Не просто написать ему промпт, а собрать полноценного агента, дать инструменты и выпустить на полигон.

По сути, эксперимент простой:

сможет ли твой AI-агент нормально пройти пентест?

Если интересно проверить — можно присоединиться.

Профессиональное техническое пособие по исследованию EDR-систем, предназначенное для специалистов Red Team, пентестеров, разработчиков средств защиты, аналитиков SOC и инженеров по детектированию (Detection Engineers), желающих досконально понять физику работы конечных защитных агентов.

Приватный поиск — не отслеживает пользователей и не формирует профили поискового поведения.
Агрегация результатов — объединяет информацию из множества поисковых сервисов.
Self-hosted — возможность развернуть собственный поисковик на сервере или локальной машине.
Поддержка Tor — может использоваться совместно с Tor для повышения анонимности.
Гибкая настройка — подключение поисковых движков, изменение конфигурации и адаптация интерфейса под собственные задачи.

• Препарируем программу, упакованную с PyInstaller
• Вручную реализуем технику Hell’s Gate
• Разбираем последствия заражения дроппером
• Готовимся публиковать свое первое security-исследование
• Защищаем сети от спуфинг-атак
• Делаем сервер неприступным для ботов
• Проходим 4 тренировочных машин с Hack The Box

Подходит для знакомства с CesiumJS, разработки геоинформационных приложений и экспериментов с обработкой открытых данных.

— Агенты самостоятельно планируют проверки, исследуют поверхность атаки, пытаются эксплуатировать уязвимости и подтверждают найденные проблемы с помощью рабочих PoC.
— Поддерживает анализ веб-приложений, API и исходного кода, поиск SQL-инъекций, XSS, SSRF, IDOR, ошибок контроля доступа и других уязвимостей.
— Включает инструменты разведки, браузерного тестирования, перехвата HTTP-запросов и выполнения команд, а также интеграцию с CI/CD.
— Можно запускать локально в Docker с собственной LLM-моделью или использовать облачную платформу Strix.

— Поддерживает CLI, Web UI и REST API, поэтому его можно использовать как самостоятельно, так и встроить в собственный pipeline.
— Результаты можно сохранять в CSV, JSON, PostgreSQL, S3 или LeadsDB.
— Для масштабирования предусмотрены proxy, параллельная обработка, PostgreSQL и Kubernetes.
— Проект работает через Docker и использует Playwright; заявленная производительность — около 120 мест в минуту при определённой конфигурации.

Проект поддерживает модульную систему, профили приложений и systemless-модификации, предоставляя разработчикам и энтузиастам инструменты для глубокой настройки Android.