل هذه القدرات قابلة للاستخدام لفرق حقيقية في ظل قيود حقيقية.

إذا تعاملت مع هذا المجال بعقلية مهندس - مع التركيز على المنهجية، والمطالبة بالأدلة، والإصرار على الحوكمة البشرية في الحلقة - يمكن أن تصبح أدوات اختبار الذكاء الاصطناعي الخماسية واحدة من أكثر مضاعفات القوة فعالية في برنامجك الأمني. إذا تعاملت معها على أنها سحر، فسوف تخيب ظنك.

استخدمها بحكمة، واجعلها ترتكز على المعايير، واجعلها تحرر المختبرين البشريين للتركيز على أجزاء الأمن الهجومي التي لا تزال تتطلب حكمًا بشريًا حقيقيًا.