Tradiční penetrační test trvá 2–4 týdny, stojí $15 000–$30 000 a výsledek je point-in-time snapshot, který zastarává v momentě, kdy ho dostanete. V roce 2026 AI-powered nástroje spouští tisíce attack paths autonomně, nepřetržitě a za zlomek ceny. Manuální pentest nezmizí — ale jeho role se zásadně mění.
Proč klasický pentest nestačí¶
Dnešní development týmy pushují kód denně. CI/CD pipeline, microservices, API-first architektura — attack surface se mění s každým deploymentem. Klasický pentest, objednaný jednou za rok, testuje stav, který za dva týdny neexistuje.
Problém není jen frekvence. Legacy scannery (Nessus, OpenVAS) umí najít chybějící headery a známé CVE. Ale business logic vulnerabilities — BOLA, IDOR, privilege escalation, broken authentication flows — vyžadovaly vždy zkušeného pentestera. To se v roce 2026 začíná měnit.
Čísla, která mluví¶
- 68 % organizací provádí pentest maximálně jednou ročně (SANS Institute, 2025)
- $15k–$30k za single engagement — standardní cena manuálního pentestu
- 2–4 týdny průměrná doba dodání výsledků
- 73 % zranitelností nalezených AI nástroji je identifikováno do 24 hodin od nasazení
AI-powered nástroje: kdo je kdo v roce 2026¶
Ekosystém AI pentesting nástrojů se za poslední rok dramaticky rozrostl. Od enterprise platforem po open-source projekty — tady je přehled těch nejrelevantnějších.
Pentera¶
Enterprise automated security validation. Simuluje kompletní attack lifecycle s human-like decision-making. Silné v Active Directory exploitation, lateral movement a attack-path vizualizaci. Běží bezpečně v produkčním prostředí.
NodeZero (Horizon3.ai)¶
Autonomní SaaS platforma s AI-driven attack graph traversal. Modeluje celou síť jako graf a hledá exploitable paths. Automaticky exploituje slabé credentials, misconfiguration a známé zero-days. Tripwires feature pro deception & detection.
XBOW¶
Multi-agent AI framework pro paralelní vulnerability discovery. Simuluje reálné adversaries s exploit chaining a validací. Optimalizovaný pro high-speed, high-scale testování s tisíci nalezených reálných zranitelností.
Burp Suite + AI Extensions¶
Industry standard pro web app pentesting. V roce 2026 obohacený o AI-powered scanning engine, automatický crawl s pochopením application state a inteligentní fuzzing. Stále nejlepší pro manuální + semi-automated práci.
Další nástroje, které stojí za pozornost¶
- Escape — agentic pentesting platforma zaměřená na API security. Detekuje business logic flaws (BOLA, IDOR, privilege escalation) a integruje se přímo do CI/CD pipeline
- PentestGPT — open-source projekt pro strukturovaný, LLM-řízený pentesting workflow. Vhodný pro automatizaci a learning
- Mindgard — specializace na AI model security: prompt injection, input manipulation, toolchain vulnerabilities v LLM aplikacích
- Terra Security — AI-driven platforma kombinující automatizovaný pentesting s human validation pro compliance-ready výstupy
- RidgeBot — interní a externí asset security s automatizovanou exploit simulací a risk scoring
- Detectify — continuous attack-surface scanning poháněný hacker-sourced payloads
Jak AI pentesting skutečně funguje¶
Moderní AI pentesting nástroje nejsou vylepšené scannery. Jsou to autonomní agenti, kteří rozumí kontextu, plánují attack paths a adaptují se na základě odpovědí cílového systému. Architektura typicky zahrnuje tři vrstvy.
1. Reconnaissance & asset discovery¶
AI agent automaticky mapuje attack surface: skenuje síť, identifikuje služby, verzování, exposed API endpointy a cloud resources. Oproti klasickému Nmap scanu přidává kontextové porozumění — chápe, že port 8443 s self-signed certem na interní síti je pravděpodobně admin panel, ne veřejný web.
2. Attack planning & exploit chaining¶
Tady se AI odlišuje nejvíc. Místo lineárního scanu zranitelností agent modeluje attack graph — graf možných cest od initial access po cílový asset. NodeZero například modeluje celou síť jako graf, kde uzly jsou systémy a hrany jsou možné přechody (credentials, misconfigurations, exploity). AI pak traversuje graf a hledá nejkratší cestu k domain admin, citlivým datům nebo kritické infrastruktuře.
Klíčová výhoda: agent umí řetězit exploity. Slabé heslo na jednom systému → lateral movement → privilege escalation na dalším → přístup ke credential store. Toto je přesně to, co dělá zkušený red teamer — a co legacy scannery neumí.
3. Exploitation & validation¶
Moderní nástroje nejsou jen „scanner, který reportuje CVE.” Skutečně exploitují zranitelnosti a dokazují impact. Pentera provede celý attack lifecycle bezpečně v produkci — od initial foothold po lateral movement — a ukáže přesně, co útočník může získat. Žádné false positives, žádné „theoretical risk.” Proof-based výsledky.
