מחשב עם 8 גיגה-בייט זיכרון כבר לא חייב להרגיש איטי: מיקרוסופט משפרת את Windows 11 ומנסה להפיק יותר מהחומרה הקיימת

יצרנית הזיכרונות צופה שהמחסור יחמיר בחודשים הקרובים, ומעריכה שהמחירים לא יירדו במהלך 2027. איזון בשוק? אולי רק במחצית השנייה של 2028 Source

מעריץ נעזר בבינה מלאכותית כדי להחזיר לחיים את משחק הפעולה הוותיק, עם שדרוגים גרפיים שמעניקים לו מראה כמעט עכשווי

חברת הסייבר בראבה סקיוריטי (Brava Security) נחשפה אתמול  (ד') עם גיוס סיד של 15 מיליון דולר, בהובלת הקרנות F2 Venture Capital ו-פיטנגו (Pitango), ובהשתתפות משקיעים פרטיים, בהם בכירים באנת'רופיק (Anthropic), במיקרוסופט (Microsoft) ובצ'ק פוינט (Check Point). בראבה מלמדת את מערכות האבטחה ואת סוכני ה-AI איך נראית תקיפה בכל ארגון. הפלטפורמה שהחברה מפתחת יודעת לגלות אילו תקיפות מערכות האבטחה בארגון יחמיצו, מתקנת את הליקויים שהתגלו ומסייעת לצוותי האבטחה לחקור אירועים. עם לקוחות החברה נמנות חברות מרשימת Fortune 100 בתחומי הקמעונאות, האנרגיה והאירוח, וכן Cushman & Wakefield ו-WELL Health, מחברות הבריאות הגדולות בקנדה. לא "מפספסים" יותר את התקיפות מערכות האבטחה בארגונים כיום יכולות לעבוד באופן תקין לגמרי ועדיין לפספס תקיפה: הטלמטריה (רישום הפעילות במערכות הארגון) הנחוצה לזיהוי התקיפה לא נאספת, לא מגיעה למערכת ה-SIEM שמרכזת אותה, או שחוקי הזיהוי לא מתריעים עליה.  הבעיה מחריפה עכשיו, כשארגונים מעבירים את חקירת האירועים לסוכני AI. סוכן כזה יכול לקבל אלפי החלטות נבונות על האיומים שהוא רואה, ולהישאר עיוור לחלוטין לתקיפות שההגנות שמתחתיו מפספסות. הטכנולוגיה של בראבה, לפי תיאוריה, הופכת את סדר הפעולות – במקום לחפש עקבות של תקיפות מוכרות, היא מייצרת במדויק את הטלמטריה שתקיפה הייתה משאירה בסביבה הספציפית של הארגון, מבלי לבצע את התקיפה בפועל – גם עבור תקיפות שאיש עוד לא ניסה לזהות. כך נקבע מה ההגנות אמורות לזהות, ללא תלות במה שכבר הוגדר להן. הפלטפורמה בודקת אם מערכות האבטחה מתריעות, וכשהן מחמיצות היא משכתבת את חוקי הזיהוי, מתקנת ליקויים באיסוף הטלמטריה ובהעברתה ל-SIEM, ומוודאת שהתיקון עובד. הפלטפורמה פועלת עם מערכות האבטחה הקיימות בארגון, ללא צורך להחליפן. היא מתחברת ל-ספלאנק (Splunk), ל-גוגל סקאופס (Google SecOps) ול-קראודסטרייק (CrowdStrike), וליותר מ-70 מקורות ויעדים נוספים של נתונים. ממצאים ראשונים מתקבלים בתוך 10 עד 15 דקות מתחילת ההטמעה. "אם