Статья Искусственный интеллект для хакеров: как нейросети меняют пентест

[BOOX]

Нейросети значительно трансформировали пентес.

Они автоматизируют рутинную разведку и сканирование, ускоряют подготовку отчетов и повышают покрытие, одновременно ставя новые требования к контролю, конфиденциальности и экспертизе. Cyber Media разбирает, какие задачи в пентесте подходят для автоматизации, как скоро изменится рынок, а также, как трансформируется роль специалиста.

Нейросети на службе у пентестера​

В последние годы инструменты на базе ML и больших языковых моделей стали частью арсенала пентест-команд. Они берут на себя массовый сбор данных, картирование внешнего периметра, генерацию черновиков рекомендаций и др. Благодаря этому специалисты освобождаются от рутины, получают время на моделирование сложных сценариев и исследование бизнес-логики.

Сегодня ИИ кардинально меняет пентестинг, автоматизируя сбор информации, сканирование уязвимостей и анализ кода. Нейросети эффективно обрабатывают огромные массивы данных, выявляя паттерны атак и приоритизируя найденные уязвимости по степени критичности. В нашем ПАК «Тессеракт» можно разработать модели для автоматизации анализа безопасности, что ускоряет процессы в 3-5 раз.

Однако существуют области, где ИИ пока неэффективен. Технологии не справляются с анализом бизнес-логики, нестандартными сценариями атак и эксплуатацией уязвимостей в критичных системах. ИИ может создавать ложноположительные срабатывания и игнорировать специфический контекст организации. Самое главное — автоматизация не понимает этических границ и может «положить» продакшен-системы при агрессивном тестировании.

ИИ отлично работает на нескольких этапах. Среди них — этап сбора информации о целевой системе или организации методами для выявления потенциальных уязвимостей и векторов атак. Также ИИ можно использовать на этапе приоритизации целей. Языковые модели позволяют быстро сформировать справку о состоянии периметра в целом, отметить наиболее уязвимые цели, а также ускорить выдвижение рабочих гипотез. Но нейросети не справятся там, где нужен контекст бизнес-логики, креативность и долгосрочная цепочка действий — все это пока остаются в зоне ответственности человека. Кроме того, модели склонны к «галлюцинациям» и ложноположительным срабатываниям, поэтому результаты требуют верификации.

Нейросети проводят разведку, сбор информации и подготовку отчетов. Там, где раньше уходили дни и недели, теперь достаточно нескольких часов.

LLM особенно полезны для генерации и кастомизации эксплойтов — ChatGPT может адаптировать публичные PoC под конкретные версии ПО, генерировать payload для SQL injection и XSS. Подготовка отчетов автоматизируется на 70-80% — от интерпретинования результатов команды пентеста до написания рекомендаций по устранению ошибок.

Наряду с ростом эффективности появляются и новые риски. Чем доступнее становятся ИИ-инструменты, тем выше вероятность, что ими воспользуются не только специалисты по безопасности, а злоумышленники и хактивисты. Среди рисков, например, снижение барьера входа в киберпреступность. ИИ делает создание эксплойтов доступным для неспециалистов, что может привести к массовому применению автоматизированных атак.

Пентест-инструменты могут быть использованы злоумышленниками, как показал недавний случай с Claude, в котором хакер автоматизировал полный цикл кибератаки. Возникают проблемы с контролем — нейросети могут выйти за рамки разрешенного тестирования, а также остро встают вопросы ответственности за действия ИИ-агентов. Критичны риски утечки конфиденциальных данных через облачные AI-сервисы и «запоминание» информации моделями. Решение — четкое определение ограничений, обязательный человеческий контроль для критичных операций и использование локальных моделей для конфиденциальных данных.

Этика​

Автоматизация в пентесте — это не только ускорение, но и новый уровень ответственности. Заказчики хотят понимать, какие именно задачи выполнялись нейросетью, куда уходили данные и как проверялись результаты. Чтобы сохранить доверие, компании вводят собственные регламенты. В них прописываются правила работы с данными, обязательные журналы аудита и процедуры остановки агентов в случае риска.

Для нас важны доверие клиентов и сохранность их данных, поэтому мы отмечаем два основных риска:

• Обеспечение конфиденциальности данных. Предотвращение утечек данных заказчика исключает использование ИИ-сервисов для обработки полученных в ходе пентеста данных. Это требует контроля использования инструментов, а также применения локальных моделей и закрытых сред.
• Доверие заказчиков к результатам работ. Как заказчику разобраться, где результаты работы алгоритмов, а где выводы экспертов? Это ставит вопрос о необходимости информирования заказчика о применении ИИ-инструментов в методике проведения тестирования.

С появлением нейросетей меняется и ценообразование в пентесте. Простые проверки становятся дешевле, поскольку рутинные задачи — разведка и сканирование — переходят в юрисдикцию нейросети. Глубокий анализ бизнес-логики и моделирование сложных атак, напротив, дорожают.

