Огляд ШІ-інструментів пентестів 2025 року

Як штучний інтелект посилює можливості фахівців із кібербезпеки

Штучний інтелект (ШІ) активно охоплює тестування на проникнення завдяки своїй здатності обробляти величезні обсяги даних, виявляти шаблони й автоматизувати складні завдання. В індустрії кібербезпеки постійно зростає кількість і складність загроз. ШІ дає змогу підвищити ефективність роботи фахівців, автоматизуючи рутинні операції та допомагаючи виявляти вразливості, які можуть бути пропущені під час ручного тестування.

Важливо підкреслити, що на поточному етапі розвитку ШІ швидше доповнює, а не замінює людський досвід. Технології штучного інтелекту допомагають долати обмеження людських ресурсів, але критичне мислення, експертне оцінювання та ухвалення фінальних рішень залишаються за людиною. Ми поділяємо влучну вірусну ідею: “ШІ не забере вашу роботу. Її заберуть люди, які успішно використовують ШІ”. Це цілком стосується й кібербезпеки.

Розглянемо детальніше, які бувають ШІ-інструменти для пентестів, мету і завдання цих інструментів, їхні можливості, переваги, обмеження, ризики та рекомендовані сценарії використання.

Що таке ШІ-інструментарій для пентестів

Інструменти для пентестів, засновані на ШІ, — це програмні рішення, що використовують технології машинного навчання, нейронні мережі та інші методи штучного інтелекту для автоматизації та оптимізації процесів тестування на проникнення. Зокрема, для оцінки безпеки власне систем ШІ.

На поточному етапі розвитку ці інструменти, як правило, являють собою або гібриди традиційних інструментів з ШІ-функціями, або платформи, що використовують машинне навчання для підвищення ефективності окремих етапів пентесту.

Ключові цілі застосування ШІ-застосунків у сфері пентестів такі:

• Прискорення процесів сканування та аналізу.
• Підвищення точності виявлення вразливостей.
• Зниження трудовитрат на рутинні операції.
• Прогнозування потенційних векторів атак на основі зібраних даних.
• Обробка великих обсягів інформації, які складно аналізувати вручну.
• Структурування та автоматизація процесів звітності.

Продовжимо від загального до окремого і розглянемо більш конкретні приклади.

Завдання, які вирішують ШІ-інструменти для пентестів

Перш за все, ШІ-системи автоматизують збір та аналіз інформації про цільову інфраструктуру. Вони можуть обробляти великі обсяги загальнодоступних даних, ідентифікувати потенційні точки входу, аналізувати структуру мережі та виявляти зв’язки між різними компонентами. Алгоритми машинного навчання допомагають класифікувати отриману інформацію й виділяти найбільш значущі деталі для подальшого дослідження.

Також інструменти на базі ШІ здатні аналізувати код, конфігурації та мережевий трафік для виявлення потенційних вразливостей. На відміну від традиційних сканерів, що використовують заздалегідь визначені сигнатури, ШІ-системи можуть виявляти нові або модифіковані вразливості на основі поведінкового аналізу та контексту. Вони також здатні ранжувати вразливості за критичністю з урахуванням специфіки конкретної інфраструктури.

Одне з найцінніших застосувань ШІ в пентестах – експлуатація вразливостей. Передові ШІ-інструменти можуть адаптувати наявні експлойти або створювати нові під конкретні умови цільової системи. Це дає змогу перевірити реальну експлуатованість знайдених вразливостей і скоротити кількість хибнопозитивних результатів. Системи ШІ враховують особливості оточення і можуть запропонувати найбільш ефективні методи для підтвердження вразливостей.

Нарешті, ШІ автоматизує створення структурованих звітів про проведені тести. Системи аналізують зібрані дані, класифікують знайдені вразливості, оцінюють потенційні ризики та формують рекомендації щодо їх усунення. Це значно скорочує час на підготовку документації та підвищує її якість.

