🤖 AI-Powered Security Coach

Bug2Lab — AI-коуч по безопасной разработке

Анализирует ваши реальные уязвимости как big data, разворачивает учебный портал под ваш стек в вашей инфраструктуре и помогает снизить повторяемость ошибок за счёт практик по вашим паттернам, а не абстрактным примерам.

💡 Как это работает

Аналитика, а не магия ИИ

Наш Python-движок прогоняет ваши отчёты (SAST/SCA/DAST, пентест, баг-трекер) как big data, находит повторяющиеся паттерны уязвимостей и считает, какие из них дают сотни и тысячи багов.

Обучение на своих паттернах

На основе этих паттернов и реальных код-сниппетов AI помогает собрать практические лабораторные под ваш стек: задачи «найди и исправь», варианты фиксов и объяснения, почему это уязвимость.

Снижение повторяемости ошибок

Разработчики проходят CORE-набор (например, топ-35 лабораторных по вашим паттернам), меняют привычки в коде, а при повторном анализе новых отчётов видно, как падает повторяемость уязвимостей по этим же паттернам.

Запросить пилот

💡

Коротко о главном

Это не generic курс безопасности. Bug2Lab — AI-коуч по безопасной разработке, который анализирует ваши Jira, Git, результаты SAST/DAST (read-only), Defect Dojo, AppSecHub и строит персональный портал обучения под реальные ошибки команды.

→ Персонализация по данным Jira/Git/SAST/DAST (read-only)

Python-движок прогоняет ваши отчёты как big data, выделяет повторяющиеся паттерны уязвимостей и считает, какие из них дают сотни и тысячи багов. Уже по этим паттернам AI генерирует микро-лабы под ваш стек — не по абстрактному OWASP, а по вашим реальным ошибкам.

→ Обучение «по месту ошибки», встраиваемое в процесс

Лабораторные привязаны к конкретным инцидентам и задачам: разработчик видит практику по тому же паттерну, который только что всплыл в коде или тикете, и учится на своей ошибке, а не на учебном примере из вакуума.

→ Proof-of-Impact: меньше повторов по тем же паттернам

Мы регулярно прогоняем новые отчёты через тот же аналитический пайплайн и показываем динамику: «было 1361 повторов паттерна X → через 6 месяцев осталось 240». Видно, где обучение действительно сработало, без магии и догадок.

30 дней от первой выгрузки отчётов до живого AI-коуча. Всё внутри вашего контура, код и отчёты не уходят наружу.

💡 Простыми словами

Что мы делаем? Объясняем для руководителей

Представьте: в вашем приложении нашли серьёзную проблему безопасности. Команда её исправила. Но через месяц точно такая же проблема появляется снова — в другом месте кода.

🔄 Как работает Bug2Lab

On-prem / No code egress — все данные остаются внутри вашей инфраструктуры

🎯 Bug2Lab — это четыре вещи в одном:

Обучение команды на реальном примере

Мы превращаем вашу проблему в понятный урок для разработчиков: что пошло не так, как это исправить, и как не повторять.

Автоматическая защита от повтора

Встраиваем проверку в ваш процесс выпуска. Если та же проблема вернётся — релиз просто не выйдет. Автоматически.

Обучающий портал по secure coding под ваш стек

Внутри вашего контура: из ваших уязвимостей — в устойчивый навык без повторов.

Отчёт для руководства

Вы получаете документ: «Риск был → исправили → теперь под постоянным контролем». Можно показать совету директоров, аудитору, регулятору.

Итог: Вместо бесконечного тушения одних и тех же пожаров, вы получаете систему, которая не даёт проблеме вернуться незамеченной. Это экономит нервы, деньги и репутацию.

В чём ключевая проблема

Сценарий, который знает любой техдир и любая служба безопасности:

1. Находят уязвимость

В продукте находят уязвимость. Пример: можно получить доступ к данным чужого клиента или выполнить действие, которое вообще не должно быть доступно извне.

2. Команда быстро чинит проблему

Патч в проде. Кажется, что всё позади.

3. Разработчиков отправляют «на обучение»

Универсальный курс, не под их стек и жизненный цикл, без связи с реальным инцидентом.

4. Проблема возвращается

Через месяц похожая уязвимость появляется снова — в другом микросервисе или API-эндпоинте. Тот же класс ошибки, те же последствия. Команда снова тушит пожар.

