כשגשר קורס, מתחילים לבדוק את התוכניות, החומרים והחישובים. יש מהנדסים, קבלנים, תקני בטיחות ובדיקות. אפשר להתווכח מי אחראי, אבל לפחות יש נקודת מוצא: אפשר לנסות לשחזר את שרשרת ההחלטות שהובילה לאסון. אבל מה קורה כשאנחנו מפתחים מערכות בינה מלאכותית שמסוגלות לקבל החלטות ולפעול בעצמן? ומה אם לא רק שאיננו יודעים מי אחראי לנזק, אלא גם מתקשים להסביר כיצד המערכת הגיעה להחלטה שגרמה לו? סוכני AI כבר לא מסתפקים במענה על שאלות או בניסוח מיילים. הם כותבים קוד, מפעילים כלים חיצוניים ומנהלים תהליכים באופן עצמאי. אנחנו רוצים להגדיר להם מטרה ולא לנהל כל צעד בדרך. אבל ככל שאנחנו מעניקים להם יותר עצמאות, אנחנו עלולים לאבד את היכולת להבין ולשלוט בכל מה שהם עושים בדרך להשגתה. אחריות בלי יכולת לשחזר את שרשרת ההחלטות היא אחריות שקשה לממש. גם כאשר אפשר לתעד בדיוק אילו פעולות ביצע הסוכן, לא תמיד אפשר להסביר מדוע בחר דווקא בהן. תיעוד מאפשר לשחזר מה קרה, אבל לא בהכרח להבין מדוע המשימה הייתה לגיטימית. הדרך אליה – לא נניח שמשתמש מבקש מסוכן AI לבצע מחקר עסקי על חברה מתחרה. במהלך העבודה, הסוכן מזהה חולשת אבטחה שמאפשרת גישה למידע שאינו ציבורי, ומנצל אותה כדי להשלים את המשימה. המשתמש לא ביקש לפרוץ, והמפתחים לא תכננו שהסוכן יעשה זאת. אבל הנזק כבר נעשה. מי אחראי? המשתמש שהגדיר את המשימה, החברה שפיתחה את המודל; או החברה שבנתה את הפלטפורמה והעניקה לסוכן גישה לכלים? הבעיה היא שלא תמיד מדובר בטעות אחת שאפשר להצביע עליה. ייתכן שהמודל הציע פעולה מסוכנת, שההרשאות אפשרו אותה ושמנגנוני הניטור לא זיהו אותה בזמן. ייתכן שאף רכיב בפני עצמו לא נראה מסוכן, אבל החיבור בין יכולות המודל, ההרשאות והכלים יצר אפשרות לפעולה שאיש לא התכוון לאפשר. אחריות בלי יכולת לשחזר את שרשרת ההחלטות היא אחריות שקשה לממש. גם כאשר אפשר לתעד בדיוק אילו פעולות ביצע הסוכן, לא תמיד אפשר להסביר מדוע בחר דווקא בהן. תיעוד מאפשר לשחזר מה קרה, אבל לא בהכרח להבין מדוע. צריך להגדיר מראש מי אחראי לגבולות הפעולה שלהם. סוכני ה-AI. צילום: עיבוד ממוחשב - ChatGPT. מקור: Shutterstock AI, bixstock, Shuttertock "אבל אמרנו לו שאסור" זו לא אסטרטגיית בטיחות אפשר להנחות סוכן לכבד פרטיות, לא לגשת למידע חסוי ולא לבצע פעולות לא חוקיות. אבל הוראות אינן תחליף למנגנוני הגנה שמגבילים בפועל את יכולתו לפעול. חברת הסעות לא יכולה להסתפק בהנחיה לנהוג בזהירות. היא צריכה לדאוג גם לתקינות הרכבים ולנהלי בטיחות. באותו אופן, מערכות AI זקוקות להרשאות מוגבלות, לתיעוד פעולות, לניטור חריגות ולאפשרות לדרוש אישור אנושי, או לעצור תהליך. חשוב גם לבדוק לא רק כל רכיב בנפרד, אלא את המערכת השלמה. הסיכון עלול להיווצר דווקא בחיבור בין מודל, כלים והרשאות, כשפעולות תמימות לכאורה מצטברות לתוצאה מסוכנת. אלה לא רק