Введение
Сентябрь 2026. Атаки становятся быстрее, а команды ИБ — меньше. По данным Verizon DBIR 2025, среднее время от компрометации до эксфильтрации данных сократилось до нескольких часов. Ручной аудит не успевает. На помощь приходят большие языковые модели: они не заменят эксперта, но берут на себя черновую работу — разведку, первичный анализ кода, генерацию гипотез и оформление отчётов.
В этой подборке — 10 промтов, которые я лично использую в пентестах, DevSecOps-пайплайнах и Blue Team. Каждый промт — готовый к копипасту, с примером и пояснением. Все они проверены на реальных задачах: от поиска SQL-инъекций до написания YARA-правил. Важно: AI не даёт гарантий, поэтому результаты всегда верифицируйте вручную.
1. OSINT-разведка по домену
Задача: быстро собрать публичную информацию о цели: поддомены, технологии, утечки, упоминания в коде.
Промт:
Ты — OSINT-аналитик. Собери информацию о домене example.com. Используй только легальные источники: crt.sh, Shodan, GitHub, Have I Been Pwned, VirusTotal. Выведи список поддоменов, открытых портов, используемых технологий и возможных утечек. Формат: таблица с колонками «Ресурс», «Данные», «Источник». Не выдумывай данные, если не уверен — пиши «требует проверки».
Пример: для домена acme-corp.com модель нашла 12 поддоменов через crt.sh, из них 3 тестовых с открытым Jenkins. Это сразу дало вектор для фишинга.
Совет: после генерации обязательно проверьте каждый поддомен через dig и curl -I.
2. Анализ кода на SQL-инъекции
Задача: быстро проверить фрагмент кода на наличие SQLi без запуска сканера.
Промт:
Проанализируй следующий код на уязвимости SQL-инъекций. Если найдёшь — покажи уязвимую строку, объясни причину и предложи исправление с использованием параметризованных запросов. Код:
[вставьте код]
Пример: в PHP-скрипте $query = "SELECT * FROM users WHERE id = " . $_GET['id']; модель указала на конкатенацию и предложила $stmt = $pdo->prepare('SELECT * FROM users WHERE id = ?'); $stmt->execute([$_GET['id']]);.
Результат: экономия 20–30 минут на ручном ревью.
3. Генерация payload'ов для тестирования XSS
Задача: получить набор обфусцированных XSS-векторов для обхода WAF.
Промт:
Сгенерируй 5 XSS-payload'ов для обхода современных WAF (Cloudflare, Akamai). Используй различные техники: HTML-энкодинг, Unicode, SVG, событийные атрибуты. Для каждого укажи, какой WAF он может обойти и почему. Только для тестирования в легальных рамках.
Пример: модель предложила <svg/onload=alert(1)>, <img src=x onerror=alert(1)> и обход через javascript:alert(1) с двойным URL-энкодингом. Один из них сработал на тестовом стенде.
Важно: используйте только на своих ресурсах или в рамках договора.
4. Аудит конфигурации AWS S3
Задача: проверить бакеты на публичный доступ и отсутствие шифрования.
Промт:
Ты — AWS Security Auditor. Проанализируй JSON-политику бакета S3 ниже. Найди: 1) разрешения для всех (Principal: "*"), 2) отсутствие условия aws:SecureTransport, 3) возможность list bucket. Выведи отчёт с severity (Critical/High/Medium) и рекомендациями. Политика:
[вставьте JSON]
Пример: в политике был "Principal": "*" и "Action": "s3:GetObject" без условий. Модель присвоила Critical и посоветовала добавить "Condition": {"Bool": {"aws:SecureTransport": "true"}}.
5. Анализ логов SIEM
Задача: найти аномалии в логах за день.
Промт:
Ты — SIEM-аналитик. Проанализируй фрагмент логов в формате JSON. Найди: 1) множественные неудачные логины с одного IP, 2) необычное время доступа, 3) попытки доступа к чувствительным файлам. Выведи подозрительные события с указанием timestamp, IP и рекомендацией. Логи:
[вставьте логи]
Пример: модель выявила 50 неудачных попыток входа с IP 185.220.101.1 за 5 минут и рекомендовала заблокировать его в firewall.
6. Threat Modeling по STRIDE
Задача: быстро построить модель угроз для новой фичи.
Промт:
Примени методологию STRIDE к следующему описанию архитектуры: [описание]. Для каждой категории (Spoofing, Tampering, Repudiation, Information Disclosure, Denial of Service, Elevation of Privilege) предложи по 2 угрозы и контрмеры. Формат: таблица.
Пример: для микросервиса аутентификации модель предложила угрозу подделки JWT и контрмеру — проверку подписи и срока действия.
7. Генерация YARA-правила
Задача: создать правило для детекта конкретного вредоноса.
Промт:
Напиши YARA-правило для детекта файла с характеристиками: размер < 1 МБ, содержит строки "C2_SERVER", "powershell -enc", использует упаковщик UPX. Правило должно иметь метаданные (author, date, description) и условие для PE-файлов.
Пример: модель сгенерировала правило с $s1 = "C2_SERVER" ascii wide и условием uint16(0) == 0x5A4D and filesize < 1MB. После теста на образце детект сработал.
8. Отчёт о пентесте
Задача: оформить результаты тестирования в структурированный отчёт.
Промт:
Составь отчёт о пентесте на основе следующих данных: [список уязвимостей с CVSS]. Структура: 1. Executive Summary, 2. Методология, 3. Найденные уязвимости (описание, риск, доказательство, рекомендации), 4. Приоритеты исправления. Язык — русский, стиль — официально-деловой.
Пример: для 5 уязвимостей модель сгенерировала 10-страничный отчёт, который осталось только вычитать.
9. Проверка соответствия SOC 2
Задача: оценить, соответствует ли конфигурация требованиям SOC 2.
Промт:
Ты — аудитор SOC 2. Проверь следующие настройки AWS: [список]. Определи, какие критерии Trust Services (Security, Availability, Confidentiality) нарушены. Для каждого нарушения укажи конкретный пункт и рекомендацию.
Пример: модель выявила отсутствие MFA для root-аккаунта и несоответствие критерию CC6.1.
10. Подготовка к Red/Blue Team учениям
Задача: сгенерировать сценарий атаки и защитные действия.
Промт:
Разработай сценарий Red Team для учебных целей: цель — получить доступ к базе данных через фишинг. Опиши шаги атаки (TTPs по MITRE ATT&CK) и для каждого шага — действие Blue Team по детекту и реагированию. Формат: таблица.
Пример: модель предложила использовать T1566 (Phishing) и T1078 (Valid Accounts), а Blue Team — настроить алерты на аномальные входы.
Заключение
Эти 10 промтов закрывают основные задачи ИБ-специалиста: от разведки до отчётности. Они не заменяют экспертизу, но экономят часы рутины. Главное правило: AI — это ассистент, а не истина в последней инстанции. Всегда проверяйте выводы, особенно когда речь идёт о безопасности. Попробуйте внедрить хотя бы 2–3 промта в свой ежедневный workflow — и вы почувствуете разницу. А если хотите глубже — изучайте смежные области: DevSecOps, threat intelligence, автоматизацию. Безопасность — это процесс, а не продукт.
Комментарии