Sentra AI-Хакер

Описание

Sentra AI-Хакер — комплексная платформа управления поверхностью киберугроз на базе искусственного интеллекта. Решение объединяет тестирование на проникновение (Pentest), безопасность приложений (AppSec), управление уязвимостями (VM), моделирование атак (Purple Teaming), защиту цифровых активов (DRP) и управление внешней поверхностью атак (EASM). Платформа использует команду специализированных AI-агентов под управлением единого координирующего слоя для непрерывного поиска, проверки и приоритизации угроз. Sentra AI-Хакер позволяет организациям выявлять реальные пути компрометации инфраструктуры, подтверждать эксплуатируемость уязвимостей и контролировать их устранение.

Ключевые возможности

• Автоматизированное тестирование на проникновение (Pentest) — исследование корпоративной инфраструктуры, выявление уязвимостей и построение многоэтапных цепочек атак.
• Управление внешней поверхностью атак (EASM) — обнаружение доступных извне ИТ-активов, включая забытые сервисы, теневую инфраструктуру и потенциальные точки проникновения.
• Безопасность приложений (AppSec) — анализ веб-приложений, API, бизнес-логики, механизмов авторизации и разграничения прав доступа.
• Управление уязвимостями (VM) — автоматический анализ, верификация и приоритизация обнаруженных проблем с учётом возможности их эксплуатации.
• Purple Teaming — моделирование реалистичных атак для проверки эффективности средств защиты, процессов обнаружения и реагирования SOC.
• Digital Risk Protection (DRP) — выявление фишинговых доменов, утечек корпоративных данных, мошеннических схем и угроз цифровому присутствию компании.
• Непрерывная оценка защищённости — повторное исследование инфраструктуры при изменении приложений, сервисов и конфигураций.
• Анализ цепочек атак — выявление комбинаций уязвимостей, позволяющих злоумышленнику получить доступ к критичным информационным ресурсам.
• Подтверждение эксплуатируемости — проверка обнаруженных уязвимостей с формированием технических доказательств.
• Автоматический триаж — обработка и приоритизация результатов сторонних сканеров и систем управления уязвимостями.
• Контроль устранения — формирование рекомендаций, постановка задач на исправление и повторная проверка закрытых уязвимостей.
• Формирование отчётности — предоставление информации о выявленных угрозах, результатах тестирования и текущем состоянии защищённости.

Преимущества

• Комплексный подход — объединение нескольких направлений кибербезопасности в единой платформе с централизованной координацией AI-агентов.
• Автономность — выполнение значительной части исследовательских задач без постоянного участия специалистов по информационной безопасности.
• Непрерывный контроль — возможность регулярной оценки защищённости вместо исключительно периодических проверок.
• Выявление реальных рисков — подтверждение эксплуатируемости уязвимостей и анализ возможных последствий для бизнеса.
• Снижение количества ложных срабатываний — многоступенчатая проверка находок перед передачей результатов специалистам.
• Приоритизация критичных угроз — концентрация ресурсов ИБ-команды на уязвимостях, представляющих наибольшую опасность.
• Масштабируемость — параллельная работа специализированных AI-агентов по различным направлениям анализа.
• Повышение эффективности SOC — проверка способности действующих средств защиты обнаруживать атаки и обеспечивать реагирование.
• Сокращение ручных операций — автоматизация разведки, анализа, документирования результатов и повторного тестирования.
• Гибкость развёртывания — возможность использования облачной модели или локального размещения платформы в инфраструктуре заказчика.
• Импортонезависимость — решение включено в Единый реестр российского программного обеспечения.

Технологические особенности

• Мультиагентная архитектура — система специализированных AI-агентов, совместно выполняющих исследование инфраструктуры и анализ угроз.
• Единый управляющий слой — координатор распределяет задачи между агентами, определяет последовательность проверок и управляет процессом исследования.
• Независимый валидатор — отдельный компонент проверяет результаты работы агентов и подтверждает возможность эксплуатации обнаруженных уязвимостей.
• Независимость от конкретной LLM — архитектура позволяет использовать различные большие языковые модели в зависимости от требований и инфраструктуры заказчика.
• Интеллектуальное исследование — анализ не только известных уязвимостей, но и нестандартных сценариев, ошибок бизнес-логики и комбинаций слабых мест.
• Многоэтапное моделирование атак — последовательное построение и проверка возможных путей продвижения злоумышленника в инфраструктуре.
• Интеграция с инструментами ИБ — обработка результатов существующих сканеров безопасности и систем управления уязвимостями.
• Поддержка SDLC — выполнение проверок безопасности в процессе разработки и перед выпуском приложений в промышленную эксплуатацию.
• Анализ API — проверка программных интерфейсов, механизмов авторизации и корректности разграничения доступа.
• Контролируемое тестирование — проведение активных проверок в предварительно согласованных границах с учётом ограничений инфраструктуры.
• Автоматический ретест — повторная проверка выявленных проблем после внесения исправлений.
• Варианты размещения SaaS и On-Premise — использование облачной инфраструктуры разработчика либо развёртывание в защищённом контуре заказчика.

Применение

• Непрерывная оценка защищённости корпоративной ИТ-инфраструктуры и внешнего периметра организации.
• Автоматизация тестирования на проникновение и дополнение работы внутренних команд Pentest и Red Team.
• Выявление уязвимостей корпоративных веб-приложений, API и информационных систем.
• Контроль безопасности приложений на этапах разработки, тестирования и выпуска новых версий.
• Инвентаризация внешних цифровых активов и обнаружение неучтённых сервисов.
• Проведение Purple Teaming для оценки эффективности SOC, средств обнаружения атак и процессов реагирования.
• Проверка устойчивости корпоративной инфраструктуры к многоэтапным атакам.
• Анализ и приоритизация накопленного технического долга в области информационной безопасности.
• Мониторинг цифровых угроз, связанных с корпоративным брендом, фишинговыми ресурсами и утечками информации.
• Подготовка технических отчётов и рекомендаций для специалистов ИБ, разработчиков и руководителей.
• Реализация процессов непрерывного управления подверженностью киберугрозам (CTEM).

Основные характеристики

• Разработчик: Sentra.
• Продукт: Sentra AI-Хакер.
• Класс решения: платформа управления поверхностью киберугроз и автоматизированного тестирования защищённости на базе AI-агентов.
• Функциональные направления: Pentest, AppSec, Vulnerability Management, Purple Teaming, Digital Risk Protection, External Attack Surface Management.
• Технологическая архитектура: мультиагентная система с централизованным координатором и независимым валидатором.
• Искусственный интеллект: большие языковые модели (LLM) и специализированные AI-агенты.
• Объекты исследования: корпоративные ИТ-активы, внешние сервисы, веб-приложения, API и компоненты инфраструктуры.
• Методы анализа: исследование поверхности атак, проверка бизнес-логики, построение цепочек атак и подтверждение эксплуатируемости.
• Режим работы: автономные исследования и повторные проверки в согласованных границах тестирования.
• Управление результатами: триаж, приоритизация, рекомендации по устранению и повторная верификация.
• Интеграция: сторонние инструменты информационной безопасности и системы управления уязвимостями.
• Развёртывание: SaaS или On-Premise.
• Реестр российского ПО: запись № 28142 от 19.05.2025.
• Официальный сайт: https://sentra-tech.ru/