Любой честный пентест начинается не со сканера портов. Он начинается с вопроса, который почему-то принято пропускать: кто и зачем захочет тебя взломать? Пока ты не ответил на него, ты стреляешь наугад: гоняешь чек-листы OWASP по системе, не понимая, кто реально придёт, с какими ресурсами и с какой целью. Модель угроз, построенная без понимания противника, защищает от воображаемого врага, а не от настоящего.
Мотив первичен
Практически любой взлом сводится к одному из нескольких мотивов, и каждый диктует свой почерк.
Деньги напрямую — вымогательство. Самый массовый сценарий. Цель — зашифровать или украсть данные и продать их обратно жертве. Здесь атакующему важна скорость и объём: чем быстрее он проходит от точки входа до эксфильтрации, тем выше рентабельность. Ему плевать на элегантность, ему нужна конверсия.
Заказ конкурентов. Тихий, целевой взлом. Задача — не пошуметь, а вынести конкретное: клиентскую базу, прайсы, переписку, исходники, условия сделок. Такой атакующий готов сидеть долго и незаметно, потому что ценность в самих данных, а не в факте компрометации.
Хактивизм и политика. Мотив не в деньгах, а в ущербе и огласке. Дефейс, слив ради слива, вывод из строя инфраструктуры к «правильной» дате. Такой противник иррационален с точки зрения экономики: он потратит несоразмерно много ради символического удара, и это делает его непредсказуемым.
Государственный интерес — шпионаж. Долгосрочное присутствие, максимальная скрытность, интерес к конкретной информации или к плацдарму для дальнейших операций. Раньше это был удел избранных групп с большими бюджетами. Ключевое слово — «раньше».
Определив мотив, ты рисуешь портрет исполнителя. И вот тут начинается самое интересное.
Кем был враг вчера
Ещё пару лет назад портрет серьёзного атакующего выглядел так: команда. Люди с редкой экспертизой, годами наработанным чутьём, распределением ролей: кто-то держит инфраструктуру, кто-то пишет эксплойты, кто-то разбирает добычу. Чтобы такая команда собралась и нацелилась на тебя, нужен был весомый мотив, потому что их время стоило дорого.
Это создавало естественный барьер. Мелкий пакостник мог запустить готовый скрипт, но собрать цепочку из нескольких уязвимостей, разобраться в незнакомой архитектуре, написать кастомный эксплойт под конкретную цель — это требовало квалификации, которой у большинства не было. Оборона держалась во многом на этом барьере: сложное могли сделать немногие.
По данным Sonatype, число вредоносных пакетов в публичных репозиториях выросло с 55 000 в 2022 году до 454 600 в 2025-м, более чем в восемь раз. Это не рост активности одних и тех же профессиональных групп. Это рост числа людей, которым внезапно стало по силам то, что раньше требовало квалификации.
Кто твой враг сегодня
Сегодня взломы всё чаще ведут атакующие низкого и среднего уровня, вооружённые связкой из ИИ-инструментов и ИИ-моделей. Это не абстрактный прогноз, а задокументированные инциденты последнего года.
Февраль 2025, Япония. Трое школьников 14, 15 и 16 лет познакомились в онлайн-играх и с помощью ChatGPT написали программу, которая автоматически регистрировала фиктивные контракты в Rakuten Mobile. На их компьютерах нашли около 3,3 миллиарда пар логин-пароль, купленных через Telegram. Около 2 500 фиктивных номеров они успели продать криминальным группам за 7,5 млн иен — это чуть больше 50 000 долларов в криптовалюте.
Декабрь 2025, Осака. 17-летнего подростка арестовали по японскому закону о неправомерном доступе: он вытащил персональные данные более 7 миллионов пользователей крупнейшей в Японии сети интернет-кафе Kaikatsu Club. Когда его код упирался в ошибки, он просто спрашивал у ChatGPT, как их обойти, и получал рабочее решение. Мотив, который он сам назвал следствию, стоит запомнить: он хотел купить карточки Pokémon и расплатился за них угнанной картой.
Декабрь 2025 — февраль 2026, Мексика. Флагманский кейс, показывающий масштаб. Один атакующий с помощью Claude Code и GPT-4.1 систематически взломал девять государственных агентств Мексики, скомпрометировав личные данные 195 миллионов граждан: полные имена, адреса, налоговые номера, данные избирателей и учётные записи госслужащих из SAT, INE и правительств трёх штатов. За 34 сессии он отправил более 1000 промптов, которые превратились в 5 300 команд, выполненных моделями на живой инфраструктуре жертв, а Claude Code выполнил 75% всех этих команд. Модель обошли не эксплойтом, а социальной инженерией текстом: атакующий убедил её, что все действия санкционированы и укладываются в рамки легального теста на проникновение.
