Bug2Lab: как превратить реальные уязвимости вашей компании в обучение для разработчиков и стоп-кран в CI/CD, чтобы та же дыра не уехала в прод второй раз
Картина, знакомая почти всем, кто хоть раз жил рядом с безопасностью:
В продукте находят дыру. Иногда очень неприятную: утечка чужих данных, возможность выполнить действие за другого пользователя, CSRF в чате поддержки, RCE через загрузку файла, etc.
Все красные. Уязвимость чинят в пожарном режиме. Ставят галочку “fixed”.
Через месяц почти то же самое всплывает снова — но в другом сервисе, у другой команды, тем же самым паттерном.
И дальше начинается любимый диалог:
— “Почему опять?”
— “Мы же уже это обсуждали!”
— “А где гарантия, что этого больше не будет?”
— “Так… у нас есть гарантия?”
Спойлер: “мы объяснили разработчикам на митинге, что так делать нельзя” — не гарантия.
В этой статье я расскажу, как мы решили эту проблему через конвейер «из бага → в лабораторную → в регрессионный тест пайплайна», почему обычные курсы по безопасной разработке не спасают, как здесь помогает AI, и что такое Bug2Lab как продукт. Набив руку на проекте Punkration.ru где мы обучили уже более 200 студентов и провели несколько корпоративных тренингов и с приходом появилось новое видение того куда движется образование в CyberSec с приходом AI.
Почему “прочитать лекцию” не спасает
Типичный флоу в компаниях после инцидента выглядит так:
Безопасность пишет длинный постмортем.
Тимлидам рассказывают “делайте проверку X, не допускайте паттерн Y”.
Кидают ссылку на статью “Top-10 OWASP уязвимостей”.
Все расходятся, потому что надо катить релиз.
Проблема в том, что:
эти знания не закреплены в процессе,
они не транслированы всей команде (другая команда часто даже не знает, что вчера горело),
и никто не встроил проверку “чтобы это не повторилось” в CI/CD.
То есть мы надеемся на память людей. Память людей — очень плохой механизм безопасности.
Что хотелось получить вместо этого:
Уязвимость из продакшена не исчезает бесследно, а превращается в учебный материал.
Материал не теоретический, а ровно про ваш код и ваш стек.
Вместе с материалом идёт готовый регрессионный тест. Такой тест попадает в пайплайн и ломает билд, если кто-то в будущем снова создаст тот же класс проблемы.
Идея простая: “одна и та же уязвимость не может уехать в прод второй раз”.
Не потому что мы так договорились, а потому что пайплайн не даст.
Это и есть ядро Bug2Lab.
Общий конвейер Bug2Lab
Ниже — как мы реально работаем с командами.
Шаг 1. Забираем реальные уязвимости компании
Мы берём реальные находки: отчёты внутреннего пентеста, баг-баунти, инсиды от внешних исследователей, выводы из code review, результаты DAST/SAST, выводы из DefectDojo и прочих трекеров.
То есть вход — не “учебная XSS из туториала”, а ваша настоящая боль:
“любой пользователь мог прикрепить файл в приватный внутренний тикет, и он выглядел как будто его приложил другой сотрудник”;
“чат саппорта принимал POST без CSRF-токена и позволял писать от лица клиента”;
“у нас в коде жёстко лежал секрет доступа к внешнему сервису”;
“у нас был открытый actuator без авторизации и там можно было сливать чувствительные данные среды”;
“зависимость с известной RCE, но никто не обновил библиотеку, потому что она «всё ломает»”.
Важно: мы не берём абстрактные кейсы. Мы берём то, что реально выстрелило (или почти выстрелило) у вас.
Шаг 2. Нормализуем баг
Мы чистим шум и готовим структуру:
что за уязвимость;
в каком сервисе / модуле;
какой вектор атаки (кто атакующий, какие шаги);
бизнес-эффект (утечка PII? эскалация прав? подмена сообщения от лица клиента?).
Именно здесь AI отлично помогает: модель может ускорить формулировку “что произошло и почему это плохо” человеческим языком, а также сгенерировать читабельную подводку для разработчиков (“вот как атакующий это делал руками/скриптом, вот почему это сработало”).
По сути мы превращаем техничный отчёт pentest/security в понятную историю для команды разработки.
Шаг 3. Генерируем лабораторную
Это ключевой этап.
Лабораторная — это не просто текст “смотри, тут дырка”.
Это мини-страница, которая даёт разработчику три вещи подряд:
Как выглядит атака
Пошагово.
Пример запроса.
