DeepExploit — опубликован инструмент для пентеста с машинным обучением

DeepExploit — опубликован инструмент для пентеста с машинным обучением

DeepExploit — опубликован инструмент для пентеста с машинным обучением

Пользователь 13o-bbr-bbq опубликовал на GitHub инструмент для автоматизированного тестирования на проникновение (пентест). Инструмент, получивший название Deep Exploit, был представлен на Black Hat USA 2018.

Согласно размещенной информации, DeepExploit связан с Metasploit, и имеет два основных режима:

  1. Intelligence mode (Интеллектуальный режим): DeepExploit идентифицирует статус всех открытых портов на целевом сервере и выполняет эксплойт, применяя машинное обучение;
  2. Режим брутфорс (Brute force mode): DeepExploit поочередно выполняет эксплойты, основываясь на комбинации «Модуль эксплойта — Цель — Пейлоад», учитывая имя продукта и номер порта устройства пользователя.

Ключевыми особенностями DeepExploit являются:

  • Самообучение. DeepExploit может сам учиться методу использования эксплойтов, человеку не нужно готовить данные для обучения.
  • Эффективное выполнение эксплойтов. DeepExploit может «прицельно» атаковать эксплойтами, используя данные, полученные в ходе самообучения.
  • Глубокое проникновение. Если DeepExploit успешно использует эксплойт на целевом сервере, он дополнительно выполняет эксплойт, атакуя другие внутренние серверы.
  • Крайне легкое управление. Все, что вам нужно — ввести одну команду.

Актуальная версия DeepExploit находится в статусе beta, однако она может: собирать разведданные, моделировать угрозы, анализировать уязвимости, эксплуатировать их, составлять отчеты.

45% российских компаний внедряют ИИ без бюджета на его защиту

На ЦИПР-2026 представили первые данные исследования «Солара», Б1, Ассоциации ФинТех и HiveTrace о внедрении ИИ в российских компаниях. Картина получилась ожидаемая: бизнес активно тащит нейросети в процессы, но безопасность местами опять идёт где-то следом.

По данным исследования, около 80% российских компаний уже в том или ином виде интегрируют ИИ в бизнес-процессы.

Ещё 35% считают его стратегическим приоритетом на ближайшие годы. При этом 45% компаний не выделяют отдельный бюджет на защиту ИИ, а формализованные политики ИБ для ИИ-сервисов есть только у 25%.

То есть ИИ уже помогает писать код, обрабатывать документы, отвечать клиентам, прогнозировать спрос, искать недвижимость, оценивать чистоту автомобилей и даже подбирать шихтовые материалы для сталеплавильной печи. Но отдельный вопрос «а кто всё это будет защищать?» у многих пока обходится стороной.

В исследовании приведены кейсы «Ростелекома», «Делимобиля», Альфа-Банка, «АльфаСтрахования», ТМК и «Циана». Компании используют ИИ в контакт-центрах, базах знаний, разработке, триаже уязвимостей, динамическом ценообразовании, оценке фото, модерации, поиске недвижимости и промышленных расчётах.

При этом сами участники рынка хорошо понимают, где болит. Среди ключевых рисков использования ИИ компании называют утечки данных — их отметили 80% респондентов. Ещё 60% опасаются некорректной генерации контента, а 54% — компрометации источников данных и баз знаний.

Есть и внешние угрозы. Российские компании считают наиболее опасными автоматизацию разведки и атак с помощью ИИ (67%), генерацию вредоносного кода (54%) и дипфейки, которые усиливают социальную инженерию (51%).

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru