מהפכת בדיקות החדירה המונעות על ידי בינה מלאכותית: PentestTool, PentestAI ו-PentestGPT שכדאי להכיר

אם אתם עובדים בתחום האבטחה כיום, כנראה הרגשתם את הפער: בדיקות חדירה מסורתיות מתנהלות לאט מדי עבור שחרורים שבועיים, אך סורקים פשוטים אינם מסוגלים לזהות פגמים בהיגיון העסקי או נתיבי תקיפה משולבים. במקביל, הפיד שלכם מוצף בפרויקטים של "כלי בדיקת חדירה מבוססי AI", "PentestGPT" ו-"PentestAI", שכולם מבטיחים לחשוב כמו האקרים ולבצע אוטומציה של החלקים המשעממים.

מאמר זה מנסה לחתוך את הרעש. נפרק את מה בדיקות חדירה מבוססות בינה מלאכותית למעשה, איך כלים כמו PentestGPT ו מסגרות רב-סוכניות בסגנון PentestAI מתאימים לתמונה, ובמקומות שבהם פלטפורמות דעתניות יותר כמו Penligent נמצאים בתוך מערכת אקולוגית המתפתחת במהירות. לאורך הדרך נקשר כלים אלה לסטנדרטים מוכרים כמו OWASP, MITRE ATT&CK, ו NIST SP 800-115, כך שתוכלו להעריך אותם באמצעות מודל מנטלי ברור ולא רק על סמך הייפ.OWASP)

ממבחני חדירה ידניים למבחני חדירה מבוססי בינה מלאכותית

במשך שנים, בדיקות חדירה הוגדרו על ידי תהליכי עבודה עתירי כוח אדם: שבועות של שיחות היקף, ביצוע בדיקות, רישום הערות ידני ודוח PDF סופי שכבר אינו רלוונטי כאשר הוא מגיע לתיבת הדואר הנכנס שלך. NIST SP 800-115 עדיין מגדיר בדיקות חדירה כערכת הערכה מובנית, נקודתית, המסתמכת בעיקר על מומחיות אנושית, הנתמכת על ידי כלים ולא מונעת על ידם.מרכז המשאבים לאבטחת מחשבים של NIST)

במקביל, שיטות עבודה מומלצות לאבטחת יישומים — המגולמות ב- מדריך OWASP לבדיקות אבטחת אינטרנט (WSTG) וה עשרת הגדולים של OWASP—דחף ארגונים לאמץ מתודולוגיות בדיקה חוזרות ונשנות ולהתמקד בסוגים נפוצים של פגיעויות באינטרנט וב-API.OWASP) סורקים מסורתיים וכלי DAST צמחו מתוך עולם זה: הם מהירים באיתור בעיות בסיסיות, אך מוגבלים כאשר יישומים משתמשים בתהליכי עבודה רב-שלביים, בכללים עסקיים מוטמעים או בתהליכי אימות לא טריוויאליים.

התקדמות אחרונה ב מודלים לשוניים גדולים (LLMs) ו סוכני בינה מלאכותית שינו את השיח. "כלי בדיקת חדירות AI" מודרניים יכולים לנתח תמלילי פרוטוקולים, להסיק מסקנות לגבי מכונות מצב מורכבות וליצור השערות לגבי התקפות לאורך כל מסלול המשתמש – במהירות שבני אדם פשוט לא יכולים להתחרות בה. בלוגים של ספקים ושל אנשי מקצוע עצמאיים כאחד מתארים כעת פלטפורמות בדיקת חדירות AI סוכניות ש מודל יישום מצבים, תזמור סורקים מרובים, ובדיקות חוזרות ונשנות עם שחרור קוד חדש.(אייקידו)

התוצאה היא קטגוריה חדשה: בדיקות חדירות מבוססות בינה מלאכותית—שם LLM וסוכנים משולבים בליבת תהליך הבדיקה, ולא רק מפוזרים מעל כצ'אט בוט.

מה אנחנו באמת מתכוונים ב"בדיקת חדירות מבוססת בינה מלאכותית"?