⚠️ Реальная проблема

Руководство спрашивает:

«Почему это повторилось?»

«Где гарантия, что это не уйдёт в прод в следующем релизе?»

«Что я скажу аудитору / совету / заказчику?»

То есть проблема — не "у нас была уязвимость". Проблема — "она вернулась".

Повтор уязвимости = репутационный риск, нервы на совещаниях и очень личные разговоры.

❌ Корневая причина

Почему традиционное обучение не работает

Разработчики теряют интерес к обучению, когда оно оторвано от их реальности

❌

Традиционное обучение

🕰️

Устаревшие примеры

«Это ошибки мохнатых годов, у нас новые фреймворки и это вообще повториться не может»

🌍

Общие курсы

«Преподают даже не мой язык программирования. Зачем мне это?»

😴

Потеря интереса

Разработчик быстро теряет интерес и бросает обучение на половине

🛡️

Ложное чувство защищённости

«Мы и так защищены, нет смысла всё это изучать»

Результат: деньги потрачены, знания не усвоены, уязвимости повторяются

✅

Подход Bug2Lab

🔥

Актуальные уязвимости

Самые свежие проблемы из вашего проекта. Здесь и сейчас, живые уроки

💻

Ваш язык программирования

Java, Python, Go, Node.js, .NET — на том стеке, на котором вы пишете каждый день

🎯

Видимая релевантность

Разработчик видит: это происходит прямо сейчас в нашем проекте. Ему интересно!

✨

Понимание реальных рисков

Видит, как именно это сломалось, и как правильно исправить

Результат: высокая вовлечённость, знания применяются сразу, уязвимости не повторяются

💡 «Разработчик учится не потому что надо, а потому что это касается его работы прямо сейчас»

💻 Для разработчиков и команд безопасности

Что мы делаем

Мы берём одну вашу реальную уязвимость и делаем четыре вещи.

1. bug2lab — обучение вашей команды на вашей же ошибке

(с помощью AI мы упаковываем это быстро и понятно)

📄 Из сухих непонятных отчётов — в понятные уроки для разработчиков

Баги из SAST/DAST/пентеста превращаем в короткие интерактивные практики по вашим языкам программирования и фреймворкам

Мы превращаем конкретный инцидент безопасности у вас в короткий практический модуль для разработчиков:

как именно вас взломали (пошагово),
почему защита не сработала,
какой кусок кода был неправильным,
как нужно писать правильно в вашем стеке (Java / Spring / Node.js / Go / .NET и т.д.),
какой паттерн теперь обязателен всегда.

Это не абстрактная лекция «про XSS вообще». Это «вот так нас атаковали, вот так мы теперь пишем код».

Часть этой сборки мы делаем с помощью AI: он помогает быстро развернуть понятный сценарий, а не заставлять тимлида тратить полдня, чтобы всё это руками объяснять команде.

2. Автоматическая защита от повторов

Мы встраиваем автоматические проверки в ваш процесс выпуска релизов:

Быстрая проверка — на каждом запросе на изменение кода (минуты),
Полная проверка — перед выпуском в production,
Если та же ошибка всплыла снова — релиз автоматически останавливается.

В отчётах: понятные логи, скриншоты, доказательство того, что проблема исправлена.

Простыми словами: если уязвимость вернулась — она не попадёт в production незамеченной.

Технические детали: используем OWASP ZAP, Nuclei templates и SecureCodeBox для двухуровневого контроля (fast-check на PR + полный DAST на стейдж).

3. Документ для руководства

Мы готовим одностраничный управленческий отчёт:

какой был риск,
что сделано (фикс, обучение команды),
какой технический контроль теперь не даёт этому повториться,
статус: риск под контролем.

Это документ, который CTO / руководитель разработки / безопасность может поднять наверх и спокойно сказать: «Это было. Это закрыто. Это не повторится без нашего ведома — у нас стоит автоматическая проверка в релизном процессе».

4. Персональный портал обучения для вашей команды

Мы создаём для вас выделенный образовательный портал с лабораториями, построенными на ваших реальных уязвимостях:

Лабораторные под ваш технологический стек (Java/Spring, Node.js, Go, .NET, Python и др.),
Контент основан на ваших реальных инцидентах безопасности,
Теория + практика в интерактивном формате,
Прогресс и статистика обучения команды,
Разработчикам интересно — они видят реальные кейсы из своего продукта.