החלטות טכנולוגיות, אלא החלטות מוצריות וניהוליות שקובעות כמה עצמאות אנחנו מוכנים לאפשר ובאילו תנאים. לא צריך לחכות לאסון כדי להחליט מי אחראי לא כל פעולה בלתי צפויה מעידה על רשלנות, ולא כל נזק ניתן למניעה. האחריות יכולה להתחלק בין כמה גורמים. דווקא משום כך, צריך להגדיר מראש מי אחראי לגבולות הפעולה של הסוכן, מי מפקח עליו ומי מסוגל לשחזר את פעולותיו לאחר אירוע חריג. אנחנו רוצים סוכנים שיודעים לחשוב, לתכנן ולפעול בעצמם. אבל עצמאות אינה יכולה להיות תחליף לאחריות. כשאנחנו נותנים למערכת יכולת להשפיע על העולם האמיתי, עלינו לתכנן לא רק מה היא מסוגלת לעשות, אלא גם מה לא נאפשר לה לעשות, וכיצד נוכל להבין את פעולותיה בדיעבד. כי ביום שבו סוכן AI יגרום לנזק משמעותי, התשובה "אבל לא ביקשנו ממנו לעשות את זה" לא תספיק. השאלה תהיה גם מי בנה מערכת שאפשרה להחלטה הזאת להפוך למעשה. האחריות על מערכות AI לא מתחילה ברגע שמשהו משתבש. היא מתחילה הרבה קודם, בהחלטות שאנחנו מקבלים בזמן התכנון: אילו פעולות נאפשר למערכת לבצע, היכן נציב גבולות, ומה נוכל לדעת אם משהו ישתבש. ככל שהמערכות הופכות עצמאיות יותר, כך חשוב יותר שלא נסתפק בשאלה אם הן מסוגלות לבצע את המשימה. אנחנו צריכים לשאול גם אם אנחנו מסוגלים להבין, לבקר ולעצור את הדרך שבה הן מבצעות אותה. כי אם אנחנו מעניקים למערכת את הסמכות לפעול, אנחנו לא יכולים לוותר על האחריות להבין מה היא עושה. כותבת המאמר היא ה-CTO של ליבי טכנולוגיות מקבוצת וואן טכנולוגיות

בסמיכות זמנים מפתיעה, ובלא קשר מוכח למתקפת הסייבר על מקפיאים ומקררים במרכולים באירופה, פרסם אתמול (ג') המרכז הלאומי לאבטחת סייבר של בריטניה (NCSC) את הסקירה השנתית שלו ל-2026, תחת הכותרת State of the Cyber Nation. במרכז הסקירה עומדת הערכה שלפיה "סביר מאוד" שנוזקות מבוססות בינה מלאכותית ישמשו במתקפות כופר נגד תשתיות לאומיות קריטיות בבריטניה עד שנת 2028. האזהרה מתמקדת בין היתר ברשתות חשמל, מערכות מים ומתקני ייצור, שבהם פגיעה במערכות המחשוב עלולה להוביל גם לשיבוש הפעילות הפיזית. לפי הסוכנות הבריטית, השינוי שמביאה הבינה המלאכותית אינו בהכרח יצירת סוג חדש של נשק סייבר, אלא האצת יכולתם של תוקפים לחקור מערכות, להתאים את כלי התקיפה ולפעול בקצב שמקשה על המגינים להתמודד עמם. ד"ר ריצ'רד הורן, ראש המרכז, תיאר את החשיפה הגוברת של מערכות השולטות באספקת חשמל, בטיהור מים, בסכרים, בקווי ייצור ובציוד חימום, קירור ואוורור. לדבריו, מתקפת הסייבר שפגעה השבוע במערכות קירור במרכולים ברחבי אירופה מדגימה כיצד חדירה למערכת דיגיטלית עלולה להשפיע על פעילות פיזית ולשבש את המסחר היומיומי. המרכז הבריטי מתאר את הבינה המלאכותית כמכפיל כוח שמאיץ ניסיונות פישינג, איתור פגיעויות, פיתוח נוזקות וניצול חולשות אבטחה. עם זאת, הסוכנות ציינה כי באירועים שבחנה