Приклади ШІ-інструментів для пентестів

Важливо зазначити, що ринок ШІ-інструментів для пентестів у 2025 році активно формується і далекий від стабілізації. Прямих і широко визнаних ШІ-асистентів, створених виключно для пентестів, поки що небагато. Розглянемо такі інструменти:

• Burp Suite із плагінами на базі ШІ — класичний інструмент веб-пентестера з розширеними можливостями завдяки плагінам, що використовують машинне навчання для аналізу веб-застосунків, автоматичної класифікації відповідей сервера й виявлення потенційних векторів атак.
• PentestGPT – інструмент на базі мовних моделей (таких як GPT-4), що працює в режимі діалогу та структурує процес тестування. Особливо ефективний для автоматизації рутинних завдань розвідки, аналізу результатів і навчання фахівців-початківців.
• Metasploit із ШІ-інтеграціями — класичний фреймворк із модулями, що використовують елементи ШІ для автоматизації підбору експлойтів на основі аналізу конфігурацій цілі та мережевого трафіку.
• OpenVAS із ШІ-аналітикою — сканер вразливостей, що використовує алгоритми машинного навчання для пріоритизації знайдених проблем у контексті конкретної інфраструктури.
• Cobalt Strike із кастомними ШІ-скриптами — платформа для операцій Red Team з можливістю додавання скриптів, що використовують ШІ, для аналізу поведінки систем у реальному часі.
• CloudSek XVigil — платформа, що застосовує машинне навчання для аналізу загроз, виявлення вразливостей і прогнозування можливих векторів атак на основі даних із відкритих джерел, Deep Web і Dark Web.
• AutoReconAI — багатопотоковий інструмент для автоматизованого перерахування сервісів.
• HackAPrompt — спеціалізований інструмент, що використовує можливості промпт-інжинірингу для проведення тестів безпеки.
• DeepExploit — система, що застосовує методи глибокого навчання для автоматичного пошуку та експлуатації вразливостей.
• Scau.pro — ШІ-інструмент, що надає аналітикам структуровану допомогу в аналізі вразливостей смарт-контрактів.
• H-X Cybersecurity Agent – спеціалізований ШІ-асистент для offensive security, побудований на GPT із кастомними інструкціями.

Переваги ШІ-інструментів для пентестів

По-перше, ШІ-інструменти значно скорочують час проведення пентестів завдяки паралельному опрацюванню даних і автоматизації рутинних операцій. Завдання, що вимагають від людини годин або днів, можуть бути виконані за хвилини.

З одного боку, автоматизація коротких завдань, що повторюються, дає змогу фахівцям зосередитися на складніших аспектах тестування, які потребують людського мислення й досвіду.

З іншого боку, ШІ бере на себе виконання довгих монотонних завдань — від сканування мережі до генерації звітів. Це мінімізує ризик людських помилок через втому або неуважність.

Нарешті, використання ШІ-помічників робить деякі аспекти пентестингу доступними для фахівців з меншим досвідом. Це частково вирішує проблему кадрового дефіциту в галузі.

Обмеження та ризики ШІ-інструментів для пентестів

Перш за все, пентести часто вимагають глибокого розуміння бізнес-логіки та інфраструктури. Поточні ШІ-моделі досягають такого розуміння насилу. Вони ефективні в шаблонних завданнях, але часто губляться в нестандартних сценаріях і втрачають контекст у тривалих сесіях, особливо при глибоких тестах. Наприклад, під час ескалації привілеїв і бічного руху.

Так само, як пентестер-людина, ШІ-системи не застраховані від хибнопозитивних і хибнонегативних результатів. Алгоритми можуть пропускати верифікацію або експлуатацію, неправильно інтерпретувати дані або пропускати нетипові вразливості. Це критично в умовах реальних пентестів.

Навіть найбільш просунуті ШІ-інструменти вимагають нагляду фахівця. Користувач повинен запускати команди, аналізувати складні ситуації та коригувати рекомендації. Це особливо важливо під час тестування критичної інфраструктури, де ціна помилки особливо висока.

ШІ ефективний, коли є великі масиви даних для навчання, але в пентесті часто доводиться працювати з унікальними системами, де таких даних немає. Це обмежує здатність моделей адаптуватися до нових сценаріїв.

Нарешті, використання ШІ в пентесті пов’язане з ризиками, оскільки автоматизовані атаки, слабо контрольовані людиною, можуть випадково завдати шкоди системам і процесам. Це викликає питання відповідальності, легальності використання автоматизованих інструментів для атак і дотримання регуляторних вимог у різних юрисдикціях.

