الحرة:
2025-03-16@13:37:21 GMT

كل شيء أمامنا.. أوكرانيا تكسر خط الدفاع الأول للروس

تاريخ النشر: 3rd, September 2023 GMT

كل شيء أمامنا.. أوكرانيا تكسر خط الدفاع الأول للروس

استطاعت أوكرانيا اختراق الخط الدفاعي الأول لروسيا بالقرب من منطقة زابوريجيا وذلك بعد أسابيع من إزالة الألغام، بينما تتوقع كييف تحقيق "مكاسب أسرع" مع ضغطها على الخط الروسي الثاني الأضعف، حسب مقابلة لصحيفة "الغارديان" البريطانية مع قائد الهجوم الأوكراني الجنوبي المضاد.

وقدر العميد أولكسندر تارنافسكي أن روسيا خصصت 60 بالمئة من وقتها ومواردها لبناء الخط الدفاعي الأول و20 بالمئة فقط لكل من الخطين الثاني والثالث لأن "موسكو لم تتوقع مرور القوات الأوكرانية"، وفق الصحيفة.

وقال في أول مقابلة له منذ الاختراق: "نحن الآن بين خطي الدفاع الأول والثاني"، مؤكدا أن القوات الأوكرانية تتقدم الآن على جانبي الثغرة وتعزز قبضتها على الأراضي التي استولت عليها في القتال الأخير.

وأضاف: "في مركز الهجوم، نستكمل الآن تدمير وحدات العدو التي توفر الغطاء لتراجع القوات الروسية خلف خطها الدفاعي الثاني".

واستعادت أوكرانيا أكثر من 12 بلدة في الهجوم المضاد الذي يقترب من إكمال شهره الثالث، لكنها لم تستعد أي مناطق رئيسية، إذ تعرقل الألغام وخطوط الدفاع الروسية حركة الجنود الأوكرانيين، وفق وكالة "رويترز".

واكتسبت أوكرانيا قوة دافعة أكبر قليلا في أحد أجزاء خط المواجهة في زابوريجيا الواقعة جنوب شرق البلاد، حيث قالت هانا ماليار نائبة وزير الدفاع، الجمعة، إن قوات كييف اخترقت الخط الأول من الدفاعات الروسي.

والجمعة، قال الجيش الأوكراني إن قواته تواصل التقدم نحو ميليتوبول، وهي مركز حضري رئيسي تسيطر عليه روسيا في منطقة زابوريجيا.

وكشف تارنافسكي أن موسكو أعادت نشر قواتها بالخطوط الأمامية داخل أوكرانيا المحتلة والممتدة من خيرسون إلى الغرب وليمان إلى الشمال الشرقي، وكذلك من داخل روسيا.

وأضاف: "العدو يسحب الاحتياطيات، ليس فقط من أوكرانيا، ولكن أيضا من روسيا".

لكن عاجلا أم آجلا، سوف تفقد روسيا أفضل جنودها، وسيعطينا هذا حافزا للهجوم بشكل أكبر وأسرع، فكل شيء أمامنا، حسبما قال لـ"الغارديان".

وكانت هناك آمال في تحقيق تقدم سريع مماثل في الهجوم المضاد الصيفي، الذي يهدف إلى التقدم نحو بحر آزوف، وقطع خطوط الإمداد عن القوات الروسية في خيرسون وشبه جزيرة القرم المحتلة.

وبدلا من ذلك، توقفت لعدة أشهر، مع تزايد الخسائر البشرية ولكن الخطوط الأمامية كانت ثابتة على ما يبدو.

واتضح أن الهجوم الأوكراني المضاد الذي بدأ في يونيو في الشرق والجنوب يواجه صعوبات جمة ويتقدم ببطء أمام الدفاعات الروسية المتينة من خنادق وفخاخ مضادّة للدبابات وحقول ألغام ممتدة لمئات الكيلومترات، بخاصة في الجنوب، وفق وكالة "فرانس برس".