לא זוהתה עדיין מתקפה אוטונומית לחלוטין. "די עם טכנולוגיה בזול" "פגיעויות שסבלנו והכלנו יותר מדי זמן עלולות להתגלות כעת ולהיות מנוצלות בהיקפים שבעבר היו בלתי נתפסים", הזהיר הורן. לדבריו, ארגונים אינם יכולים להמשיך לדחות השקעות באבטחה ולהסתמך על מערכות ישנות שאינן מוגנות כראוי. הסוכנות הסבירה כי הבינה המלאכותית מאפשרת לתוקפים למפות מטרות, לנסח הודעות פישינג משכנעות, לחשוף ליקויים בתוכנה ולפתח כלי ניצול במהירות רבה יותר מכפי שמתאפשר בעבודה ידנית. היכולת הזאת משפיעה גם על האופן שבו ארגוני ההגנה צריכים לחלק את משאביהם, משום שהם נדרשים להתמודד עם היקף גדול יותר של ניסיונות תקיפה. לפי המרכז, החשש העיקרי אינו בהכרח מפני שיטות תקיפה חדשות לחלוטין, אלא מפני היכולת להשתמש בשיטות המוכרות בקצב גבוה יותר, ובהתאמה מדויקת יותר למערכות המותקפות. בכך עלולה הבינה המלאכותית להרחיב את הפער בין יכולות התוקפים לבין המשאבים העומדים לרשות המגינים. סין, רוסיה ואיראן במוקד האזהרה הסקירה מציינת את סין כמדינה שמצויה בעמדה טובה במיוחד לניצול יכולות בינה מלאכותית נגד תשתיות אסטרטגיות. רוסיה, לפי המרכז הבריטי, ממשיכה בפעולות סייבר מתחת לסף של עימות צבאי גלוי, ואילו איראן מהווה אף היא מקור למתקפות המכוונות נגד בריטניה. בהקשר הרוסי הזכיר המרכז מתקפת סייבר שסוכלה בדצמבר 2025 נגד תשתיות אנרגיה בפולין. המתקפה יוחסה לשירות הביטחון הפדרלי הרוסי, FSB, ולפי הרשויות הבריטיות, אילו הצליחה, היא הייתה עלולה להוביל לניתוק אספקת החשמל לכחצי מיליון בני אדם. מלבד הסיכון הגובר לתשתיות, הסוכנות מצביעה גם על ניסיונות פישינג מתמשכים נגד פוליטיקאים, פקידי ממשל ואנשים הנמצאים בסיכון גבוה. במקביל נרשמת עלייה בניסיונות לפרוץ לחשבונות ביישומי מסרים מיידיים. סוכנויות מודיעין בהולנד הזהירו במרץ מפני פעילות של האקרים הנתמכים בידי הממשל הרוסי, שהתחזו לאנשי תמיכה טכנית כדי להשתלט על חשבונות משתמשים. הדפוס הזה ממחיש כיצד גם מתקפות המבוססות על הנדסה חברתית ממשיכות להתפתח, לצד השימוש הגובר בכלי בינה מלאכותית. "הטכנולוגיה תמיד השפיעה על אבטחת סייבר. מה ששונה היום הוא הקצב", נכתב בסקירה הבריטית. לפי המרכז, היכולת של מדינות לרתום טכנולוגיות חדשות תשפיע יותר ויותר על יעילות פעילות הסייבר שלהן. נזקי הסייבר בבריטניה: מיליארדי ליש"ט בשנה על פי נתוני ממשלת בריטניה המובאים בסקירה, פעילות סייבר זדונית גורמת לארגונים במדינה נזק מוערך של כ-14.7 מיליארד ליש"ט בשנה. בין האירועים הבולטים שהוזכרו נמצאת מתקפת הסייבר על יגואר לנד רובר, שגרמה לשיבושים ממושכים בפעילות הייצור והמכירות של החברה ולנזקים שנמשכו גם לאורך שרשרת האספקה. היצרנית דיווחה על עלויות ישירות הקשורות למתקפה בהיקף של כ-196 מיליון ליש"ט. הנתונים ממחישים את העובדה שפגיעת סייבר עלולה לחרוג בהרבה