"בדיקת חדירות מבוססת בינה מלאכותית" הפכה למונח שיווקי פופולרי, ולכן כדאי להיות מדויקים. בפועל, לרוב מערכי בדיקות החדירות המבוססים על בינה מלאכותית יש שלוש מאפיינים משותפים:

1. תזמור סוכני על גבי ארגז כלים במקום סורק מונוליטי אחד, אתם מקבלים מתאם שמפעיל כלים כמו Nmap, OWASP ZAP, Nuclei או סקריפטים מותאמים אישית, ואז מנתח את התוצאות המשולבות. פרויקטים של "בדיקות חדירות באמצעות סוכני AI" בקוד פתוח כמו CAI, ערפילית, ו PentestGPT כולם פועלים לפי הדפוס הזה: הם משתמשים ב-LLM כדי להחליט אשר הפקודה להפעלה הבאה ו איך לפרש את התוצאות.SPARK42 | בלוג אבטחה התקפית)
2. ידע על טקטיקות, טכניקות ושיטות (TTP) של התוקפים מסגרות רבות מתיישרות באופן מפורש עם MITRE ATT&CK, מיפוי התנהגויות ופגיעויות שהתגלו לאסטרטגיות וטכניקות ידועות. מסגרת המחקר PENTEST-AI, למשל, משתמשת במספר סוכנים המונעים על ידי LLM המותאמים ל-MITRE ATT&CK כדי להפוך את הסריקה, אימות הניצול והדיווח לאוטומטיים, תוך שמירה על מעורבות הבודק בהחלטות קריטיות.ResearchGate)
3. תכנון המשלב את האדם בתהליך למרות השיווק, היישומים האמינים ביותר שומרים על קרבה לבני האדם. הסקירה של Spark42 על פרויקטים של סוכני AI בקוד פתוח מסכמת כי התוצאות הטובות ביותר כיום מגיעות מ סוכנים אנושיים במעגל, שבו הבינה המלאכותית מטפלת במשימות חוזרות ונשנות, אך בודק אנושי מאשר פעולות בסיכון גבוה ומפרש את השפעתן.SPARK42 | בלוג אבטחה התקפית)

כאשר מוצר או פרויקט טוענים שהם כלי בדיקת חדירות המונע על ידי בינה מלאכותית, כלל אצבע שימושי הוא לשאול:

"היכן נעשה שימוש במודל בפועל? האם הוא מתאם, מפרש וקובע סדרי עדיפויות בעבודה, או רק כותב דוחות מפוארים?"

סוגי מפתחות של כלי בדיקת חדירות AI: PentestTool, PentestAI ו-PentestGPT

הנוף הנוכחי של כלי בדיקת חדירות AI יכול להיות מבלבל, בין השאר משום שאותם שמות משמשים לדברים שונים מאוד (אבות טיפוס למחקר, פרויקטים ב-GitHub, פלטפורמות SaaS מסחריות). על סמך מקורות ציבוריים נוכחיים, ניתן לחלק אותם באופן גס לשלוש קטגוריות.מועצת האיחוד האירופי)

1. טייסים משנה מבוססי בינה מלאכותית בסגנון PentestGPT

כלים כמו PentestGPT החלו כפרוטוטיפים מחקריים שנבנו על בסיס GPT-4/GPT-4-class LLMs. הם פועלים כמו טייס משנה מבוסס בינה מלאכותית לבודקי חדירות:

• אתה מתאר את היעד וההקשר שלך בשפה טבעית.
• הסוכן מציע פקודות recon, מנתח את פלט הכלי וממליץ על הצעדים הבאים.
• זה יכול לעזור בניסוח ניסיונות ניצול או בסיכום הממצאים בדו"ח.

