تواجه سلسلة التوريد الرقمية في آسيا مجموعة من المخاطر الفريدة التي تتطلب استراتيجيات أمان متطورة. في هذا المقال، نستعرض التحديات والفرص التي تنشأ من البيئة الرقمية المتصلة في المنطقة.
تواجه سلسلة التوريد الرقمية في آسيا تحديات فريدة مقارنةً بأجزاء أخرى من العالم، ويجب على المؤسسات الاستجابة وفقًا لذلك.
هذا هو الملخص لجلسة قادمة في مؤتمر بلاك هات آسيا 2026، “تأمين سلسلة التوريد: إدارة مخاطر الأطراف الثالثة في النظام الرقمي المتصل بشكل كبير في آسيا.” سيجتمع خبراء الأمن من بيت ديفندر، وآيزاكا، وفارونيس، وغيرهم في 22 أبريل لمناقشة المخاطر التي تواجهها المؤسسات في آسيا بسبب الشبكة المعقدة من الأدوات الخارجية، ونماذج الذكاء الاصطناعي، ومنصات السحابة، وبائعي البيانات، والأتمتة التي تشكل العديد من الشبكات اليوم.
يقول بانكاج دوبية، المؤسس المشارك ورئيس التكنولوجيا في شركة سباركل AI، لموقع دارك ريدينغ إن العديد من الدول في آسيا لديها أنظمة رقمية مترابطة، على الرغم من أن المؤسسات في هذه الدول يمكن أن تواجه معايير تنظيمية ورقابة حكومية ومستويات نضج أمني مختلفة جدًا من دولة إلى أخرى.
بالمقارنة مع منطقة آسيا والمحيط الهادئ، يوضح دوبية أن الولايات المتحدة (حيث قضى جزءًا كبيرًا من مسيرته المهنية) لديها تنظيمات وإطارات امتثال أكثر تنظيمًا في مختلف الصناعات التقنية. هناك أيضًا تنظيمات على مستوى الولايات، وكلها تعمل معًا. بينما تمتلك آسيا اقتصادًا متصلًا وبعض الدول، مثل سنغافورة، منظمة بشكل جيد، هناك اختلافات بين الدول يجب على الشركات أخذها في الاعتبار. على سبيل المثال، قد تعمل شركة مقرها سنغافورة في إندونيسيا وماليزيا وتايلاند والفلبين وفيتنام والهند والصين وغيرها.
يقول: “لكل من هذه الدول طريقة مختلفة جدًا في كيفية القيام بالامتثال والتنظيم، وغالبية البائعين الذين ينتهي بك الأمر للعمل معهم يأتون من دول مختلفة في هذه المنطقة بأسرها، وهذا هو المكان الذي تأتي منه أكبر مشكلة، حيث لا تعرف مستوى نضج كل بائع تعمل معه.” ويضيف: “لا تعرف التكنولوجيا التي يستخدمونها، ولا تعرف ما هي مكونات المنتجات عندما تقوم فعليًا بدمجهم في منتجك الخاص على منصتك الخاصة.”
على سبيل المثال، قد تقوم شركة أمريكية ببناء منتج في سنغافورة باستخدام نموذج ذكاء اصطناعي صيني. هذه ثلاث دول مختلفة مع ثلاث مجموعات من اللوائح التي يجب الامتثال لها.
مع الأخذ في الاعتبار التقنيات المعقدة التي تشكل أي منظمة، ناهيك عن إضافة نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) فوقها، من السهل رؤية التحديات التي تواجهها العديد من المؤسسات في تأمين بيئاتها.
عامل الذكاء الاصطناعي
تمتلك آسيا، مثل أي مكان آخر، مشهد تهديدات خاص بها مع تفاصيل إقليمية وتحديات. كما يشير دوبية، فإن الفاعلين من دول وطنية يستهدفون بشكل متكرر الشركات في سنغافورة، وقد عانت بنك إندونيسيا مؤخرًا من اختراق كبير. ولا يساعد أن تكلفة الهجوم ومدة الاستغلال تستمر في الانخفاض.
سيكون الذكاء الاصطناعي محور تركيز رئيسي للجلسة، حيث تتبنى المؤسسات في جميع أنحاء العالم (بما في ذلك آسيا) نماذج اللغة الكبيرة، التي قد تتطلب عددًا هائلًا من التكاملات مع الأطراف الثالثة لتعمل بشكل صحيح. كما يشير وصف الجلسة، “تسارع الابتكار في سلسلة التوريد المرتبطة بالذكاء الاصطناعي – ولكن أيضًا توسيع سطح الهجوم بطرق لم تكن برامج مخاطر البائع التقليدية مصممة للتعامل معها.”
سيغطي المتحدثون أيضًا حالات الاختراق الواقعية، والتهديدات التي تستهدف سلسلة التوريد الرقمية في آسيا، وكيف يمكن للمؤسسات أن تستعد لموجة جديدة من التهديدات المدعومة بالذكاء الاصطناعي.
لمعالجة التحديات التي تواجهها في النظام الرقمي في آسيا، يقول دوبية إن المؤسسات يجب أن تتبنى نهجًا ثلاثي الطبقات، مع النظر من الخارج إلى الداخل. الطبقة الأولى هي تحديد جميع البائعين الذين تعمل معهم وترتبط بهم. الطبقة الثانية، بمجرد إدخال البائعين في النظام البيئي الخاص بك، هي بناء طبقة للرصد والمراقبة حتى يمكن تنبيه المؤسسة عندما تكون هناك مشكلة أمنية.
الطبقة الثالثة، الأكثر داخلية، ستكون لتحديد ما إذا كانت أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تستخدمها آمنة، بما في ذلك وضع الضوابط والتوازنات اللازمة.
لا تفوت أحدث حلقة من بودكاست دارك ريدينغ، “مدراء الأمن جميعهم في الذكاء الاصطناعي: إليك السبب”، حيث يناقش فريدريك لي، كبير مسؤولي الأمن في ريديت، والمحلل ديف غروبر من أومديا الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في مركز العمليات الأمنية، وكيف كانت عمليات النشر الناجحة (أو لم تكن) وما ينتظرنا من منتجات الأمن السيبراني المعتمدة على الذكاء الاصطناعي. استمع الآن!
في ختام هذا المقال، من الضروري أن تدرك المؤسسات في آسيا أهمية تأمين سلسلة التوريد الرقمية الخاصة بها. من خلال اعتماد استراتيجيات أمان شاملة، يمكنها مواجهة التهديدات المتزايدة وتحقيق النجاح في هذا المشهد الرقمي المعقد.
