나는 프롬프트가 아니라 악용으로 생각하는 AI copilot을 만들었습니다.
Hey hackernoon, 다시 Kuwguap입니다.
얼마 전, 나는 펜 테스터를위한 AI 복제물 인 Rawpa를 만들고, 초기 AI 기능을 전달하지 않기 때문에 끄기위한 힘든 결정에 대해 썼습니다. 그것은 언제 피벗 해야하는지 아는 교훈이었습니다. 오늘 저는 그 여정에서 다음 장을 공유하고 싶습니다. Rawpa가 유용한 도구 모음에서 사고 뇌가있는 시스템으로 진화 한 방법을 공유하고 싶습니다.
이야기는 직선이 아닙니다. 커뮤니티 피드백, 수동 데이터 구문 분석 및 잠자는 “아하!”에 대한 이야기입니다. 모든 것을 바꾼 순간.
초기 피벗 후, 나의 초점은 Rawpa를 부인할 수 없을 정도로 유용하게 만들었습니다. 나는 소규모 초기 테스터 그룹까지 그것을 열었고 (우리는 지금 22 세, 매일 약 절반을 사용하고 있습니다!) 피드백은 즉각적이고 귀중했습니다.
최고의 아이디어 중 하나는 커뮤니티의 연결에서 비롯된 것입니다. “왜 Lolbas, Gtfobins 및 Wadcom을 앱에 직접 통합하지 않습니까?”
훌륭한 제안이었습니다. 통합 프로세스 자체는 끔찍한 개발 측면의 완벽한 예였습니다. Lolbas를 탑승하는 것은 바람이었다. 그들은 정확히 이런 종류의 것을 위해 설계된 환상적인 API를 가지고 있습니다.
다른 두 사람은 다른 이야기였습니다. 수동 허슬이었습니다. 프로젝트 파일을 Github 저장소에서 직접 가져 와서 데이터베이스에 대한 파서를 작성해야했습니다. 고맙게도, 그들은 Markdown에서 구조화되어 관리 할 수있는 데이터에 대한 그레핑을 만들었습니다. 갈기 였지만 앱을 즉시 더 강력하게 만들었습니다. 그 과정에서 리버스 쉘 생성기 및 OSINT 툴킷과 같은 작은 툴킷을 추가했습니다.
앱이 성장하고있었습니다. 그것은 견고하고 계층 적 조수가되었습니다. 그러나 나는 그것이 여전히 영혼을 놓치고 있다는 것을 알았습니다. 뇌를 기다리는 조각품이었습니다.
2 부 : “벽돌의 가방”순간과 AI 뇌 (킨다)
나는 논스톱으로 코딩하면서 연기로 달리고있었습니다. 어느 날 밤, 나는 마침내 약 6 시간의 수면을 취했다. 나는 벽돌 가방처럼 나를 때리는 아이디어를 깨웠다 : 신경 경로 방법론.
나는 Rawpa가 어떻게 정적 플레이 북으로 초월 할 수 있는지 완벽하게 명확하게 보았다. 배울 수 있습니다.
이것은 일반적인 LLM 래퍼가 아닙니다. 나는 이미 헝겊 (검색된 세대) 모델을 구현하는 데 씨름했고 번거 로움을 알고있었습니다. 이 새로운 아이디어는 달랐습니다. 신경 경로 방법론은 RAWPA에게 실제 펜던트 쓰기, 방법론, 도구 및 기술의 대규모 데이터 세트에 특별히 훈련 된 특수 뇌 (신경망)를 제공합니다.
물건을 찾을 수있는 도구와 할 수있는 시스템의 차이점입니다. 배우다 사이버 보안 커뮤니티 전체의 집단적 경험에서.
신경 뇌가 어떻게 작동하는지
개념은 현대 LLM의 추론 능력으로 지역 사회의 구조화 된 지식을 융합시키는 것입니다. 높은 수준의 흐름은 다음과 같습니다.
- 컨텍스트를 제공합니다. 당신은 당신이 당신의 pentest에있는 곳, 당신이 찾은 것, 그리고 목표에 대한 다른 관련 세부 사항을 Rawpa에게 알려줍니다.
- 신경 순 분석 : 수천 개의 Pentest 보고서에 대해 교육을받은 신경망은 입력을 분석하고 지식 기반에서 가장 관련성이 높은 패턴과 기술을 종합합니다.
- Gemini는 경로를 생성하기 위해 협력합니다. 그런 다음 합성 된 지식은 맞춤형 컨텍스트 인식 프롬프트와 함께 Google의 Gemini LLM에 전달됩니다. Gemini는 정보에 대한 이유가 있습니다. 여기에는 실행 가능한 단계, 특정 도구 명령 및 가장 중요한 것은 AI의 추론 ~을 위한 왜 그것은 그 특정한 행동을 제안합니다.
- 피드백에서 배웁니다. 살아있는 시스템입니다. 사용자는 경로를 평가할 수 있으며 피드백은 신경망을 지속적으로 개선하는 데 사용됩니다. 더 많이 사용할수록 모든 사람에게 더 똑똑합니다.
이것이 왜 도약인가
이 접근법은 “AI”레이블을 추가하는 것이 아닙니다. 그것은 창조에 관한 것입니다.
- 적응 형 인텔리전스 : RAWPA는 더 이상 정적 점검표가 아닙니다. 새로운 실제 글쓰기에서 배우고 새로운 위협과 기술에 적응할 수 있습니다.
- 진정으로 개인화 된 지침 : 경로는 일반적이지 않습니다. 그것들은 당신의 특정 상황에 맞게 조정되어 조언을 훨씬 더 실행 가능하고 관련성있게 만듭니다.
- 인간과 AI 전문 지식 사이의 다리 : 그것은 수많은 인간이 작성한 보고서의 지혜를 LLM의 창의적인 문제 해결과 결합합니다.
Rawpa를 짓는 여정은 롤러 코스터 였지만 처음으로 영혼이있는 것처럼 느껴집니다. 그것은 단순한 조수에서 펜터의 생각의 기차를 젊어지게하는 데 도움이되는 역동적 인 파트너로 발전하고 있습니다.
이것은 커뮤니티 중심의 노력입니다. 방법론, 아이디어 또는 제안이 있다면 듣고 싶습니다. 연락하는 가장 좋은 방법은 켜져 있습니다 LinkedIn 하루가 끝날 무렵, 나는 Rawpa가 누군가가 멈추지 않고 새로운 것을 배우도록 도와 줄 것이라고 믿는다. 그리고 저에게는 충분하고 내 블로그입니다.
이 프로젝트는 커뮤니티 중심으로 핵심이며, 저는 항상 테스터와 기고자를 찾고 있습니다. 확인하십시오 그리고 당신의 생각을 알려주세요. 뇌가 막 시작하고 있습니다.
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