Пример payload.
Скрин с ответом сервера.
Например: в кейсе с CSRF в чате поддержки сторонняя страница могла отправить POST в чат саппорта, и оператор видел сообщение “от клиента”, хотя клиент ничего не писал.
Почему это вообще стало возможным
Мы показываем кусок кода / обработчик запроса / контроллер:вот здесь нет проверки владельца ресурса,
вот тут нет CSRF-токена,
вот тут кука живёт без
SameSite,вот тут сервер доверяет
Origin,вот тут ID ресурса легко угадать (низкая энтропия).
Мы прямо подсвечиваем строки, не заставляя разработчика “искать флаг”.
Как это чинится правильно
Мы показываем исправленный паттерн:проверка владения ресурсом (“этот файл можно прикрепить только к репорту, который принадлежит текущему пользователю”),
валидация CSRF-токена,
проверка
Origin/Referer,отказ от хардкода секрета в коде,
закрытие чувствительных actuator-эндпоинтов,
обновление уязвимой зависимости.
То есть разработчик видит не “плохо/хорошо в теории”, а “плохо в нашем коде → хорошо в нашем коде”.
Плюс мы добавляем человеческое резюме для руководства:
какая бизнес-проблема,
как теперь будет “правильно всегда”,
и как это можно показать проверяющим/аудиту.
Шаг 4. Прикладываем стоп-кран (регрессионный тест)
К каждой лабораторной мы прикладываем готовый небольшой тест, который можно положить в CI/CD.
Пример:
Если у вас был API, который позволял прикреплять вложения к чужим приватным тикетам, мы даём bash/Python-скрипт, который:
логинится как обычный пользователь А,
пытается прикрепить файл к тикету пользователя Б,
ждёт ответ
403.
Если после очередного рефакторинга снова можно прикрепить файл к чужому тикету и сервер отвечает 200 — скрипт падает с exit 1, билд стопается.
Другой пример:
Был CSRF в чате поддержки. Мы даём скрипт, который делает POST без CSRF-токена и с лживым
Origin. Если сервер принял сообщение — билд падает.
Это принципиально: мы не просто “вот фикс”, мы даём автоматический стоп-кран.
Получается, что уязвимость не может уехать в прод повторно, потому что её класс зашит в пайплайн.
Шаг 5. Делаем это тиражируемым внутри компании
Когда одна команда проходит через лабораторную, это не остаётся знанием одной команды.
Материал идёт в библиотеку компании:
разработчики из соседних сервисов могут пройти ту же лабораторную;
тимлид может использовать её как онбординг для новых людей;
безопасность может перестать объяснять одно и то же по 40 раз в личку.
Через 1–2 таких цикла у компании начинает появляться собственный стандарт безопасной разработки.
Но не в формате PDF “надо делать так”, а в формате:
“вот так нас реально ломали”,
“вот так это чинится у нас в коде”,
“вот так теперь пайплайн держит оборону”.
Чем это лучше обычных курсов по безопасной разработке
1. Это не теория
Мы не рассказываем “вообще бывает CSRF”.
Мы показываем: “ваш чат саппорта принимал POST без CSRF-токена, и любой внешний сайт мог от имени пользователя отправить в поддержку фразу «отмените заказ немедленно»”.
После такого никто не говорит “ну это маловероятно же”.
2. Это не CTF
Большинство обучалок похожи на CTF: “найди флаг”, “угадай строку”, “поймай инъекцию”.
Проблема: разработчик пришёл не играть в хакера. Он пришёл, потому что у продакшена реально болит.
Наш формат:
мы не заставляем угадывать, где проблема;
мы сразу подсвечиваем проблемный участок кода и фикс;
цель — не “получи флаг”, а “пойми паттерн и положи стоп-кран в пайплайн”.
Разработчики это ценят, потому что не тратят час на ребус.
3. Это масштабируемо
Так можно прогнать сразу 20–40 человек внутри компании.
Мы так уже делали, в том числе для большого банка: за короткий период команда не только посмотрела уязвимости “как нас ломают”, но и поняла:
как объяснять фикс руководству,
как закрепить его регрессом,
и как больше не ловить ту же дыру в соседнем сервисе через месяц.
Это не “посадили двух инженеров на консультацию”, это массовое выравнивание практики.
4. Это ложится в процесс, а не в память людей
Даже если конкретный разработчик уйдёт, пайплайн останется.
Регрессионный тест в CI/CD живёт дальше него.
То есть защита не зависит от человеческой памяти — она зашита технически.