פרויקט GitHub PentestGPT מאת GreyDGL והמאמרים הנלווים מתארים אותו כ כלי בדיקת חדירה מבוסס GPT הפועל במצב אינטראקטיבי, ומנחה את הבודקים במשימות סיור, ניצול ופוסט-ניצול.GitHub)

עם זאת, ניתוחים קהילתיים שבוצעו לאחר מכן הצביעו על מספר אזהרות:

• הוא מסתמך במידה רבה על גישה למודלים מאוחסנים חזקים, לרוב באמצעות API.
• הדרך הטובה ביותר להתייחס אליו היא כאל אב טיפוס וכלי למידה, ולא פלטפורמה ארגונית מסוג "התקן והפעל".(SPARK42 | בלוג אבטחה התקפית)

עם זאת, טייסים משניים בסגנון PentestGPT הם שימושיים ביותר עבור:

• שיפור מיומנויות הבודקים הזוטרים באמצעות תיאור תהליכי החשיבה שלב אחר שלב.
• אוטומציה של משימות מייגעות כמו ניתוח יומנים, שינוי נתונים וניסוח טיוטות דוחות.
• בחינה מהירה של השערות תקיפה במעבדות ובתרחישים דמויי CTF.

2. מסגרות רב-סוכניות בסגנון PentestAI

תחת התווית PentestAI תמצאו גם פרויקטים בקוד פתוח ו מסגרות אקדמיות בחינת תהליכי עבודה אוטומטיים שאפתניים יותר:

• פרויקטים ב-GitHub כמו Auto-Pentest-GPT-AI / PentestAI (Armur) להתמקד ב בדיקות חדירות מבוססות LLM המשתלב עם סורקים, מייצר ניצולים מותאמים אישית ומפיק דוחות מפורטים.GitHub)
• ה PENTEST-AI מסגרת בספרות האקדמית מגדירה ארכיטקטורה רב-סוכנתית המופעלת על ידי LLM לצורך אוטומציה של בדיקות חדירה, עם סוכנים מיוחדים לסריקה, אימות ניצול ודיווח, כולם ממופים לטקטיקות MITRE ATT&CK.ResearchGate)

סקר שנערך לאחרונה על פרויקטים של בדיקות חדירות לסוכני AI בקוד פתוח מדגיש דפוס:

• NB/CAI/Nebula: מסגרות בוגרות יותר שניתן לאמץ באופן ריאלי כיום, לרוב עם תמיכה ב-LLM המארחת את עצמה.
• PentestGPT / PentestAI: חדשני אך ניסיוני יותר, לעיתים דורש הכנה משמעותית וסובלנות לסיכונים.SPARK42 | בלוג אבטחה התקפית)

מערכות מסוג PentestAI הן אטרקטיביות אם:

• זקוק לשליטה מדויקת על התנהגות הסוכנים והפריסה שלהם.
• רוצה ליישר את הבדיקות שלך באופן מפורש עם MITRE ATT&CK או עם שרשרת השמדה מותאמת אישית.
• מרגישים בנוח להתייחס למסגרת עצמה כאל פרויקט הנדסי ארוך טווח.

3. פלטפורמות Pentest המונעות על ידי בינה מלאכותית ("PentestTool" במובן הרחב)

לבסוף, ישנה קבוצה הולכת וגדלה של פלטפורמות פנטסט מסחריות המופעלות על ידי בינה מלאכותית—לעיתים משווקות כ"כלי בדיקת חדירות מבוססי AI" או "פלטפורמות בדיקת חדירות מבוססות AI"—שמטרתן להיות פתרון שלם ולא ערכת כלים. דוגמאות בשוק כוללות פלטפורמות ש:(קשת)

• סרוק באופן רציף אפליקציות אינטרנט, ממשקי API ושירותי מיקרו באמצעות שילוב של DAST, SAST, SCA ובדיקות תצורת ענן.
• הפעל סימולציות התקפה אוטונומיות או חצי-אוטונומיות באמצעות סוכני AI המדמים זרימות משתמשים ולוגיקה עסקית אמיתיות.
• ספק דיווח מובנה על תאימות (לדוגמה, מיפוי ממצאים ל-OWASP Top 10, PCI DSS, בקרות ISO 27001).
• הצע בדיקות חדירות "במהירות האור" לפי דרישה או על פי לוח זמנים עבור נכסים ספציפיים.

