Come i LLM supportano i penetration tester nell’identificare vulnerabilità con il pensiero basato sui principi primi
Nel contesto attuale della cybersicurezza, dove le minacce evolvono rapidamente, è facile cadere in un approccio reattivo: testare solo ciò che è stato violato in passato, affidarsi a checklist predefinite o concentrarsi su vulnerabilità già note. Ma oggi il penetration testing richiede qualcosa di più: serve un vero e proprio cambio di prospettiva.
Affiancando i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) al pensiero basato sui principi primi, i tester possono superare le analisi di superficie ed esplorare in profondità le debolezze strutturali che gli attaccanti reali sono soliti sfruttare
Come i LLM rafforzano il pentesting guidato dai principi fondamentali
Vediamo ora i cinque principi essenziali della sicurezza e in che modo i LLM possono contribuire ad applicarli in modo più strategico ed efficace.
1. La fiducia può facilmente essere compromessa
Principio: ogni sistema è progettato da esseri umani, e gli esseri umani sbagliano.
Anche i meccanismi di difesa più solidi – come MFA, crittografia e firewall – possono fallire nei dettagli: una dimenticanza, un’implementazione non ottimale o un’ipotesi non verificata possono mettere a rischio l’intero sistema.
Come intervengono i LLM:
Analizzano i flussi di autenticazione per evidenziare punti deboli
Suggeriscono tecniche di elusione in base alla logica o al codice
Simulano scenari di attacco, come l’abuso della reimpostazione password o il bypass di OAuth
Esempio di prompt utile:
“Ecco un processo di reset della password. In quali casi un attaccante potrebbe superare l’MFA o impersonare un altro utente?”
2. Ogni input può essere una minaccia
Principio: tutto ciò che accetta input è potenzialmente sfruttabile.
Campi nei form, parametri API e input utente in generale rappresentano vettori di attacco. Gli aggressori testano valori limite, codifiche e varianti per ingannare il sistema.
Come aiutano i LLM:
Generano input fuzzing personalizzati
Creano varianti di payload per eludere WAF e filtri
Individuano vettori di iniezione nascosti (SSRF, XSS, SQLi ecc.)
Esempio di prompt utile:
“Genera payload XSS in grado di superare questa funzione di sanificazione in JavaScript.”
3. I confini della sicurezza sono artificiali
Principio: i limiti della fiducia non sono intrinseci, ma imposti dal codice.
Le falle nei controlli di autorizzazione sono spesso dovute a una loro applicazione disomogenea. Frontend e backend potrebbero avere assunzioni diverse su ciò che è sicuro.
Supporto dei LLM:
Esaminano le API per scoprire vulnerabilità tipo IDOR o escalation di privilegi
Mettono in luce punti deboli nella logica di autorizzazione
Suggeriscono possibili percorsi di movimento laterale per gli attaccanti
Esempio di prompt utile:
“Quale di questi endpoint API potrebbe essere vulnerabile a un IDOR se manca il controllo degli accessi basato sui ruoli?”
4. La complessità mina la sicurezza
Principio: sistemi complessi aumentano le probabilità di errore.
Le applicazioni moderne includono microservizi, API, cloud e terze parti: un ecosistema difficile da monitorare e configurare correttamente.
I LLM possono:
Analizzare policy IAM, file Terraform e configurazioni cloud
Identificare vulnerabilità derivate da concatenazioni di errori
Scoprire percorsi di attacco trascurati
Esempio di prompt utile:
“Esamina questo ruolo IAM su AWS, una funzione Lambda e l’API pubblica. Quali catene di attacco potrebbero emergere da una SSRF?”
5. Gli aggressori ragionano in termini di ritorno sull’investimento (ROI)
Principio: molti attacchi puntano alla massima efficacia con il minimo sforzo.
Chi attacca cerca spesso scorciatoie: credenziali di default, ambienti di test dimenticati, segreti esposti. Non serve complessità, serve efficienza.
Con l’aiuto dei LLM puoi:
Valutare i percorsi di attacco più efficaci in base al rischio/beneficio
Evidenziare errori comuni ignorati dai team
Generare rapidamente idee di sfruttamento creativo
Esempio di prompt utile:
“Considerando questo output di Nmap e l’indice delle directory, quali sono i 5 attacchi a basso sforzo e alto impatto da tentare subito?”
Il contributo dei LLM lungo il ciclo del penetration test
| Fase | Supporto offerto dai LLM |
|---|---|
| Ricognizione | Analizzano domini, codice, cloud e suggeriscono scenari di attacco |
| Modellazione delle minacce | Identificano assunzioni errate e visualizzano potenziali falle |
| Sfruttamento | Generano payload, fuzzing e catene di exploit |
| Escalation dei privilegi | Trovano controlli fragili e suggeriscono movimenti laterali |
| Persistenza | Individuano relazioni di fiducia e servizi dimenticati |
| Reporting | Trasformano exploit tecnici in insight chiari e orientati al rischio |
Conclusione: oltre le checklist
Le checklist restano utili, ma i veri attaccanti non le seguono. E nemmeno i tester dovrebbero.
Con un approccio basato sui principi primi, il penetration test si trasforma: non si tratta più di cercare solo ciò che è andato storto in passato, ma di scoprire cosa potrebbe sempre andare storto per natura. I LLM, utilizzati come acceleratori del pensiero, consentono di approfondire l’analisi, velocizzare il processo e migliorare la qualità degli exploit.
Il futuro del penetration testing non è solo tecnico: è mentale.
E con l’intelligenza artificiale al tuo fianco, hai un vantaggio concreto.
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