תקציר
- כבר 30 שנה צופים מומחים, אנשי צבא ומקבלי החלטות שמבצעי סייבר יהפכו לכלי המכריע במאזן הכוח בין מדינות. זה לא קרה. השאלה היא למה.
- מבצעי סייבר נתונים תחת שתי בעיות: עדיפות של הצד המגן, והטרילמה החתרנית. בינה מלאכותית, בטווח הארוך, כנראה לא תשנה את המאזן לטובת המגן. עדיין לא ידוע אם תשבור את הטרילמה.
- הטרילמה החתרנית היא מונח שטבע לנרט משמייר: כל פעולה חתרנית נתונה בבחירה בין שלושה משתנים שלא יכולים להתקיים יחד במלואם: מהירות, עוצמה ושליטה. התולעת NotPetya היא הדוגמה המובהקת. הרוסים פיתחו אותה תוך חצי שנה, היא פגעה בחצי מיליון מחשבים באוקראינה – מהירות גבוהה ועוצמה רחבה. המחיר היה שליטה נמוכה: התולעת הדביקה מחשבים ב-65 מדינות, כולל ברוסיה עצמה.
- בינה מלאכותית לא שוברת את הטרילמה כי האופי ההסתברותי שלה פוגע בדיוק בשליטה. סוכן אוטונומי מתקדם אולי יתיך את הכור של היריב – ואולי יפיל את רשת החשמל שלך. זו הסיבה שכלי סייבר נשארים בעיקר כלים לאיסוף מודיעין: כשהאפקט נמוך, אפשר להיות גם מהיר וגם בעל שליטה.
- קלוד מיתוס הוא אולי צעד ראשון בדרך לערעור הטרילמה. סוכן אוטונומי שהוא גם יצירתי וגם אמין, יהפוך לנשק סייבר רב-עוצמה. אבל, גם אז יתכן שהמגן עדיין ישמור על עדיפות, משתמש במודלים מתקדמים פחות שעדיין יצליחו להדוף את התוקף.
- בכל מקרה, המשמעות העמוקה יותר של מיתוס היא העלייה בהשפעתן הישירה של חברות פרטיות במאזן הכוח בין מדינות. 95% מכוח החישוב בארה”ב נמצא בידי המגזר הפרטי. המודל המתקדם הבא יפותח באנת’רופיק, ב-OpenAI או בגוגל – לא בפנטגון. עבור ארה”ב, האתגר הוא לרתום את ענקיות הטכנולוגיה לביטחון הלאומי. עבור ישראל, התלויה במודלים אמריקנים, השאלה היא ניהול התלות: מה יקרה אם המודל לא יהיה זמין, ומה אפשר לפתח באופן עצמאי בתחומים צרים. אסטרטגיית ביטחון לאומי שמתעלמת מן המגזר הפרטי מפספסת גורם חשוב במאזן הכוח הבין-מדינתי.
להורדת עותק pdf – קישור.
מבוא
ישנן שתי צורות לחימה יסודיות: תקיפה והגנה. הצורה הראשונה היא בעלת המטרה החיובית – אני רוצה לקחת משהו, ועל כן אני מושיט את ידי לקחת אותו. הצורה השנייה, הגנה, היא בעלת המטרה השלילית – אני רוצה למנוע את הלקיחה, ועל כן אני הודף את היד השלוחה קדימה, או אפילו כורת אותה כדי שלא תשלח יותר. התקפה היא יוזמת, הגנה ממתינה. התקפה שולחת את המכה, הגנה מחכה להדוף אותה.
מהי צורת הלחימה החזקה יותר? עד ימיו של קלאוזביץ, ובעצם גם הרבה אחריו, התפיסה הייתה שהתקפה היא הצורה העדיפה. הגנה הייתה משהו שפחדנים עושים. המפקד האמיץ מסתער על האויב בכל הזדמנות. לקראת מלחמת העולם הראשונה הצבא הגרמני היה אובססיבי לרעיון של קרב מכריע אחד בו יושמד האויב והניצחון יושג[1]. אולם ההתמקדות בהתקפה וההתעלמות משילוב של טכנולוגיות חדשות לטובת ההגנה – כמו חוט התיל והמקלע – הפכו את האובססיה הגרמנית להתקפה לטבח בקנה מידה תעשייתי בשדות הקרב של מלחמת העולם הראשונה.