`# Typický output z AI pentesting platformy
[CRITICAL] Attack Path #7 — Domain Admin in 4 steps
├─ Step 1: Anonymous LDAP bind → enumeration (DC01)
├─ Step 2: AS-REP Roasting → cracked svc_backup hash
├─ Step 3: Lateral movement → SMB access to FILE01
└─ Step 4: DCSync → full domain compromise
Time to exploit: 47 minutes
Human red team estimate: 2-3 days
Remediation: Disable anonymous LDAP, enable AES for Kerberos`
AI vs. manuální pentest: ne buď/anebo¶
Debata „AI nahradí pentestery” je zavádějící. Realita v roce 2026 je nuancovanější.
- AI exceluje v: opakovaném testování, coverage (tisíce paths vs. desítky), rychlosti (hodiny vs. týdny), konzistenci (žádný human bias), continuous monitoring a testování known attack patterns
- Člověk je stále lepší v: kreativním myšlení, novel attack vectors, sociální inženýrství, fyzickém pentestingu, pochopení business kontextu a zero-day research
- Optimální model: AI provádí continuous automated testing (denně/týdně), člověk dělá hloubkový manuální pentest 1–2× ročně se zaměřením na oblasti, kde AI má limity
Pentera to nazývá Continuous Threat Exposure Management (CTEM) — nepřetržitý cyklus identifikace, validace a remediace. AI dělá 90 % objemu, člověk přidává 10 % hloubky, které AI nedosáhne.
Implementace: jak začít¶
Nasazení AI pentesting nástroje není plug-and-play. Tady je realistická roadmapa.
Fáze 1: Assessment (1–2 týdny)¶
- Zmapujte aktuální attack surface — interní síť, cloud, API, web aplikace
- Definujte scope a rules of engagement — co se smí testovat, co ne
- Vyberte nástroj podle profilu: Pentera pro enterprise AD, NodeZero pro hybrid cloud, Escape pro API-first
Fáze 2: Pilot (2–4 týdny)¶
- Nasaďte nástroj na omezeném segmentu (dev/staging nebo izolovaný subnet)
- Porovnejte výsledky s posledním manuálním pentestem — kolik ze známých findings AI najde?
- Vylaďte false positive rate a alerting pravidla
Fáze 3: Production rollout¶
- Integrace do CI/CD pipeline — automatický scan při každém deploymentu
- Scheduling continuous scans (denně pro kritické assets, týdně pro ostatní)
- Napojení na SIEM/SOAR pro automatizovanou remediaci
- Reporting a compliance — automatické generování reportů pro SOC 2, ISO 27001, PCI-DSS
Na co si dát pozor¶
AI pentesting není stříbrná kulka. Několik důležitých upozornění.
- False sense of security. „AI nám říká, že jsme bezpečí” je nebezpečná věta. AI testuje known patterns. Sofistikovaný adversary bude kreativnější.
- Scope creep v cloud prostředí. AI agent, který skenuje cloud bez jasně definovaných hranic, může nechtěně testovat third-party services nebo překročit legal boundaries.
- Vendor lock-in. Většina enterprise nástrojů (Pentera, NodeZero) jsou SaaS s proprietárními formáty reportů. Plánujte exit strategy od začátku.
- Regulatory compliance. EU AI Act a NIS2 kladou požadavky na automatizované bezpečnostní testování. Dokumentujte, co nástroj dělá, jak a proč.
- Lidské zdroje stále potřebujete. AI generuje findings — ale interpretovat je, prioritizovat a řídit remediaci musí stále člověk. Budete potřebovat security inženýry, kteří rozumí jak nástrojům, tak business kontextu.
Jak to řešíme v CORE SYSTEMS¶
V CORE SYSTEMS kombinujeme AI-powered nástroje s manuálním penetračním testováním. Naši klienti — banky, energetika, veřejná správa — potřebují oboje: continuous automated validation pro pokrytí a hloubkový manuální test pro regulatorní compliance.
Náš přístup: nasadíme automatizovaný scanning jako baseline (NodeZero, Pentera podle prostředí), napojíme na SIEM a ticketovací systém, a nad tím provádíme kvartální manuální pentest zaměřený na business logic, sociální inženýrství a oblasti, kde AI systematicky selhává.
Výsledek: klienti mají continuous visibility do svého security posture, ne jednou ročně point-in-time report. Mean time to detect klesá z týdnů na hodiny. A manuální pentesteré se můžou soustředit na to, v čem jsou skutečně nenahraditelní — kreativní myšlení a hledání toho, co ještě nikdo nehledal.
Závěr: Budoucnost pentestingu je hybridní¶
AI penetrační testování v roce 2026 není o nahrazení lidí. Je o změně poměru: automatizace přebírá rutinní, opakující se práci a lidé se posouvají k vyšší přidané hodnotě. Continuous automated validation plus targeted manual testing — to je model, který funguje.
Nástroje jako Pentera, NodeZero a XBOW jsou dnes dostatečně vyspělé pro enterprise nasazení. Otázka není „jestli”, ale „jak rychle” je integrujete do svého security programu. Útočníci AI už dávno používají. Je čas, aby ji používali i obránci.