وتجاهل تارنافسكي تلك الانتقادات، لكنه قال "عندما بدأنا الهجوم المضاد... أمضينا وقتا أطول مما توقعنا في إزالة الألغام من المناطق، وللأسف، كان إجلاء الجرحى صعبا بالنسبة لنا.. وهذا أيضا أدى إلى تعقيد تقدمنا".

وأشار إلى أن الروس اعتقدوا أن الأوكرانيين لن يتمكنوا من اختراق خط الدفاع الأول، قائلا" لقد كانوا يستعدون لأكثر من عام".

والآن بعد أن تم اختراق حقل الألغام، فقد الروس الكثير من المزايا التي كانوا يتمتعون بها، وقال تارنافسكي: "هناك فرق كبير جدا بين خط الدفاع الأول والثاني".

والخط الثاني لم يتم بناؤه بشكل جيد، لذلك يمكن للأوكرانيين استخدام مركباتهم، على الرغم من أنه لا تزال هناك حقول ألغام. 

وعند سؤاله عن التقدم البطيء في اختراق الخطوط الروسية في هجوم آخر شرقا على طول الخط الدفاعي للعدو، قال إن هناك أهدافا أخرى.

وأوضح أن "أوكرانيا تستعد لهجمات مفاجئة أخرى لاستنزاف قوات موسكو"، مضيفا "لكي تنجح في اتجاه واحد، عليك دائما تضليل العدو".

وقال "إذا توقفنا عن التقدم، فإن العدو سوف يجمع قوات جديدة ويزداد قوة. سوف نصل إلى حدود أوكرانيا عام 1991... لا نريد أن نرى أطفالنا وحتى أحفادنا يقاتلون ضد الروس، ومن هناك ليوقفهم؟ نحن فقط".

وتحتل موسكو قرابة 20 بالمئة من الأراضي الأوكرانية، والمتمثلة في شبه جزيرة القرم التي ضمتها عام 2014، بالإضافة إلى معظم منطقة لوغانسك وجزء من دونيتسك وزابوريجيا وخيرسون.

ورغم التنديد الغربي، أعلنت روسيا ضم هذه الأراضي في سبتمبر 2022، بعد تنظيم ما وصفته موسكو بـ"استفتاءات"، ولا يعترف المجتمع الدولي بالنتائج.

وبعد نحو عام من ذلك، ما زالت روسيا تسيطر جزئيا على هذه المناطق التي يحتدم فيها القتال.

وتشن أوكرانيا هجوما مضادا واسع النطاق على جبهة تمتد نحو ألف كيلومتر، وتأمل في تحقيق اختراق في روبوتين في منطقة زابوريجيا.

المصدر: الحرة

كلمات دلالية: الدفاع الأول خط الدفاع

إقرأ أيضاً:

من الهجوم إلى الدفاع.. دور الذكاء الاصطناعي في مكافحة الجرائم الإلكترونية

أحدثت شبكة الإنترنت تحولًا جذريا في مختلف مناحي الحياة، مقدمة مزايا غير مسبوقة للأفراد والشركات، إلا أن هذا التطور صاحبه ارتفاع ملحوظ في الهجمات الإلكترونية التي تستهدف المستخدمين والأنظمة الرقمية.

وباتت البرمجيات الخبيثة تشكل تهديدًا متزايدا للحواسيب والهواتف الذكية والشبكات، حيث تستهدف سرية البيانات وسلامتها، بالإضافة إلى تأثيرها المباشر في الموارد المالية للأفراد والمؤسسات.

ولكن اكتشاف هذه البرمجيات يمثل تحديًا مستمرا في ظل التطور المستمر لأساليب المهاجمين وقدرتهم على التهرب من أنظمة الحماية التقليدية.

وفي ظل محدودية كفاءة برامج مكافحة الفيروسات التقليدية والتحليل اليدوي في التصدي لهذه التهديدات المتجددة، برز التعلم الآلي كأداة قوية لتعزيز أمن المعلومات.