קלאוזביץ, בניגוד לרבים מבני דורו, חשב שההגנה היא צורת הלחימה החזקה יותר[2]. ההגנה נהנית באופן טבעי מיתרונות פיזיים ומורלים שלהתקפה קשה לחקות. כוח המגן נלחם במגרש הביתי שלו, מכיר אותו ויודע לנצל את המאפיינים הגיאוגרפים שלו באופן מיטבי נגד התוקף. המגן יכול בקלות רבה יותר להשיג אספקה – הוא בכל זאת נלחם בארצו – ויש לצידו את הנחישות ששמורה רק לחיילים המגנים על הבית. לבסוף, ההגנה צריכה רק להדוף, לא לקחת. התוקף צריך גם להתמודד עם כוח המגן, גם לרסן אוכלוסייה עוינת, גם להקים קווי אספקה. החיכוך עימו התוקף מתמודד גדול בהרבה מהחיכוך עימו מתמודד המגן, שרק נדרש להשמיד את צבא האויב.
ובאמת, ניתוח של קרבות מ-1600 עד 1973 מראה שהמגן צריך הרבה פחות חיילים כדי לנצח בקרב[3].
התקפה והגנה כמובן לא שמורות רק למלחמה עם רובים. גם בתחום הסייבר יש לנו צד תוקף וצד מגן, צוות אדום וצוות כחול, מי שמנסה לחדור למערכת, מי שמנסה למנוע חדירה כזו.
הודות למהפכת המידע, בה חלקים חשובים בחיינו הפכו מקוונים, הגנת סייבר והתקפת סייבר הן שני היבטים חשובים של ביטחון לאומי, ביטחון עסקי וכלכלה. היום בכלכלות מודרניות מעל חצי מהעסקים משתמשים בשירותי ענן לתפקודם. כל נפילה של שרת, כל שיבוש גישה, יכול לעלות מיליונים. אין ספק שעבור אזרחים פרטיים, עבור המגזר הפרטי, הגנת סייבר והתקפת סייבר חשובות. מה שמפתיע הוא עד כמה החשיבות שלהן מוגבלת ברמה האסטרטגית, ביחסים בין מדינות.
כבר 30 שנה שמומחים, אנשי צבא ומקבלי החלטות מצפים שתחום הסייבר יהפוך לתחום הדומיננטי ביחסים בין-מדינות, התחום המכריע ביניהן[4]. אפשר לכנות את הגישה הזו ״מהפכת הסייבר ביחסים בינלאומיים״, או בקיצור – מהפכת הסייבר. לטענת ״חוזי״ המהפכה, אם עד המאה ה-21 המבחן האולטימטיבי של מדינה היה מלחמה, במאה ה-21 לוחמת סייבר היא שתכריע את מאזן הכוח בין מדינות. מעצמות יקומו ויפלו ע״י מתקפות סייבר זו נגד זו, ומבצעי סייבר יחליפו בחשיבותם מבצעים עם כוח צבאי פיזי[5]. מבצעי סייבר יהפכו לסוג חדש של מדינאות.
זה לא קרה. המבחן האולטימטיבי של מדינות נשאר שדה הקרב הפיזי. כלי סייבר חשובים, אבל הם אינם מכריעים את גורלן של אימפריות. והשאלה המעניינת היא למה זה לא קרה.
היא מעניינת משום שכבר עברנו את הנקודה שבה בינה מלאכותית משמשת לאבטחת סייבר, גם בצד ההגנה וגם בצד ההתקפה. וככל שעובר הזמן היכולות שבינה מלאכותית מביאה לשני הצדדים רק הולכות וגדלות. לדוגמה, בין דצמבר 2025 לינואר 2026 האקר יחיד השתמש בקלוד קוד ו-ChatGPT כדי לפרוץ ל-9 אתרים של ממשלת מקסיקו, גונב כ-195 מיליון רשומות הכוללות מידע פרטי כמו שמות, כתובות, ורישומי מס. ה-FBI בפרסום השנתי שלו על פשיעת סייבר העריך שב-2025 נגרם נזק בשווי כולל של 900 מיליון דולר עקב שימוש בבינה מלאכותית ע״י גורמי פשיעה. חשוב להדגיש – המספר האמיתי קרוב לודאי גבוה יותר, משום שה-FBI תלוי בדיווח של הנפגע. הנפגע לא דיווח? אין תיעוד.
