ИИ для пентестер

ИИ для пентестера: конструктор промптов

Современный пентестер тратит до 40% времени на рутину: анализ логов, написание скриптов, генерацию отчетов. LLM-модели (ChatGPT, Claude, локальные Llama) снимают эту нагрузку, но только при правильно составленном промпте. Разберем анатомию эффективного запроса и дадим готовые шаблоны.

Структура эффективного промпта

Промпт для пентеста должен содержать 5 блоков:

1. Роль — задает экспертизу (например, «ты — senior-пентестер с опытом в OWASP Top 10»).
2. Контекст — описание окружения: стек технологий, версии, доступные инструменты.
3. Задача — конкретное действие: «найди SQL-инъекцию в коде», «составь команду для Nmap».
4. Ограничения — запрет на галлюцинации, требование указывать CVE-идентификаторы, формат вывода.
5. Пример — один образец ожидаемого ответа (few-shot).

Плохой промпт: «Помоги с пентестом». Хороший: «Ты — пентестер. Цель — веб-приложение на Django 4.2. Найди уязвимости в приведенном фрагменте кода. Для каждой: CVE, вектор атаки, PoC-команда. Не выдумывай данные».

Готовые шаблоны промптов

Шаблон 1. Анализ кода на уязвимости

Роль: эксперт по OWASP. Контекст: {язык, фреймворк}. Задача: проверь код на {тип уязвимости}. Вывод: таблица (строка, проблема, риск, фикс). Ограничение: только реальные CWE.

Шаблон 2. Генерация эксплойта

Роль: red team. Контекст: {IP, порт, сервис}. Задача: создай PoC для {CVE}. Требования: Python-скрипт, комментарии, обработка ошибок. Запрещено: вредоносный код вне PoC.

Шаблон 3. Разбор логов

Роль: SOC-аналитик. Данные: {логи}. Задача: найди аномалии, сгруппируй по IP и времени. Вывод: JSON с полями: ip, count, severity, рекомендация.

Настройка промптов под задачу

• Температура: для анализа кода — 0.2 (минимум креатива), для генерации идей — 0.8.
• Токены: ограничь max_tokens до 1500, чтобы избежать «воды».
• Итеративность: разбивай сложную задачу на цепочку промптов (chain-of-thought).
• Валидация: проси модель указывать источники (CVE, документацию) — это снижает галлюцинации.

Сравнение подходов

Используйте конструктор промптов как основу, адаптируя под каждый проект. Ключевой навык — декомпозиция: разбивайте пентест на микро-задачи, и ИИ станет надежным ассистентом, а не источником ошибок.