كيف يعزز التعلم الآلي الأمن السيبراني؟

يعتمد التعلم الآلي على تحليل أنماط وسلوكيات الملفات المختلفة، بما في ذلك الملفات التنفيذية والبرامج النصية والمستندات والصور، لتحديد مدى خطورتها.

وتصنف خوارزمياته الملفات استنادًا إلى تشابهها مع عينات خبيثة معروفة أو انحرافها عن الأنماط الطبيعية.

كما تتمتع هذه التقنية بقدرة ذاتية على التعلم من البيانات الجديدة وتحديث نماذجها لمواكبة تطور التهديدات السيبرانية.

إعلان

ويستخدم التعلم الآلي تقنيات متعددة، تتنوع بين الأساليب الخاضعة للإشراف وغير الخاضعة للإشراف، تبعًا لنوع البيانات والمهمة المطلوبة.

وتتيح هذه التقنية للأنظمة الحاسوبية التعلم دون الحاجة إلى برمجتها، مما يجعلها تحاكي الطريقة التي يتعلم بها البشر من خلال التجربة.

ويعزز التعلم الآلي الأمن السيبراني من خلال تحليل البيانات واكتشاف الأنماط المخفية للكشف المبكر عن التهديدات الإلكترونية والمساعدة في التعرف على الأنماط التي قد لا يلاحظها البشر أو برامج مكافحة الفيروسات التقليدية.

وتعتمد هذه التقنية على تدريب الأنظمة لكي تستطيع التنبؤ بالسلوكيات الخبيثة واتخاذ قرارات استباقية لحماية الأنظمة الرقمية.

ومن خلال تحليل بيانات البرمجيات الخبيثة، تستطيع الخوارزميات تحديد أنماط وخصائص البرمجيات الخبيثة واكتشاف التهديدات الداخلية والتصرفات غير المألوفة للمستخدمين والتنبؤ بالمناطق الخطرة عبر الإنترنت وحماية البيانات المخزنة في السحابة من خلال مراقبة السلوك المشبوه.

دور التعلم الآلي في كشف البرمجيات الخبيثة

تحلل المؤسسات ملايين البيانات المرتبطة بالبنية التحتية والمستخدمين. وفي ظل الكم الهائل من البيانات، يصبح من الصعب الاعتماد على فرق الأمن التقليدية فقط.

ويأتي هنا دور التعلم الآلي، الذي يساعد فرق الأمن السيبراني في تحديد التهديدات واتخاذ الإجراءات اللازمة قبل وقوع الضرر.

وتعتمد هذه العملية على تزويد الخوارزميات ببيانات ضخمة، مما يمكنها من استنتاج الارتباطات والأنماط المخفية. وبناءً على هذه الأنماط، تتوقع الخوارزميات التهديدات وتتخذ إجراءات مناسبة.

وعادةً ما تشمل عملية التعلم الآلي جمع كميات كبيرة من البيانات وتنظيمها وتجهيزها للتحليل، واستخرج الخصائص المهمة من البيانات، وتدريب الخوارزمية على البيانات المستخرجة، واختبار أداء النموذج للتحقق من دقته وقدرته.

إعلان

وبالنظر إلى الطبيعة الديناميكية للتعلم الآلي، فإن إضافة بيانات جديدة يعزز أداء النماذج ويحسن قدرتها على كشف البرمجيات الخبيثة.

المؤسسات تحلل ملايين البيانات المرتبطة بالبنية التحتية والمستخدمين (شترستوك) تقنيات الكشف

توجد منهجيات مختلفة لاستخدام تقنيات التعلم الآلي للكشف عن البرمجيات الخبيثة، بما في ذلك:

الكشف القائم على التوقيع: يقارن ملفًا أو نظامًا بقاعدة بيانات توقيع البرمجيات الخبيثة. تكتشف هذه الطريقة البرمجيات الخبيثة المعروفة، لكنها لا تستطيع اكتشاف التهديدات الجديدة. التحليل الاستدلالي: يكتشف أنماط سلوك النظام أو التعليمات البرمجية المشبوهة. تكتشف هذه الطريقة التهديدات الجديدة، ولكنها قد تولد أيضًا نتائج إيجابية خاطئة. الكشف القائم على التعلم الآلي: تحلل الخوارزميات مجموعات بيانات ضخمة من البرمجيات الخبيثة المعروفة للعثور على أنماط البرمجيات الخبيثة وسماتها. تكتشف هذه الطريقة التهديدات المعروفة وغير المتوقعة وتقليل وقت اكتشاف البرمجيات الخبيثة وإزالتها.