Поточні тенденції та прогнози

Замість впровадження чистих ШІ-асистентів для пентестів ми спостерігаємо радше тренд на інтеграцію машинного навчання в наявні популярні інструменти (Burp Suite, Metasploit, OpenVAS). Це дає змогу поєднувати перевірені методики з новими можливостями аналізу даних.

Відбувається інтеграція ШІ-інструментів для пентестів із SOC-платформами та хмарними системами безпеки для створення єдиних екосистем захисту. Це особливо актуально для обробки великих обсягів даних і швидкого реагування.

Деякі стартапи та дослідники працюють над інструментами, де ШІ намагається імітувати дії пентестера. Проєкти на кшталт AttackIQ використовують машинне навчання для моделювання атак. Однак такі рішення поки що перебувають на ранніх стадіях і більше підходять для великих організацій, ніж для дрібних.

Заради об’єктивності, варто згадати, що розвиток ШІ не тільки відкриває нові можливості для автоматизації складних сценаріїв тестування і допомагає фахівцям з безпеки, але також створює ризики використання тих самих технологій зловмисниками. Це виводить “перегони озброєнь” між засобами захисту та атаки на якісно нові рівні.

Нарешті, впровадження ШІ-інструментів у процеси тестування на проникнення вимагає особливої уваги до питань законодавства та відповідності нормативним вимогам. Автоматизація атак за допомогою ШІ вимагає додаткового контролю, щоб виключити вихід за рамки узгоджених сценаріїв і ненавмисний збиток інфраструктурі. 

З погляду міжнародних стандартів, до АІ-систем висуваються вимоги щодо прозорості алгоритмів, зрозумілості прийнятих рішень, ведення журналів подій і наявності механізмів ручного управління. Ці положення закріплено, зокрема, в європейському AI Act і низці національних нормативів.

Порівняльна таблиця ШІ-інструментів для пентестів

Виконаємо порівняльний аналіз ШІ-інструментів для пентестів. Для цього класифікуємо перераховані нами рішення за типами та ключовими можливостями, а також опишемо рекомендовані сценарії використання та обмеження цих рішень.