900 מיליון דולר, במונחים של מדינה, הם לא הרבה. אבל המספר הוא לא הנקודה. הנקודה היא השימוש ההולך וגדל בבינה מלאכותית לתקיפות סייבר. לאורך ההיסטוריה טכנולוגיה חדשה שינתה את המאזן בין מגן ותוקף. במאה ה-15 היה זה סוג חדש של תותח כבד שהפך את החומות הבצורות של ערי אירופה ללא רלוונטיות יותר. במאה ה-20 הייתה זו לוחמה משולבת של שריון, חיל רגלים וכוח אווירי שנתנו יתרון לתוקף. האם בינה מלאכותית היא שתשנה את המאזן בין תוקף ומגן בתחום הסייבר, מביאה איתה שינוי יסודי ביחסים הבינלאומיים? בואו נראה.
*** ניתוח זה פורסם לראשונה לחברי המועדון שלנו. רוצים להצטרף? מוזמנים ללחוץ כאן ***
המהפכה שלא באה
הטוענים שמבצעי סייבר יהפכו לכלי בעל השפעה אסטרטגית בין מדינות הסתמכו על שלושה נימוקים: סייבר הוא נשקו של החלש, בתחום הסייבר יש העדפה לתוקף על פני המגן, והרתעה אינה רלוונטית בתחום הסייבר. אנחנו נתמקד בטענה השנייה, עדיפות התוקף על המגן, כדי להבין את המשמעויות של בינה מלאכותית למבצעי סייבר[6].
תומכים ב״מהפכת הסייבר״ הצביעו על היתרון הטכני של התוקפים כעדות לכך שהתקפה חזקה מההגנה בתחום הסייבר. מגן ותוקף משחקים בחתול ועכבר, כאשר לתוקף היתרון של הצעד הראשון, מנצל חולשות שהמגן עדיין לא יודע עליהן, ועד שחולשה אחת נסגרת – אחרת מתגלה. בנוסף, המגן צריך מערך טכני ולוגיסטי כדי ליישם הגנות עבור רשתות מורכבות, המכילות מאות או אלפי מחשבים. התוקף צריך רק מחשב אחד כדי לחדור. וכמובן, הגדרת ההצלחה בין הצדדים אינה זהה: המגן כדי להצליח חייב להדוף כל התקפה. התוקף כדי להצליח צריך להצליח רק פעם אחת. לאור כל היתרונות הללו, מדינות עם סייבר התקפי יהפכו להיות הדומיננטיות בזירה הבינלאומית. מדינות אחרות לא יצליחו להגן מפניהן, והתוקפות יוכלו לפגוע קשות בכל מדינה שירצו בקלות יחסית.
זה לא קרה. בזמן שמדינות אכן מוצאות עצמן תחת מתקפות סייבר, הן מצליחות להדוף אותן. רשתות לא נתונות כל העת לשיבושים והשבתות, עם רוב ההתקפות לא מצליחות לחדור. נראה שההגנה היא צורת הלחימה החזקה יותר גם בתחום הסייבר. כדי להדגים זאת, אפשר לקחת את זמן השהייה (dwell time) – הזמן שבו תוקף נמצא במערכת עד שהוא מסולק. אם התקפה הייתה עדיפה על הגנה, היינו מצפים שזמן השהייה יגדל. ההיפך קרה. זמן השהייה קרס בעשור וחצי האחרונים. ב-2011 זמן השהייה החציוני עמד על 416 יום, כמעט שנה וחודשיים. ב-2025 הוא עמד על 14 יום, עם 40% מהתוקפים מסולקים בפחות משבוע. האם בינה מלאכותית יכולה לשנות את המאזן?
קלוד מיתוס
באפריל 2026 אנת׳רופיק, החברה המפתחת את מודל הבינה המלאכותית קלוד, חשפה שהמודל המתקדם ביותר שלה – מיתוס – פיתח לבד יכולות סייבר מתקדמות. מבלי שאומן לכך, מיתוס הצליח לזהות חולשות תוכנה ולנצל אותן, לעיתים משתמש בסדרה של חולשות יחד כדי להגדיל את האפקטיביות שלו. אנת׳רופיק הודיעה שהמודל מסוכן מדי מכדי לשחרר אותו לציבור. במקום היא הקימה מאגד, Glasswing, בו מספר חברות קיבלו גישה מוגבלת למודל כדי לזהות ולסגור חולשות אצלן, מעין ״הכנה מוקדמת״ לרגע בו מודל כמו מיתוס יגיע לגורמים עוינים.
