Пишу новую книгу: «AI-Пентестер». Сейчас можно оформить предзказ. Содержание и цена внутри статьи

WAF больше не спасет: как ломать и защищать нейросети до того, как они взломают твой сервер 🛡️⚡

Привет, дорогие друзья! Пока безопасники по старинке сканируют порты утилитой nmap и спорят о настройках фаерволов, в индустрии offensive security произошел фундаментальный тектонический сдвиг.

Сегодня практически каждый корпоративный сервис обвешивают искусственным интеллектом: чат-ботами с доступом к внутренним базам данных, RAG-поиском и автономными агентами, которым бездумно выдают права на выполнение системных команд.

Админы наивно полагают, что их периметр надежно защищен. Но для нас это не стена, а прямое приглашение на закрытую вечеринку.

Я пишу книгу «AI-Пентестер», чтобы дать тебе в руки практический арсенал наступательной безопасности нового поколения. Это не сборник академической теории и не пересказ банальных промптов из интернета. Это полноценный боевой Red Team гайд, основанный на практических уязвимостях стандартов OWASP LLM и актуальных векторах атак.

Что зашито под обложкой:

• 💥 Взлом нейросетевой инфраструктуры: от скрытых непрямых инъекций (Indirect Prompt Injection) до отравления векторных баз данных в пайплайнах RAG .
• 🛠️ Эксплуатация протокола MCP: перехват управления автономными агентами и удаленное выполнение кода через небезопасный вызов системных инструментов.
• 🤖 Твой персональный AI-арсенал: учим открытые локальные модели проводить семантический фаззинг API, генерировать полиморфные пейлоады для гарантированного обхода WAF и писать кастомные расширения для Burp Suite.
• 🎯 20 полноформатных глав и изолированные полигоны: от разбора точки входа до готовых конфигураций Docker Compose для безопасной отработки эксплойтов.

🔥 Спецусловия предзаказа прямо сейчас: 990 ₽
📈 Цена на релизе: 1 690 ₽

Ты забираешь не просто электронную книгу, а готовый инструментарий, который окупится с первого же найденного бага на закрытой программе Bug Bounty.

Для оформления предзаказа пиши в ЛС паблика.

Успей зафиксировать скидку более сорока процентов до официального релиза. Увидимся в терминале! 😎

Содержание:

Часть 1. Взлом нейросетевых систем

Глава 1. Ландшафт угроз и векторные пространства

1.1. Классификация архитектур больших языковых моделей и агентных систем

1.2. Актуальная матрица угроз OWASP Top 10 для LLM и автономных агентов

1.3. Границы доверия, сопоставление ролей и картирование поверхности атаки

1.4. Ограничения изоляции моделей и иллюзия безопасности системных промптов

Лабораторная работа: Картирование периметра уязвимого AI-сервиса и сбор метаданных модели

Глава 2. Прямые промпт-инъекции и джейлбрейки

2.1. Анатомия разделителей контекста и техники разделения команд от данных

2.2. Ролевой обход инструкций, когнитивная перегрузка и гипноз параметров

2.3. Алгоритмы мутации токенов, кодирование пейлоадов и обход фильтров Guardrails

2.4. Методы автоматизированной генерации джейлбрейков через состязательные суффиксы

Лабораторная работа: Преодоление защитного шлюза и принудительное раскрытие системного промпта

Глава 3. Непрямые инъекции в потоках данных

3.1. Механика Indirect Prompt Injection через недоверенные внешние источники

3.2. Скрытые пейлоады в файлах разметки, HTML-комментариях и метаданных изображений

3.3. Внедрение инструкций через входящие сетевые сокеты и сторонние API

3.4. Вторичное срабатывание инъекций при отложенной пакетной обработке контекста.