Інструмент	Тип рішення	Ключові можливості	Ре­ко­мен­до­ва­ні сце­на­рії ви­ко­рис­та­ння	Обмеження
Cobalt Strike із ШІ-скриптами	Платформа з кастомізацією	Аналіз поведінки систем; Відстеження реакцій захисних механізмів; Адаптація атак у реальному часі	Red Team; Просунуте моделювання; Обхід систем захисту	Висока вартість; Потребує навичок програмування; Ризик завдання шкоди системам
CloudSek XVigil	Платформа управління ризиками	Аналіз зовнішнього периметра; Дані з DarkNet і відкритих джерел; Прогнозування векторів атак	OSINT; Моніторинг зовнішніх загроз; Оцінка цифрового сліду організації; Моніторинг репутації	Обмеженість зовнішнім периметром; Не замінює активне тестування; Акцент на даних, а не на експлуатації
Burp Suite із ШІ-плагінами	Гібридне рішення	Аналіз веб-застосунків; Класифікація відповідей сервера; Виявлення аномалій; ШІ-асистент для генерації запитів	Глибоке тестування веб-застосунків; Виявлення SQL-ін’єкцій, XSS та інших OWASP Top 10; Проєкти з тисячами запитів	Вимагає глибоких технічних знань; ШІ-функції обмежені веб-контекстом
PentestGPT	ШІ-асистент на базі LLM	Інтерактивний підхід у формі діалогу; Рекомендації щодо інструментів; Аналіз результатів; Структурування процесу	Навчання пентестерів-початківців; CTF і навчальні платформи; Автоматизація рутинних етапів розвідки; Малі та середні проєкти	Залежність від людини; Втрата контексту в тривалих сесіях; Обмежена автономність
Metasploit із ШІ-інтеграціями	Гібридне рішення	Автоматизація підбору експлойтів; Аналіз конфігурацій цілі; Оцінка можливості успішної атаки	Пост-експлуатаційні активності; Тестування мережевих пристроїв; Оцінка експлуатованості вразливостей	Обмежені можливості ШІ; Потребує технічних навичок; Залежність від бази експлойтів
OpenVAS із ШІ-аналітикою	Сканер з елементами ШІ	Пріоритизація вразливостей; Контекстний аналіз інфраструктури; Оцінка критичності в конкретному середовищі	Первинне сканування периметра; Моніторинг зовнішніх активів; Перевірка відповідності стандартам	Велика кількість помилкових спрацьовувань; Неглибокий аналіз; Обмеженість типовими вразливостями
AutoReconAI	Автоматизований інструмент розвідки	Комплексний збір інформації; Автоматизований OSINT; Ідентифікація потенційних векторів атак; Структурування зібраних даних	Початкові етапи пентесту; Розвідка цифрового сліду організації; Автоматизація рутинної розвідки; Виявлення прихованих зв’язків між активами	Поверхневий аналіз специфічних технологій; Потрібна верифікація результатів людиною; Обмежена ефективність на захищених системах
HackAPrompt	Інтерактивний ШІ-генератор експлойтів	Створення цільових експлойтів на основі опису; Аналіз коду на вразливості; Генерація обходів захисту; Документування знайдених вразливостей	Розробка PoC для вразливостей; Навчання фахівців з безпеки; Перевірка гіпотез про вразливості; Генерація кастомних пейлоадів	Етичні обмеження; Не завжди генерує робочий код; Знання лише відомих патернів вразливостей; Не замінює глибоке розуміння експлуатації
DeepExploit	Платформа з елементами машинного навчання	Автоматизоване тестування на проникнення; Самонавчальні алгоритми експлуатації; Інтеграція з системами моніторингу; Адаптивні техніки обходу захисту	Масштабні мережеві інфраструктури; Автоматизований пентест; Повторювані тестування безпеки; Перевірка стійкості до стандартних атак	Висока ресурсомісткість; Обмежена гнучкість у нестандартних середовищах; Необхідність навчання моделі; Складність налаштування для специфічних середовищ
Scau.pro	Платформа аналізу безпеки коду смарт-контрактів	ШІ-аналіз кодової бази; Виявлення прихованих вразливостей; Рекомендації щодо виправлення	Безплатний частий аналіз безпеки коду; Оцінювання ризиків кодової бази	Спеціалізація на аналізі коду; Обмеження зі складними архітектурами; Потребує інтеграції в робочі процеси
H-X Cybersecurity Agent	Спеціалізований ШІ-асистент на базі GPT	Консультування щодо тактик атак; Генерація сценаріїв тестування; Розробка стратегій експлуатації; Інтерактивна допомога в реальному часі	Безплатний супровід операцій offensive security; Навчання фахівців; Розробка методологій тестування; Планування Red Team	Обмежена автономність; Залежність від якості запитів; Немає прямого доступу до систем

Висновок

Штучний інтелект поступово стає важливою частиною сучасного пентестингу. Основна цінність ШІ-асистентів полягає в автоматизації рутинних завдань, аналізі великих обсягів даних і виявленні потенційних вразливостей, які можуть бути пропущені при ручному або автоматизованому тестуванні без ШІ.

Для максимальної ефективності у 2025 році оптимально комбінувати ШІ-інструменти з традиційними підходами:

• Для розвідки та аналізу зовнішнього периметра використовувати платформи з елементами ШІ.
• Застосовувати OpenVAS для початкового сканування та аналізу вразливостей.
• Використовувати Burp Suite та Metasploit з ШІ-плагінами для автоматизації рутинних перевірок.
• Експериментувати з кастомними скриптами, якщо є відповідні технічні навички.

Ми думаємо, що жоден ШІ-асистент найближчими місяцями не замінить критичного мислення й досвіду висококваліфікованого пентестера. ШІ — це потужний помічник, який економить час на рутині, але ключові рішення та креативні підходи поки що залишаються за людиною.

Залиште заявку на нашому сайті та отримайте безплатно професійну консультацію щодо впровадження ШІ у ваших процесах безпеки, оцінювання безпеки ваших систем ШІ або інших питань кібербезпеки.

_________________________

Підпишіться на наш канал Telegram, щоб не пропускати наші новини та статті блогу.