על הנייר היכולות של מיתוס מרשימות: הוא הצליח לזהות חולשה בת 27 שנים במערכת הפעלה שמתהדרת ברמת האבטחה שלה. במערכת אחרת הוא מצא חולשה שחמקה מ-5 מיליון בדיקות אוטומטיות. בהערכה חיצונית של יכולות המודל ע״י AISI, המודל הראה יצירתיות בפתרון בעיות, עם היכולות שלו גדלות ככל שנפח החישוב שלו גדל. כך לדוגמה, ב-3 מתוך 10 ניסיונות המודל הצליח להשתלט לחלוטין על רשת תאגידית, בזמן קצר בהרבה ממה שהיה לוקח להאקר אנושי. דוגמה אחרת ליצירתיות של המודל הוא הדיווח של אנת׳רופיק, שהמודל השתמש במספר חולשות יחד כדי לפרוץ מטרות.
לכאורה מיתוס מציג שינוי במאזן בין התקפה והגנה. בינה מלאכותית שיודעת לזהות ולנצל חולשות תוכל להאיץ התקפות סייבר. בנקים, חשבונות מייל, מערכות הפעלה – כולם יהפכו פגיעים בפני המודל החדש. הגנות סייבר יקרסו, עם מהנדסים אנושיים לא מצליחים להדביק את הסוכן האוטונומי שעושה בהם שמות.
אלא שהסיפור לא כל-כך פשוט.
בינה מלאכותית ומאזן הסייבר
בינה מלאכותית משרתת גם את המגן וגם את התוקף, ולפחות מנקודת המבט של ניתוח מבני, היא כנראה תשרת יותר את המגן מאשר את התוקף.
במאמר מ-2025 לנרט משמייר (Maschmeyer), אחד החוקרים המובילים היום בנושא מבצעי סייבר ומודיעין ביחסים בינלאומיים, מראה שהמאפיינים של מודלי שפה גדולים מתאימים יותר להתקפה מאשר להגנה[7]. כדי להוכיח זאת הוא תחילה מבצע ניתוח מבני של שני הצדדים, ואז מבסס את הניתוח באמצעות ניסויי מעבדה ודוגמאות מן השטח. אנחנו נתמקד בניתוח המבני.
משמייר טוען שיש 4 צעדים למתקפת סייבר:
- זיהוי חולשה בתוכנה שמאפשרת לפרוץ אליה.
- ניצול החולשה. לא מספיק לזהות חולשה, צריך כלי כדי לנצל אותה. אם יש חור בחומה אבל אתה לא יכול להגיע לחור, אז יש לחומה חולשה אך אתה לא יכול לנצל אותה.
- השתלטות על המערכת. נכנסת? יופי. עכשיו צריך להתפשט ולהשתלט על המערכת.
- אפקט. מה שאתה רוצה להשיג בהתקפת הסייבר. זה יכול להיות גניבת מידע, השמדתו, פעולה מסויימת שהמערכת שולטת בה.
התרומה הכי משמעותית של בינה מלאכותית היא לצעד הראשון, זיהוי החולשה. מודלי שפה גדולים מצטיינים בזיהוי, הבנה וניתוח של דפוסים. הם עוברים על מאות אלפי שורות קוד במהירות, מזהים טעויות וכשלים שניתן לנצל. אבל באותה מידה שתוקפים יכולים לנצל זאת לזיהוי חולשות, כך גם הצד המגן. כפי שתוקף יכול להשתמש ב-AI כדי למצוא חולשה, כן המגן יכול להשתמש באותו AI, לזהות את אותה חולשה, ולתקן אותה לפני שיש לתוקף הזדמנות לנצל אותה.
מעבר לצעד הראשון, משמייר מעריך שבינה מלאכותית מביאה יתרונות קלים בלבד לתוקף, עם חסרונות משמעותיים. ניצול חולשה דורש יצירתיות שבה בינה מלאכותית מתקשה. השתלטות על המערכת ויצירת אפקט שניהם מגיעים עם סיכון עקב האופי הלא-דטרמיניסטי של בינה מלאכותית. בניגוד לווירוסים, סוכנים אוטונומיים לא פועלים לפי קוד מוגדר של ״במקרה א׳ עשה ב׳״. התגובה שלהם היא הסתברותית, מה שאומר שיש אי-ודאות בנוגע לתגובה שלהם. אתה מחדיר סוכן אוטונומי למערכת של היריב כדי שיגנוב את הקודים שלו לנשק הגרעיני. אתה עלול לגלות שבמקום זאת הסוכן חשף את הקודים שלך.