Это не единичные курьёзы. В 2025 году, по данным The Hacker News, LLM-системы перешли порог: из полезных, но ошибающихся ассистентов они превратились в end-to-end инструменты, способные вести атаку от разведки до эксфильтрации без постоянного участия человека. Облачные вторжения выросли на 35% за год, а ИИ-фишинг начал полностью переигрывать ручные red-team рассылки по эффективности.
И это работает в обе стороны: атакующие воюют не только своими моделями, но и чужими, угнанными. По данным Sysdig, кампания Bizarre Bazaar с декабря 2025 по январь 2026 набрала более 35 000 сессий против открытой, недостаточно защищённой ИИ-инфраструктуры — это около тысячи попыток в сутки, а рост кражи учётных данных именно к ИИ-сервисам составил 376% между четвёртым кварталом 2025 и первым кварталом 2026. Подключились и государственные группы: связанная с Россией APT28 встроила модель Qwen2.5-Coder прямо в вредоносное ПО кампании LAMEHUG, чтобы каждый заражённый хост на лету получал от облачной модели готовые команды под конкретную машину. Сигнатурный анализ такое почти не ловит, потому что в самом теле малвари нет статичных команд.
Портрет сегодняшнего врага: это уже не гений. Это средней руки исполнитель, у которого в руках оружие, дающее ему возможности, которых у него никогда не было. Порог входа, на котором держалась половина обороны, исчез за один год.
Рыцари против ребёнка на танке
Вот честная картина сегодняшнего противостояния. С одной стороны — команда безопасности: обученная, дисциплинированная, с отработанными процессами. Рыцари в доспехах, кавалерия, всё как положено. Они умеют держать строй против того врага, к которому готовились: против других людей, действующих в человеческом темпе.
С другой стороны выезжает ребёнок на танке. Он не умнее рыцарей и мало что умеет сам. Но у него в руках техника другого поколения, которая обнуляет всю выучку противоположной стороны. Проблема не в том, что защитники стали хуже, а в асимметрии вооружения: атакующий получил ИИ-инструмент, который планирует, пишет код, автоматизирует эксфильтрацию и масштабируется, а у команды защиты по ту сторону по-прежнему копьё, щит и выучка. Танк не устаёт, не отвлекается и не берёт выходных.
Единственный ответ на машину — это машина. Рыцарю нужен свой танк.
Что с этим делаем мы
Из этого понимания вырос весь наш подход. Если атакующие уже год ведут взломы с ИИ, то тестирование обязано вестись тем же оружием, иначе ты меряешь свою оборону против врага, которого больше не существует.
AI Brain — наша закрытая платформа для автоматизированного пентеста, обкатанная за год реальных проектов. В команде до десяти моделей: Claude, GPT, Gemini, Grok, Kimi, Qwen и другие, каждая ведёт свой вектор параллельно, делится общей памятью с остальными и не может сама подтвердить собственную находку — это всегда делает другая модель через независимый negative control. Управляет процессом схема, которую мы называем Man-in-the-Middle: модель-дирижёр или оператор-человек перехватывает ход команды, раздаёт миссии и в любой момент может вмешаться как тимлид. На одну подтверждённую уязвимость у нас приходится от пяти до двадцати ложных зацепок, и AI Brain отсеивает их до отчёта, а не после.
На этой платформе построена услуга пентеста с использованием ИИ — полноценное тестирование на проникновение, где рутину и масштаб берёт на себя команда моделей, а финальную оценку и подпись под отчётом всегда ставит человек. Мы моделируем ровно того врага, который придёт к тебе на самом деле: атакующего среднего уровня, усиленного связкой ИИ-инструментов, работающего в машинном темпе, и показываем, где твоя оборона всё ещё держится на исчезнувшем барьере входа. Тот же принцип лежит в основе наших red team проектов, где сценарий атакующего отыгрывается целиком, от разведки до цели, а не превращается в список отдельных находок.
Смысл простой. Мы приезжаем на твоей стороне поля на таком же танке, на каком приедет враг, только до того, как приедет он. Лучше, чтобы асимметрию вооружения на твоём периметре первыми обнаружили мы, а не 17-летний подросток, которому нужны деньги на карточки Pokémon.