Нейросети в пентесте Пентест сегодня — это не только эксплойты и отчёты, но и огромные массивы данных, которые нужно быстро разобрать, структурировать и понять. Логов, дампов и открытых источников становится всё больше, а времени всё меньше. И здесь нейросети уже перестали быть игрушкой: они стали инструментом, который экономит часы рутинной работы. Современные модели умеют не просто «отвечать на вопросы», а работать с контекстом. Если к ним подключить поисковик, векторную базу и локальный движок вроде Ollama, получается полноценная система: она собирает данные, индексирует их и на лету подбирает нужные фрагменты для анализа. Такой стек можно собрать в Docker и держать полностью локально — без зависимости от внешних API и рисков утечки. Задачи, где нейросети реально помогают: — автоматическая разведка и классификация сервисов по следам в открытых источниках; — анализ больших объёмов логов и конфигураций, поиск аномалий; — формирование шаблонов PoC и вспомогательных скриптов; — черновики отчётов и резюме для заказчика на понятном языке. Главное — не ждать от модели чудес. Она не взламывает и не заменяет эксперта. Но она отлично справляется с подготовкой, поиском контекста и объяснением сложных вещей. Это уже не автопилот, а умный помощник, который экономит время и держит фокус на сути задачи. На скриншоте мой локальный стэк. Если у вас есть свои наработки - делитесь))