ShadowNet — так называлась внутренняя сеть одного из моих тестовых проектов. Девять серверов, AD, два DMZ-сегмента. Типичная картина: всё вроде обновлено, фаерволлы настроены, в целом спокойно. Запустил сканирование через AI-тулзу, которую тогда тестировал. Результат: 23 уязвимости, критических — ноль. Привет, можно расходиться.
А потом нашёл path traversal в веб-приложении. Он дал доступ к конфигам. Из конфигов — API-ключ. Из API-ключа — доступ в соседний сегмент. А там сервис без авторизации, а из него уже хост в AD. На всё это ушло часа три, и ни одна AI-тулза на это дело не указала.
Это не значит, что AI бесполезен. Это значит, что он полезен иначе, чем продают.
Где AI реально ускоряет работу
Разведка и сбор данных — вот где всё работает как задумано. AI-инструменты вроде PentestGPT или модули на базе Llama Index хорошо собирают информацию из открытых источников: определяют технологический стек сайта, находят связанные репозитории, сопоставляют данные из утечек. Не заменяют Amass или Shodan, но дополняют — агрегируют и структурируют результат в удобный для анализа вид.
Рекогносцировка — вот зона, где ИИ реально экономит время. Не нужно вручную читать каждый README в публичных репозиториях компании. Модель может просканировать выдачу поисковика, найти поддомены, сопоставить данные о сотрудниках из LinkedIn и утекшие пароли — и выдать это связным текстом, а не простынёй grep-выдачи.
Перебирать пароли или эксплуатировать уязвимости AI пока умеет плохо. Грубо говоря: найти, что сломано — может. Взломать — нет. Или взламывает, но только если уязвимость настолько стандартная, что её и без AI за минуту гуглишь.
Типичные AI-тулзы на рынке
Коротко по тому, что я щупал.
PentestGPT — GPT-агент, который ведёт через этапы пентеста. Хорошо объясняет, что делает каждый шаг, но тупой на нестандартных задачах. Как умный стажёр: знает теорию, но впервые видит реальную инфраструктуру.
Co-Authorized Pentest — пытается автоматизировать разведку и анализ уязвимостей. Из плюсов: интеграция с MITRE ATT&CK, может подсказать, какие техники применимы к найденным сервисам. Из минусов: галлюцинирует. Я видел, как он «обнаружил» уязвимость в Apache, которой не было в природе.
ИИ-расширения для Burp Suite и ZAP — автоматически интерпретируют ответы сервера, предлагают параметры для тестирования инъекций, пишут запросы. Вот это уже практично. Для XSS и простых SQL-инъекций — экономия минут пятнадцать на каждый вектор.
AI-генераторы фишинговых писем — больная тема. Генерируют убедительный текст за секунды, адаптируют под получателя. Для социнженерии в рамках легитимного пентеста — находка. С другой стороны — именно эти возможности используют настоящие атакующие, и это никем толком не регулируется.
Главное, чего AI не умеет
Цепочки атак. Вот честно — это боль. Мой пример с ShadowNet не уникален. Реальные взломы редко выглядят как «нашёл RCE — получил рут». Обычно это пять-шесть шагов, каждый сам по себе не критичен, но вместе — полный доступ. AI-сканеры такое не видят, потому что ищут известные паттерны, а не аномалии в связях.
Ложные срабатывания. Модели любят уверенно сообщать об уязвимостях, которых нет. Проверяй каждую. Иначе отчёт превращается в простыню, а клиент начинает тебе не доверять. Я однажды потратил полчаса, пытаясь воспроизвести «критическую уязвимость» из AI-отчёта, пока не понял, что модель просто прочитала описание CVE и неверно сопоставила его с контекстом.
Контекст бизнеса. AI не знает, что для банка критична целостность транзакций, а для стримингового сервиса — доступность. Один и тот же вектор в разных организациях имеет разный вес. Без понимания бизнес-процессов невозможно приоритизировать находки, а приоритизация — это часто главная ценность пентеста.
Как я теперь работаю
Сначала AI — разведка, пассивное сканирование, сбор данных. Потом классические тулзы — активное сканирование, фаззинг, ручная проверка. Потом снова AI — интерпретация результатов, написание отчёта, поиск связей между находками.
Написание отчётов — вот где AI реально хорош. Берёшь сырые логи, скармливаешь модели с хорошим промптом, и на выходе получаешь структурированный текст с описанием вектора, рекомендациями, приоритетами. Остаётся проверить фактуру и подкрутить формулировки.
Использую как ассистента, а не автопилот. Ставлю конкретные задачи, перепроверяю результат, не доверяю слепо. Это не магия, а инструмент — и инструмент с характером: уверенный, быстрый, иногда врущий.
Коротко
AI не заменяет пентестера. Он заменяет рутину — разведку, документирование, первичный скрининг. Сложные атаки, нестандартные конфигурации, контекст бизнеса — это по-прежнему человеческое. Пока.
Тот, кто думает, что купит подписку на AI-тулзу и заменит команду, будет как я в первый раз с ShadowNet: довольный нулевым количеством критических уязвимостей — пока не найдёшь руками то, что AI пропустил.