وتصنف تقنيات التعلم الآلي المستخدمة في الكشف عن البرمجيات الخبيثة إلى ثلاثة أنواع رئيسية، وهي الأساليب الخاضعة للإشراف، والأساليب غير الخاضعة للإشراف، والأساليب القائمة على التعزيز.

ويمتلك كل نوع إيجابيات وسلبيات، وتعتمد الطريقة المختارة على حالة الاستخدام والبيانات المقدمة.

وغالبًا ما تُستخدم الأساليب الهجينة، التي تجمع بين الأنواع المتعددة، لتعزيز دقة ومتانة أنظمة الأمن السيبراني في اكتشاف التهديدات المتطورة والتخفيف منها.

دور التعلم الآلي في تعزيز الأمن السيبراني

يراقب التعلم الآلي سلوك الشبكة بشكل مستمر لاكتشاف أي نشاط غير طبيعي. ومن خلال تحليل كميات كبيرة من البيانات في الوقت الفعلي، فإنه يستطيع تحديد الحوادث الأمنية الحرجة، ويشمل ذلك التهديدات الداخلية، والبرمجيات الخبيثة غير المعروفة سابقًا، وانتهاكات سياسات الأمان.

إعلان

وتستطيع أنظمة التعلم الآلي التنبؤ بالمواقع الضارة عبر الإنترنت لمنع وصول المستخدمين إليها. كما تحلل أنشطة الإنترنت بشكل مستمر لاكتشاف البنية التحتية التي يستخدمها المهاجمون لشن هجمات سيبرانية جديدة أو ناشئة.

وتساعد خوارزميات التعلم الآلي في الكشف عن البرمجيات الخبيثة الجديدة غير المعروفة سابقًا، وتعتمد على تحليل خصائص وسلوك البرمجيات الخبيثة المعروفة لتحديد أي تهديد ناشئ ومنعه قبل إلحاق الضرر بالأجهزة.

ويتيح التعلم الآلي تعزيز أمان بيئات العمل السحابية عبر تحليل سلوكيات تسجيل الدخول المشبوهة، واكتشاف الأنشطة غير الاعتيادية بناءً على الموقع الجغرافي، وإجراء تحليلات متقدمة لعناوين بروتوكول الإنترنت "آي بي" (IP) من أجل تحديد المخاطر المحتملة.

وتستطيع أنظمة التعلم الآلي تحليل البيانات المشفرة دون فك تشفيرها، إذ تعتمد على دراسة أنماط حركة المرور المشفرة داخل الشبكة لتحديد السلوكيات المشبوهة، ورصد أي تهديدات مخفية داخل التشفير.

فوائد ومزايا التعلم الآلي

أصبح إدماج التعلم الآلي في أنظمة كشف البرمجيات الخبيثة خطوة أساسية لتعزيز إجراءات الأمان وتحسين الكفاءة التشغيلية، إذ تحقق الخوارزميات معدلات دقة مرتفعة في الكشف عن البرمجيات الخبيثة.

وتتيح الخوارزميات اكتشاف البرمجيات الخبيثة تلقائيًا، مما يقلل من العبء على خبراء الأمن السيبراني ويوفر الوقت والموارد.

وتتميز أنظمة التعلم الآلي بالقدرة على التكيف مع التهديدات الجديدة والتعلم من الأخطاء السابقة. وتستطيع النماذج المحدثة اكتشاف أنواع جديدة من البرمجيات الخبيثة، مما يعزز من كفاءتها في مواجهة التهديدات المتطورة.

