تأهل فريق EDCCS، المؤلف من أربعة طلاب جامعيين صينيين، إلى نهائيات مسابقة SCAN 2026 للتحقيقات على البلوكشين، المقرر عقدها في 28 سبتمبر في سيول. وتقدم الفريق، الذي يضم طلاباً من ثلاث جامعات مختلفة—جامعة نورث إيسترن في تشينهوانغداو، وجامعة خنان للاقتصاد والقانون، وجامعة تشنغدو لتكنولوجيا المعلومات—من التصفيات الأولية التي شارك فيها 416 فريقاً و754 مشاركاً. ويمثل هذا التأهل أول مشاركة للفريق في مسابقة للتحقيقات على البلوكشين، وقد حققه من خلال تكييف منهجيات مسابقات الأمن السيبراني التقليدية CTF (التقاط العلم). وتهدف مسابقة SCAN 2026، التي تنظمها شركة Diasset لاستخبارات الأصول الرقمية، بالشراكة مع منصة بيانات البلوكشين العالمية Chainalysis بصفتها شريكاً في مسابقات CTF، إلى تعزيز قدرات الأمن السيبراني والتحقيق في الأصول الرقمية.
يشكل EDCCS فريقاً من ثلاث جامعات صينية
وحّد EDCCS طلاباً من مؤسسات تعليمية مختلفة بفضل اهتماماتهم المشتركة بالأمن السيبراني ومسابقات الأمن. ويدرس عضوان في جامعة نورث إيسترن في تشينهوانغداو، وعضو واحد في جامعة خنان للاقتصاد والقانون، وعضو واحد في جامعة تشنغدو لتكنولوجيا المعلومات. ويمتلك أعضاء الفريق خلفيات تقنية متداخلة بدلاً من تقسيمات واضحة للأدوار. وتستند خبراتهم إلى مسابقات CTF، وأبحاث الثغرات، وتطوير الأدوات، والتنفيذ الهندسي. ويتعامل الفريق مع المشكلات التقنية غير المألوفة من خلال تحديد المعلومات والقدرات المطلوبة بسرعة، ثم إنشاء الأدوات أو تعديلها لتبسيط عمليات حل المشكلات.
يتأهل الفريق إلى النهائيات في أول مسابقة له للتحقيقات على البلوكشين
أعرب EDCCS عن دهشته من بلوغ النهائيات، نظراً إلى أن هذه كانت مشاركته الأولى في مسابقة للتحقيقات على البلوكشين. وأكد التأهل قدرة الفريق على تطبيق المهارات التي طورها في مسابقات CTF—مثل التعلم السريع في البيئات غير المألوفة، واستخراج المعلومات، وأتمتة المهام، ووضع الفرضيات والتحقق منها—على التحقيقات على السلسلة. ولم يحدد الفريق أي مشكلة واحدة بالغة الصعوبة خلال التصفيات الأولية. بل تمثل التحدي الرئيسي في عدم الإلمام بمجال التحقيقات على البلوكشين نفسه. فقد بدت مصادر البيانات، وهياكل المعاملات، والمصطلحات، وأساليب التحقيق غير مألوفة في البداية.
يطبق EDCCS منهجية CTF على التحقيقات في البلوكشين
واجه الفريق هذا الغموض باستخدام أساليب مماثلة تماماً لتلك التي يتبعها عند التعامل مع فئات جديدة في مسابقات CTF. فحدد أولاً ما يطلبه كل سؤال تحديداً، ونظّم المعلومات اللازمة لاستخلاص الإجابات، وحدد مصادر البيانات والأدوات المناسبة، ثم أتمت عمليات التحقيق والتحقق. وعندما عجز أحد الأساليب عن تقديم أدلة كافية، غيّر الفريق اتجاه البحث، أو استخدم مصادر بديلة، أو تحقق من الاستنتاجات عبر مسارات مختلفة. وقد أعطى هذا النهج الأولوية للتكيف السريع والتحقق التكراري بدلاً من الاعتماد على الخبرة السابقة بمنصات محددة للتحقيق في البلوكشين.