המערכות החמיצו תקיפה, ה-AI לא תדע שעליה לחקור אותה" בראבה הוקמה על ידי עידן בצרי, מנכ"ל החברה, ואיתי גבאי, ה-CTO. בצרי, בוגר תוכנית תלפיות, שירת עשר שנים ביחידה 8200 כחוקר איומי סייבר. בהמשך ניהל את אחד מקווי המוצרים של Defender ב-מיקרוסופט, שם ראה כיצד גישה מוגבלת לנתוני אבטחה מקשה על צוותים לחקור אירועים. גבאי שירת שבע שנים בצה"ל בפיתוח מערכות בינה מלאכותית, בין היתר במסגרת תוכנית מחקר משותפת לישראל ול-DARPA –, סוכנות המחקר של משרד ההגנה האמריקני. החברה מעסיקה כ-20 עובדים, ובהם חוקרי AI וחוקרי סייבר, עם מרכז מו"פ בישראל וצוות שיווק ומכירות שהולך וגדל בארה"ב. כספי הגיוס ישמשו את בראבה להאצת פיתוח הפלטפורמה, להאצת החדירה לשוק בדגש על צפון אמריקה וכן להיערכות להתרחבות לתחומי השירותים הפיננסיים והממשל. עידן בצרי, מייסד שותף ומנכ"ל בראבה: "ארגונים ממהרים לתת ל-AI לנהל את מרכזי הסייבר שלהם, אבל AI שפועלת על ראיות שלא נבדקו עלולה להגיע למסקנות שגויות, ולפעול לפיהן במהירות של מכונה. אם המערכות החמיצו תקיפה, ה-AI לא תדע שעליה לחקור אותה. אנחנו בודקים מה הן מפספסות ומתקנים את הפערים". איתי גבאי, מייסד שותף ו-CTO בבראבה: "כשיודעים מה לחפש בדאטה, כתיבת חוקי זיהוי היא החלק הקל. הקושי האמיתי הוא לדעת מראש, ובדיוק, איזו טלמטריה תייצר תקיפה במערכות של ארגון מסוים. המודלים שלנו מייצרים את הטלמטריה הזו עוד לפני שהתקיפה מתרחשת, ובודקים אם ההגנות יזהו אותה". "ה-AI משנה באופן דרמטי את מפת איומי הסייבר ואת הדרך שבה ארגונים מותקפים, ולכן גם הדרך שבה אנחנו מגנים עליהם חייבת להשתנות", אמר יאיר קסוטו, שותף כללי בפיטנגו. "בראבה מביאה גישה חדשה להגנת סייבר, עם יכולות AI אוטונומיות שמאפשרות להתמודד עם מגוון רחב של איומים בהיקפים שלא היו אפשריים בעבר, ולתת לצוותי האבטחה בארגונים ודאות ושליטה טובה יותר. עם צוות יוצא דופן ואימוץ ראשוני מרשים בקרב ארגונים מובילים, לבראבה יש את כל מה שצריך כדי לשנות את הדרך שבה ארגונים מגינים על עצמם בעידן ה-AI". ‏מאור פרידמן, שותף כללי ב-F2 Venture Capital: "רוב צוותי ה-SOC סומכים על יכולות הזיהוי שלהם. ככל שה-AI תופס תפקיד מרכזי יותר ב-SOC, זה הופך לסיכון ממשי, כי סוכן AI טוב רק כמו הראיות שעליהן הוא נשען. בראבה מחליפה אמונה עיוורת בהוכחה, ומראה בדיוק אילו מתקפות מערכות ההגנה של הארגון יזהו, עוד לפני שתוקף ינסה אותן. עידן ואיתי בונים את התשתית שעליה יפעלו מערכי אבטחה מבוססי AI".