وفيما يلي خمس تقنيات رئيسية للتعلم الآلي تعزز من قدرات الكشف عن البرمجيات الخبيثة:

استخراج الخصائص: تتيح هذه التقنية تحليل الخصائص المتعلقة بالبرمجيات الخبيثة، مثل الحجم والنوع والسلوك. التعرف على الأنماط: تتيح هذه التقنية اكتشاف الأنماط المخفية في البيانات التي قد لا يتمكن المحللون البشر من ملاحظتها. التعلم من التجربة: تتحسن الأنظمة عبر تحليل الأنماط والاتجاهات داخل مجموعات البيانات الكبيرة التي قد يغفلها المحللون البشريون. التحليل المتقدم: يتيح التحليل السريع للبيانات الضخمة اكتشاف التهديدات والاستجابة لها في الوقت الفعلي. الأتمتة: تساهم الأتمتة في تقليل العبء على خبراء الأمن السيبراني عبر أتمتة عمليات الكشف عن البرمجيات الخبيثة. إعلان

ويؤدي الجمع بين التقنيات إلى تحسين دقة وكفاءة الكشف عن البرمجيات الخبيثة. وبفضل هذه القدرات، تستطيع الخوارزميات تحديد التهديدات بسرعة وفعالية، مما يسهم في منع الهجمات الإلكترونية وتعزيز الأمان السيبراني.

تحديات التعلم الآلي

يعاني استخدام التعلم الآلي من بعض التحديات، منها تولد نتائج إيجابية كاذبة أو نتائج سلبية كاذبة، مما قد يقلل من الموثوقية والكفاءة.

كما أن هذه التقنية عرضة للهجمات المتعمدة للتلاعب بالخوارزمية أو خداعها عن طريق تعديل البيانات أو المزايا.

ومن أجل التغلب على ذلك، توجد حلول قد تساعد في تحسين دقة الخوارزمية، ويشمل ذلك استخدام الخوارزميات المتعددة والمتنوعة، واستخدام بيانات عالية الجودة، واستخدام الخوارزميات القابلة للتفسير وتمكين التدخل البشري أو التحقق عند الحاجة.

ختامًا، يوفر التعلم الآلي إمكانات كبيرة لإحداث ثورة في مجال كشف التهديدات من حيث القدرة على تحديد البرمجيات الخبيثة بسرعة ودقة.

ويعتمد نجاح التعلم الآلي في كشف البرمجيات الخبيثة على البيانات المستخدمة في تدريبه، ويمثل استخدام هذه التقنية خطوة مهمة نحو تحسين تدابير الأمن السيبراني، إلا أن البحث والتطوير المستمرين في هذا المجال ضروريان من أجل استغلال إمكاناته الكاملة والحفاظ على بيئة رقمية آمنة.

مقالات مشابهة

  • التشكيل الرسمي لـ آرسنال وتشيلسي بالدوري الإنجليزي
  • روسيا تجدد دعوة المحاصرين بكورسك للاستسلام واجتماع دولي لدعم أوكرانيا
  • ترامب: هناك فرصة جيدة للغاية لإنهاء الحرب في أوكرانيا
  • من الهجوم إلى الدفاع.. دور الذكاء الاصطناعي في مكافحة الجرائم الإلكترونية
  • الجيش الروسي يعترض 4 مسيّرات استهدفت موسكو
  • من الجمود إلى القصف.. كيف تعيد روسيا صياغة استراتيجيتها في أوكرانيا؟
  • موسكو توافق على اقتراح «وقف القتال» في أوكرانيا.. أمريكا: متفائلون بحذر
  • الاتحاد الأوروبي يجهز مشروعًا دفاعيًا ضخمًا لمواجهة روسيا ودعم أوكرانيا
  • عمدة موسكو: الدفاع الجوي تصدى لهجوم 4 مسيرات باتجاه العاصمة الروسية
  • ترامب يؤكد نجاح التعاون مع موسكو بشأن أوكرانيا