AI-промты для анализа уязвимостей приложений
Настройте стек и метод — получите готовый промт для AppSec-аудита
- Покрывает OWASP Top 10 и API Security Top 10 в одном промте
- Выдаёт PoC-шаги и CWE-референсы под конкретный стек
- Готовый вывод в Jira, DefectDojo или ASVS-чек-лист
Конструктор промтов для AppSec-аудита
Выберите тип приложения и метод анализа — получите промт с ранжированием по CVSS
Ваш промт появится здесь
Выберите параметры слева — промт обновится автоматически
Подготовка чек-листа для аудита веб-приложения занимает половину рабочего дня: нужно вручную собирать векторы атак по OWASP Top 10, формулировать сценарии для SAST и DAST, описывать модель угроз STRIDE — и всё равно упускать бизнес-логику. Готовые промты для ChatGPT и Claude снимают эту рутину: нейросеть по структурированному запросу сразу выдаёт план SAST-проверки, сценарии fuzzing и чек-лист threat modeling под конкретный стек. В нашем генераторе промты собираются под роль AppSec-инженера или Red Team-лида, тип приложения (REST API, SaaS, мобильное) и метод анализа — ручной code review, анализ зависимостей SCA или DAST. Укажите область угроз (OWASP API, инъекции, аутентификация) и приоритет по CVSS — получите промт, который экономит большую часть времени на подготовку отчётов и тест-кейсов. Бесплатно заполните форму, скопируйте промт в ChatGPT или Claude и получите результат, пригодный для pentest-репорта.
Промты для анализа уязвимостей: инструкция
Выберите роль AI и тип анализа
Укажите Роль AI, Тип приложения и Метод анализа. Это задаст фокус промта на нужный класс уязвимостей.
Настройте тон и формат отчёта
Задайте тон коммуникации и формат вывода, например экспертный тон и чек-лист по OWASP Top 10 с CVSS.
Опишите контекст и стек
Впишите Контекст приложения, Технологии и Известные риски — промт учтёт ваш стек и реальные угрозы проекта.
Скопируйте промт в ChatGPT или Claude
Скопируйте готовый промт и вставьте в ChatGPT, Claude или Gemini — получите детальный разбор уязвимостей.
Для кого промты по анализу уязвимостей
Генератор помогает AppSec-инженерам, пентестерам, разработчикам и DevSecOps искать уязвимости с AI
AppSec-инженер в продуктовой команде
За спринт прилетает 15 PR, глазами уязвимости в коде уже не ловлю
Получайте разбор кода по OWASP Top 10 с CVSS-оценкой за минуту
Pentester веб и мобильных приложений
На ручной разбор DAST-отчёта на 300 находок уходит 2 рабочих дня
Сортируйте находки DAST по эксплуатабельности и готовьте PoC в один клик
DevSecOps в SaaS-стартапе
Перед релизом PCI DSS аудита горят 40 тикетов, а сроков на threat modeling нет
Стройте STRIDE-модель угроз для сервиса и мапьте находки на PCI DSS
Tech Lead бэкенда REST API
Ревьюю 20 API-эндпоинтов и забываю проверить BOLA и broken auth на каждом
Проводите code review API по OWASP API Top 10 с чек-листом по аутентификации
Ещё промты для анализа уязвимостей
Промты дополняют генератор смежными задачами по AppSec. Скопируйте, замените данные в [скобках] и вставьте в ChatGPT, Claude, YandexGPT или GigaChat.
Триаж Bug Bounty-отчётов с оценкой CVSS и дубликатов
Триаж отчётовРоль: Ты Triage-инженер Bug Bounty-программы с 7 лет опыта в обработке внешних репортов. Экспертиза: HackerOne, Bugcrowd, CVSS 3.1, CWE-классификация. Контекст: Я специалист по кибербезопасности в [тип организации — финтех/SaaS/e-commerce]. Программа Bug Bounty: [название платформы], scope — [список доменов и активов]. За неделю пришло [количество отчётов] репортов по [тип приложения — веб/API/мобильное]. Текущая политика вознаграждений: [таблица выплат от low до critical]. Задача: Проведи первичный триаж входящих отчётов, отсечь дубликаты и out-of-scope, ранжировать по реальной эксплуатабельности и рекомендовать размер вознаграждения. Формат вывода: (1) Таблица: ID отчёта, CWE, CVSS-вектор, статус (valid/duplicate/informative/N/A), обоснование. (2) Топ-5 критичных с шагами воспроизведения и рекомендованной выплатой. (3) Шаблон ответа хантеру по каждой категории статуса. Детали: Опирайся на CVSS 3.1 base+temporal, учитывай business impact по активам. Не принимай self-XSS, missing headers без демонстрации импакта, отчёты по сервисам вне scope.