כאן, "מונע על ידי בינה מלאכותית" פירושו בדרך כלל שהפלטפורמה משתמשת בבינה מלאכותית כדי:

• קבעו סדר עדיפויות לפגיעויות לפי מידת הניצול וההשפעה העסקית.
• קשור את הממצאים בין הסורקים לנתיבי תקיפה.
• יצירת נרטיבים מובנים, המוכנים להצגה בפני בעלי העניין, הנתמכים בראיות גולמיות.

דוגמה: שימוש ב-AI Copilot לסיכום סיור (דפוס הגנתי)

כדי להבהיר את הדברים, הנה דוגמה פשוטה: הגנתי דפוס שאולי תראו בתהליך עבודה המסייע ב-AI. המטרה היא לא לנצל שום דבר, אלא לסכם את תוצאות סריקת הרשת לתפיסה מכוונת סיכון עבור הנכסים שלכם:

import subprocess def run_nmap_and_summarize(target: str, llm_client) -> str: """ הפעל סריקת שירות Nmap בסיסית על נכס שבבעלותך, ואז בקש מ-LLM לסכם את התוצאות לדוח אבטחה.
    """ # 1) סיור: אסוף נתונים טכניים (רק על מערכות שאתה מורשה לבדוק) result = subprocess.run( ["nmap", "-sV", "-oX", "-", target], capture_output=True, text=True, check=True, )

    nmap_xml = result.stdout # 2) פרשנות: בקש מ-LLM סיכום ברמה גבוהה prompt = f""" אתה בודק חדירות הכותב דוח מקצועי. להלן פלט Nmap XML עבור הערכת אבטחה מורשית. סכם: - שירותים וגרסאות חשופים
    - תצורות שגויות ברורות (למשל, פרוטוקולים מיושנים) - בדיקות המשך מוצעות (ללא קוד ניצול) Nmap XML: {nmap_xml} """ summary = llm_client.generate(prompt) # קוד מדומה עבור קריאת LLM שלך החזר סיכום

דפוס זה—הכלים מבצעים את הסריקה, הבינה המלאכותית מבצעת את הפרשנות—נמצא בבסיסם של כלי בדיקת חדירה רבים המבוססים על בינה מלאכותית, והוא תואם באופן מלא להנחיות מסורתיות כגון NIST SP 800-115 ו-OWASP WSTG.מרכז המשאבים לאבטחת מחשבים של NIST) הוא גם מראה היכן הפיקוח האנושי נותר חיוני: אתה בוחר את היקף הפעולה, מאמת את מסקנות ה-AI ומחליט אילו פעולות הן מתאימות וחוקיות.

היכן משתלבים כלי בדיקת חדירות AI בתהליך העבודה שלכם

כדי למקם את כל זה בראשכם, כדאי להסתכל על הנוף כעל ספקטרום:

טבלה זו היא ברמה גבוהה בכוונה, אך היא משקפת את אותם יתרונות וחסרונות שהודגשו בביקורות אחרונות על כלי בדיקת חדירות אוטומטיים ומסגרות סוכני AI: אין כלי אחד שיכול להחליף את הכל; במקום זאת, הבינה המלאכותית מרחיבה ומאיצה את החלקים בתהליך העבודה שניתן להפוך לאוטומטיים ביותר.טכנולוגיית בריחה)

כיצד Penligent משתלב במערכת האקולוגית של בדיקות חדירות מבוססות בינה מלאכותית

בתוך ספקטרום זה, Penligent נמצאת בקצה הסולם של "פלטפורמת בדיקות חדירות מלאה המונעת על ידי בינה מלאכותית". במקום לספק סוכן בינה מלאכותית עצמאי או סורק בודד, היא מתמקדת בתיאום תהליך מקצה לקצה. צינור בדיקות חדירות מונחה AI:

• מהטמעת נכסים ועד שינוי: אתה מוסיף דומיינים, כתובות IP או יישומים. המערכת מתאמת את איתור הנכסים והמיפוי הראשוני באמצעות שילוב של כלים סטנדרטיים ולוגיקה מותאמת אישית.
• תכנון וביצוע מבחנים סוכניים: סוכן AI מתכנן את גרף ההתקפה, בוחר אילו כלים להפעיל ומתאים את האסטרטגיה שלו כאשר הוא נתקל במכשולים בעולם האמיתי, כגון תהליכי כניסה, מגבלות קצב או סביבות מכולות.penligent.ai)
• רשימת סיכונים המבוססת על ראיות: במקום רק לפרט את מספרי הזיהוי של CVE, Penligent מדגיש את הראיות — פלט מסוף, עקבות HTTP, צילומי מסך — המקושרות ככל האפשר לטקטיקות MITRE ATT&CK ספציפיות או לקטגוריות OWASP.
• דיווח מותאם לתקנות: הוא אוטומטי את יצירת הדוחות, אשר ניתן להתאימם לתקני ISO 27001, PCI DSS או למסגרות בקרה פנימיות, במטרה לחסוך לבודקים אנושיים את העבודה החוזרת ונשנית של תיעוד.penligent.ai)

אם PentestGPT ו-PentestAI קרובים יותר ל- ערכת כלים לאנשים שאוהבים לבנות, Penligent מציבה את עצמה כ יישום ממוצר של רעיונות אלה: מנוע סוכני, עטוף בממשק משתמש הנגיש לא רק לחברי צוות אדום בכירים, אלא גם למהנדסים הסקרנים בנושא אבטחה ולצוותים קטנים יותר שאינם יכולים להרשות לעצמם לבנות פלטפורמה משלהם.

לקוראים המעוניינים להעמיק את הידע שלהם בפילוסופיה ובארכיטקטורה של Penligent, הבלוג והתיעוד המקיפים של Penligent מציעים פרטים נוספים על עיצוב סוכנים, דפוסי אינטגרציה ודיווח הממוקד בסיכונים.

מתי בדיקות חדירות מבוססות AI מצטיינות – ומתי לא

למרות ההתרגשות סביב בדיקות חדירות מבוססות בינה מלאכותית, מאמרים שפורסמו לאחרונה על ידי ספקי אבטחה ואנליסטים עצמאיים מדגישים כולם את אותה הנקודה: בינה מלאכותית היא מגבר, לא תחליף.(אייקידו)

בדיקות חדירות מבוססות בינה מלאכותית יעילות במיוחד כאשר:

• אתה צריך כיסוי רציף על פני משטח התקפה משתנה (API, מיקרו-שירותים, אינטגרציות SaaS).
• אתה עומד בפני משימות חוזרות ונשנות, עתירות תבניות (ניתוח יומנים, סיור המוני, בדיקות רגרסיה בסיסיות).
• אתה רוצה לשפר את כישוריהם של קהל רחב יותר של מהנדסים—למשל, על ידי מתן אפשרות למפתחים לבצע בדיקות בטוחות בהיקף מצומצם ולקרוא תיאורים שנוצרו על ידי בינה מלאכותית לפני שהם מעסיקים צוות אדום מלא.

הוא חלש יותר כאשר:

• ההתחייבות דורשת מודלים מעמיקים של איומים פיזיים, חברתיים או פנימיים שחורג מהיכולות של הכלים.
• הסביבה שלך היא כל כך ייחודית — מערכות תעשייתיות מסורתיות, פרוטוקולים קנייניים — עד כי הכלים והנתונים הקיימים להכשרה פשוט אינם מתאימים.
• דרישות ממשל, ביקורת או ניהול סיכונים מודלריים מקשות על הצדקת אוטומציה מסוג "קופסה שחורה" ללא אימות פנימי נרחב.

אסטרטגיה ריאלית עבור מרבית הארגונים בשנת 2025 נראית כך:

השאירו את האחריות בידי מומחים אנושיים. תנו לכלי בדיקת חדירות מבוססי בינה מלאכותית לטפל בהיקף, במהירות ובמשימות חוזרות ונשנות, והשתמשו בבדיקות ידניות לעומק, לניואנסים ולקבלת החלטות בעלות השפעה רבה.