Лабораторная работа: Компрометация автоматического обработчика тикетов через внедрение невидимого текста в PDF

Глава 4. Атаки на пайплайны RAG

4.1. Архитектура Retrieval-Augmented Generation и уязвимости векторных баз данных

4.2. Семантические коллизии и техники манипуляции коэффициентом релевантности

4.3. Отравление векторных чанков и внедрение ложных фактов в общую базу знаний

4.4. Перехват контекста на этапе выдачи результатов поиска через семантический шум

Лабораторная работа: Внедрение отравленного фрагмента в векторную базу с подменой ответов поискового ассистента

Глава 5. Эксплуатация протокола MCP

5.1. Архитектура Model Context Protocol и сетевое взаимодействие клиент-сервер

5.2. Атаки на небезопасную валидацию входных аргументов при вызове инструментов

5.3. Подмена контекста сессии и перехват управления удаленным MCP-сервером

5.4. Векторы Server-Side Request Forgery через интеграцию с сетевыми утилитами

Лабораторная работа: Перехват параметров системной утилиты на MCP-сервере и получение доступа к локальным файлам

Глава 6. Злоупотребление агентными полномочиями

6.1. Концепция Excessive Agency и риски предоставления агентам прав на запись

6.2. Несанкционированная эскалация привилегий через каскадные цепочки решений

6.3. Обход механизмов подтверждения действий оператором Human-in-the-Loop

6.4. Выполнение неавторизованных финансовых и инфраструктурных транзакций

Лабораторная работа: Манипуляция агентом-администратором для несанкционированного создания учетной записи с правами root

Глава 7. Утечки памяти и эксфильтрация

7.1. Механизмы сохранения контекста, кэширования диалогов и работы с памятью сессий

7.2. Атаки на извлечение обучающих данных и конфиденциальных инструкций компании

7.3. Скрытая эксфильтрация данных через Markdown-ссылки и рендеринг пикселей отслеживания

7.4. Межсессионные утечки информации в мультипользовательских окружениях

Лабораторная работа: Организация скрытого канала вывода секретных токенов через внедрение внешней гиперссылки

Глава 8. Отравление весов и адаптеров

8.1. Уязвимости цепочки поставок моделей на открытых хабах и репозиториях

8.2. Внедрение скрытых триггерных бэкдоров в легковесные адаптеры LoRA

8.3. Атаки типа Data Poisoning на этапах дообучения корпоративных моделей

8.4. Сигнатурный анализ и методы обнаружения аномалий в матрицах весов

Лабораторная работа: Создание отравленного адаптера, срабатывающего на кодовое слово в запросе пользователя

Глава 9. Небезопасная обработка вывода модели

9.1. Риски выполнения недоверенного кода, сгенерированного в автоматическом режиме

9.2. Межсайтовый скриптинг через рендеринг неотфильтрованных ответов интерфейсом

9.3. Формирование опасных SQL-запросов и команд операционной системы из вывода агента

9.4. Внедрение вредоносных конструкций в инфраструктурные конфигурации и манифесты

Лабораторная работа: Эксплуатация уязвимости Remote Code Execution через агентный интерпретатор Python

Глава 10. Отказ в обслуживании систем

10.1. Атаки исчерпания контекстного окна и генерация вычислительной перегрузки

10.2. Эксплуатация квадратичной сложности механизма внимания длинными последовательностями

10.3. Рекурсивные петли рассуждений в многоагентных средах и исчерпание баланса API

10.4. Спам-атаки на этапы эмбеддинга и исчерпание лимитов обращений к сервисам

Лабораторная работа: Формирование компактного пейлоада, вызывающего падение локального сервера инференса

Часть 2. Автономный наступательный арсенал

Глава 11. Развертывание локального наступательного стенда

11.1. Выбор открытых весовых моделей для пентеста и развертывание на vLLM и Ollama

11.2. Контейнеризация и изоляция автономного боевого окружения в Kali Linux

11.3. Фреймворки агентной оркестрации для автоматизации наступательных задач

11.4. Протоколы безопасного взаимодействия агентов с сетевыми адаптерами стенда

Лабораторная работа: Сборка и настройка локальной связки агентного контроллера с изоляцией трафика

Глава 12. Интеллектуальная разведка и OSINT

12.1. Автоматизированный сбор цифровых следов и сопоставление данных из открытых источников

12.2. Анализ утекших баз данных и выявление связей между корпоративными профилями

12.3. Построение графов связей инфраструктуры и векторов атак методами NLP

12.4. Генерация целевых сценариев социальной инженерии на основе открытого профиля