לעומת התקפת סייבר, הגנת סייבר במהותה היא שמירת המצב הקיים. בינה מלאכותית להגנה לא צריכה יצירתיות כמו שהיא צריכה לזהות חריגות בדפוסים קיימים, לאתר את הפורץ ולהסיר אותו. ניתן לאמן מודלי שפה גדולים בדיוק בזיהוי חריגות, קבלת החלטות כיצד להתמודד עם פורץ ואז שיקום המערכת למצב בו הייתה[8]. מידת האי-ודאות שאיתה מתמודד המודל, מן הצד ההגנתי, נמוכה יותר מזו איתה הוא מתמודד מהצד ההתקפי. המודל מכיר מראש את המערכת שלו, בעוד התוקף צריך ללמוד אותה. כמו בשדה הקרב הפיזי, משחק במגרש הביתי מגיע עם יתרון.
בטווח הארוך מעריך משמייר, ההגנה תישאר עם ידה על העליונה. בינה מלאכותית היא לא הטכנולוגיה שתטה את המאזן בין תוקף ומגן. האם הטענה הזו נכונה אחרי מיתוס?
בין מציאות ומיתוס
המאמר של משמייר התפרסם לפני שקלוד מיתוס נחשף. האם מיתוס מערער את הטענה של משמייר שבינה מלאכותית מעדיפה את המגן?
עוד לפני מיתוס, יש לשים לב שגם אם בטווח הארוך בינה מלאכותית מעדיפה את המגן, בטווח הקצר – היום – היא נותנת לתוקף יתרון משמעותי. די שבינה מלאכותית מאיצה את הזיהוי והניצול של פרצות כדי לתת יתרון חשוב להתקפה. כן, סוכן אוטונומי לחלוטין עדיין לא קיים, אולם בינה מלאכותית כבר עכשיו עוזרת להאקרים לזהות ולנצל חולשות במהירות.
אנו כבר רואים זאת. ב-2018 הזמן החציוני לניצול חולשה (TTE) היה מעל שנתיים. ב-2026 הוא עומד על יום וחצי. זמן לניצול חולשה הוא הזמן בין הפרסום של חולשה חדשה – שפעמים רבות מגיע עם עדכון שאמור לתקן את אותה חולשה – ובין המקרה הראשון בו תוקף מנסה לנצל את החולשה. קריסת הזמן מעידה שפורצים יודעים מהר יותר להשתמש בחולשות.
ההאצה של ניצול חולשות מעלה סימני שאלה בנוגע למודל הקיים של עדכוני תוכנה בכל פעם שנחשפת חולשה חדשה. כשהזמן בין גילוי וניצול הוא שנתיים, יש לך די ויותר זמן לשחרר עדכון. כשהזמן יורד ליום וחצי, אתה נמצא במרוץ צמוד מאוד. אגב, יש הערכות שההפרש בין תוקפים ומגנים הוא צמוד אף יותר: גוגל מעריכה שהזמן לניצול ירד מתחת ליום, והגיע ב-2025 למינוס שבעה ימים (M-trends 2026, p. 78). כלומר, התיעוד הראשון של ניצול חולשה הגיע שבוע לפני שקיום החולשה פורסם. תוקפים מקדימים את המגנים בזיהוי וניצול חולשות.
מיתוס מראה התקדמות בצעד השני של התקפת סייבר, של ניצול חולשה, הצעד שדורש לא רק זיהוי דפוסים אלא גם יצירתיות. בכלל, אנחנו רואים בבירור את היכולות של מודלי שפה הולכות ומשתפרות עם הזמן בתחום הסייבר. עד אפריל 2025 אף מודל לא הצליח לעבור את מבחן המומחיות של AISI. מאז הם רק משתפרים, עם מיתוס מצליח בכ-70% מן המשימות. אבל גם ליצירתיות של מיתוס יש גבולות: מבחני ההערכה שלו, שדימו השתלטות על רשת תאגידית, היו בסביבה ללא הגנה אקטיבית וללא עונש על פעילות ״רועשת״. הוא גם נכשל לחלוטין במבחן שמדמה פריצה והשבתה של מגדל קירור של תחנת כוח. כלומר היכולות שלו עדיין לא מתקדמות מספיק כדי להצליח בצעד השלישי – השתלטות. לא בכל המקרים.
מה יקרה כשהן יהיו?
