Автоматизированный пентест превращает проверку безопасности из редкой процедуры в непрерывный процесс. Как работают BAS-платформы, где проходят границы их возможностей и почему ИИ пока не способен заменить эксперта — разбор на практике.
- 1. Введение
- 2. Принцип работы: от разведки до отчёта
- 3. Безопасность и управляемость
- 4. Гибкость развёртывания
- 5. Искусственный интеллект и ML в автоматизированном пентесте
- 6. Будущее: ИИ-агентские системы
- 7. Практический баланс: как мы реализовали автоматизированный пентест
- 8. Выводы
Введение
Интерес к информационной безопасности у бизнеса сегодня — вынужденная мера. Регуляторы усиливают требования, ИИ сокращает время между появлением уязвимости и её эксплуатацией, а количество атак растёт во всех отраслях — от финансов до логистики. На бумаге — полный порядок: средства защиты информации внедрены, аудиты и сканирование уязвимостей проводятся по графику. Но формальное благополучие не равно защищённости. Единственный способ это проверить — ответить на вопрос: выдержит ли система реальную атаку, которую никто не согласовывал?
Именно на этом этапе востребовано тестирование на проникновение. В отличие от сканирования, которое только фиксирует потенциальные уязвимости, пентест верифицирует их практическим путём: подтверждает принципиальную возможность взлома, обхода средств защиты и достижения критических активов. Это не формальная процедура, а инструментальная оценка реальной устойчивости инфраструктуры к атакам. Реализовать такой подход можно как с участием эксперта, так и с применением автоматизированных решений.
Автоматизированный пентест — программная платформа, эмулирующая все этапы действий злоумышленника. Главное преимущество — регулярность. Ручной пентест в силу объективных ограничений (длительность, стоимость, дефицит экспертов) невозможно проводить еженедельно. Автоматизация это позволяет. Она не заменяет человека в нестандартных или логически сложных сценариях, но освобождает от рутины и обеспечивает непрерывный цикл проверок. Когда уязвимости переходят в эксплуатацию за считаные дни, такой подход является стратегически оправданным.
Принцип работы: от разведки до отчёта
В основе автоматизированного пентеста лежит непрерывный цикл, который воспроизводит тактики и техники злоумышленников, но при этом сокращает участие человека и остаётся под контролем оператора. Сначала оператор настраивает ограничения: решает, какие подсети проверять, какие системы исключить (чтобы случайно не «уронить» критические сервисы) и по каким сценариям работать. Задания можно запускать циклически — например, сразу после планового обновления инфраструктуры.
После запуска платформа автоматически переходит в фазу разведки (reconnaissance). На этом этапе она в фоновом режиме собирает данные об активах: определяет сетевые узлы и открытые порты, фиксирует работающие службы и типы сетевого оборудования. Главная задача — сформировать максимально полную картину инфраструктуры. Параллельно система распознаёт тип операционной системы (Windows или Linux) — от этого зависит, какие атакующие техники будут задействованы на следующих этапах.
Платформа анализирует сетевой трафик, извлекая из него учётные данные, которые передаются по незащищённым протоколам (HTTP, FTP, Telnet). В момент аутентификации перехватываются NTLM-хеши. Одновременно с этим на уже скомпрометированных хостах ведётся активный поиск чувствительной информации — анализируются конфигурационные файлы, извлекаются ключи доступа, фиксируются открытые сессии. Все собранные данные надёжно сохраняются в платформе — они понадобятся на следующих этапах работы.
Располагая собранными в ходе разведки данными и встроенными парольными словарями, платформа инициирует атаки на учётные записи. В зависимости от типа протокола — RDP, SSH, SMB или LDAP — применяется либо полный перебор (brute force), либо атака парольным распылением (password spraying), при которой один пароль последовательно проверяется на множестве учётных записей. Для восстановления паролей по перехваченным хешам (преимущественно NTLM) используются графические ускорители (GPU).
На этапе эксплуатации платформа выявляет уязвимости и ошибки конфигурации, а затем пытается применить их на практике. В Windows-среде атаки нацелены на Active Directory: используются техники Kerberoasting, AS-REP Roasting, а также атаки на инфраструктуру центров сертификации (AD CS). В среде Linux — эксплуатация удалённого выполнения кода (RCE) и повышение привилегий через SUID-биты, некорректные настройки sudo или задания cron. Система не просто фиксирует наличие CVE — она проверяет, можно ли реально проэксплуатировать уязвимость именно в текущей инфраструктуре, с её уникальными настройками и ограничениями.