מפת דרכים מעשית לאימוץ כלי בדיקת חדירות מבוססי בינה מלאכותית

אם אתם שוקלים להטמיע בסטאק שלכם קופילוטים בסגנון PentestGPT, מסגרות בסגנון PentestAI או פלטפורמות כמו Penligent, מפת דרכים מעשית עשויה להיראות כך:

1. התבססות על תקנים קיימים התחל ממה שאתה כבר יודע: OWASP WSTG למתודולוגיה, OWASP Top 10 לשפת סיכונים, MITRE ATT&CK למיפוי TTP ו-NIST SP 800-115 לתכנון בדיקות ותיעוד. התאם כל כלי AI שאתה מעריך למסגרות אלה.OWASP)
2. התחילו עם טייסים משניים מבוססי AI בסביבות בעלות סיכון נמוך הטמיעו עוזרים מסוג PentestGPT במעבדות, בתרגילי "לכוד את הדגל" פנימיים או בסביבות שאינן סביבות ייצור. השתמשו בהם כדי להאיץ את הלמידה, לנסח תסריטים ולבדוק את התנהגות ה-AI לפני שהיא נוגעת בתשתית קריטית.GitHub)
3. התנסו בגישות מרובות סוכנים ופלטפורמות העריכו פרויקטים בקוד פתוח (CAI, Nebula, PentestAI, Auto-Pentest-GPT-AI) ופלטפורמות מסחריות עם הגדרת היקף, רישום ובדיקה קפדניים. התמקדו באופן שבו הם משתלבים בתהליכי CI/CD, ניהול כרטיסים וניהול סיכונים שלכם, ולא רק ברשימות תכונות גולמיות.SPARK42 | בלוג אבטחה התקפית)
4. למסד בקרות של "אדם במעגל" הגדירו כללים ברורים לגבי מה שסוכני AI יכולים לעשות באופן אוטונומי (למשל, סיור פסיבי, סריקות בסיכון נמוך) ומה דורש אישור (למשל, בדיקות פולשניות נגד מערכות רגישות). תיעדו החלטות, שמרו ראיות ובדקו באופן שגרתי את התפוקה שנוצרה על ידי AI כדי לאתר הזיות ונקודות עיוורות.
5. מדוד את ההשפעה במונחים שחשובים אל תסתפק במעקב אחר "מספר הפגיעויות שנמצאו". במקום זאת, מדוד את זמן הזיהוי, זמן התיקון, הכיסוי בכל מלאי הנכסים שלך, ואת מידת היעילות של דוחות שנוצרו על ידי בינה מלאכותית בסיוע לבעלי עניין שאינם קשורים לאבטחה להבין ולתקן בעיות.

מחשבות סיכום

"מהפכת בדיקות החדירה המונעת על ידי בינה מלאכותית" כבר בעיצומה, אך היא אינה מוצר או פרויקט בודד. זוהי התכנסות של תקני אבטחה ותיקים (OWASP, MITRE, NIST), מסגרות סוכנים מודרניות כמו PentestAI, טייסים משניים מעשיים כמו PentestGPT ופלטפורמות דעתניות כמו Penligent, המנסות להפוך יכולות אלה לשמישות עבור צוותים אמיתיים תחת אילוצים אמיתיים.

אם תתקרבו לתחום זה עם חשיבה של מהנדס — תוך התמקדות במתודולוגיה, דרישה לראיות והתעקשות על ממשל אנושי — כלי בדיקת חדירות AI יכולים להפוך לאחד המכפילים היעילים ביותר בתוכנית האבטחה שלכם. אם תתייחסו אליהם כאל קסם, הם יאכזבו אתכם.

השתמש בהם בתבונה, הקפד שהם יעמדו בסטנדרטים, ותן להם לשחרר את הבודקים האנושיים שלך כדי שיוכלו להתמקד בחלקים של אבטחת התקפה שעדיין דורשים שיקול דעת אנושי אמיתי.