הטרילמה
בואו נדמיין שבעוד 5 שנים מהיום, גוגל מפתחת מודל בינה מלאכותית חדש – סקורפיו. סקורפיו מתקדם מספיק כדי להצליח בכל 4 הצעדים של התקפת סייבר: זיהוי חולשה, ניצול החולשה, השתלטות ואפקט. תנו לסקורפיו גישה למערכת בקרת הקירור של כור גרעיני, והוא יגרום להתכת הליבה בתוך 30 דקות. האם סקורפיו יהפוך לכלי אסטרטגי בין מדינות? אין שום מגן שיכול להתמודד איתו בזמן אמת. האם מהפכת הסייבר תגיע אז?
אמרנו שחוזי מהפכת הסייבר התבססו על שלושה נימוקים כשטענו שמבצעי סייבר יהפכו אסטרטגים: סייבר הוא נשקו של החלש, התוקף עדיף על המגן, והרתעה אינה אפקטיבית במרחב הסייבר. מה שחוזי המהפכה פספסו, הוא שגם אם שלושת הנימוקים הללו היו נכונים, מבצעי סייבר נתונים בבעיה מבנית – הטרילמה החתרנית.
כל מתקפת סייבר נתונה בטרילמה (Trilemma), בחירה בין שלושה משתנים: מהירות, עוצמה ושליטה. מהירות היא מהירות המתקפה – כמה מהר אני מצליח לזהות חולשה, לנצל אותה ולהשיג את האפקט שאני רוצה. עוצמה היא עוצמת והיקף האפקט של המתקפה. האם אני גורם לאתר אינטרנט לקרוס, או שאני מוחק את השרתים של החברה. ושליטה. עד כמה אני שולט במערכת אליה חדרתי ובאפקט שאני יוצר. שליטה גדולה משמעותה שאני שולט באופן כמעט מלא במערכת. אולם, אם אנסה לבצע אפקט גדול – למשל, השבתה שלה – הדבר מיד יביא לכך שיגלו אותי, ואאבד את השליטה.
הטרילמה הזו אינה ייחודית רק להתקפות סייבר. במאמר חשוב מ-2021 משמייר מראה שכל פעולה חתרנית נתונה בטרילמה הזו, שהוא קורא לה ״הטרילמה החתרנית״[9]. כל מבצע שעניינו לחדור למערכת של היריב – אם זו מערכת דיגיטלית, מערכת חברתית, כלכלית, פוליטית – נתונה בטרילמה הזו. אתה לא יכול להפיל מדינה מהר ולעיתים האפקט שתקבל תהיה שונה ממה שציפית. מרגלים או וירוסים, שניהם נתונים תחת הטרילמה.
כדי לבסס את הטרילמה משמייר מנתח את מבצעי הסייבר של רוסיה נגד אוקראינה עד 2021. אחד המקרים אותם הוא מנתח הוא התולעת “NotPetya”. האקרים רוסים השתמשו בשרת עדכוני תוכנה של מערכת ראיית חשבון אוקראינית כדי לחדור לעסקים באוקראינה ולהשתיל את התולעת. התולעת אז הייתה מפיצה את עצמה ברשת המטרה ומצפינה את הכוננים של המחשבים שהדביקה, פרקטית הורסת אותו משום שלא הייתה דרך לגשת למידע המוצפן. התולעת פותחה במהירות – כ-6 חודשים – והצליחה לפגוע בחצי מיליון מחשבים באוקראינה. אלא שהמהירות והעוצמה באו על חשבון שליטה – התולעת הדביקה מחשבים ב-65 מדינות, כולל ברוסיה עצמה.
הטרילמה לא אומרת שכלי סייבר הם לא חשובים. להיפך. היא מסבירה למה הם חשובים בעיקר לאיסוף של מודיעין. כשהאפקט הוא נמוך – ניטור של מערכת המטרה – אפשר לעשות זאת במהירות ועם שליטה גדולה. כלי סייבר הם חיוניים לאיסוף מודיעין בעידן הממוחשב שלנו. אבל הם לא הכלים שמכריעים את מאזן הכוח בין מדינות, מוגבלים ע״י הטרילמה. אם תנסה במהירות לשרוף את רשת החשמל של האויב שלך, יתכן שתשרוף גם את שלך. ואם תנסה לעבוד לאט בשביל אפקט עוצמתי, בהחלט יתכן שיתפסו אותך לפני.