На следующем этапе выполняется горизонтальное перемещение (lateral movement). Используя уже скомпрометированные учётные данные, перехваченные NTLM-хеши или Kerberos-билеты, платформа перемещается между хостами. Для этого используются штатные административные протоколы: PsExec, WMI, WinRM в Windows или SSH в Linux-окружении. С каждым успешным переходом система захватывает всё новые узлы, накапливает новые учётные данные и повторяет цикл, приближаясь к критическим активам и контроллерам домена.
Итогом работы платформы становится интерактивная карта атаки — граф, который наглядно показывает, через какие узлы и уязвимости злоумышленник может достичь критических активов. В отчёт выгружаются список захваченных хостов, скомпрометированные учётные данные, а также обнаруженные уязвимости с указанием уровня критичности. Самое ценное — это конкретные рекомендации по устранению: с примерами команд для воспроизведения, ссылками на CVE и практическими шагами для закрытия каждого найденного недостатка.
Безопасность и управляемость
Сценарии, реализуемые платформой, отличаются разной степенью агрессивности. Это не имитация атак, а их полноценное практическое исполнение: эксплуатация уязвимостей с выполнением произвольного кода, интенсивный перебор учётных данных (включая атаки по словарям), горизонтальное перемещение между хостами и сегментами сети, дамп учётных данных из LSASS, а также модификация Active Directory. В production-среде такие действия потенциально опасны и требуют строгой управляемости.
Тем не менее архитектура платформы позволяет контролировать интенсивность тестирования и снижать сопутствующие риски:
- Возможность определить область проверки, загрузить белые списки исключений для критичных активов.
- Регулировка интенсивности атак — например, для предотвращения перегрузки сети или блокировки учётных записей.
- Возможность немедленной остановки задания через веб-интерфейс.
- Автоматическая очистка после завершения теста: удаление созданных артефактов (файлов, процессов, учётных записей) и откат внесённых изменений там, где это технически реализуемо.
Такой уровень управляемости позволяет использовать автоматизированный пентест даже в продуктивной среде без существенного риска для бизнеса. Контроль параметров и возможность быстрого вмешательства делают процесс предсказуемым и позволяют встроить его в регулярные процедуры обеспечения безопасности.
Гибкость развёртывания
Платформа функционирует без обязательного доступа к сети Интернет и поддерживает полностью автономный режим работы, включая развёртывание в изолированных контурах заказчика без выхода во внешние сети. Такая архитектура исключает риски утечки чувствительных данных, снимает необходимость открывать внешние каналы и согласовывать исходящий трафик с сетевыми службами.
Конфигурация развёртывания определяется исключительно задачами тестирования: платформа может быть установлена на виртуальных машинах в централизованной инфраструктуре компании для регулярных внутренних аудитов либо запущена на ноутбуке оператора в рамках выездных работ на площадке заказчика. В обоих вариантах сохраняется полная функциональность, а выбор конкретного формата диктуется удобством эксплуатации и требованиями проекта.
Искусственный интеллект и ML в автоматизированном пентесте
Тема использования машинного обучения (ML) и больших языковых моделей (LLM) в автоматизированном пентесте стала одним из главных маркетинговых трендов. Однако реальное положение дел существенно скромнее.
Ни один из представленных на российском рынке продуктов класса автоматизированного пентеста на сегодняшний день не использует ML для оркестрации цепочек атак. Построение сценариев (что атаковать, в каком порядке, как развивать успех) осуществляется на основе жёстких правил (playbook), а не на основе обучения моделей на данных.
Почему ML пока не стал основой оркестрации:
Предсказуемость. В тестировании на проникновение критически важно понимать, почему система приняла то или иное решение. ML-модели работают как «чёрный ящик», что неприемлемо для контролируемого процесса оценки защищённости.
Безопасность. Неконтролируемые решения могут привести к нежелательным последствиям в production-среде.
Регуляторные требования. Методики ФСТЭК и других регуляторов требуют детерминированности и воспроизводимости результатов, что плохо совместимо с вероятностной природой ML.