Как выглядит лабораторная внутри (каркас)
Типовой модуль, который получает разработчик:
Как выглядит атака
пошаговая эксплуатация,
запросы, payload, ответы сервера.
Почему это вообще стало возможным
разбор кода с подсветкой проблемных строк,
объяснение человеческим языком (не “OWASP A10”, а “здесь мы доверили входным данным слишком много”).
Как это чинится правильно
тот же код после правки,
комментарии к каждой строке (“тут проверяем владельца”, “тут требуем валидный CSRF-токен”, “тут закрываем опасный эндпоинт”).
Regress / стоп-кран
небольшой bash/Python-скрипт, который кладётся в ваш пайплайн,
условия, при которых билд должен быть остановлен.
Для руководства / аудита
“какой был риск”,
“что теперь делаем всегда”,
“как это зафиксировано технически, а не на словах”.
Мы также добавляем опциональный блок “теория (по желанию)”: раскрывающийся раздел с контекстом:
чем опасна именно эта ошибка в бизнесе,
как она эскалирует,
как это объяснить менеджменту (“это не каприз безопасности, это прямой юридический и репутационный риск”).
Где здесь роль AI
AI помогает не “взламывать за вас”, а ускорять упаковку знания:
превратить пентест-отчёт в понятное объяснение для разработчиков (“что сделал атакующий и почему это сработало”);
подготовить черновик секции “почему баг стал возможен” нормальным языком, без абстрактного OWASP-болта;
накинуть черновик исправленного паттерна (безопасный код рядом с небезопасным);
сгенерировать черновик регрессионного теста (bash-скрипт, curl-проверка, негативный сценарий).
Дальше это руками выверяется и доводится до состояния “можно показывать команде и класть в пайплайн”.
AI здесь — ускоритель. Он снимает рутину и позволяет быстрее упаковать баг в продуктовый артефакт.
Что из этого выросло: Bug2Lab
На каком-то этапе стало понятно, что это уже не “пара методичек”, а отдельный продукт.
Мы назвали его Bug2Lab.
Формально Bug2Lab делает три вещи:
Берёт реальную уязвимость компании.
Превращает её в понятную лабораторную для разработчиков (атака → почему возникло → как чинить → регресс).
Даёт готовый стоп-кран (регрессионный тест), который можно положить в CI/CD.
Цель не “провести лекцию”.
Цель — сделать так, чтобы та же уязвимость не уехала в прод второй раз.
Что компания получает на выходе
Для разработчиков
Живой кейс из их же кода. Это не “теоретический CSRF”, это “вот твой эндпоинт, вот твой баг, вот как атакующий это использует”.
Понимание, как правильно. Плохой код и хороший код лежат рядом.
Никаких тупых загадок в духе “найди флаг”. Мы не играем в CTF для галочки.
Для тимлида
Можно онбордить новых людей не через “сядь, я тебе расскажу, что мы больше так не делаем”, а через готовую лабораторную.
Можно показать менеджменту: “мы это закрыли не словами, а процессом. Вот стоп-кран в пайплайне”.
Для безопасности / AppSec
Больше не надо объяснять одно и то же по 40 раз в чатах.
Можно честно сказать руководству:
“Да, у нас была эта дыра.”
“Сейчас она закрыта.”
“Более того, у нас есть автотест, который не даст ей вернуться. Вот сценарий. Вот скрипт. Вот где он стоит.”
Для руководства / PR / compliance
Это превращается в управляемый риск, а не в героизм конкретного сеньора.
Можно честно сказать: “Мы снизили вероятность повторного инцидента по этому сценарию”, и это не будет пустыми словами.
Немного цифр
Чтобы было понятно, что это не теория и не «мы тут придумали концепт»:
200+ инженеров из продуктовых команд и банков прошли обучение по безопасной разработке и разбору реальных уязвимостей.
200+ практических лабораторных сценариев уже подготовлено: не учебные демки, а реальные паттерны уязвимостей из продакшена и то, как они были закрыты.
25+ коротких уроков по коду: как воспроизводится атака, почему она появилась, и какой регрессионный тест кладём в CI/CD, чтобы это не повторилось.
5+ лет практики пентестов, внедрения DevSecOps и DAST-проверок в корпоративных продуктах (финтех, e-commerce, энергетика, критичная инфраструктура).
Мы не “обучили двух человек”.
Мы реально катали это на командах по 20–40 разработчиков, включая банк.
Главный фидбек тимлидов там не “прикольный тренинг”, а “у нас теперь есть ответ на вопрос «почему это снова не всплывёт»”.
