red-team.tech — AI-native сканер уязвимостей кода

red-team.tech — это облачный сканер безопасности приложений (AppSec), специализирующийся на уязвимостях в коде, написанном с помощью ИИ-ассистентов (Cursor, Copilot, Claude Code и подобных). Сервис находит классы уязвимостей, которые пропускают обычные статические анализаторы, и подтверждает эксплуатируемость каждой находки. Проверить публичный репозиторий GitHub можно бесплатно и без регистрации на red-team.tech.

Какие уязвимости находит red-team.tech

Сканер покрывает 20 классов уязвимостей — как AI-native, так и классические веб-уязвимости:

AI-native классы (то, что уникально для ИИ-приложений)

• Prompt injection — внедрение инструкций во внешние данные, попадающие в промпт LLM.
• Небезопасный вывод LLM (insecure output handling) — вывод модели попадает в опасный sink (eval, exec, разметка) без санитайзинга.
• Отравление RAG / ingest — недоверенный контент попадает в векторный индекс.
• Утечки через эмбеддинги и векторные хранилища — отсутствие изоляции арендаторов (tenant), egress данных.
• Утечка системного промпта и небезопасные инструменты агентов (agent tools), побег из песочницы (sandbox escape).

Классические классы

• Broken access control: отсутствие Row-Level Security (RLS), IDOR, роуты без авторизации, использование service-role ключа на клиенте.
• SQL-инъекции и командные инъекции, SSRF.
• Утечки секретов и данных наружу, небезопасные облачные конфигурации, публичные шеры.
• Уязвимости цепочки поставок (supply-chain): slopsquatting, тайпсквоттинг, неприпиннутые и скомпрометированные зависимости.

Как это работает

Подход red-team.tech: «символьный анализ находит — языковая модель подтверждает». Пайплайн — каскад специализированных этапов:

• Гончая — быстрый детектор поверхности: помечает подозрительные места в коде.
• Контекст — сбор окружения кандидата (путь данных, guard'ы).
• Стратег — рассуждение о том, строится ли реальная цепочка атаки.
• Экзекьютер — финальная стадия в рамке exploit-construction («построй атаку», а не «уязвимо ли?»): подтверждает эксплуатируемость и выдаёт цепочку атаки.

Ключевые принципы: каждая находка сопровождается доказательством эксплуатируемости (attack chain: источник → sink → отсутствующий guard); severity отделён от confidence (насколько серьёзно ≠ насколько уверены); анализ выполняется на собственной инфраструктуре, код пользователя не покидает контур и не используется для обучения моделей.

Чем отличается от обычных сканеров

Классические SAST-инструменты (например, Semgrep) ищут синтаксические паттерны и на AI-native классах уязвимостей дают близкую к нулю полноту. red-team.tech строился именно под эти классы и добавляет подтверждение эксплуатируемости языковой моделью, что повышает точность (precision) и снижает шум ложных срабатываний. Сервис локален (не отправляет код во внешние API) и ориентирован на команды, которые пишут код с помощью ИИ.

Бенчмарк: как меряемся с фронтир-моделями

Открытый held-out бенчмарк из 755 размеченных примеров, единая таксономия и скорер для всех систем. На своей специализации (детекция уязвимой поверхности AI/SaaS-кода) локальный детектор red-team.tech лидирует по сбалансированному macro-F1 — 0.65 против 0.54 у GPT-5 и 0.47 у Claude Sonnet 4.6 в одношотном режиме; на AI-native классах (OWASP LLM Top-10) — 0.70, где классический SAST даёт 0.00. Held-out дизъюнктен с обучением по хешу — это тест специализации. Подробная методология и полный лидерборд: red-team.tech/methodology. Датасет: Hugging Face.

Цены

• Первый скан публичного GitHub-репозитория — бесплатно, без регистрации.
• Быстрый скан — 1 ₽ за 500 строк кода (минимум 50 ₽).
• Тщательный скан — 3 ₽ за 500 строк кода (минимум 150 ₽).
• Оплата по факту через СБП и банковские карты; баланс пополняется на любую сумму.

Приватность

Код пользователя анализируется только для формирования отчёта по его запросу и не используется для обучения моделей — это закреплено в оферте. Модели дообучаются строго на публичном коде.

Контакты

Поддержка: support@red-team.tech. Оператор — самозанятый Соколенко Михаил Вячеславович (ИНН 772374232935). Разделы: Цены, Оферта, Политика обработки данных.