Agentes de IA para segurança
Por que automatizar recon e teste na API da NotHoly
Ponha no pipeline um modelo que não recusa, com CVE, advisory e leitura de páginas públicas sem custo de tokens. Suas ferramentas fazem o ativo.
Monte um relatorio de OSINT que se sustenta: escopo, metodo, achados com evidencia e severidade, e a chat da NotHoly para rascunhar e apertar.
O relatorio e a entrega. Toda a recon vale o que o leitor consegue agir em cima, o que pede estrutura, evidencia e linguagem simples. Um bom relatorio de OSINT tem uma declaracao de escopo, uma nota de metodo, achados com evidencia e severidade, e um proximo passo claro para cada um. A chat da NotHoly rascunha e aperta, enquanto voce responde por cada fato nele.
Mantenha chato e completo. Uma estrutura que funciona cabe num esboco.
1. Escopo e datas: o que voce olhou, o que nao olhou
2. Metodo: fontes e ferramentas, passivo e ativo
3. Achados: cada um com evidencia, impacto e correcao
4. Apendice: dados crus, listas de host, timelineA declaracao de escopo protege voce e o leitor, porque diz o que estava dentro. A secao de metodo deixa alguem reproduzir o trabalho, que e o que padroes como o NIST SP 800-115 esperam de um relatorio de teste.
Um achado e uma afirmacao mais prova. Cada um carrega um titulo, onde foi achado como a linha de fonte das suas notas, por que importa, e o que fazer. Classifique o impacto de forma simples como informativo, baixo, medio ou alto, e uma escala como o CVSS mantem isso consistente entre achados. Diga o que voce observou e o que isso expoe, e quando nao verificou algo, marque como pista, nao como achado.
Cole suas notas estruturadas e peca um primeiro rascunho.
Aqui estao meus achados de OSINT com fontes e uma severidade
cada. Rascunhe um relatorio: escopo, metodo, tabela de achados,
depois uma pagina por achado com evidencia e correcao. Marque
todo achado com evidencia fraca para eu rever antes de enviar.Depois rode uma segunda passada so para linguagem, pedindo para cortar hedge, tirar adjetivos e deixar cada achado no que a evidencia sustenta. O modelo e bom em estrutura e tom e nao sabe se um fato e verdade, entao voce confere cada afirmacao contra as notas antes de o relatorio sair das suas maos.
Leitor ocupado le a tabela de achados e passa o olho no resto, entao de a ela colunas que permitem triar.
| Achado | Fonte | Impacto | Status |
|---|---|---|---|
| Host de staging expoe config | httpx, crt.sh | Medio | Reportado |
| E-mail de funcionario em vazamento | hibp | Baixo | Reportado |
| IP de origem atras da CDN | dns-history | Info | Anotado |
Mantenha a tabela em fatos. O detalhe vive nas paginas por achado abaixo dela, onde a evidencia e a correcao ficam ao lado de cada afirmacao.
O relatorio e onde dado pessoal tem mais chance de vazar. Redija so o que o leitor precisa: mascare e-mails, tire conteudo de vazamento e deixe prints livres de pessoas sem relacao. Declare seu escopo e pare na borda dele, porque um achado sobre um ativo fora do escopo vai numa nota separada para o dono, nao no relatorio principal. Entregue o relatorio pelo canal combinado e apague copias de trabalho que guardam dado sensivel.
O tamanho que os achados pedem e nao mais. Uma tabela de achados mais uma pagina por achado basta para a maioria dos trabalhos, e enchimento esconde o sinal pelo qual o leitor esta pagando.
Ela rascunha a estrutura e aperta o texto, o que poupa tempo de verdade. Ela nao pode decidir o que e verdade ou esta no escopo. Voce responde por cada afirmacao, entao le cada linha antes de enviar.
Isso fecha a trilha, do escopo aos subdominios, URLs, certificados, codigo, dorks, pessoas, imagens, estrutura e agora o relatorio. Comece de novo em o fluxo de OSINT, ou no indice em o que e OSINT.
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Ponha no pipeline um modelo que não recusa, com CVE, advisory e leitura de páginas públicas sem custo de tokens. Suas ferramentas fazem o ativo.
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O desenho de um pequeno agente de bug bounty: um LLM, ferramentas, memória e guardrails, em um loop que roda na sua máquina sob sua aprovação.
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Um pequeno agente de bug bounty em Python com tool calling na API da NotHoly: propõe comandos de recon, espera a sua aprovação, lê a saída e mantém notas.