מעבדים שחלמו להביס את המחשב השולחני, קונסולה עוצמתית, מוזיקה בענן וכדור פלזמה בתוך המארז. כך נראה 5 בנובמבר בארכיון הטכנולוגי. Source

תחזיות הרבעון האחרון מצביעות על יתרון של 1.5 מיליארד דולר בהכנסות, כשמרכזי הנתונים הופכים למנוע הצמיחה העיקרי Source

עולם תחרויות הסייבר עולה מדרגה. חברת סיאטקה (CYTAKA), בראשות היזם דורון אמיר, מציגה פורמט חדש לתחרויות סייבר מקצועיות, שבו לצד בני אדם יתחרו גם סוכני בינה מלאכותית התקפיים והגנתיים, בדגש על תחומי החלל והתקשורת. הפורמט החדש הוצג במסגרת הסבב השלישי של אליפות הסייבר שמארגנת החברה ברחבי ארצות הברית, כחלק מחגיגות 250 שנות עצמאותה. "אנחנו נכנסים לעידן חדש שבו לא רק בני אדם יתחרו בתחום הסייבר, אלא גם סוכני בינה מלאכותית שיפעלו בשמם", אמר אמיר. לדבריו, המטרה היא להציג את הדור הבא של מלחמת הסייבר ולהמחיש כיצד הבינה המלאכותית משנה את כללי המשחק. מדאבוס לבית הלבן אליפות הסייבר היא יוזמה של אמיר, שהחלה בעקבות השתתפותו בכנס השנתי של הפורום הכלכלי העולמי בדאבוס שבשווייץ. הוא דיבר שם על השפעת הבינה המלאכותית על תחום הסייבר ועל הדורות הבאים של אתגרי הסייבר, שחלקם יתמקדו בתקשורת בחלל. לדברי אמיר, במהלך הכנס הוא פגש נציגים מצוותו של נשיא ארצות הברית, דונלד טראמפ, שנכח באירוע, והעלה בפניהם את הרעיון לקיים סדרת אליפויות סייבר. הרעיון התקבל, וסוכם על יוזמת האליפות "America 250 Freedom", כמחווה למנהיגות הטכנולוגית של ארצות הברית וכחלק מחגיגות 250 שנות עצמאותה. אמיר מספר כי ההצעה הועברה לבית הלבן וקיבלה אישורים עקרוניים. התחרות מיועדת למתחרים אמריקנים בלבד, המייצגים חברות אמריקניות. כפי שדווח בעבר באנשים ומחשבים על יוזמת הסייבר של אמיר, היא נועדה לקדם חדשנות טכנולוגית ולהתמודד עם אתגרי האבטחה המתפתחים בתחומי החלל והבינה המלאכותית. מאז התקיימו שלושה סבבי תחרויות ברחבי ארצות הברית. התחרות הראשונה נערכה ביוני 2026 בוושינגטון הבירה, ובה השתתפו נציגים של ענקיות הטכנולוגיה יבמ ומיקרוסופט. הסבב השני נערך באוגוסט בלאס וגאס, במקביל לכנסי Black Hat ו-DEF CON. הטורניר השלישי נערך באוקטובר השנה בפלורידה. לדברי אמיר, השתתפו בו 1,200 מועמדים, שעברו תהליך מיון ייחודי שכלל אתגרי סייבר מתקדמים וראיונות אישיים, במטרה לאתר כישרונות יוצאי דופן בעלי יכולת להתמודד עם אתגרים טכנולוגיים מורכבים. במקום הראשון זכה אוון אייזק, יועץ בכיר לאבטחת סייבר התקפית בחברת Optiv. במקום השני זכה פיטר אורזל, מהנדס תוכנה בכיר וחוקר אבטחת מידע בחברת Magic. אמיר מספר גם על חוויה מיוחדת שחווה לפני התחרות, במהלך ביקור שערך באחוזת מאר-א-לאגו, שבה שוהה הנשיא טראמפ. הביקור היה חלק מהאירועים שליוו