План remediation уязвимостей с распределением по спринтам
RemediationРоль: Ты Application Security Program Manager с 8 лет опыта управления vulnerability lifecycle. Экспертиза: Jira, DefectDojo, SLA по NIST SP 800-40, интеграция AppSec в SDLC. Контекст: Я специалист по кибербезопасности в [тип компании и размер команды dev]. После сканирования [SAST-инструмент / DAST-сканер] получен бэклог из [количество уязвимостей] находок по [тип приложения]. Распределение: critical — [N], high — [N], medium — [N], low — [N]. SLA компании: [сроки по severity]. Ёмкость команды: [story points за спринт]. Задача: Построй план remediation на 4 спринта с учётом SLA, ёмкости команды и зависимостей между фиксами. Формат вывода: (1) Таблица распределения по спринтам: ID, CWE, severity, owner, story points, дедлайн по SLA. (2) Диаграмма зависимостей (список: что блокирует что). (3) Risk acceptance-кандидаты с обоснованием и компенсирующими контролями. Детали: Группируй однотипные уязвимости в единый fix. Учитывай OWASP ASVS уровень [L1/L2/L3]. Избегай размытых формулировок вроде 'улучшить валидацию'.
Сценарий обучения команды разработки безопасному кодингу
Обучение devРоль: Ты Security Champion-ментор с 6 лет опыта внедрения Secure SDLC. Экспертиза: OWASP SAMM, BSIMM, практики secure coding для [основной стек — Java/Node.js/Python/Go]. Контекст: Я специалист по кибербезопасности в [тип организации]. Команда разработки: [количество инженеров], уровни [junior/middle/senior в процентах]. Частые проблемы из ретро AppSec: [топ-3 класса уязвимостей — например, IDOR, SSRF, SQLi]. Основной фреймворк: [Spring/Express/Django/...]. Бюджет на обучение: [часов в квартал на инженера]. Задача: Разработай 6-недельную программу security awareness для разработчиков с практикой на реальных уязвимостях из бэклога. Формат вывода: (1) План по неделям: тема, формат (лекция/CTF/code review), длительность, KPI усвоения. (2) Список из 10 hands-on упражнений с уязвимым кодом и правильным фиксом. (3) Метрики успеха программы через 3 и 6 месяцев. Детали: Опирайся на OWASP Top 10 2021 и OWASP Cheat Sheet Series. Не используй абстрактные примеры — только код на стеке команды.
Сравнение AppSec-инструментов для закупки под стек компании
Tool selectionРоль: Ты AppSec-архитектор с 10 лет опыта выбора и внедрения security tooling. Экспертиза: SAST/DAST/SCA/IAST-рынок, Gartner Magic Quadrant, PoC-методологии. Контекст: Я специалист по кибербезопасности в [тип компании, отрасль, масштаб]. Стек разработки: [языки и фреймворки]. CI/CD: [GitLab CI / GitHub Actions / Jenkins]. Текущие инструменты: [что уже используется]. Бюджет на новый инструмент: [сумма в год]. Compliance-требования: [PCI DSS / GDPR / ISO 27001]. Нужен [класс — SAST / DAST / SCA]. Задача: Сравни 5 релевантных решений и дай рекомендацию с обоснованием под контекст компании. Формат вывода: (1) Таблица сравнения: инструмент, покрытие языков, false positive rate, CI/CD-интеграция, цена, compliance-маппинг. (2) PoC-сценарий на 4 недели с критериями приёмки. (3) Итоговая рекомендация с TCO на 3 года и рисками миграции. Детали: Учитывай российский рынок и санкционные ограничения по вендорам. Избегай маркетинговых формулировок — только измеримые характеристики.
6 правил промтов для анализа уязвимостей
Используйте эти правила, чтобы получать точные отчёты по уязвимостям приложений в ChatGPT и Claude
Задайте роль AppSec-инженера
Вместо 'Ты безопасник' укажите: 'Ты AppSec-инженер с опытом SAST/DAST и сертификацией OSCP, знаешь OWASP Top 10 и CWE'. ИИ сразу включит нужные чек-листы.
Указывайте CVSS и стек уязвимости
Дайте контекст: версии библиотек, CVE-идентификаторы, CVSS 3.1 вектор, attack surface, наличие WAF. Без этого ИИ не отличит теоретический риск от реально эксплуатируемого.
