في السنوات الأخيرة، أصبح الذكاء الاصطناعي (AI) جزءًا أساسيًا من العديد من المجالات التقنية — من تحليل الصور إلى الأمان السيبراني. لكن أحد أكثر المجالات التي أثارت جدلاً هو استخدام الذكاء الاصطناعي في الهندسة العكسية (Reverse Engineering).
? ما المقصود بالهندسة العكسية؟الهندسة العكسية هي عملية تحليل البرامج أو الأنظمة لاكتشاف طريقة عملها الداخلية — سواء لفهم خوارزميات معينة، استخراج بروتوكولات اتصال، أو تحليل حماية البرامج.
في العادة، كانت هذه العملية تعتمد بشكل كبير على خبرة المهندسين في تحليل التعليمات الثنائية (Assembly)، والذاكرة، والبروتوكولات.
⚙️ كيف يمكن للذكاء الاصطناعي المساعدة؟الذكاء الاصطناعي بدأ يلعب دورًا متزايدًا في تسريع عملية التحليل. من أبرز الاستخدامات:

• تحليل التعليمات الثنائية آليًا:
  يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي التعرف على الأنماط المتكررة في الأكواد المجمعة، وربطها بدوال أو مكتبات معروفة.
  
• فك الضغط والتشفير:
  يمكن استخدام AI لتخمين الخوارزميات المستخدمة في ضغط البيانات أو تشفيرها، عبر مقارنة المخرجات والأنماط.
  
• تحليل البروتوكولات الشبكية:
  يمكن تدريب AI على اكتشاف تسلسل الرسائل وفهم بنية البروتوكول بدون وثائق رسمية.
  
• استنتاج البنية المنطقية للبرامج:
  عبر تتبع التدفق وتحليل تعليمات الإدخال/الإخراج، يستطيع النموذج تخمين الغرض من أجزاء مختلفة من الكود.
  

⚠️ الجانب الأخلاقي والقانونيرغم أن AI يجعل الهندسة العكسية أسرع وأكثر دقة، إلا أن هناك تساؤلات قانونية وأخلاقية:

• هل يجوز استخدام AI لتحليل برامج مغلقة المصدر؟
  
• ماذا لو استخدم AI لتحليل برامج تجارية أو حماية DRM؟
  
• من يتحمل المسؤولية لو استخدم AI في اختراقات مبنية على نتائج التحليل؟
  

هذه الأسئلة ما زالت مفتوحة، خصوصًا مع غياب تشريعات واضحة حول "الهندسة العكسية الذكية".
? المستقبلمن المتوقع أن نرى خلال السنوات القادمة أدوات تحليل عكسي تعتمد على التعلم العميق (Deep Learning) قادرة على:

• إنتاج كود شبه مصدري (Pseudo Source Code) من ملفات ثنائية.
  
• تصنيف الدوال إلى "تشفير، تهيئة، اتصال..." تلقائيًا.
  
• اكتشاف الثغرات الأمنية عبر أنماط تعلمت من ملايين البرامج السابقة.
  

بعبارة أخرى، الذكاء الاصطناعي لن يُلغي الهندسة العكسية التقليدية، بل سيجعلها أكثر ذكاءً وسرعة، وسينقلها من كونها مهارة فردية إلى علم يعتمد على البيانات الضخمة والنماذج المدربة.