Найдите уязвимости первыми

Open-source инструменты требуют постоянной донастройки, могут галлюцинировать и не обеспечивают валидные результаты на постоянной основе – наше решение встроено в непрерывный цикл и находит уязвимости в реальных инфраструктурах самостоятельно, без дополнительной конфигурации. AI-хакер работает автономно из коробки, глубоко исследует логику приложений, в том числе за авторизацией, при необходимости проходит 2FA и выстраивает многошаговые цепочки атак. В продукт также перенесена многолетняя экспертиза практикующих специалистов по пентесту, Red Team и Bug Bounty.

Архитектура не привязана к конкретной LLM, модели можно менять. Основная сила решения – в его архитектуре. Сейчас основная модель – open-source GLM 5.2, развёрнутая на наших локальных ресурсах. Простые задачи вроде нейминга и базовой классификации система делегирует облегчённым моделям. Мы осознанно не дообучаем модели, а развиваем управляющую архитектуру, поэтому решение не устаревает с выходом новых поколений нейросетей.

Размещение мощностей адаптируется под требования безопасности и суверенности данных заказчика. В SaaS-версии инференс выполняется в изолированных тенантах на наших GPU у сертифицированных российских провайдеров. В on-premise продукт разворачивается внутри контура клиента или доверенного партнёра и может использовать его внутренний LLM-контур. Конфиденциальные данные заказчика не отправляются во внешние зарубежные API.

Доля ложных срабатываний составляет менее 2% за счёт многоступенчатой проверки. Каждая находка передаётся агенту-верификатору, который воспроизводит эксплойт реальными сетевыми запросами, после чего результаты проходят ручной триаж экспертами Sentra.

За всё время существования продукта не было зафиксировано ни одного случая нарушения работы сервисов. Скоуп сканирования жёстко ограничен на сетевом уровне, а во внутренней сети по умолчанию включена очередь ручных согласований для критических действий. Для чувствительных систем можно задать щадящие лимиты интенсивности запросов, а адреса оборудования провайдеров заранее вносятся в чёрные списки.

В отличие от классического сканера, AI-хакер не ограничивается поиском по базе известных уязвимостей. Он анализирует конфигурации, права доступа, API, бизнес-логику и нестандартные последовательности действий, формирует собственные гипотезы и объединяет отдельные находки в многоэтапные цепочки атак. Такой подход позволяет выявлять в том числе потенциально новые уязвимости, которые ещё не получили идентификатор CVE и не опубликованы в открытых источниках. При этом AI-хакер использует актуальные базы известных уязвимостей как один из источников данных – их совокупный объём превышает 300 000 записей.

AI-хакер – это автономный инструмент контроля защищённости, под капотом которого работает целая команда специально обученных ИИ-агентов. AI-хакер не просто сканирует по чек-листу в рамках заранее заданных сценариев, а воспроизводит логику реального атакующего: ведёт разведку, строит гипотезы, выстраивает цепочки атак и проверяет эксплуатируемость на практике, валидируя каждую угрозу. Вместо формального отчёта со списком уязвимостей AI-хакер показывает, как именно компанию взломали бы на практике, и даёт пошаговый список рекомендаций по защите. Это позволяет закрыть слабые места до того, как их обнаружит реальный злоумышленник. Искусственный интеллект AI-хакера не просто ускоряет рутинные проверки, а целиком встроен в циклический процесс, который повторяет методологию опытного эксперта по безопасности.

AI-хакер не заменяет сканер уязвимостей, а выводит проверку защищённости на новый уровень. Классический сканер находит потенциальные уязвимости по базе известных сигнатур и отвечает на вопрос «где теоретически может быть уязвимость». AI-хакер думает как настоящий злоумышленник: подтверждает, какие из них реально эксплуатируемы, отсекая ложные срабатывания, и помогает понять, «как именно нас взломают и что закрывать в первую очередь».