מגבולות מחלקת המחשוב ולהפוך למשבר תפעולי ועסקי. לפי הסוכנות הבריטית, תקציבים לבדם אינם יכולים לסגור את פערי האבטחה. ארגונים זקוקים גם לעובדים מיומנים ולזמן כדי לתקן ליקויים, אך אלה משאבים שחסרים במיוחד אצל מפעילי תשתיות ישנות. המרכז מזהיר כי מערכות מיושנות עלולות להישאר חשופות גם כאשר הבינה המלאכותית מקצרת את הזמן הדרוש לתוקפים כדי לאתר ולנצל חולשות אבטחה. האזהרות הקודמות של בכירי הסייבר בבריטניה הצביעו אף הן על האיום המתפתח ועל הצורך לחזק את ההגנה על תשתיות חיוניות. "נדרשת השקעה דחופה בחוסן סייבר" הורן קרא לארגונים שלא לדחות השקעות באבטחה ולא להמשיך להפעיל מערכות מיושנות ללא הגנה מספקת. הוא הזהיר כי מתקפות מוצלחות עלולות להוביל להפסקת שירותים חיוניים ולשיבושים בשרשראות אספקה. המרכז הבריטי סיכם את הסקירה בקריאה להשקעה דחופה בחוסן סייבר ולביצוע שינויים משמעותיים בארגונים. לפי הסוכנות, הכלים, התקנים ומסגרות ההגנה הנדרשים כבר קיימים, אך ארגונים חייבים ליישם אותם כדי להתמודד הן עם מתקפות הסייבר המוכרות והן עם אלה שייעשו בסיוע בינה מלאכותית.

ראיון עבודה מזויף, תוכנה זדונית שהוסתרה בפרסומת במנוע חיפוש ושימוש בכלי בינה מלאכותית פנימי: אלה האמצעים שבאמצעותם הצליחו האקרים לחדור למערכות של בינאנס (Binance) ולגנוב מטבעות קריפטוגרפיים בשווי 6.3 מיליארד דולר. כך עולה מממצאי תחקיר ראשוני שפרסמה אתמול (ג') בורסת הקריפטו הגדולה בעולם, בעקבות מתקפת הענק שנחשפה בסוף השבוע. לפי החברה, המתקפה החלה כבר ביוני השנה ונמשכה כמה חודשים, עד לגניבה שבוצעה ב-29 באוקטובר. במהלכה הצליחו התוקפים לפגוע במחשבים של שלושה מהנדסי תוכנה ולהשתמש בהרשאותיהם כדי להגיע למערכות האחראיות להעברת נכסים דיגיטליים. שלב ראשון: תוכנה זדונית שהוסתרה בפרסומת החדירה הראשונה התרחשה ביוני, כאשר מהנדס בצוות פיתוח הארנקים של בינאנס הוריד כלי תוכנה מהאינטרנט, מבלי לדעת שהתוקפים שינו אותו והחדירו אליו קוד זדוני. לדברי גורם המעורה בחקירה, הגרסה הנגועה קודמה באמצעות פרסומת במנוע חיפוש, כך שהופיעה מעל לגרסה המקורית בתוצאות החיפוש. מערכות האבטחה של בינאנס זיהו בהמשך את האירוע, והחברה החליפה את מחשבו של העובד ושינתה את פרטי הגישה הרלוונטיים. אלא שבשלב הזה כבר הצליחו התוקפים לאסוף מידע על תפקידו ועל עובדים נוספים בצוות שאחראי לתשתיות הארנקים הדיגיטליים. שלב שני: ראיון עבודה בחברה שלא קיימת בספטמבר פנו התוקפים למהנדס תוכנה נוסף בבינאנס והציגו בפניו הזדמנות עבודה בחברה אחרת. העובד עבר תהליך גיוס שנראה אמין, ובמסגרתו אף השתתף בפגישה מקוונת עם מי שהוצג כמנכ"ל החברה, שהתבררה בדיעבד כחברה פיקטיבית. במהלך התהליך התבקש המהנדס להוריד למחשבו מאגר קוד כחלק ממשימת מיון מקצועית. המאגר הכיל קוד זדוני, שאפשר לתוקפים להשתלט על המחשב ולהתקדם משם למערכות נוספות