2026.05-21. CyberED. Как собрать своих AI-агентов для пентеста и bug bounty

Разберём рабочую схему применения AI в offensive security: от анализа и гипотез до валидации и отчёта, с фокусом на практику, ограничения и реальные ошибки. Для специалистов, которые - уже работают с LLM - уже используют AI но каждый раз заново собирают контекст и проверяют выводы модели - тонут в инструментах много моделей, гайдов и фреймворков, но непонятно, что работает в пентесте - хотят систему не набор промптов, а связку моделей, инструментов, данных и правил контроля - не доверяют выводам LLM сталкиваются с галлюцинациями, false positive и пропущенными уязвимостями - тратят время на рутину recon, нормализацию сканов, triage, findings и черновики отчётов - думают о безопасности данных не хотят бездумно грузить рабочие материалы во внешние модели Связаться с автором канала TG -﹥ @mglazman