Как запустить автономного пентестера на своем железе без облаков и лишних трат

Представьте ситуацию: вам нужно провести глубокую разведку и поиск уязвимостей для крупного проекта. Вы подключаете современные LLM-агенты, и через пару часов обнаруживаете, что счет за API GPT-4 или Claude перевалил за сотню долларов. Рекурсивные задачи вроде сканирования поддоменов, анализа эндпоинтов и перебора параметров съедают токены с бешеной скоростью. К тому же, отправлять чувствительные данные о дырах в безопасности на чужие серверы — затея сомнительная.

Недавно я наткнулся на проект AIRecon, который решает обе эти проблемы разом. Это автономный агент для тестирования на проникновение, который работает полностью локально. Он связывает воедино Ollama, Kali Linux в Docker-контейнере и прокси-сервер Caido. Никаких API-ключей, никакой передачи данных в облако, только ваш терминал и мощь локальной нейронки.

Что умеет этот агент

AIRecon — это не просто обертка над чатом. Это полноценный пайплайн, который проходит через четыре стадии: разведка (RECON), анализ (ANALYSIS), эксплуатация (EXPLOIT) и отчет (REPORT).

Инструмент примечателен тем, что он не просто запускает скрипты, а обладает «памятью». Все результаты сессий, найденные паттерны и успешные цепочки атак сохраняются в локальную базу SQLite. Если агент один раз нашел обход WAF на конкретном таргете, он не забудет об этом при следующем сканировании.

Вот несколько вещей, которые зацепили меня больше всего:

• Интеграция с Caido. Для тех, кто устал от Burp Suite, здесь есть нативная поддержка Caido. Агент может сам листить запросы, переигрывать их, фузить параметры через маркеры §FUZZ§ и анализировать область видимости (scope).
• Изолированная песочница. Весь «грязный» софт (nmap, nuclei, subfinder) крутится внутри Docker-контейнера с Kali Linux. Ваша основная система остается чистой, а агент получает полный арсенал инструментов пентестера.
• База знаний навыков. В комплекте идет больше 50 готовых сценариев (skills) для CLI-инструментов. Это своего рода плейбуки, которые помогают модели понимать, как именно использовать тот или иной софт в боевых условиях.
• Поддержка MCP. Проект умеет подключаться к серверам Model Context Protocol. Это значит, что вы можете динамически расширять возможности агента, подключая внешние инструменты как плагины.

Техническая начинка и требования к железу

Поскольку AIRecon полагается на локальные модели через Ollama, вопрос ресурсов стоит остро. Автор честно пишет: если у вас меньше 8 ГБ видеопамяти, будет больно. Модели меньше 8 миллиардов параметров часто галлюцинируют, придумывают несуществующие CVE и путаются в аргументах командной строки.

Оптимальный вариант для комфортной работы — это Qwen 2.5 или 3.5 на 32B или 35B параметров. Для этого понадобится видеокарта с 20-24 ГБ VRAM (например, RTX 3090/4090). Если же ресурсов совсем мало, можно попробовать запустить 9B модель, но готовьтесь к тому, что примерно в 30% случаев агент будет ошибаться в вызовах функций.

Интересно реализована работа с контекстом. Агент не просто скармливает модели весь лог. Каждые 15 итераций происходит сжатие контекста, а каждые 8 итераций в промпт подмешиваются наиболее релевантные знания из локальной базы данных (например, похожие уязвимости, найденные ранее на этом стеке технологий).

Как это выглядит на практике

Установка сводится к одной команде в терминале, которая подтянет зависимости и соберет Docker-образ. После запуска вы попадаете в TUI-интерфейс (на базе библиотеки Textual), где можно просто отдавать команды на естественном языке.

Например, можно сказать: full recon on example.com — и агент начнет собирать поддомены, сканировать порты и искать открытые директории. Или более специфично: test SQL injection on https://example.com/api/login parameter: username — в этом случае он сфокусируется на конкретной точке входа, подбирая пейлоады и анализируя ответы сервера.

Если вам нужно протестировать API, агент умеет запускать Schemathesis по указанному openapi.json, что сильно экономит время на рутинных проверках.

Стоит ли пробовать

Проект сейчас находится в стадии беты (версия 0.1.7), и это чувствуется. Документация местами лаконична, а для стабильной работы действительно нужно мощное железо. Однако сама концепция «приватного автономного хакера» в коробке выглядит очень здраво.

Кому это пригодится:

1. Bug Bounty хантерам. Можно автоматизировать первичный сбор данных и поиск простых багов на большом количестве таргетов, не тратясь на подписки.
2. Security-инженерам в компаниях. Проводить регулярные внутренние сканирования, не опасаясь утечки данных о периметре в облачные LLM.
3. Для CTF. Агент отлично справляется с рутинным перебором и поиском векторов атак в изолированной среде.

Главный плюс AIRecon в том, что он дает контроль. Вы видите каждый шаг, каждый запущенный инструмент и можете в любой момент вмешаться в процесс. Если у вас есть простаивающая видеокарта и желание автоматизировать рутину в ИБ — это отличный кандидат для изучения.

Посмотреть исходники и инструкции по установке можно в репозитории pikpikcu/airecon.