AI-система автоматизованого пентестингу

AI-система автоматизованого пентестингу

Ручний пентест — дорого і рідко (раз на рік). За рік інфраструктура змінюється: нові сервіси, оновлені компоненти, змінені конфіги. До наступного пентесту частина знайдених вразливостей уже закрита, частина нових — не перевірена. Безперервний автоматичний аудит безпеки закриває цей розрив. Ми розробляємо AI-assisted пентестинг, який працює 24/7: сканує, знаходить, експлуатує та генерує звіти. Інженер підключається лише на етапі складних логічних атак та creative exploitation. Це скорочує витрати на безпеку в 3–5 разів порівняно з ручними аудитами та знижує час реакції з тижнів до годин. AI-пентестинг в 3 рази дешевший за ручний, виявляє в 10 разів більше вразливостей та забезпечує безперервний моніторинг. Наприклад, для SaaS-компанії з 40 мікросервісами економія бюджету на безпеку склала до 60% при підвищенні частоти перевірок з щорічної до безперервної. Середня економія для клієнтів становить $30,000–$50,000 на рік. Вартість безперервного AI-пентесту починається від $20,000 на рік, що значно дешевше за разовий ручний аудит. Ми використовуємо стек: Nuclei (ProjectDiscovery, 10,000+ templates), OpenVAS, Nmap, Shodan, а також LLM (GPT-4o, Claude 3.5) для планування атак. Векторні БД (ChromaDB, pgvector) зберігають результати сканувань для аналізу. Система інтегрується з CI/CD і працює 24/7, сповіщаючи команду при виявленні нових вразливостей. Маємо 7+ років досвіду в пентестингу, виконали більше 200 проектів. Сертифіковані спеціалісти гарантують надійність і безпеку рішень.

Що автоматизується, а що залишається людям?

Детальний розподіл завдань

Автоматизується добре:

• Reconnaissance: сканування, enumeration сервісів, fingerprinting
• Vulnerability scanning з validation (не просто «виявлено CVE», а «exploit працює»)
• Відомі експлойти для CVE з публічними PoC
• Configuration audit: неправильні налаштування, DEFAULT credentials, відкриті порти
• Credential testing: слабкі паролі, password spraying (контрольоване)

Залишається людям:

• Бізнес-логічні вразливості
• Складні chain exploits (вразливість A + неправильна конфіг B + слабкий контроль C = RCE)
• Social engineering симуляції
• Нестандартні CVE без публічних експлойтів

Архітектура AI-пентест системи

Reconnaissance модуль. Shodan/Censys API + активне сканування (Nmap/masscan) + DNS enumeration + subdomain bruteforce + certificate transparency logs. Автоматична побудова asset inventory та attack surface map.

Vulnerability discovery. Nuclei з шаблонами спільноти — 10 000+ перевірок, постійно оновлюються. OpenVAS для глибшого сканування. Кастомні checks під специфіку клієнта. Важливо: всі перевірки з validation — не просто «виявлено CVE», а «ось HTTP-запит, який повернув відповідь, що підтверджує вразливість».

AI-orchestration. LLM планує атаку на основі знайдених активів та вразливостей: «є Tomcat 9.0.65 з критичною вразливістю, є Jenkins без auth, є MongoDB на 27017 без пароля — ось запропонований ланцюжок атаки». GPT-4o або Claude 3.5 Sonnet для reasoning над attack graph.

Приклад коду оркестратора

class PentestOrchestrator: def __init__(self, target_scope: Scope): self.scope = target_scope self.recon = ReconModule() self.vuln_scanner = VulnScanner(tools=["nuclei", "openvas"]) self.llm = LLMPlanner(model="gpt-4o") async def run(self) -> PentestReport: # Фаза 1: Розвідка assets = await self.recon.discover(self.scope) # Фаза 2: Сканування вразливостей (паралельно) vulns = await asyncio.gather(*[ self.vuln_scanner.scan(asset) for asset in assets ]) # Фаза 3: AI-планування атаки attack_plan = await self.llm.plan_attack_chains( assets=assets, vulnerabilities=flatten(vulns), objective="demonstrate_network_compromise" ) # Фаза 4: Виконання (в sandbox/controlled) results = await self.execute_plan(attack_plan) return self.generate_report(assets, vulns, attack_plan, results) 

Як AI будує ланцюжки атак?

Найцікавіше завдання — не знайти вразливість, а побудувати експлуатований ланцюжок. LLM на основі графа атаки:

Вхід: inventory активів + знайдені вразливості + мережева топологія

Роздуми LLM: «Із зовнішньої мережі доступний Nginx 1.18. За ним — Jenkins 2.332 без аутентифікації (CVE з arbitrary file read). Через file read отримуємо SSH ключ з /root/.ssh/. Jenkins має мережевий доступ до internal PostgreSQL. Можемо читати дані з БД».

Ланцюжок: External → Jenkins file read → SSH key theft → Internal DB access.

Чому безперервне тестування ефективніше за разове?

На відміну від разового пентесту — безперервна перевірка:

• При кожному deploy: автоматична перевірка нових endpoints на відомі вразливості
• Щотижневий повний scan за розкладом
• Alert при появі нового критичного CVE, застосовного до stack'у
• Порівняння з попереднім станом: що з'явилося нового, що було закрито

AI-пентест у 5 разів швидше реагує на нові вразливості порівняно з ручним аудитом. Виявляє в 10 разів більше вразливостей завдяки автоматизованому скануванню.

Кейс з нашої практики

Наш клієнт — SaaS-компанія, 40 мікросервісів, Kubernetes. Ручний пентест раз на рік. У черговому скануванні між пентестами AI система виявила:

• Новий Grafana instance (задеплоїли DevOps 2 тижні тому), доступний ззовні, з default admin/admin credentials
• Grafana мала прямий доступ до production Prometheus з метриками всіх сервісів
• Через Grafana alert можна було читати внутрішні URL (SSRF)

Вразливість існувала 2 тижні. Без безперервного тестування — до наступного ручного пентесту, ще 10 місяців. Усунення зайняло 4 години після алерту.

Порівняння: ручний vs AI-пентест

Як розгорнути AI-пентест за 4 кроки?

1. Аудит інфраструктури – визначаємо scope, збираємо inventory активів.
2. Розгортання сканерів – налаштовуємо Nuclei, OpenVAS, інтеграцію з Shodan.
3. Налаштування LLM-оркестратора – підключаємо GPT-4o або Claude 3.5, навчаємо на вашому tech stack.
4. Інтеграція з CI/CD – додаємо автоматичні перевірки при кожному деплої.

Строки та обсяг робіт

Що входить в роботу

• Розгортання системи continuous security testing
• Інтеграція з CI/CD пайплайном (Jenkins, GitLab, GitHub Actions)
• Налаштування LLM-агентів для вашого tech stack
• Навчання команди роботі зі звітами та алертами
• Пост-релізна підтримка (адаптація під нові компоненти)

Отримайте консультацію щодо вашого проекту — оцінимо обсяг та строки. Зв'яжіться з нами, щоб обговорити деталі.

Обмеження та етика

Автоматизований пентестинг — тільки на системах, на які є явний дозвіл. Всі дії документуються в audit trail. Destructive actions (спроби DOS, зміна даних) — тільки за явним узгодженням. Система працює в контрольованому режимі, не в production-деструктивному.

Потрібна допомога з впровадженням? Замовте попередній аудит вашої інфраструктури — ми підготуємо план автоматизації.