בבינאנס. השיטה הזאת מוכרת לחוקרי אבטחת מידע, במיוחד בהקשר של מתקפות המיוחסות לצפון קוריאה. כפי שדווח באנשים ומחשבים בעקבות הגניבה, קבוצות תקיפה הפועלות בחסות המשטר הצפון קוריאני מתמקדות בבורסות קריפטו ומשתמשות בשיטות מתוחכמות של הנדסה חברתית. ניצלו כלי AI פנימי והגיעו למחשבי מהנדסי הארנקים ב-20 באוקטובר ניצלו ההאקרים את המחשב שנפרץ באמצעות ראיון העבודה המזויף, לצד כלי בינה מלאכותית פנימי של בינאנס, כדי להשיג שליטה במחשבים של שני מהנדסים נוספים מצוות הארנקים. בשלב הזה כבר היו בידיהם גישה למערכות רגישות ומידע על ההרשאות ששימשו את העובדים. תשעה ימים לאחר מכן השתמשו התוקפים במחשבו של אחד המהנדסים ובפרטי גישה שנגנבו מעמיתו כדי להפעיל סקריפט זדוני. הפעולה אפשרה להם להתחיל להעביר נכסים מארנקים דיגיטליים של הבורסה לכתובות שבשליטתם. בתוך ארבע דקות: מאות מיליוני מטבעות הועברו המתקפה הגיעה לשיאה ב-29 באוקטובר. בתוך ארבע דקות בלבד העבירו ההאקרים 233.46 מיליון מטבעות XRP מחמישה ארנקים מקוונים של בינאנס לכתובת שהייתה בשליטתם, ובהמשך המשיכו להעביר נכסים דיגיטליים נוספים, לרבות ביטקוין. בינאנס קיבלה התראה פנימית על ההעברות החריגות והחלה לפעול לעצירתן. החברה השעתה משיכות, הקפיאה נכסים שנפגעו והחלה להסיר הרשאות בלתי מורשות, אך ההשעיה לבדה לא הספיקה כדי לעצור את כל ההעברות. לפי ממצאי החקירה, התוקפים השתמשו ב-50 פעולות חתימה על עסקאות כדי לנצל את ההרשאות שהשיגו. בינאנס נאלצה לפתח הליכי ביטול הרשאות חדשים במהלך האירוע, והדבר האט את התגובה שלה למתקפה. ההעברה הבלתי מורשית האחרונה בוצעה בשעה 23:56 לפי שעון גריניץ', כמעט ארבע שעות לאחר תחילת הגניבה. בסך הכול הצליחה החברה להקפיא נכסים בשווי של כ-2.85 מיליארד דולר. צפון קוריאה מכחישה, בינאנס מבטיחה לפצות את הלקוחות הבולשת הפדרלית האמריקנית, FBI, ייחסה את המתקפה לקבוצת האקרים הפועלת בחסות צפון קוריאה. בפיונגיאנג דחו את ההאשמות והכחישו מעורבות בגניבה. לדברי מייקל ברנהרט, חוקר בחברת אבטחת הסייבר DTEX, ראיונות עבודה מזויפים הם שיטה מוכרת של האקרים המנסים לחדור לארגונים באמצעות עובדיהם. בינאנס עצמה מסרה כי במהלך 2026 זיהתה ומנעה 57 ניסיונות תקיפה שנחשדו כקשורים לגורמים צפון קוריאניים. הבורסה התנצלה בפני המשתמשים והודיעה כי תפצה את כל הלקוחות שכספיהם נגנבו. החברה מסרה כי בעקבות האירוע תגביר את ההשקעה במערכות זיהוי מבוססות בינה מלאכותית, תפעל להקמת קרן מחקר בתחום האבטחה ותקדם שיתופי פעולה עם חברות AI מובילות. הפרטים החדשים פורסמו לאחר שבינאנס חידשה את פעילותה והמשתמשים משכו ממנה כחמישה מיליארד דולר, במסגרת ההתאוששות מהמתקפה. אף שהחברה הצליחה לבלום חלק מהנזק ולהשיב נכסים ללקוחותיה, האירוע מדגים כיצד מתקפה המתחילה במחשב של עובד בודד עלולה להתפתח לגניבה בהיקף חסר תקדים.

