Hey HackerNoon, 그것은 다시 Kuwguap입니다. 얼마 전, 나는 RAWPA를 구축하고, 펜테스터를위한 나의 AI 코폴로트, 그리고 그것이 제공하지 않았기 때문에 초기 AI 기능을 끄는 어려운 결정을 썼다.그것은 회전 할 때 알 수있는 교훈이었다.오늘, 나는 그 여정의 다음 장을 공유하고 싶습니다 : RAWPA가 유용한 도구의 컬렉션에서 생각하는 두뇌를 가진 시스템으로 진화 한 방법. 그것은 커뮤니티 피드백, 수동 데이터 분석, 그리고 모든 것을 바꾸는 잠이 부족한 "aha!"순간의 이야기입니다. Part 1: Community-Driven Hustle에 대한 건설 나는 그것을 초기 테스터의 작은 그룹에 열었습니다 (우리는 지금 22 세이며, 약 절반이 매일 그것을 사용합니다!) 최고의 아이디어 중 하나는 커뮤니티의 연결에서 나왔습니다 : "왜 LOLBAS, GTFOBins 및 WADCOMS를 앱에 직접 통합하지 않습니까?" 그것은 훌륭한 제안이었습니다. 통합 과정 자체는 개발의 불쾌한 측면의 완벽한 예였습니다. LOLBAS를 보트에 넣는 것은 바람이었다; 그들은 정확히 이런 종류의 일을 위해 설계된 환상적인 API를 가지고 있습니다. 나머지 두 개는 다른 이야기 였습니다. 그것은 수동 도전이었다. 나는 그들의 GitHub 리포에서 프로젝트 파일을 직접 끌어 내고 내 데이터베이스를위한 분석기를 작성해야했습니다. 다행히, 그들은 마크 다운로 구성되어 있었고, 내가 필요로하는 데이터를 관리 할 수있게했습니다. 그것은 이었지만 앱을 즉시 더 강력하게 만들었습니다. 애플리케이션은 성장하고 있었다.그것은 견고하고 계층적 인 보조자가되고있었습니다.그러나 나는 그것이 여전히 영혼이 부족하다는 것을 알았습니다.그것은 뇌를 기다리는 조각이었다. Part 2: The “Bag of Bricks” Moment and the AI Brain(키나) 어느 날 밤, 나는 마침내 약 6 시간의 잠을 얻었다.나는 벽돌 가방처럼 나를 때린 아이디어에 깨어났다. . Neural Pathway Methodology 나는 RAWPA가 어떻게 정적 플레이북이라는 것을 뛰어넘을 수 있는지 완벽하게 분명하게 보았다. 이것은 일반적인 LLM 포장 프로그램이 아닙니다. 나는 이미 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 모델을 구현하는 데 어려움을 겪었으며 관련된 문제를 알고있었습니다.이 새로운 아이디어는 달랐습니다. Neural Pathway Methodology는 RAWPA에게 전문적인 두뇌 - 신경 네트워크 - 실제 세계에서 가장 좋은 글쓰기, 방법론, 도구 및 기술의 거대한 데이터 세트에 특별히 훈련. 그것은 물건을 볼 수있는 도구와 할 수있는 시스템 사이의 차이입니다. 전체 사이버 보안 커뮤니티의 집단적 경험을 바탕으로. 배우기 신경 뇌는 어떻게 작동하는가 이 개념은 현대 LLM의 추론 능력과 커뮤니티의 구조화 된 지식을 결합하는 것입니다. 당신은 맥락을 제공합니다 : 당신은 당신이 당신의 펜트 테스트에서 어디에 있는지, 당신이 발견 한 것, 그리고 목표에 대한 다른 관련 세부 사항을 RAWPA에 말합니다. 수천 개의 펜테스트 보고서에서 훈련받은 신경 네트워크는 귀하의 입력을 분석하고 지식 기반에서 가장 관련된 패턴과 기술을 합성합니다. Gemini는 Pathway를 생성하기 위해 협력합니다 : 합성 된 지식은 Google의 Gemini LLM에 사용자 지정, 컨텍스트 인식 인스턴트로 전달됩니다. Gemini는 정보에 대한 이유가 당신을 위해 고유 한 단계별 경로를 생성합니다.이 작업 가능한 단계, 특정 도구 명령 및 가장 중요한 것은 AI가 왜이 특정 행동을 제안하는지에 대한 이유입니다. 그것은 피드백에서 배운다 : 그것은 살아있는 시스템입니다.사용자는 경로를 평가할 수 있으며, 그 피드백은 신경 네트워크를 지속적으로 정교하게하는 데 사용됩니다. 왜 이것은 한 발짝 앞서가는가 이 접근 방식은 "AI" 라벨을 추가하는 것에 관한 것이 아닙니다.It is about creating: 어댑티브 인텔리전스: RAWPA는 더 이상 정적 체크리스트가 아닙니다.It learns from new, real-world writeups, allowing it to adapt to emerging threats and techniques. The pathways aren't generic. They are tailored to your specific context, making the advice far more actionable and relevant. Truly Personalized Guidance: 인간과 AI 전문성 사이의 다리 : 그것은 LLM의 창조적 인 문제 해결과 수많은 인간 작성 보고서의 지혜를 결합합니다. RAWPA를 건설하는 여정은 롤러코스터였지만, 처음으로 영혼이 있는 것처럼 느껴지고 있습니다.그것은 단순한 조수에서 다이나믹 파트너로 진화하고 있습니다. 이것은 커뮤니티 주도적 인 노력입니다. 당신이 방법론, 아이디어 또는 제안이 있다면, 나는 그들을 듣고 싶습니다. 결국, 나는 RAWPA가 누군가가 멈추고 새로운 것을 배우는 데 도움이 될 것이라고 믿는다. . 링크 블로그 링크 이 프로젝트의 핵심은 커뮤니티 기반이며, 나는 항상 테스터와 기여자를 찾고 있습니다. 당신이 어떻게 생각하는지 알려주세요 뇌는 이제 막 시작됩니다. https://rawpa.vercel.app/
