Как автоматизировать поиск уязвимостей без лишних трат и подписок

Представьте ситуацию: вы решили попробовать себя в Bug Bounty. Нашли интересную цель, открыли десяток вкладок с документацией, запустили сканеры поддоменов, начали вручную перебирать параметры... И через пару часов поняли, что погрязли в рутине. Знакомая история? Обычно на этом этапе энтузиазм угасает, потому что вместо поиска изящных логических багов вы занимаетесь копипастом данных из одного инструмента в другой.

Недавно я наткнулся на репозиторий claude-bug-bounty, который пытается решить эту проблему с помощью ИИ. Проект называется BugHunter. Это не просто очередной скрипт, а полноценный терминальный комбайн, который берет на себя всю грязную работу: от разведки (recon) до написания финального отчета для HackerOne или Bugcrowd.

Что умеет BugHunter

Основная идея проекта — объединить классические инструменты безопасности (вроде Nuclei, Subfinder или FFUF) с мощью языковых моделей. Причем автор подошел к вопросу гибко: инструмент работает как плагин для Claude Code, так и в полностью автономном режиме через обычный CLI.

Самое приятное здесь — поддержка локальных моделей. Вам не обязательно платить за подписку Claude Pro или тратить доллары на API Anthropic. Можно просто поднять Ollama с моделью qwen2.5:14b прямо у себя на ноутбуке, и BugHunter будет использовать её для анализа.

Вот несколько вещей, которые меня зацепили:

1. Автономный цикл охоты. Команда /autopilot запускает процесс, где агент сам решает, какие поддомены просканировать, какие параметры проверить на IDOR или XSS, и стоит ли вообще тратить время на конкретный эндпоинт.
2. Память сессий. Инструмент запоминает паттерны, которые нашел на одной цели, и использует этот опыт на следующей. Если вы прервали работу, команда /pickup вернет вас ровно в ту точку, где вы остановились.
3. Специфические агенты. Внутри «под капотом» сидят 9 специализированных агентов. Один отвечает только за разведку, другой — за аудит смарт-контрактов (Web3), третий — за проверку утечек учетных данных.

Как это работает на практике

Процесс установки выглядит стандартно для Python-проектов, но требует наличия Go, так как многие тулзы для рекона написаны на нем.

git clone https://github.com/shuvonsec/claude-bug-bounty.git
cd claude-bug-bounty
./install_tools.sh # Установит subfinder, nuclei, katana и прочее
./install.sh --agent standalone

После этого у вас в системе появляется команда bughunter. Типичный рабочий процесс выглядит так:

Сначала запускаем разведку:

bughunter recon target.com

Инструмент соберет поддомены, проверит живые хосты и просканирует их с помощью Nuclei.

Затем переходим к поиску уязвимостей:

bughunter hunt target.com

Здесь ИИ начинает анализировать структуру приложения, искать ошибки в бизнес-логике, проверять SSRF, SQL-инъекции и еще около 20 классов багов.

Фильтр «семи вопросов»

Одна из самых полезных фишек проекта — команда /validate. Любой охотник за багами знает, как обидно потратить час на написание отчета, чтобы получить статус "N/A" (Not Applicable) или "Informational".

BugHunter прогоняет каждую находку через жесткий фильтр из семи вопросов. ИИ пытается доказать самому себе, что баг не является ложноположительным и несет реальную угрозу. Если проверка не проходит — инструмент советует не тратить время на репорт. Это экономит кучу нервов и сохраняет репутацию на платформах.

Стоит ли пробовать

Проект активно растет (уже больше 2700 звезд), и это заслуженно. Он не заменяет голову разработчика или исследователя, но отлично работает как «умный подмастерье».

Кому это пригодится:

• Новичкам в Bug Bounty. Чтобы понять методологию и увидеть, как профессионалы структурируют отчеты.
• Опытным хантерам. Для автоматизации рутинного сбора данных и быстрой проверки гипотез.
• Разработчикам. Чтобы прогнать свои проекты через базовый аудит безопасности перед релизом.

Из минусов: README довольно плотный, и в нем легко запутаться. Также стоит помнить, что использование ИИ в облаке (Groq, OpenAI, Claude) для анализа реальных целей может нарушать правила конфиденциальности некоторых программ. В таких случаях лучше придерживаться связки с Ollama.

Главное правило здесь остается прежним: никогда не выходите за рамки Scope и тестируйте только то, на что есть разрешение. Удачной охоты!