ב־30 שניות
- לפי גיקטיים וה-Times, Tenzai, סטארטאפ אבטחה ישראלי, הגיעה למקום הראשון בטבלה העסקית של HackerOne, פלטפורמה שבה חוקרים וחברות מחפשים חולשות במערכות אמיתיות. גיקטיים מדווח שהמערכת השתמשה במודל הפתוח GLM של Z.ai הסינית.
- זו הפעם השנייה ברציפות שהחברה מגיעה לראש הטבלה, אך הפעם בלי מודל סגור של מעבדת AI מובילה. הממצאים והמספרים מקורם בדברי החברה ובסיקור עיתונאי; הם לא אומתו באופן עצמאי.
- המשמעות לארגונים: כלי איתור חולשות חזקים כבר אינם תלויים בגישה למודלים סגורים. מי שמגן על מערכות צריך להניח שגם תוקפים יכולים להשתמש בהם, ולבדוק את המערכות שלו קודם.
מה חשוב להבין
הכתבה מבוססת על סיקור עיתונאי. הדוגמאות והמספרים הם דברי החברה ולא נבדקו באופן עצמאי; לא בדקנו את המערכת.
מה הושג ומה נאמר עליו
ב-1 באוקטובר דווחו גיקטיים וה-Times שמערכת האבטחה האוטונומית של Tenzai הגיעה למקום הראשון בטבלה העסקית של HackerOne. זו פלטפורמה שבה ארגונים מזמינים חוקרים לחפש חולשות באתרים וביישומים שלהם. לפי גיקטיים, מדובר בתחרות על רשתות חיות של גופים ממשלתיים וחברות מ-Fortune 500, לא בסימולציה. ה-New York Times מתאר אותה כתחרות של שלושה חודשים.
גיקטיים כותב שזו הפעם השנייה ברציפות שהחברה מובילה בטבלה, ושבפעם הקודמת השתמשה במודלים סגורים של מעבדות מובילות. הפעם, לפי גיקטיים, ההישג הושג עם GLM 5.2, מודל open-weight של Z.ai. מודל כזה מפרסם את המשקולות שלו, כלומר אפשר להוריד אותו ולהריץ אותו בעצמך. ה-Times מתאר את הפרטים קצת אחרת: החברה התחילה עם GLM-5.2 ועברה בהמשך ל-GLM-5.3. הדיווחים אינם מסכימים על הגרסה, ולכן המאמר אינו קובע איזו גרסה הביאה את התוצאה.
לפי גיקטיים, Tenzai הוקמה ב-2025 וגייסה 75 מיליון דולר בסבב סיד בהובלת Greylock Partners, Battery Ventures ו-Lux Capital.
איך המערכת עובדת, לפי החברה
לפי ה-Times, Tenzai הפעילה עד 30 סוכני AI במקביל מול רשת אחת. סוכן חשיבה מנהל את התקיפה, סוכן פעולה סורק את הרשת, וסוכני ניצול מנסים לחבר חולשות לנתיב כניסה. סוכן רביעי בודק אם הנתיב באמת עובד. לפי גיקטיים, המערכת מבצעת מחזור תקיפה שלם: איסוף מודיעין, ניצול חולשות וניטור מתמשך.
שני הסיקורים מביאים דוגמאות מפי מנכ"ל החברה פבל גורביץ. בשתיהן נחשפה חולשה בשירות של מרכזיית שיחות שאפשרה להאזין לשיחות; הסיקורים מתארים אותה שונה, כטעות הרשאות וכהחדרת SQL. ה-Times מוסיף מקרה של שרת בחברת תעופה שאפשר היה להיכנס אליו בלי אישורי גישה תקינים. אלה דברי החברה, ולא ממצאים שנבדקו אצל הצדדים הנפגעים.