האם בינה מלאכותית יכולה לשנות זאת? לשבור את הטרילמה? כפי שמשמייר הראה במאמר מ-2025, לבינה מלאכותית יש בעיה עקרונית של אי-ודאות. התוצר של בינה מלאכותית אינו דטרמיניסטי, בניגוד לווירוס או תולעת מחשב. וירוס הוא קוד דטרמיניסטי המגדיר בדיוק מה יש לעשות בהתאם ל-input נתון. החוזק של מודלי שפה גדולים וגם המגבלה שלהם היא שאין להם קוד דטרמיניסטי המגדיר בדיוק תגובה אחת ל-input נתון. המשמעות, אם לחזור לטרילמה, שבינה מלאכותית יכולה לשפר מהירות ואפקט, אך היא תעשה זאת על חשבון השליטה. סקורפיו, בינת העל של גוגל, אולי תתיך את הכור של היריב – ואולי תשמיד את כל רשת החשמל שלך.
אם להוריד את זה למונחים של ביצועי המודל, הבעיה אינה רק יצירתיות – היא גם אמינות, או היכולת לחזות ברמת ביטחון גבוהה את התגובה של הסוכן האוטונומי, כמו גם להבטיח שהוא לא יבצע פעולות מסוימות, לא משנה מהו ה-input. עד אז, מהפכת הסייבר לא תגיע.
משמעויות אסטרטגיות
בוא ננסה לסכם את כל התובנות שלנו לכדי משמעויות אסטרטגיות.
מיתוס הוא צעד חשוב בדרך למתקפת סייבר אוטונומית לחלוטין, מפריצה עד אפקט. היצירתיות שלו מאיצה את הפריצה אל רשתות, וסביר להניח שככל שמודלים יהפכו מתקדמים יותר, כן היכולות ישתפרו ועוד צעדים במתקפת הסייבר יהפכו אוטונומיים לחלוטין. כבר היום זיהוי חולשות הואץ מאוד הודות לבינה מלאכותית. כל התקדמות נוספת תאיץ גם ניצול, השתלטות ואפקט. אז המשמעות הראשונה היא: המהירות והאפקט של הצד התוקף יגדלו עם הפיתוח של מודלים יותר מתקדמים.
לעומת זאת, יתכן והצד המגן יהיה תלוי פחות במודלים מתקדמים כדי להגן וזו נקודה חשובה: במרוץ החימוש בין תוקף ומגן, המגן לא בהכרח יהיה צריך את מודל החזית (Frontier Model) כדי להדוף את ההתקפה. לדוגמה, הצעד הראשון – זיהוי חולשה – ניתן לביצוע גם ע״י מודלים חלשים בהרבה ממיתוס. חברת AISLE, שמתמחה בשימוש במודלי בינה מלאכותית לזיהוי חולשות תוכנה, הראתה שאפשר להשיג את אותן תוצאות של מיתוס עם מודלים זולים בהרבה והרבה פחות מתקדמים. הטענה של החברה שהיתרון שנותנת בינה מלאכותית קשור לא למודל, אלא למערכת: מערכת שיודעת להנחות את המודל למצוא חולשות תוציא ביצועים של מודל חזית גם ממודל ״טיפש״ יחסית. יתכן שהדבר נכון גם לזיהוי פרצות, הדיפת התוקף, ושיקום המערכת.
מיתוס לא שבר את הטרילמה החתרנית של משמייר. אבל הוא מצביע על הכיוון כיצד אפשר לשבור אותה. מדינה שתצליח לפתח מודל יצירתי יותר ואמין יותר, תוכל גם להגדיל את המהירות של תקיפת סייבר, גם את האפקט שלה וגם את השליטה באפקט. דמיינו תולעת כמו “NotPetya” שיודעת לבד אילו מטרות לתקוף, אילו לא, וכיצד להסתתר כשמחפשים אותה. סוכן אוטונומי כזה יכול להפוך כלי סייבר לאסטרטגים.
וכאן אנחנו מגיעים אולי למשמעות הכי חשובה: המקום של חברות פרטיות בביטחון הלאומי ובמאזן הכוח בין מדינות. אמרתי ״מדינה שתצליח לפתח מודל״. טוב, זו כנראה לא תהיה מדינה. זו תהיה חברה. גוגל, אנת׳רופיק, OpenAI – אחת החברות הללו תפתח את המודל המתקדם הבא.
למה? כי להן יש את כוח המחשוב הדרוש. לממשל הפדרלי יש כמובן מחשבי על אך הם מתגמדים לעומת כוח החישוב שיש למגזר הפרטי באמריקה. המגזר הפרטי בארה״ב מחזיק בכ-95% מכל כוח החישוב במדינה. המודל המתקדם הבא יפותח ע״י אנת׳רופיק או OpenAI או גוגל. וממשלת ארה״ב תצטרך לבקש גישה אליו. האם החברה הפרטית תיתן לממשל הפדרלי גישה? האם היא תגביל את השימוש בו?