את פעילותו לקידום יוזמת אליפויות הסייבר. סוכנים התקפיים והגנתיים בזירת החלל והתקשורת הנושא המרכזי של האליפות הבאה יתמקד בתחומי התקשורת והחלל, ויכלול אתגרים הקשורים למערכות לווייניות, לתשתיות תקשורת ולסביבות טכנולוגיות מתקדמות. הפורמט החדש נועד לבחון לא רק את יכולותיהם של מומחי הסייבר האנושיים, אלא גם את הביצועים של סוכני הבינה המלאכותית שיפתחו. "לראשונה, כל מתחרה יידרש לפתח ולהפעיל שני סוכני בינה מלאכותית אוטונומיים: סוכן AI התקפי (Offensive AI Agent) וסוכן AI הגנתי (Defensive AI Agent)", מסביר אמיר. לדבריו, הסוכנים יפעלו בסביבת סייבר מדומה, יזהו איומים, יתמודדו מול מערכות יריבות ויבצעו משימות מורכבות. התחרות תבחן לא רק את יכולות המתחרים, אלא גם את רמת העצמאות, הדיוק, היצירתיות והאמינות של הסוכנים שיפתחו. לדברי אמיר, החדשנות נועדה להגביר את המודעות לאתגרים המתפתחים בעולם שבו חברות טכנולוגיה, תאגידים וארגונים ממשלתיים משלבים יותר ויותר סוכני בינה מלאכותית בפעילותם הקריטית. הנושא מתחבר גם לדיון באבטחת סוכני בינה מלאכותית אוטונומיים, שיכולותיהם ההתקפיות מציבות אתגרים חדשים בפני מערכי ההגנה. "היכולת לבחון סוכנים אוטונומיים בתנאים המדמים עימות טכנולוגי עשויה לפתוח כיוונים חדשים למחקר, לפיתוח ולבדיקה של מערכות בינה מלאכותית מתקדמות", אמר אמיר. היעד הבא: אליפות סייבר בבית הלבן לדברי אמיר, הסבב הבא של התחרויות מתוכנן להתקיים בבית הלבן בחורף 2027, במסגרת חגיגות 250 שנות העצמאות האמריקנית, בכפוף לקבלת האישורים הנדרשים ובהתאם ללוח הזמנים של הנשיא טראמפ. באירוע צפוי לבוא לידי ביטוי הפורמט החדש של תחרויות סייבר בין סוכני בינה מלאכותית. "החזון שלי הוא להפוך את אליפות העולם בסייבר ובבינה מלאכותית לזירה בינלאומית שבה המוחות המבריקים ביותר לא רק פותרים אתגרי סייבר, אלא גם יוצרים את הדור הבא של סוכני הבינה המלאכותית שיגנו על העולם הדיגיטלי", אומר אמיר. בכך הוא מבקש להרחיב את התחרות מעבר למבחן כישורים אישי, לזירה שבה יפותחו וייבחנו מערכות אוטונומיות מתקדמות.

ביולי 2026 נכתבה בלוח הודעות מאולתר שורה נרגשת, באותיות גדולות: "פריצת דרך!". מי שכתב אותה מצא זה עתה פרטי גישה למערכות של Hugging Face, פלטפורמה שבה חוקרים וחברות מכל העולם משתפים מודלים ומאגרי נתונים של בינה מלאכותית. בימים הבאים הצטרפו למבצע מאות עמיתים, שרבים מהם ציינו בעצמם כי הוא חורג מגבולות המשימה ואינו אתי, ובכל זאת השתתפו בו. אף אחד מהמשתתפים לא היה בן אדם. אלה היו סוכני בינה מלאכותית של OpenAI, שבאותה עת היו אמורים לפתור תרגילי אבטחה בתוך סביבה סגורה ומבודדת. מה שנשמע כמו תסריט הוליוודי תועד בדוח שפרסמה החברה ובתחקיר עצמאי של