"בסיסי הנתונים הם היהלום שבכתר הארגוני שלכם.ן, ואתן.ם משקיעים את כל הכסף שברשותכם, סביבם. אז למה לא באמת לוודא שהנתונים שלכם מוגנים? אנשים טועים לחשוב, 'יש לי הצפנה, אז אני מכוסה' – ואני אומר להם, שאבטחה אינה זהה להצפנה. מתקפות הסייבר מבוססות בינה מלאכותית מתגברות, והמשימה החשובה במעלה היא לאבטח את הנתונים שלכם.ן – ועכשיו", כך אמר ויפין סאמאר, סגן נשיא בכיר לאבטחת בסיסי נתונים באורקל (Oracle). סאמאר דיבר בכנס AI World 2026, שנערך בשבוע שעבר בלאס וגאס, בהשתתפות עשרות אלפי לקוחות החברה ושותפיה העסקיים.  "AI", ציין סאמאר, "מביאה לארגונים חדשנות, אבל גם מאיצה מתקפות סייבר. איומים מבוססי AI חושפים חולשות, פגיעויות ונתיבי ניצול חדשים. ההאקרים פועלים במהירות ובהיקפים גדולים מבעבר, ומנסים לנצל כל פגיעות כך שהיא תהיה נקודת החדירה לבסיסי הנתונים שלכם".  "המתקפות כיום", אמר, "כבר אינן מזדמנות או ידניות. הן עקביות ורציפות, אוטומטיות ומופעלות AI. במקביל, סביבת הנתונים הפכה למורכבת יותר, מפוזרת בין יישומים, צוותים ותשתיות. מה שהיה בטוח אתמול – עלול שלא להיות כך היום. המשמעות: האיומים על בסיסי הנתונים לא מגיעים מכיוון אחד, אלא מכל מקום". סאמאר הוסיף כי "הצפנה לבדה אינה מספיקה לבניית מעטפת אבטחה. בכל ארגון נוספו כלים לניטור משתמשים, סריקת תצורות (קונפיגורציות), בקרות פעילות ומעקב אחרי נתונים רגישים. אבל אלה פועלים באופן מבודד ולא מקושר, ב'עמודים', למרות שהסיכונים הם חוצי-ארגון". לוגו אורקל בלאס וגאס, בימי הכנס. צילום: יח"צ נראוּת חלקית אתגר נוסף, "כרוך בכך שלמרות ריבוי מערכות אבטחה, הנראות עדיין לא שלמה. זה מעצים את הסיכונים, מקשה יותר על ההבנה שלהם, ובהתאמה, על פעולת ההגנה הנדרשת. אמנם, משתמש מורשה אינו 'מסוכן' בהגדרה, אבל שילובו עם נתונים רגישים ופעילות חריגה – יוצר בעיה אמיתית". "האתגר החדש בעידן אבטחה עם עננים ו-AI", הסביר סאמאר, "אינו טמון בחוסר נתונים ומידע. הוא נוצר בשל היעדר תובנה מחוברת, עם הקשרים. צוותי האבטחה בארגונים משקיעים יותר מדי זמן בחיבור של עדויות וראיות לאירועי סייבר – בין מערכות. הם רק רוצים לענות על שאלות בסיסיות. אבל ככל שנכסי ה-IT גדלים, מעשרות למאות, הצוותים נתקעים ב'לופ' (לולאה) אינסופי של עוד גילוי ועוד תיקון, בזמן שהסיכון ממשיך לגדול".  "אנשי האבטחה", ציין, "נדרשים לקבל יכולת שליטה ואבטחה בכל 'צי' הנתונים ובכל בסיסי הנתונים. AI יוצרת לרעים נתיבי גישה חדשים לארגונים, לאפליקציות ולנתונים. בעידן של בינה מלאכותית סוכנית, המטרה היא לאכוף הרשאות בלא קשר לאיזה יישום, משתמש, או סוכן – מגיע לבסיס הנתונים. שינוי תפישתי זה הוא חלק מאסטרטגיית האבטחה שלנו, בת שלוש הרגליים: להגן על הנתונים במקור, להאיץ את עדכוני האבטחה ולשפר את חוסן הסייבר. גישת Secure at Source שלנו משלבת הצפנה, בקרות גישה והגנות נוספות בתוך בסיס הנתונים – במקום לאבטח יישומים בודדים. בסיס הנתונים