ينشر الفريق أتمتة قائمة على الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات
شغلت الأتمتة القائمة على الذكاء الاصطناعي حيزاً كبيراً من سير عمل الفريق. واستخدم EDCCS أدوات الذكاء الاصطناعي ليس لمجرد الإجابة عن أسئلة فردية، بل باعتبارها مكونات ضمن عمليات أوسع للتحقيق والتحليل. وضبط الفريق أدوات الذكاء الاصطناعي للبحث عن المعلومات ذات الصلة، والوصول إلى مصادر البيانات المتاحة، والاستعلام من واجهات API، وتحليل النتائج المسترجعة، واستخلاص تفسيرات محتملة، ومقارنة الإجابات المرشحة والتحقق منها عند تقديم مسائل للتحليل. وحصل الفريق قبل التصفيات الأولية على إمكانية الوصول إلى عدة واجهات API ومصادر بيانات توقع فائدتها أثناء المسابقة. ووسّع هذا الإعداد القدرات المتاحة لسير العمل القائم على الذكاء الاصطناعي عندما أصبحت المعلومات غير المتاحة عبر عمليات البحث البسيطة على الويب ضرورية.
تركزت أدوار أعضاء الفريق أساساً على بناء مسارات العمل وتعديلها—أي تحديد الأدوات والمعلومات التي ينبغي استخدامها، وتحسين العمليات عندما تفتقر النتائج إلى الموثوقية الكافية، والتحقق مباشرة من الاستنتاجات المهمة عند الحاجة. وأتمت الفريق مهام البحث والاستعلام والتحليل والتحقق المتكررة، بدلاً من تنفيذ العمليات ذاتها يدوياً. وتعامل مع الذكاء الاصطناعي باعتباره طبقة أتمتة تجمع البحث، واستخدام الأدوات، وتحليل البيانات، والتحقق ضمن عمليات موحدة لحل المشكلات، وليس مجرد روبوتات محادثة بسيطة.
يحدد EDCCS التكيف السريع باعتباره نقطة قوته الأساسية
يرى EDCCS أن أعظم نقاط قوته تتمثل في القدرة على التكيف سريعاً مع المشكلات التقنية غير المألوفة وتحويل عمليات حل المشكلات إلى مسارات عمل هندسية. وقد علّمت خبرة الفريق في مسابقات CTF وأبحاث الثغرات أعضاءه العمل في ظروف تظل فيها التكنولوجيا، وأساليب الحل المقصودة، وحتى الأدوات المفيدة في النهاية، غير معروفة في البداية. وتعلموا اكتساب المعارف اللازمة أثناء عمليات حل المشكلات وتغيير الاتجاه بسرعة عند الحاجة. ولا يسأل الفريق فقط «كيف نحل هذه المشكلة يدوياً؟»، بل يسأل أيضاً «ما مقدار هذا الإجراء الذي يمكن للأدوات حله بدلاً منا؟». ويشمل هذا النهج جمع المعلومات، والاستعلام من واجهات API، ومعالجة البيانات، وإنشاء الفرضيات، والتحقق من الإجابات. ويتيح تقليل العمل اليدوي المتكرر إيلاء اهتمام أكبر لصحة استراتيجية الحل الشاملة.