Модель работы: Basic и Pro
Сейчас мы даём компаниям два формата.
Basic
Подходит, если вы хотите “просто дайте нам нормальный контент и готовые проверки”.
Включает:
доступ к библиотеке лабораторных сценариев (типовые уязвимости, реальные атаки, примеры фиксов);
готовые примеры регрессионных тестов под CI/CD;
понятные тексты “почему это произошло” и “как правильно” для разработчиков;
материалы, которые можно сразу показывать команде как стандарт.
Basic = “контент + регресс-паттерны”, без плотного сопровождения.
Pro
Подходит, если вам нужна адаптация под свой стек и живое сопровождение внедрения.
Включает:
всё из Basic;
+ лабораторные именно по вашим реальным инцидентам (ваш код, ваш сервис, ваш кейс);
+ помощь с подготовкой регрессионных тестов уже под ваш реальный пайплайн (чтобы стоп-кран реально встал в CI/CD);
+ закрытый канал с вашей командой (тимлид, разработчики, AppSec) для быстрого разбора “что именно у нас пошло не так”;
+ живые сессии / разборы формата “что произошло, почему это больно бизнесу, что мы теперь делаем всегда, как это продать наверх”.
Pro = “мы садимся с вами и не отпускаем, пока повторная уязвимость не станет технически невозможной”.
Резюме
Объяснять проблему разработчикам “на митинге” не работает.
Надеяться на совесть — не процесс.
PDF с чеклистом через месяц никто не помнит.
Единственный надёжный способ — забетонировать фикс в пайплайне.
Bug2Lab — это про это:
из багов → в лабы,
из лаб → в регрессионный тест,
из теста → в ваш CI/CD.
Результат: одна и та же уязвимость больше не уезжает в прод.//
Таким образом мы делаем не просто персонализированное обучение по тому технологическому стеку что работает компания. Мы делаем связку того где они технологии + там где они уже часто ошибаются.
И это будушее. Мы получаем не просто тиовое обучение для компании. Мы получаем обучение которое подходит для конкретной компании. Мы способны уже создавать десятки лабораторных работ в течение суток под конкретный стек и конкретную компанию покрывая полностью её потребности в обучении безопасной разработке.
И теперь немного как это работает конечно я писал эту статью с помощью AI потому что она в курсе всего что мы делаем в данном проекте)
План как учиться на своих багах: пошаговый конвейер
1) Сбор входа
Выгрузка DefectDojo (csv/json), отчёты SAST/DAST, ручные пентест-находки.
Описание стека (языки/фреймворки/версии/CI/CD).
Политики и стандарты (гайдлайны код-ревью, DoD, gates).
2) Нормализация и валидация
Дедупликация, группировка, мэппинг на CWE/OWASP.
Проверка воспроизводимости: PoC, минимальные шаги, фиксация окружения.
3) Ранжирование
Score = Частота × Критичность × Близость к прод-рискам × Влияние на пользователей.
На выходе — дорожная карта обучения на 4–8 недель.
4) Генерация артефактов
Лабы под ваш стек: Java/Spring, Node.js/Express/Nest, Go/Gin/Fiber, .NET/ASP.NET, Python/FastAPI/Django.
Теория+видео: короткие блоки, минимум «воды».
Автотесты/чек-листы: чтобы уроки уехали в PR/CI.
5) Интеграции
Экспорт метрик обратно в DefectDojo.
PR-темплейты с security-чек-листами, quality-gates в GitLab/GitHub/Jenkins.
Обновление SAST-правил (минус ложные, плюс сигнатуры под ваш стиль кода).
Этап 1. Импорт и приоритизация баг-репортов
Подключение к вашим баг-трекерам (DefectDojo, Jira) через API
AI-анализ частоты и критичности ошибок (CVSS, бизнес-риски)
Выделение топ-10 наиболее значимых уязвимостей
Этап 2. Генерация лабораторий
Автоматическое создание CTF-стенда в Docker с уязвимой версией приложения
Генерация тестов для валидации решения
Формирование чёткого технического задания и подсказок
Этап 3. AI-подготовка контента
Создание теоретических материалов: статьи, шпаргалки, swipe-cards
Генерация видеороликов с голосовым сопровождением и скринкастами
Персонализация языка и терминологии под внутренние стандарты компании
Этап 4. Сертификация и отчётность
Автоматическая выдача цифровых сертификатов после прохождения лабораторий
Интеграция с HR- и LMS-системой для учёта KPI
Реал-тайм дашборд прогресса и статистики по сотрудникам
