В 2026 году специалисты по информационной безопасности работают в условиях жесточайшего дефицита времени: количество уязвимостей растёт, облачные конфигурации усложняются, а регуляторные требования ужесточаются. Искусственный интеллект перестал быть игрушкой — теперь это рабочий инструмент, который помогает пентестерам быстрее находить бреши, DevSecOps-инженерам — автоматизировать проверки, а blue team — молниеносно реагировать на инциденты.
В этой подборке — 10 проверенных промтов, которые я использую в ежедневной практике. Каждый из них решает конкретную задачу: от разведки и анализа кода до генерации YARA-правил и подготовки к Red/Blue Team учениям. Для каждого промта вы найдёте пример использования и пояснение, когда его применять. Все примеры синтаксически корректны и опираются на реальные стандарты (MITRE ATT&CK, OWASP, NIST, RFC).
1. OSINT-разведка: сбор информации о домене и сотрудниках
Задача: быстро собрать открытые данные о целевой организации перед пентестом.
Промт:
"Ты — OSINT-аналитик. Собери публичную информацию о домене example.com: поддомены, IP-адреса, технологии, сертификаты, упоминания сотрудников в утечках. Используй только легальные источники (crt.sh, Shodan, Hunter.io, HaveIBeenPwned). Представь результат в виде таблицы: актив, тип, источник, риск."
Пример: AI сгенерирует список поддоменов через crt.sh, проверит их в Shodan и выдаст отчёт. Это экономит часы ручного поиска.
2. Анализ кода на SQL-инъекции и XSS
Задача: быстрое ревью фрагмента кода на типовые уязвимости.
Промт:
"Проанализируй код ниже на наличие SQL-инъекций (CWE-89), XSS (CWE-79) и небезопасной десериализации. Для каждой находки укажи строку, CVE/CWE, уровень критичности по CVSS 3.1 и предложи исправление с примером кода."
Пример: Вставьте функцию на Python с cursor.execute(f"SELECT * FROM users WHERE id = {user_id}") — AI укажет на параметризацию и покажет исправленный вариант.
3. Генерация payload'ов для тестирования
Задача: создать безопасные тестовые полезные нагрузки для проверки WAF и валидации ввода.
Промт:
"Сгенерируй 5 вариантов XSS-payload'ов для тестирования поля комментария. Все payload'ы должны быть безвредными (alert(1)) и обходить простые фильтры. Укажи, какой контекст (HTML, атрибут, JS) они проверяют."
Пример: AI выдаст <img src=x onerror=alert(1)>, javascript:alert(1) и другие. Используйте только на своих системах!
4. Аудит конфигураций AWS и Kubernetes
Задача: проверить IaC-файлы и манифесты на мисконфиги.
Промт:
"Проверь Terraform-конфигурацию AWS на соответствие CIS Benchmarks. Найди открытые S3-бакеты, избыточные IAM-права, незашифрованные RDS. Для Kubernetes проверь манифест на привилегированные поды и отсутствие NetworkPolicy. Выведи таблицу: ресурс, проблема, рекомендация, ссылка на CIS."
Пример: AI укажет, что acl = "public-read" в S3 — критично, и предложит заменить на private.
5. Написание отчёта о пентесте
Задача: структурировать результаты тестирования в профессиональный отчёт.
Промт:
"Составь отчёт о пентесте веб-приложения по методологии OWASP Testing Guide. Включи: резюме для руководства, методологию, найденные уязвимости с CVSS, доказательства (скриншоты/логи), рекомендации по устранению. Стиль — официальный, объём — 2 страницы."
Пример: Вставьте список находок — AI сгенерирует готовый текст, который останется только отредактировать.
6. Анализ логов SIEM и выявление аномалий
Задача: разобрать инцидент по логам.
Промт:
"Проанализируй фрагмент логов SIEM (формат JSON). Найди подозрительные события: множественные неудачные логины, доступ к чувствительным файлам, аномальные исходящие соединения. Сопоставь с MITRE ATT&CK (T1110, T1048). Выведи временную шкалу и рекомендации."
Пример: AI обнаружит брутфорс с одного IP и предложит заблокировать его в firewall.
7. Threat modeling по STRIDE
Задача: спроектировать безопасную архитектуру на раннем этапе.
Промт:
"Проведи threat modeling для микросервисного приложения с API Gateway, аутентификацией JWT и базой PostgreSQL. Используй методологию STRIDE. Для каждой угрозы укажи: категорию, описание, вероятность, влияние, меры противодействия. Представь в виде таблицы."
Пример: AI выявит Spoofing через слабый секрет JWT и предложит использовать RS256.
8. Проверка соответствия SOC 2, ISO 27001, GDPR
Задача: подготовиться к аудиту.
Промт:
"Составь чек-лист для проверки соответствия требованиям SOC 2 Type II и GDPR. Укажи: контроль, доказательство, ответственный, статус. Особое внимание — шифрованию данных (ст. 32 GDPR) и управлению доступом (CC6.1 SOC 2)."
Пример: AI сгенерирует таблицу на 20+ пунктов, которую можно использовать как roadmap.
9. Генерация YARA-правил для детектирования малвари
Задача: создать правило для SIEM/EDR.
Промт:
"Напиши YARA-правило для детектирования вредоносного ПО семейства Emotet. Используй строки из недавних образцов: 'MZ', 'This program cannot be run in DOS mode', уникальные строки C2. Укажи условие: 2 из 3 строк. Проверь синтаксис."
Пример: AI выдаст готовое правило, которое можно сразу загрузить в YARA.
10. Подготовка к Red/Blue Team учениям
Задача: сценарий для тренировки команды.
Промт:
"Разработай сценарий Red/Blue Team учения для компании из финансового сектора. Red Team: цель — получить доступ к базе клиентов через фишинг и эксплуатацию уязвимости в VPN. Blue Team: задачи по обнаружению и реагированию. Включи MITRE ATT&CK тактики, временные метки, критерии успеха."
Пример: AI распишет пошаговый план, который можно использовать для тренировки.
Заключение
Эти 10 промтов — не замена экспертизе, а усилитель для специалиста. Они экономят время на рутине, позволяют сосредоточиться на сложных атаках и помогают не упустить важные детали. В 2026 году AI-ассистенты стали стандартом в арсенале безопасника. Начните с одного-двух промтов, адаптируйте их под свои задачи — и вы почувствуете разницу.
Попробуйте эти промты в своём рабочем процессе и делитесь результатами. Безопасность — это непрерывный процесс, и AI делает его быстрее и точнее.
Comments