يصقل الفريق سير عمل الذكاء الاصطناعي استعداداً للنهائيات
لا يخطط EDCCS لإجراء تغيير شامل على الأساليب التي أثبتت فعاليتها خلال التصفيات الأولية. بل يركز الاستعداد على صقل المنهجية لتحقيق موثوقية أكبر وملاءمة أفضل للنهائيات. ويتمثل أحد الاتجاهات في تحسين سير العمل القائم على الذكاء الاصطناعي—أي كيفية ربط الأدوات وواجهات API ومصادر البيانات المختلفة، وكيفية التحقق المتبادل من النتائج الواردة من مصادر متعددة. كما يستعد الفريق للحالات التي تصبح فيها واجهات API أو مصادر المعلومات المحددة غير متاحة أو ناقصة أو غير متسقة. ويسهم وضع أساليب بديلة للحصول على المعلومات والتحقق منها في تعزيز متانة سير العمل تحت ضغط الوقت. وفي الوقت نفسه، يواصل الأعضاء التعرف على هياكل معاملات البلوكشين، وأنماط تدفق الأموال الشائعة، وأساليب التحقيق. ويهدف هذا الاستعداد إلى تقليل المعارف الأساسية في المجال التي يتعين اكتسابها أثناء المسابقة.
وفيما يتعلق بالجوائز المالية المحتملة، قال الفريق إن الفوز بحد ذاته أهم من قيمة الجائزة المالية. وباعتبارهم مشاركين لأول مرة في هذا النوع من المسابقات، فإن تحقيق أداء قوي أمام فرق عالمية سيوفر لهم خبرة قيّمة وحافزاً لمواصلة استكشاف هذا المجال. وفي حال الفوز، يعتزم الفريق تخصيص أجزاء من قيمة الجائزة المالية لأبحاث الأمن المستقبلية، والمشاركة في مسابقات CTF، والبنية التحتية التقنية، وتطوير الأدوات للمشروعات القادمة.
الأسئلة الشائعة
ما المنهجية التي استخدمها EDCCS للتأهل إلى نهائيات SCAN 2026؟
طبّق EDCCS منهجيات مسابقات CTF التقليدية (التقاط العلم) على التحقيقات في البلوكشين، رغم مشاركته الأولى في هذا المجال. وحدد الفريق متطلبات المسائل، ونظّم المعلومات الضرورية، وحدد مصادر البيانات والأدوات المناسبة، ثم أتمت عمليات التحقيق والتحقق. وعندما ثبت عدم كفاية أحد الأساليب، غيّر الفريق اتجاه البحث أو استخدم مصادر بديلة للتحقق.
كيف استخدم EDCCS أدوات الذكاء الاصطناعي خلال التصفيات الأولية لـ SCAN 2026؟
نشر الفريق أتمتة قائمة على الذكاء الاصطناعي باعتبارها مكونات ضمن عمليات تحقيق أوسع، بدلاً من استخدامها كأدوات بسيطة للإجابة عن الأسئلة. وبحثت أدوات الذكاء الاصطناعي عن المعلومات ذات الصلة، ووصلت إلى مصادر البيانات، واستعلمت من واجهات API، وحللت النتائج، واستخلصت التفسيرات، وقارنت الإجابات المرشحة وتحققت منها. وحصل EDCCS مسبقاً على إمكانية الوصول إلى عدة واجهات API ومصادر بيانات قبل التصفيات الأولية، ما وسّع القدرات المتاحة لسير العمل القائم على الذكاء الاصطناعي إلى ما يتجاوز عمليات البحث البسيطة على الويب.
ما الاستعدادات التي يجريها EDCCS لنهائيات 28 سبتمبر؟
يركز EDCCS على صقل سير العمل القائم على الذكاء الاصطناعي من خلال تحسين الروابط بين الأدوات وواجهات API ومصادر البيانات المختلفة، وتعزيز التحقق المتبادل من النتائج الواردة من مصادر متعددة. ويستعد الفريق لأساليب بديلة للحصول على المعلومات والتحقق منها عندما تصبح مصادر محددة غير متاحة أو غير متسقة. كما يواصل الأعضاء التعرف على هياكل معاملات البلوكشين، وأنماط تدفق الأموال، وأساليب التحقيق، لتقليل المعارف الأساسية في المجال التي يتعين اكتسابها أثناء المسابقة.
