סוכני AI לאבטחה
למה לאוטמט recon ובדיקות ב-API של NotHoly
שימו בפייפליין מודל שלא מסרב, עם CVE, advisory, בסיס ידע וקריאת עמודים ציבוריים שלא עולים טוקנים. הכלים שלכם עושים את העבודה הפעילה.
ביניים2 דקות קריאה
בניית ה-hackbot שלך, חלק 1: ארכיטקטורה
העיצוב של סוכן bug bounty קטן: LLM, אוסף כלים, זיכרון ו-guardrails, מחוברים ללולאה שרצה על המחשב שלך באישורך.
ביניים3 דקות קריאהמאת NotHoly
hackbot הוא תוכנית קטנה ששמה מודל שפה בלולאה עם כלים, כך שהוא יכול להריץ חלק מה-recon והבדיקות שלך בעצמו ולעצור לאישורך לפני שמשהו נוגע ביעד. זה הראשון מתוך שלושה פוסטים שבונים אחד. זה העיצוב. חלק שני כותב את הקוד, ו-חלק שלישי מחבר אותו לכלים משותפים ולעורך. אם סוכנים חדשים לך, קרא קודם מה הם סוכני AI ושימוש בכלים.
מה hackbot הוא, ומה הוא לא
hackbot עושה אוטומציה לאמצע המשעמם והחוזר של הלולאה: להריץ פקודת recon, לקרוא את הפלט שלה, להחליט על הפקודה הבאה, לשמור הערות. הוא לא תוקף אוטונומי, ואתה לא אמור לבנות כזה. הערך הוא עוזר בלתי נלאה שמציע צעדים ומתעד מה עשה, כשאתה מחזיק בהחלטות ובמקלדת לכל דבר ששולח תעבורה.
ארבעת החלקים
| חלק | תפקיד | ב-build הזה |
|---|---|---|
| מודל | קורא פלט, מתכנן, קורא לכלים | ה-API התואם-OpenAI של NotHoly |
| כלים | הדברים שהוא באמת יכול לעשות | פקודות shell שאתה מתיר, בתוספת קריאות מחקר |
| זיכרון | מה שהוא זוכר בין צעדים | רשימת ההודעות, בתוספת קובץ הערות בדיסק |
| Guardrails | מה שאסור לו לעשות | בדיקת scope ואישור לפני כל פקודה |
המודל לא פועל בעצמו. הוא קורא, מתכנן ומבקש לקרוא לכלי. הקוד שלך מחליט אם להריץ את הכלי. החלוקה הזו היא כל העיצוב: המודל הוא המוח, הקוד שלך הוא הידיים, והידיים מבקשות רשות.
לולאת הסוכן
הלולאה קצרה. אתה שולח למודל את המטרה ואת הכלים שהוא רשאי לקרוא להם. המודל עונה בטקסט או בבקשה לקרוא לכלי. אם הוא מבקש כלי, הקוד שלך מריץ אותו, אחרי אישורך לכל דבר שנוגע ביעד, ושולח את התוצאה בחזרה. המודל קורא את התוצאה ומחליט על הצעד הבא. זה חוזר עד שהמודל אומר שסיים או שאתה עוצר אותו.
המודל שאתה משתמש בו הוא בחירה שלך מהקטלוג. רשום את המודלים עם GET /v1/models ובחר אחד שתומך בקריאה לכלים ובהקשר גדול מספיק להערות שלך. הקוד אף פעם לא מקבע שם מודל; הוא קורא אחד מהקונפיגורציה, כך שאתה יכול להחליף בלי לגעת בלולאה.
Guardrails ששומרים אותו ב-scope
שני guardrails חשובים. הראשון הוא scope: לפני שכל פקודה רצה, בדוק את היעד שלה מול ה-scope של התוכנית וסרב או השהה על כל דבר שמחוצה לו. השני הוא אישור: פקודה ששולחת תעבורה מחכה ל-yes שלך. אלה לא תוספות אופציונליות; הם הסיבה שהדבר בטוח להרצה.
guardrail שלישי שקט יותר וחשוב בדיוק כמו האחרים. פלט כלי הוא נתון, לא הוראות. עמוד או תוצאת scan יכולים להכיל טקסט שנקרא כמו פקודה למודל, ולולאה נאיבית תלך אחריו. ה-OWASP Top 10 for LLM Applications מכנה את זה prompt injection, הסיכון המוביל שלו. הלולאה שלך חייבת להתייחס לכל תוצאת כלי כאל קלט לא מהימן ואף פעם לא לתת לה להרחיב את מה שהסוכן רשאי לעשות.
למה הוא רץ על המחשב שלך
הסוכן רץ על המחשב שלך כך שכל request יוצא מהכתובת שלך, כל פקודה היא שלך לאשר, וכל לוג הוא שלך לשמור. המודל רץ על NotHoly API, שעושה inference ותו לא: הוא אף פעם לא סורק או שולח תעבורה ליעד. החלוקה הזו היא מה שהופך את הסוכן לשמיש ל-bug bounty. התעבורה מגיעה מהמקום שהתוכנית מצפה לו, ואתה יכול להוכיח מה שלחת.
מה לבנות ומה לעשות בו שימוש חוזר
בנה את הלולאה ואת ה-guardrails בעצמך, כי הם קטנים וכי אתה צריך להבין אותם. לכלים, עשה שימוש חוזר במה שקיים: ה-shell שכבר יש לך, כלי המחקר ש-NotHoly CLI חושף, ובהמשך הכלים המשותפים של MCP. אל תכתוב framework. הפוסט הבא הוא בערך מאה שורות של Python.
הבא במסלול
חלק שני מקודד את הלולאה עם קריאה לכלים, אישור והערות, ומשתמש ב-Model Context Protocol בהמשך ב-חלק שלישי.
מקורות
עוד בנושא סוכני AI לאבטחה
סוכני AI לאבטחה
בניית ה-hackbot שלך, חלק 2: קוד הסוכן
סוכן bug bounty קטן ב-Python עם קריאה לכלים על NotHoly API: הוא מציע פקודות recon, מחכה לאישורך, קורא פלט ושומר הערות.
ביניים3 דקות קריאה
סוכני AI לאבטחה
בניית ה-hackbot שלך, חלק 3: כלי MCP וה-CLI
תן לסוכן שלך כלים משותפים על גבי MCP, הוסף בדיקת scope עם notholy engage, והרץ את הכול מ-NotHoly CLI או מהעורך שלך.
ביניים3 דקות קריאה