מתקפות סייבר מבוססות בינה מלאכותית מתפתחות במהירות שמערכות ההגנה המסורתיות מתקשות לעמוד בה, וב-Vega סבורים שהפתרון כבר לא יכול להסתכם בעוד כלל זיהוי או התראה נוספת. במסגרת כנס Black Hat USA 2026 חשפה החברה את Detection Skills - תקן פתוח חדש שנועד לאפשר לאנשי אבטחת מידע, חוקרי סייבר וספקיות טכנולוגיה לתעד, לשתף ולהרחיב את הידע המקצועי שמאחורי זיהוי, תחקור וחקירת איומי סייבר.
לפי החברה, בעוד שבעבר התבססה התעשייה בעיקר על כללי זיהוי סטטיים שנועדו לאתר דפוסים מוכרים של פעילות זדונית, בעידן שבו תוקפים נעזרים בבינה מלאכותית כדי לייצר ולהתאים שיטות תקיפה חדשות בתוך דקות, גישה זו כבר אינה מספקת. במקום להסתמך רק על תנאים שמפעילים התראה, Detection Skills מתעד גם את תהליך קבלת ההחלטות של מומחי הסייבר - אילו נתונים הם בוחנים, כיצד הם מנתחים את הממצאים ואיך הם מגיעים למסקנות במהלך החקירה.
התקן זמין כפרויקט פתוח באמצעות GitHub ואתר detectionskills.io, כך שגם ארגונים שאינם לקוחות Vega יכולים להשתמש בו, לתרום לפיתוחו ולאמץ שפה משותפת לבניית יכולות זיהוי ותחקור מבוססות AI. פלטפורמת Vega Cyber Defense Platform משמשת כמימוש הייחוס של התקן.
ב-Vega מסבירים כי כל Detection Skill אינו מסתפק בזיהוי האירוע עצמו, אלא משלב גם את שלבי התחקור, החקירה והאופטימיזציה במסגרת תהליך עבודה מבוסס בינה מלאכותית. המשמעות היא שהידע המצטבר של צוותי ההגנה אינו נשאר אצל אנליסטים בודדים, אלא הופך ליכולת שניתן להפעיל באופן עקבי, לשכפל ולשפר לאורך זמן.
לדברי אלי רוזן, מייסד שותף וסמנכ"ל הטכנולוגיות של Vega, "תוקפים המשתמשים בבינה מלאכותית כבר מצליחים לעקוף כללי זיהוי סטטיים במערכות SIEM מסורתיות, ואף כלל אינו מסוגל לזהות מתקפה שמעולם לא נראתה קודם לכן. Detection Skills מביא לכל התראה את תהליך החשיבה ושיקול הדעת של מהנדסי הגנת הסייבר המנוסים ביותר באמצעות יכולות AI הפועלות בזמן אמת ובקנה מידה רחב. בחרנו להפוך את התקן לפתוח כדי שכל התעשייה תוכל ליהנות ממנו."
התקן מבוסס על מסגרת Agent Skills של Anthropic, שהותאמה לעולם הסייבר. בחברה משווים את השאיפה לזו של Sigma, שהפך לאורך השנים לתקן המקובל לכתיבת כללי זיהוי, ומקווים שגם Detection Skills יהפוך לשפה משותפת עבור יכולות זיהוי ותחקור מבוססות בינה מלאכותית.
בניגוד לכלי אבטחה מסורתיים, שמפיקים התראה ומעבירים אותה לבדיקה אנושית, Detection Skills מפעיל באופן אוטומטי תהליך תחקור וחקירה מיד לאחר זיהוי האירוע. האנליסטים מקבלים תיק חקירה הכולל ממצאים, ראיות ותיעוד של תהליך קבלת ההחלטות שביצעה הבינה המלאכותית, בעוד שמהנדסי האבטחה יכולים לראות אילו בדיקות בוצעו, אילו נתונים נותחו וכיצד התקבלו המסקנות. בחברה מדגישים כי המערכת אינה מבצעת שינויים ללא אישור של איש אבטחת מידע.
התקן תוכנן להשתלב בתשתיות קיימות, ובהן מערכות SIEM, שירותי אחסון אובייקטים בענן ואגמי נתונים, כך שארגונים יכולים לאמץ אותו מבלי להחליף את מערכות האבטחה שברשותם או להעביר את המידע לסביבה חדשה.
הגרסה הראשונה כוללת ספרייה של יותר מ-35 Detection Skills שפיתח צוות המחקר של Vega, לצד סביבת Sandbox המאפשרת לצוותי אבטחת מידע לפתח, לבדוק ולייצא יכולות חדשות בהתאם לתקן.
בין הארגונים שכבר אימצו את התקן נמצאות Peloton, Exemplar Luxury Group ו-Cyera. נציגי החברות מציינים כי השימוש ב-Detection Skills מאפשר להפחית התראות שווא, להטמיע את הידע המקצועי של צוותי ההגנה בתהליכי העבודה של הבינה המלאכותית ולשמור על שקיפות מלאה לגבי אופן קבלת ההחלטות בכל אירוע.
התקן Detection Skills זמין כבר כעת דרך אתר הפרויקט ו-GitHub, ומשולב באופן מובנה בפלטפורמת Vega Cyber Defense Platform. החברה מציגה אותו השבוע בפני קהילת אבטחת המידע במסגרת כנס Black Hat USA 2026.