Запрашивайте формат OWASP ASVS
Просите вывод как таблицу: CWE-ID, категория OWASP Top 10, CVSS-скор, PoC, remediation. Либо структуру STRIDE для threat modeling — это ускорит передачу в Jira.
Уточните тип приложения и стадию SDLC
Web, мобильное iOS, API или legacy-монолит требуют разных методов. Укажите стадию: код-ревью на PR, пентест перед релизом или pre-prod DAST с аутентификацией.
Итерируйте через follow-up по CWE
После общего отчёта уточняйте: 'углубись в CWE-89 SQLi в endpoint /api/search, покажи PoC-запрос и патч для ORM Sequelize'. Так получите готовый fix, а не теорию.
Избегайте абстрактных запросов
До: 'Найди уязвимости в моём приложении'. После: 'Проанализируй JWT-авторизацию в Node.js Express на IDOR и broken auth по OWASP API Security Top 10 с PoC'.
FAQ: промты для анализа уязвимостей
Промты для анализа уязвимостей приложения — это структурированные инструкции, которые задают роль AI (Senior AppSec-инженер, Pentester OSCP), тип приложения, метод анализа и область угроз. В ChatGPT такой промт превращает модель в ассистента по SAST и DAST: он ищет SQL-injection, SSRF, broken access control из OWASP Top 10 и оценивает риски по CVSS. Например, задав роль Red Team-лида и область OWASP API Security Top 10, вы получаете проверку REST-бэкенда на BOLA и mass assignment. Промты экономят часы ручного code review и снижают шум ложных срабатываний. Скопируйте готовый промт из генератора GUSAROV и вставьте в ChatGPT.
Задайте ChatGPT роль архитектора безопасности и метод анализа Threat modeling STRIDE, затем опишите архитектуру SaaS: компоненты, потоки данных, границы доверия. Промт должен требовать разбор по шести категориям — Spoofing, Tampering, Repudiation, Information Disclosure, Denial of Service, Elevation of Privilege — с привязкой к конкретным микросервисам. Добавьте приоритизацию по CVSS и compliance PCI DSS или GDPR. ChatGPT вернёт таблицу угроз, векторы эксплуатации и контрмеры: MFA, подпись JWT, rate limiting, шифрование at-rest. Для повторного ревью модели Claude даёт более глубокий контекст длинных архитектурных документов. Скопируйте шаблон из генератора и запустите разбор.
Генератор ускоряет подготовку AppSec-задач в 5–10 раз: вместо ручного описания контекста вы выбираете роль Pentester OSCP, тип приложения (SPA, REST API, мобильное iOS/Android) и приоритет по эксплуатабельности. Готовый промт в Claude выдаёт структурированный отчёт с CVE-ссылками, PoC-векторами и рекомендациями по фиксам. Для compliance-аудитов PCI DSS или GDPR промт автоматически учитывает требования стандарта и маппит находки на контрольные пункты. Это снижает когнитивную нагрузку во время инцидентов и помогает junior-инженерам работать на уровне senior. Бесплатный генератор GUSAROV даёт шаблоны под SAST, DAST и ручной code review. Попробуйте его перед следующим спринтом.
Промты для SAST заточены на статический разбор исходного кода: нейросеть ищет taint-потоки, небезопасные десериализации, хардкод секретов и нарушения OWASP Top 10 прямо в репозитории. Промты для DAST моделируют поведение атакующего во время исполнения: fuzzing параметров, обход аутентификации, проверка заголовков CSP и CORS на живом стенде. В Claude SAST-промт требует приложенный код и возвращает номера строк с уязвимостями, а DAST-промт запрашивает HTTP-трафик и описывает payloads. SAST даёт больше ложных срабатываний, DAST — меньше покрытия, но выше точность. Комбинируйте оба подхода: используйте генератор, чтобы собрать парный промт под ваш пайплайн.
Промты совместимы со всеми популярными моделями: ChatGPT (GPT-4o, o1), Claude 3.5 Sonnet, Gemini 1.5 Pro, YandexGPT и GigaChat. Для глубокого анализа OWASP Top 10 и больших кодовых баз лучше Claude — у него широкое контекстное окно под ручной code review. ChatGPT оптимален для threat modeling STRIDE и генерации PoC. Gemini сильнее в анализе мобильных приложений iOS/Android и OWASP Mobile Top 10. YandexGPT и GigaChat подходят для compliance-отчётов на русском по требованиям ФСТЭК и 152-ФЗ, но уступают в глубине технического разбора. Бесплатный генератор GUSAROV адаптирует промт под выбранную нейросеть. Скопируйте и протестируйте в своей модели.