Лабораторная работа: Автоматический сбор и структурирование досье на тестовую организацию силами агента

Глава 13. Анализ сетевого периметра моделями

13.1. Парсинг и семантическая обработка сырых отчетов сканеров портов

13.2. Автоматическое определение версий служб и поиск связанных CVE

13.3. Приоритизация целей на периметре на основе анализа баннеров сервисов

13.4. Автономный запуск скриптов проверки конфигураций по сигнатурам служб

Лабораторная работа: Написание скрипта для триажа вывода утилиты сетевого сканирования и выбора вектора атаки

Глава 14. Аудит логики веб-приложений

14.1. Картирование маршрутов API и построение схем скрытых эндпоинтов

14.2. Автоматизированный поиск уязвимостей контроля доступа IDOR и BOLA

14.3. Выявление нарушений бизнес-логики в многоэтапных процессах оформления и оплаты

14.4. Анализ параметров сессий и обнаружение предсказуемых идентификаторов

Лабораторная работа: Обнаружение уязвимости обхода авторизации в тестовом REST API с помощью языковой модели

Глава 15. Интеграция моделей с Burp Suite

15.1. Архитектура расширений Burp Extender и интеграция с внешними сервисами генерации

15.2. Потоковый перехват HTTP-трафика и передача параметров на семантический анализ

15.3. Автоматическое составление профилей фаззинга для модуля Intruder

15.4. Фильтрация ложных срабатываний сканера с использованием контекстной оценки ответов

Лабораторная работа: Создание расширения для перехвата подозрительных заголовков и их проверки через нейросеть

Глава 16. Генерация и обфускация пейлоадов

16.1. Анализ механизмов обнаружения современных WAF и систем глубокого анализа трафика

16.2. Синтез контекстно-зависимых полиморфных полезных нагрузок SQL Injection

16.3. Мутация векторов Cross-Site Scripting для обхода браузерных фильтров и правил защиты

16.4. Автоматизированная оценка вероятности срабатывания сигнатурных блокировок

Лабораторная работа: Обход сигнатур открытого веб-файрвола путем адаптивной мутации пейлоада через модель

Глава 17. Семантический фаззинг интерфейсов API

17.1. Генерация граничных тестовых значений на основе спецификаций OpenAPI и GraphQL

17.2. Создание мутационных наборов данных с учетом строгих типов входных параметров

17.3. Обнаружение необработанных исключений и утечек трассировки стека вызовов

17.4. Автоматизированное построение сценариев эксплуатации состояний гонки (Race Condition)

Лабораторная работа: Фаззинг недокументированного эндпоинта и вызов сбоя логики с получением чувствительных данных

Глава 18. Автоматизированный аудит исходного кода

18.1. Построение абстрактных синтаксических деревьев и сопоставление потоков данных с моделью

18.2. Обнаружение точек внедрения команд и небезопасной десериализации в репозиториях

18.3. Поиск жестко закодированных секретов, токенов доступа и конфигурационных огрехов

18.4. Верификация найденных потенциальных уязвимостей путем синтеза тестового сценария

Лабораторная работа: Обнаружение сложной уязвимости типа Command Injection в кодовой базе веб-приложения

Глава 19. Мультиагентные команды взлома

19.1. Распределение ролей: координатор, разведчик, фаззер и специалист по эксплойтам

19.2. Протоколы синхронизации состояния атаки и обмена контекстом между агентами

19.3. Разрешение тупиковых ситуаций и автоматическая смена вектора проникновения

19.4. Управление уровнем шума в сети и обход систем поведенческого анализа EDR

Лабораторная работа: Развертывание связки из трех взаимодействующих агентов для компрометации тестового сервера

Глава 20. Формирование отчетов и пост-эксплуатация

20.1. Автоматическая агрегация артефактов компрометации и доказательств уязвимостей

20.2. Расчет базовых и контекстных оценок критичности по стандарту CVSS v4

20.3. Генерация пошаговых рекомендаций по устранению дефектов для разработчиков

20.4. Формирование итогового отчета по стандартам PTES и WASC в форматах Markdown и PDF

Лабораторная работа: Генерация полного технического отчета по результатам тестирования на основе журналов событий