מהווה נקודת אכיפה משותפת, וכך אפשר לעקוב אחרי השימוש בהרשאות, פעילויות המשתמשים והטיפול בנתונים בין יישומים, ולדעת מהם נתיבי הגישה שהסוכנים מקבלים. אנחנו באמת לא יכולים לסמוך על סוכנים שיאכפו את המדיניות האבטחה שנקבעה עבורם. לכן המיקוד עובר להרשאות ולהגבלות. כל זה צריך להיעשות במהירות, תוך מתן אפשרות לעסק להמשיך ולעבוד". לדברי סאמאר, "נראות רחבת היקף על כלל המידע, המשתמשים כולל הסוכנים, מצמצמת את פערי האבטחה. יישום בקרות אבטחה על בסיסי הנתונים, ועשיית הפעולה באופן עקבי – הופכים לקשים יותר כאשר ארגונים מפעילים מאות או אלפי בסיסי נתונים בענן ובסביבות מקומיות. Oracle Data Safe מספקת הערכה וניטור אבטחה מבוססי ענן. במקביל, Oracle Database Security Central מעניקה ללקוחות תצוגה מאוחדת, מנוהלת עצמאית של משתמשים, נתונים רגישים, תצורות ומדיניות ברחבי סביבות ה-IT בארגון". סאמאר המשיך וסיפר: "בכנס השקנו את Oracle Database Security Central, מוצר המנוהל על ידי לקוחות, המביא תמונה אחידה ועקבית של אבטחת בסיסי הנתונים בכל סביבה".  "כל איש אבטחה", אמר סאמאר, "צריך לשאול את השאלות שבאמת חשובות: למי יש גישה, ואיפה הגישה הזו מוגזמת או מסוכנת? איפה הנתונים הרגישים שלי, והאם הם מוגנים באופן עקבי? אילו מערכות IT חורגות מתקני האבטחה שלך? איך ניגשים לנתונים שלי, ומי עשה זאת? מענה לשאלות אלו יעביר את הצוותים מזיהוי בעיות נקודתיות, לטיפול בהן באופן עקבי ובהיקף רחב". "הוספת עוד כלי אבטחה להתמודדות עם איומי הסייבר בעידן ה-AI כבר אינה מספיקה", סיכם סאמאר, "אבטחת בסיס נתונים אחד בכל פעם, איננה מעשית. מה שנדרש הוא מעבר מניהול בקרות אישיות לניהול סיכונים בכל נוף הנתונים. כך, אנשי ונשות האבטחה יקבלו נקודת מבט ברורה ומקיפה של כלל הסיכונים לבסיסי הנתונים". 

מנויים רבים בשירותי הסטרימינג מכירים את התסכול שבגלילה בלתי נגמרת בין קטלוגים ענקיים בניסיון להחליט במה לצפות. כדי להתמודד עם האתגר זה בדיוק, השיקה חברת נטפליקס (Netflix) כעת אזור ניסיוני חדש באפליקציית הטלוויזיה שלה, ששמו AI Discover – המסומן בסמל ✦ Discover לצד אייקון של אבן חן אדומה והתווית "חדש" בסרגל הניווט העליון. המרחב החדש מוצע כאפשרות בחירה רשות (אופציונלית) בלבד, והמנויים שנבחרו להשתתף בפיילוט, שמתרחש כעת בארצות הברית, אף קיבלו על כך הודעה מהחברה במייל. מנגנון הניסוי נועד לשנות את אופן איתור התכנים מחיפוש טקסטואלי או קטגוריות ז'אנר סטנדרטיות, לחוויית גילוי גמישה, המוּנעת בידי בינה מלאכותית ושיודעת גם להגיב לרצון הצופים בזמן אמת.  