Где пентест-агенты работают, а где пока что нужен человек

Сегодня пентест-агенты умеют выполнять часть задач хакера, но не все. По данным Veracode, до 40% кода, написанного ИИ, содержит уязвимости - и это подталкивает индустрию к поиску автоматизированных решений для аудита. На этом фоне появляются пентест-агенты - системы, призванные автоматизировать процесс поиска уязвимостей. Правда, и сами они опираются на модели, которые порой генерируют небезопасный код. Упс 😁

Где помогают и где буксуют?

Один из простых и наглядных примеров - HackSynth. Агент работает по циклу планирование ➡️ выполнение ➡️анализ. Планировщик придумывает, что делать, а саммаризатор фильтрует шум из логов. Всё аккуратно, пошагово, но линейно.

Другой подход показала MAPTA. Тут есть Координатор, который строит общую стратегию и распределяет её между несколькими агентами, а агент-валидатор проверяет эксплойты - по сути как команда пентестеров с руководителем. Благодаря этому снижается количество false-positive, а риск того, что инфраструктура ляжет спать – минимален.
Результаты MAPTA:
✅ 100% успеха в SSRF и мисконфигурациях
✅ 83% - в broken authorization
❌ 0% - в blind SQL injection

НО! Симуляция ≠ реальная сеть. GAP Framework пробует метод Real-to-Sim-to-Real, чтобы сократить разрыв. LLM забывается на длинных сессиях, придумывает IP и требует строгой изоляции...
Чтобы снизить риски, применяют промпты с чёткой ролью, few-shot и chain-of-thought. Но даже так модели способны выдавать нерелевантные шаги и/или ошибочные команды.

Как агент думает

На практике агент работает довольно просто: он видит топологию сети, сервисы и учётки; может сканировать, эксплуатировать уязвимости, подбирать пароли и перемещаться по сети; получает бонус за успешные шаги и штраф за ошибки или обнаружение.
Чаще всего используют алгоритмы вроде PPO (Proximal Policy Optimization) и иерархические подходы: стратегический уровень решает, какую цель атаковать, тактический - как именно это сделать.

Для обучения создаются среды вроде PenGym, где подключаются реальные инструменты (Nmap, Metasploit). Эффективность проверяют на CTF-платформах или бенчмарках: PicoCTF, OverTheWire, XBOW. Низкая стоимость успешных атак (7 центов по данным MAPTA) показывает экономическую эффективность агентов в рутинных задачах, однако это не означает, что они подходят для всех сценариев.

Если по-простому
Агенты - это ускоритель пентеста, а не замена пентестеру. Они снимают рутину (сканы, переборы, типовые атаки), а человеку оставляют главное - анализ сложных уязвимостей.
Иначе говоря, пока агенты делают «скучное», человек остаётся в роли арбитра.
#ai #aiagent #pentest