Карьера и методология
Очереди и лимиты запросов в работе по безопасности
Как очереди, лимиты запросов и замедления влияют на recon и циклы агентов, и что об этом публикуют Verboo, Venice, Drael и NotHoly.
Модель, что пишет proof of concept без отказа, исследовательские данные без токенов, и CLI, что держит работу внутри scope программы.
Bug bounty идёт по кругу: recon, triage, proof of concept, отчёт, который триажер сможет воспроизвести. Две вещи его тормозят. Обычная модель отказывается писать proof of concept для программы, которая платит ровно за это, и каждый запрос на обогащение добавляется к счёту. NotHoly убирает обе. Модель берёт круг, исследовательские данные не стоят токенов, а CLI держит работу на вашей машине и внутри scope программы. Сценарий bug bounty содержит методологию; здесь о том, почему инструмент подходит кругу.
Модель читает ваш вывод recon и ранжирует то, что выглядит достижимым, объясняет ответ, пахнущий IDOR или SSRF, и пишет proof of concept для endpoint, который вам разрешено тестировать. Она не останавливается взвешивать, разрешён ли запрос, потому что scope программы уже на это ответил. С включённым reasoning шаг triage проходит цепочку перед ранжированием, и та же модель набрасывает запрос, который тестирует следующий hop. Для web-цели она читает bundle JavaScript, который вы вставляете; для mobile-цели вы прикрепляете APK и получаете manifest и strings. База знаний несёт методологию тестирования OWASP и ссылки на payload с источником на каждом фрагменте, так что техника приходит с тем, где её проверить. Раз модель abliterated, рабочий proof of concept для endpoint в scope приходит как код, а не как отказ, и вы дорабатываете его в той же беседе, пока триажер не сможет его запустить.
Программа даёт вам scope и правила, а notholy engage превращает их в стража. Вы записываете hosts и wildcard в scope и направляете --auth на страницу программы, и каждая команда, которую запускает агент, сначала проверяется против этого scope. Host вне scope заставляет вас набрать его и пишет исключение, так что случайное попадание в соседний домен, которого нет в программе, ловится до того, как уйдёт с вашей машины. Правила живут вне repo, так что файлы самой цели не расширят ваш scope. Лог это сцепленный log.jsonl, защищённая от подделки запись того, чего вы касались и когда, и это та запись, которую просит программа или спор.
notholy engage init --name acme-bbp --scope "*.acme.com,api.acme.com" --auth "https://hackerone.com/acme"Находка оплачивается только когда триажер может её воспроизвести. Пропустите свои заметки и запрос в модель через pipe и попросите текст с impact, шагами и предложенным исправлением, в формате, который хочет программа. CLI читает стандартный ввод, так что файл заметок, export HAR или diff кормят его прямо, а --json в поиске возвращает структурированные данные, которые ваши скрипты разбирают. Обогатите отчёт lookup CVE, который несёт CVSS, EPSS и KEV, и запросом advisory для зависимости, которую подозреваете, ни то, ни другое не стоит токенов. Предоплата за токены подходит охоте, которая раскаляется на выходные и тиха месяц, потому что вы платите за выходные.
cat finding.md | notholy "turn this into a reproducible report with impact, steps and a suggested fix"Активное тестирование ваше. Серверы NotHoly никогда не сканируют и не шлют трафик к цели, так что запросы к программе идут от ваших инструментов, с вашей машины. В scope ли находка, валидна или дубль это решение программы, не модели, и модель может ошибаться, так что воспроизведите proof of concept сами перед отправкой. Аккаунту нужен e-mail, а чат хранит ваши беседы, если вы не открыли эфемерную.
Держите запросы на своей машине, а чтение и письмо отдайте модели. Поставьте CLI, добавьте небольшой баланс на тарифы и возьмите цель, к которой у вас уже есть scope.
Карьера и методология
Как очереди, лимиты запросов и замедления влияют на recon и циклы агентов, и что об этом публикуют Verboo, Venice, Drael и NotHoly.
Карьера и методология
Verboo, Venice AI, Drael и NotHoly в сравнении для наступательной безопасности: оплата, условия лицензии, данные, модели и где работают инструменты.
Карьера и методология
Цикл bug bounty для новичка с ИИ: выбрать программу, прочитать скоуп, recon, тест, проверка, отчёт. Что набрасывает модель и что проверяете вы.