בינתיים בחברה הבהירו כי התכונה מוגבלת לפרופילים רגילים בלבד ואינה זמינה כלל בפרופילי הילדים. בנוסף יש לדעת כי לעת עתה לא נמסרו פרטים על הרחבת הפיילוט לאזורים אחרים שבהם פועלת נטפליקס, כמו ישראל למשל. Netflix introduces “AI Discover,” a new tab in its TV app that uses AI to help users find something to watch based on their mood, interests and available time. The feature is initially rolling out to a small group of users in the US. ???? https://t.co/kUtxB8ft9K — ㆅ (@howfxr) November 4, 2026 בחירת תמות והתחשבות בשעת היממה מה שקורה בעת השימוש בשירות הבינה המלאכותית החדש הוא שבמקום תיבת חיפוש מסורתית או צ'אט טקסטואלי – שבוטלו בגרסה הזו בגלל הסרבול שבהקלדת טקסט חופשי באמצעות שלט הטלוויזיה – הממשק החדש מבוסס על בחירת תמות חזותיות, כאשר כל תמה מלווה בהצגה מקדימה של קטע וידיאו מתוך כותר מתאים.  האלגוריתם שמאחורי המערכת מנתח שילוב של היסטוריית הצפייה, ההעדפות האישיות וכן את שעת היממה הספציפית שבה מתבצעת הצפייה, כדי להתאים את הנושאים המוצעים למשתמשים. הצופים יכולים לבחור נושאים לפי ההרגשה המבוקשת, כגון "משהו קליל" או "תפחיד אותי", לפי קבוצת הצפייה, למשל "ערב סרט משפחתי", או בהתאם לזמן העומד לרשותם עם אופציות כמו "צפייה מהירה". לאחר בחירת התמה, המערכת מציגה תכנים תואמים ומציעה לחצני סינון דינמיים נוספים, כמו "קומדיות מקום עבודה", המאפשרים לזקק את התוצאות עוד יותר, לצד אפשרות "משהו אחר" – המרעננת את ההצעות. שליטה מלאה והפרדה בין אזורי האפליקציה אחד הכלים הבולטים בלשונית החדשה הוא כפתור 'התאמת המלצות' (Tune Your Recommendations), הממוקם ממש לצד לחצני ההפעלה והשמירה ברשימה האישית של כל כותר. בעזרת כפתור זה, הצופים יכולים לאשר את ההמלצה או להורות/ללמד את המערכת שלא להציע את הסרט או הסדרה שוב.  עמוד העזרה הרשמי של נטפליקס מדגיש נקודה מרכזית: חסימת כותר או הסרתו באמצעות כפתור זה פועלת אך ורק בתוך לשונית AI Discover, ואינה משנה או משפיעה על מנגנון ההמלצות בשאר חלקי אפליקציית נטפליקס הרגילה. הדבר מכוון ומיועד כדי לאפשר למנויים לנסות העדפות צפייה שונות, בלי לפגוע באלגוריתם הראשי של הפרופיל שלהם. מטבח הניסויים של הבינה המלאכותית מאחורי התכונה החדשה עומדת שכבת בינה מלאכותית מתקדמת שפותחה בחברה, שנשענת על לקחים מניסויי חיפוש קודמים בניידים. "יש בנטפליקס יותר תוכן להנאה ולגילוי מאי פעם, אך מה שמתאים לערב שקט בבית עשוי להיראות אחרת לגמרי מערב סרט משפחתי או מ(תוכן ל – ג"פ) מספר דקות פנויות", הסבירו בחברה בבלוג הרשמי.  "הקדשנו שנים לשכלול דרכי הגילוי עם המלצות המותאמות לטעם האישי. כעת, AI Discover מצטרפת כדרך חדשה לחקור זאת", ציינו בחברה. בנטפליקס מתארים את הלשונית כ"מטבח ניסויים" (Test Kitchen) שבו נבחנות תכונות חדשות. "תחשבו על AI Discover כעל מטבח הניסויים שלנו: אנחנו מנסים מתכונים חדשים לגילוי תוכן, והשימוש והמשוב שלכם עוזרים לנו להחליט אילו מהם לשמור, לשפר או להגיש בהמשך. חלקם עשויים למצוא את דרכם אפילו לחוויית נטפליקס הראשית", הוסיפו והבהירו בחברה.  בחברה המשיכו להדגישו כי בחירות המשתמשים בלשונית נועדו אך ורק לשיפור מנוע ההמלצות, ואינן משפיעות על החלטות הפקת התוכן העתידיות של הפלטפורמה.