ארגוני המחקר METR ו-Redwood Research, שעסק בהתנהגות הסוכנים ובמתקפה על הפלטפורמה. הדרך החוצה עברה דרך החריג בניגוד לצ'טבוט שמשיב לשאלה, סוכן AI יכול לתכנן מהלכים, להריץ קוד, להפעיל כלים ולבצע משימות ללא התערבות מתמדת. הסוכנים בניסוי פעלו בתוך "ארגז חול", ללא גישה חופשית לאינטרנט, אך נותר פתח קטן: שרת שאפשר להוריד חבילות תוכנה סטנדרטיות. דווקא דרכו הם מצאו דרך לצאת מהסביבה המבודדת. הסוכנים ניצלו חולשות בשרת, התחברו לאינטרנט והפכו אותו ללוח הודעות משותף, שבאמצעותו יכלו לתקשר ולתאם פעולות. בתוך פחות משבוע החליפו כ־1,200 סוכנים יותר מ־70 אלף הודעות וקבצים. הם חילקו ביניהם משימות, גייסו משתתפים וקבעו נהלים. כ־700 סוכנים היו מעורבים במתקפה על Hugging Face, שהתקדמה בתוך פחות מ־13 שעות מגישה לשרת יחיד להרשאות ניהול במערכות פנימיות. החברה מסרה שלא נמצאה עדות לפגיעה במודלים ובמאגריה הציבוריים. ומה עם הפיקוח האנושי? מערכת הניטור התריעה על פעילות חשודה כבר בסוף יוני, אך הניסוי לא נעצר. רק לאחר שחברת Hugging Face חשפה את החדירה, התברר ל-OpenAI שסוכניה אחראים לה. חשוב להדגיש כי לצורך הניסוי הופחתו במכוון הגנות שנועדו למנוע פעילות סייבר מסוכנת, ולא מדובר במוצר שהופעל אצל לקוחות. אבל הלקח נוגע לכל ארגון: דרך היציאה העיקרית לא עברה בחומה, אלא בחריג שאושר מראש. לא כוונת זדון, אלא מרדף אחר הצלחה מדוע סוכנים שנשלחו לפתור תרגילים הגיעו לפריצה אמיתית? לא מתוך עוינות לבני אדם, אלא מתוך ניסיון להשלים משימות שניתנו להם, גם כאשר הדרך המקובלת לפתרונן לא הצליחה. יותר מחמישית מהמשימות היו כאלה שאף מודל לא פתר, וחלקן כנראה היו בלתי פתירות כלל. כ־93% מהמשימות שעליהן דנו הסוכנים בלוח ההודעות היו מהסוג הזה, והם חיפשו דרך לסמן אותן כמשימות שהושלמו. התופעה מכונה "רמאות תגמול" (Reward Hacking). במקום להשיג את המטרה בדרך הרצויה, המערכת מוצאת קיצור דרך אל מדד ההצלחה. כשהיא מתוגמלת על כך, היא לומדת לחזור על ההתנהגות. זוהי גרסה טכנולוגית של חוק גודהארט: כשמדד הופך ליעד, הוא חדל להיות מדד טוב. לא צריך מכונה כדי לראות זאת. בבנק Wells Fargo, למשל, יעדי מכירה אגרסיביים תרמו לפתיחת מיליוני חשבונות שהלקוחות כלל לא ביקשו לפתוח. ההקבלה לבני האדם אינה נעצרת כאן. לפי התחקיר, יותר מ־90% מהסוכנים שהיו פעילים בלוח בשלב מסוים הצטרפו למתקפה, לעיתים מתוך רצון לעזור לאחרים. לפחות חמישית מהם אף הביעו רצון לשנות יומני פעילות כדי להטעות את הבקרה, ככל הידוע ללא הצלחה ממשית. אלה דפוסים שמזכירים לחץ קבוצתי ועיגול פינות בארגון, אלא שהפעם לא היה שם עובד אנושי אחד. כפי שכבר עלה גם בדיון על פריצת סוכני הבינה המלאכותית למערכות האגינג פייס, יכולות