זו לא שאלה תיאורטית. בתחילת 2026 אנת׳רופיק סירבה לתת לפנטגון שימוש בלתי מוגבל בקלוד, דורשת שהוא לא ישמש לריגול אחר אזרחים ופיתוח כלי נשק אוטונומיים. הפנטגון בתגובה סימן את החברה כספק לא אמין, דורש מכל ספק שעובד איתו שלא לעבוד עם אנת׳רופיק. אלא שהפיתוח של מיתוס הביא את הבית לבן לחפש דרך לעקוף את הסימון של הפנטגון כדי שהממשל הפדרלי יוכל לחזור ולעבוד עם החברה. יתרה מכך: ה-NSA, סוכנות האותות של ארה״ב שנמצאת תחת משרד ההגנה, משתמשת במיתוס. כבר היום מוצר של חברה פרטית מכריח את הממשל הפדרלי להיענות לדרישות החברה. כי הוא פשוט חשוב מדי.
כוח חישוב הוא משאב אסטרטגי, והמשאב הזה נמצא בעיקר בידיים פרטיות. אסטרטגית ביטחון לאומי לא יכולה להתעלם מהמגזר הפרטי והיכולות שלו. עבור מדינות כמו ארה״ב, שמחזיקות בענקיות טכנולוגיה, המשמעות היא לדעת כיצד לרתום ולתמוך בהן. עבור ישראל, שתלויה במודלים אמריקנים, השאלה היא ניהול התלות: מה יקרה אם מודל לא יהיה זמין לישראל? מה יקרה אם הוא יופנה נגדה? והאם ישראל יכולה לפתח מודלים חזקים בתחום צר, מה שאולי יפחית את עלות האימון שלהם? כל אלו שאלות רלוונטיות כבר היום, שרק יהפכו חשובות יותר בעתיד.
*** ניתוח זה פורסם לראשונה לחברי המועדון שלנו. רוצים להצטרף? מוזמנים ללחוץ כאן ***
סיכום
מהי צורת הלחימה העדיפה? כחלק מהחשיפה של מיתוס, הצוות של אנת׳רופיק כתב שהוא מעריך שבסופו של דבר, בינה מלאכותית תעמוד לצידו של המגן. אבל, כדי שזה יקרה, המגן צריך להיות הראשון להשתמש במודל המתקדם כדי לסגור את הפרצות שלו. לכן אנת׳רופיק הקימה את Glasswing.
בשדה הקרב הפיזי, תמיד לכל נשק חדש מגיע מענה שמנטרל אותו, גם אם לא מספיק מהר כדי למנוע נזק. סביר שכך יהיה גם בתחום הסייבר. משחק החתול ועכבר בין צוות אדום וכחול ימשיך, אך הפעם עם סוכנים אוטונומיים בכל צד, ועם המחיר לכישלון הרבה יותר גדול – לא רק חברה פרטית שמאבדת שרת, אלא, אולי, רשת החשמל של מדינה שלמה. עולם חדש מופלא.
[1] Beatrice Heuser, ‘Clausewitz’s Ideas of Strategy and Victory’, in Clausewitz in the Twenty-First Century (Oxford University Press, 2007), 150.
[2] Carl von Clausewitz, ‘On War’, in The Book of War, trans. O.J. Matthijs Jolles (Modern Library, 2000), 621.
[3] Christopher A. Lawrence, War by Numbers: Understanding Conventional Combat (Potomac Books, an imprint of the University of Nebraska Press, 2017), 14–15.
[4] Lennart Maschmeyer, ‘The Subversive Trilemma: Why Cyber Operations Fall Short of Expectations’, International Security 46, no. 2 (2021): 58, https://doi.org/10.1162/isec_a_00418.
[5] Jon R. Lindsay, ‘Stuxnet and the Limits of Cyber Warfare’, Security Studies 22, no. 3 (2013): 369–77, https://doi.org/10.1080/09636412.2013.816122.
[6] Lindsay, ‘Stuxnet and the Limits of Cyber Warfare’, 375–77.
[7] Lennart Maschmeyer, ‘Deception and Detection: Why Artificial Intelligence Empowers Cyber Defense over Offense’, International Security 50, no. 3 (2026): 86–126, https://doi.org/10.1162/ISEC.a.398.
[8] Maschmeyer, ‘Deception and Detection’, 97–99.
[9] Maschmeyer, ‘The Subversive Trilemma’.