הוויכוח: הגנה או סיכון
גורביץ אומר שהגבלת המודלים המערביים לרשימת לקוחות מצומצמת פוגעת באבטחה הכללית, ושנתינת כלים חזקים למגנים משתלמת יותר. הוא מציין שגם תוקפים יכולים להשתמש בהם, ושלדעתו זה יקרה בקרוב, אך כרגע חסרה להם התשתית להפעלה בקנה מידה גדול. מנכ"ל חברה אחרת, Hinoki, אומר ל-Times שהסרת ההגבלות ממודלים סיניים פתוחים לקחה פחות מיום ועלתה כ-10,000 דולר.
ב-30 בספטמבר דיווח The Decoder על ניתוח של Anthropic לפיו GLM-5.3 התקרב ל-Claude Mythos Preview ביכולת לבנות ניצולים ושההגנות שלו קלות לעקיפה. הכתבה מזכירה ש-Anthropic אינה צד ניטרלי: היא מוכרת מודלים סגורים. לפי אותה כתבה, סוכנות CAISI האמריקאית הגיעה למסקנות דומות לגבי היכולת. זה רקע לוויכוח, לא הוכחה שהמודל שימש תוקפים בפועל.
מה כדאי לעשות בארגון
המלצת המערכת היא להתחיל בבסיס: טעויות הרשאות, שרתים שאפשר להגיע אליהם בלי אישורים תקינים והחדרת SQL. אלה סוגי החולשות שהסיקורים מתארים. הגדירו מי מורשה לבדוק, על אילו מערכות ומה נעשה בממצאים רגישים, ובדקו שהתיקונים אכן נסגרו.
אלה המלצות כלליות, לא תיאור של ניסוי שעשינו ב-Tenzai. להבנת ההבדל בין מודל פתוח לסגור אפשר לקרוא את המדריך על מודלים פתוחים וסגורים, ולהפעלת סוכנים בארגון את הבדיקות לפני הפעלה בייצור.
המשמעות שמעבר לכותרת
כאשר מודל פתוח מגיע לתוצאות טובות במבחן אבטחה אמיתי, ההגנה שמבוססת על הגבלות של ספק אחד נחלשת. מצד שני, אותם כלים משמשים גם מגינים. לארגון ישראלי, החולשות שבדוגמאות שדווחו הן מוכרות: טעות הרשאות, החדרת SQL וגישה לשרת בלי אישורים תקינים.
צעד יישומי אחד
אם אתם אחראים על מערכות שחשופות לאינטרנט, בדקו קודם הרשאות, גישה לשרתים ללא אישורים תקינים והגנה מפני החדרת SQL. הגדירו בדיקה מורשית של המערכות שלכם, בין אם בצוות פנימי ובין אם בספק חיצוני. אל תבחרו ספק רק לפי מקום בטבלה: בקשו תיאור של היקף הבדיקה, ממצאים שאומתו וטיפול במידע רגיש.
שאלות נפוצות
האם Tenzai ניצחה בעזרת מודל סיני?
לפי גיקטיים וה-New York Times, החברה השתמשה במודלי GLM של Z.ai הסינית. הדיווחים נבדלים בגרסה: 5.2 בגיקטיים, ו-5.2 ואחריו 5.3 ב-Times.
האם הממצאים אומתו באופן עצמאי?
לא. הדוגמאות והמספרים מקורם בדברי החברה ובסיקור עיתונאי, ולא באימות מצד הארגונים שנבדקו.
האם המשמעות היא שתוקפים כבר משתמשים במודלים האלה בהיקף רחב?
לא נקבע כך. גורביץ אומר שהתוקפים עדיין חסרי התשתית הנדרשת, אך מזהיר שזה צפוי להשתנות. דיווחי אבטחה שונים מצביעים על שימוש ראשוני בכלי AI.
מה כדאי לבדוק קודם בארגון?
טעויות הרשאות, גישה לשרתים ללא אישורים תקינים והחדרת SQL, ואז הגדרה של בדיקה מורשית ותהליך לתיקון ממצאים.
מקורות ובדיקת עובדות
ד״ר יניב שנהב
יועץ ארגוני בכיר ומנחה, העוסק במנהיגות, שינוי התנהגותי והטמעת בינה מלאכותית בארגונים. מביא למערכת מבט ניהולי ויישומי על חדשות הטכנולוגיה.
לפרופיל של ד״ר יניב שנהב