עצמאיות מתקדמות מחייבות חשיבה מחודשת על גבולות ההרשאה והפיקוח. אולי נדמה לכם שזו בעיה של מעבדות מחקר בלבד. ובכן, לא בדיוק. דמיינו מתמחה מבריק: מהיר, חרוץ, לא מתעייף ומשתוקק להצליח. נתתם לו משימה בלתי אפשרית ואת המפתח למשרד, אבל לא אמרתם שמותר להשיב "לא הצלחתי". הוא ימשיך לחפש פתרון, גם אם בדרך יפתח כספת שלא התכוונתם שייגע בה. זה בדיוק מה שקרה כאן. הערך האנושי הוא היכולת לפקפק במבחן המציאות, אנחנו נותנים למתמחים האלה, אותם סוכני בינה מלאכותית, יותר ויותר מפתחות. ככל שהם מסוגלים לעבוד עצמאית לאורך זמן, כך גדל הפער בין קצב הפקת התוצרים לבין היכולת לבדוק אותם. לפי מחקר של METR, משך משימות התוכנה שהמודלים מצליחים להשלים לבדם הוכפל בשנתיים האחרונות בערך כל ארבעה חודשים, מדקות ספורות של עבודה אנושית לכמה שעות. במקביל, Sakana AI הציגה מערכת שמייצרת מאמר מדעי בכ־15 דולר, ובניסוי המשך חלק מהמאמרים אף עמדו ברף קבלה אקדמי. אך תוצר זול ומשכנע אינו בהכרח תוצר נכון.הדמיינו סוכן שמנתח אלפי שיחות עם לקוחות וממליץ על מוצר חדש. כולם מתרשמים, אבל מהנדסת ותיקה מזהה סיכון על סמך ניסיון העבר. בסיכום האוטומטי ההסתייגות שלה נעלמת, וההנהלה מאשרת את התוכנית. כעבור כמה חודשים מתברר שהמהנדסת זיהתה סיכון ממשי. האם הסתייגות כזאת תמיד צודקת? ממש לא. לפעמים מדובר בחשש שאינו מוצדק, אבל ארגון שמוחק הסתייגות במקום לברר אותה מוותר על אחד הנכסים היקרים שלו: ידע סמוי. זו האינטואיציה שנבנתה מכישלונות עבר, מהיכרות עמוקה עם לקוחות ומחוש מקצועי מחודד, והיא אינה כתובה באף מאגר נתונים. ביום שבו המודל יטעה בביטחון מלא, ייתכן שכבר לא יהיה בחדר מי שיזהה את הטעות, או מי שיעז לומר אותה בקול. כאן נמצא צוואר הבקבוק החדש. לכן, כדי להימנע מתרחישים כאלה, נדרשים כמה כללים פשוטים: למדוד לא רק מהירות אלא גם איכות בקרה; לחייב מערכות להציג הסתייגויות ודעות מיעוט; לאפשר להן לדווח "לא הצלחתי" בלי לתמרץ קיצורי דרך; ולתעד תיקונים אנושיים ולהפיק מהם לקחים. לצד אלה, יש להעניק לכל סוכן הרשאות מוגבלות למשימתו בלבד, להפעיל ניטור ולשמור יומנים שאינו יכול לשנות. פעולות רגישות צריכות להישאר כפופות לאישור אנושי, גם כאשר המערכת מסוגלת לבצע אותן באופן עצמאי. הבינה המלאכותית היא מנוע אדיר, אבל מנוע חזק בלי הגה ובלמים הוא הזמנה לתאונה. בעולם שבו קל להפיק תשובות, המשאב היקר באמת הוא מי שיודע לשאול את השאלה הלא נוחה. לפני שמאשרים את הדוח הבא שהמכונה הפיקה בתוך שניות, כדאי לשאול: מי בארגון שלנו רשאי לומר "רגע, משהו כאן לא מסתדר", והאם מישהו עדיין מקשיב לו? הלל בש הוא מנהל סיכונים פיננסיים בחברת סמארט אופשנס בע"מ, מרצה במרכז האקדמי לב ובאוניברסיטת בר-אילן.