Внедрение ИИ также требует новых умений от команды. Пентестерам нужно знать не только инструменты взлома, но и уметь формулировать запросы для моделей, проверять результаты их работы. С одной стороны, применение ИИ-инструментов ускоряет рутинные этапы пентеста, но, с другой — требует привлечения опытных экспертов для составления запросов и верификации результатов.

На будущее​

Уже через несколько лет рутинные шаги пентеста могут быть полностью автоматизированы. Но ценность «человека за монитором» сохранится — без экспертов невозможно проанализировать сложные сценарии и правильно расставить приоритеты.

Рынок пентестинга трансформируется в сторону непрерывного мониторинга с элементами ИИ. Ожидается рост на 14% ежегодно с доминированием гибридных решений. Появятся специализированные мультиагентные системы для автоматического пентеста, которые можно разработать в нашем “Тессеракте”, но человеческая экспертиза останется ключевой для сложных атак.

Автоматизация в пентесте движется по принципу «от простого к сложному». Все, что можно формализовать, постепенно уходит к ИИ. Однако теперь на первый план выходит умение создавать собственные методики и обучать под них агентов.

«Низко висящие фрукты» или самые очевидные векторы, которые могут использовать злоумышленники, будут практически полностью автоматизированы агентами. Массовый сбор данных о периметре, первичный триаж (оценка степени критичности уязвимости), типовые PoC (инструменты валидации гипотезы в контролируемой среде) будут проверяться, а результаты интерпретироваться с помощью ИИ. На этом фоне вырастет ценность экспертного опыта команд: выигрывать будут те, кто сможет упаковать собственные методики в надежных ИИ-агентов и обеспечить качество их работы. Вместе с этим будет формироваться отдельное направление — пентест LLM-приложений. Вероятно, оно будет на стыке пентеста и QA: проверка на prompt-injection, утечки данных и злоупотребление правами.

Нюансы​

Несмотря на быстрое развитие технологий, ИИ пока не может работать полностью автономно. Кибербезопасность требует точности и ответственности, поэтому любое действие модели должно проходить под контролем человека. Ошибка или неверная интерпретация контекста здесь может стоить дорого. ИИ способен ускорить работу и помочь в поиске уязвимостей, но его выводы нужно проверять. Прозрачность, воспроизводимость и участие человека остаются обязательными условиями безопасности.

На данный момент ИИ несамостоятелен. Поскольку кибербезопасность является достаточно чувствительной областью, любая система на базе ИИ пока что должна иметь оператора, который правильно понимает контекст клиента и рамки разрешенных действий. Автономные советы по исправлению уязвимостей все еще нестабильны: «галлюцинации» в работе LLM приводят к неверным рекомендациям и потенциально опасным советам. Необходимо учиться работать с ИИ таким образом, чтобы взаимодействие было прозрачным и консистентным: то есть повторяемым и предсказуемым. Все это позволит повысить уверенность в самостоятельности ИИ и исключить ошибки.

Даже самые продвинутые нейросети не могут заменить опыт и интуицию специалиста. Особенно это заметно при моделировании векторов атак, где важно понимать бизнес-контекст, особенности инфраструктуры и логику процессов компании. Без этого даже точные данные теряют смысл, а работа превращается в подбор случайных решений. ИИ может ускорить процесс, но не способен полностью понять контекст и смысл уязвимости. Поэтому любая автоматизация должна дополняться ручной проверкой и экспертным анализом. Именно это сохраняет качество и достоверность результатов пентеста.

Взаимодействие сложных компонентов и поиск нестандартных цепочек атак остаются зоной ответственности экспертов. Именно здесь решающим становится опыт, а не скорость.

ИИ «проваливается» там, где нужно понимание контекста и креативность. Анализ бизнес-логики, поиск уязвимостей в workflow приложений — здесь нейросети бессильны. ИИ не может оценить критичность комбинации мелких привилегий и пропускает нестандартные цепочки атак.

Главная трудность — высокий уровень ложных срабатываний, особенно при поиске unverified-уязвимостей. Автоматический алгоритм может действовать как «слон в посудной лавке», создавая риски для production-систем. Критичные операции требуют обязательного human-in-the-loop контроля.

Итого​

Искусственный интеллект уже заметно изменил подход к пентесту. Он снял со специалистов большую часть рутинных задач — автоматизировал сбор данных, поиск уязвимостей и подготовку технических отчетов. Теперь тестирование на проникновение проходит быстрее, а компании получают больше информации за то же время. Но вместе с удобством пришли и новые вызовы: необходимость контролировать качество работы моделей, защищать данные клиентов и сохранять доверие заказчиков.

Для просмотра ссылки необходимо нажать Вход или Регистрация