Юридические риски. В случае инцидента, спровоцированного автономной ML-моделью, вопрос ответственности остаётся открытым.
Будущее: ИИ-агентские системы
Следующий этап эволюции автоматизированного пентеста — ИИ-агентные системы, где несколько специализированных агентов (разведка, эксплуатация, горизонтальное перемещение и анализ) взаимодействуют друг с другом, распределяя задачи и адаптируясь к динамике защищаемой среды.
Подобные решения уже существуют, но они пока не имеют широкого промышленного применения, особенно на объектах критической информационной инфраструктуры (КИИ). Один из примеров — Hexstrike AI, платформа для автоматизированного пентеста, построенная на мультиагентной архитектуре. Разработчик прямо указывает, что продукт предназначен для тестирования безопасности в лабораторных условиях, а не для развёртывания в production-среде без должной изоляции.
Российский рынок автоматизированного пентеста на текущий момент находится на этапе, где технологии машинного обучения и большие языковые модели играют вспомогательную роль: контекстная приоритизация уязвимостей, обработка больших объёмов данных, автоматическая генерация отчётов, но они не подменяют экспертную логику, зашитую в playbook, и не принимают на себя оркестрацию атак без участия оператора.
Практический баланс: как мы реализовали автоматизированный пентест
Именно из этого прагматичного понимания роли технологий родился наш продукт — BAS SimuStrike. Мы не гонимся за цитируемостью, а решаем прикладную задачу: дать бизнесу и ИБ-командам инструмент для регулярной, безопасной и доказательной проверки защищённости. Наша платформа строит цепочки атак на основе проверенных тактик MITRE ATT&CK и собственной библиотеки эксплуатации. Мы не пытаемся заставить нейросеть угадать следующий шаг — мы даём чёткие, детерминированные плейбуки, написанные на основе реального опыта нашей красной команды.
Там, где применение ML оправданно, мы планируем его использовать. LLM будет задействована для анализа неструктурированных данных (конфигурационные файлы и системные логи) с целью выявления неочевидных векторов атаки. Также модели помогут формировать связное описание хода атаки с переходами, артефактами и рекомендациями на естественном языке. Но ключевой принцип пока остаётся прежним: сама оркестрация атак строится на предсказуемых алгоритмах. Так мы можем гарантировать воспроизводимость результатов и безопасность тестирования:
- В любой момент вы понимаете, почему система выбрала один путь развития атаки, а не другой — каждое действие логически обосновано заложенными правилами, а не вероятностным выводом модели.
- Вы можете остановить атаку на любом шаге, скорректировать параметры или полностью исключить из проверки целый сегмент инфраструктуры.
- От запуска к запуску платформа выдаёт идентичные результаты при неизменных входных условиях — это не просто техническое преимущество, а необходимое условие для покрытия методик ФСТЭК.
Мы не питаем иллюзий относительно модели «нажал кнопку — получил результат». Автоматизированный пентест не заменит красную команду в рамках сложных сценариев, включающих социальную инженерию, физическое проникновение и многоэтапные целевые атаки. Но он заменит отсутствие пентеста в остальные 364 дня в году. Он сделает реальную проверку безопасности такой же рутинной, как резервное копирование, и такой же обязательной для поддержания базового уровня защищённости.
Выводы
Автоматизированный пентест на базе BAS-платформ закрывает ключевой разрыв в безопасности — отсутствие регулярной проверки устойчивости инфраструктуры к атакам. Он не заменяет классический пентест, но делает его логическим продолжением, ведь ручные проверки дополняются постоянным контролем, а не заменяются им.
Текущий уровень развития технологий показывает, что ставка на полностью автономные решения преждевременна. Машинное обучение и большие языковые модели уже помогают обрабатывать данные и формировать отчёты, но не берут на себя управление атакой. Критически важными остаются предсказуемость, воспроизводимость и контроль — именно они позволяют безопасно использовать такие инструменты в рабочей инфраструктуре.
Оптимальная модель — это баланс: автоматизация закрывает рутину и обеспечивает частоту проверок, а эксперты подключаются там, где требуется сложная логика и нестандартные сценарии. Такой подход делает проверку безопасности не разовой активностью, а постоянным управляемым процессом.
Реклама, 18+. ООО «Газинформсервис» ИНН 7838017968
ERID: 2VfnxwG6Q1H