Не абстрактный курс «по безопасности вообще», а персональная база знаний для вашей команды.

Каждая новая уязвимость превращается в новый учебный модуль — портал растёт вместе с вашим продуктом.

🚫 Чем мы НЕ являемся

Что отличает нас от остальных

Мы не «ещё одна обучающая платформа». Мы работаем по-другому

Не продаём «ещё один курс»

Мы не создаём общие курсы по безопасной разработке. Мы превращаем ваши реальные уязвимости в персональные обучающие модули под ваш стек.

Не учим устаревшим неактуальным уязвимостям

Мы не создаём лабораторные про проблемы, которые не могут повториться у вас. Только те уязвимости, которые есть здесь и сейчас в вашем стеке.

Не доверяем слепо AI

AI помогает ускорить создание контента, но каждая lab проходит ручную валидацию экспертами. Мы проверяем всё перед публикацией.

Не верим на слово «исправлено»

Мы никому не верим, когда говорят что «уязвимость исправлена». Мы это проверяем регресс-тестами и требуем доказательства.

✅ Мы не обучаем «вообще» — мы решаем конкретную проблему конкретной команды. С доказательствами.

📈 Измеримый эффект

Бизнес-эффекты

Что конкретно получит ваш бизнес через 3–6 месяцев

📉

Снижение повторов уязвимостей

−30–60%

за 3–6 месяцев за счёт обучения на собственных кейсах

⚡

MTTR↓ - быстрее фиксим

−15–30%

разработчик уже видел такой кейс и знает правильный фикс

🛡️

Меньше инцидентов и штрафов

Классика уходит

XSS, IDOR, Path Traversal блокируются до релиза

💰

Экономия на обучении

10–15 минут

микролаборатории вместо общих курсов «в отрыве от кода»

🔒

On-prem / Air-gap

100% контроль

данные и код не покидают ваш периметр

✅

Доказуемый SDLC

Артефакты

для ISO 27001, PCI DSS, SOC 2, SAMM — удобно проходить аудит

🚀

Онбординг быстрее

Сразу в деле

новые разработчики учатся на реальных паттернах вашего проекта

💡 Диапазоны — это отраслевые ориентиры: компании, которые ускоряют фиксы и учат девов в контексте своего кода, заметно сокращают долги и повторы. Мы фиксируем ваши базовые метрики и за 90 дней пилота подтверждаем эффект на ваших данных

Запросить пилот →

Итог

Четыре результата, которые вы получаете

Разработчики понимают

что именно было не так, и как правильно.

Релизный процесс

не пропустит уязвимость повторно.

Руководство держит в руках

бумагу «риск под контролем», а не «ну мы надеемся».

Собственная обучающая платформа

в вашей инфраструктуре с персональными лабами под ваш стек.

Мы не просто чиним баг.
Мы убираем повторяемость.
И даём вам способ доказать это.

Где здесь AI, а где — настоящая аналитика

Bug2Lab не спрашивает у нейросети, чему учить ваших разработчиков

📊 Сначала — классическая аналитика

Мы делаем «грязную» работу классическими средствами

Загружаем ваши отчёты SAST/SCA/DAST — десятки тысяч записей об уязвимостях

Анализируем их как big data на Python — детерминированный код, статистика, кластеризация

Выделяем повторяющиеся паттерны уязвимостей, которые дают сотни и тысячи багов

Решение «чему учить» принимают ваши данные и наша аналитика — не «магия модели», а математика и статистика.

↓

И только потом подключаем AI

🤖 AI — только для построения лабораторных

AI нужен только затем, чтобы быстрее превратить это в удобные лабораторные

Из найденных паттернов и код-сниппетов

AI помогает собрать задачи, формулировки, варианты фиксов и объяснения. Раньше на это уходили недели объяснений от тимлидов — сейчас это готово уже в пилоте.

Аналитика, приоритизация тем, выбор паттернов и метрики

Это детерминированный код и статистика, а не «магия модели». AI не решает, что важно — это делают данные.

AI используется только для построения лабораторных, а не для принятия решений о приоритетах безопасности

Зачем это вам:

✓ Быстрый пилот (вместо полугодового консалта) — но с настоящей аналитикой, а не «AI-гаданием»
✓ Способность поддерживать этот подход каждый месяц без армии людей
✓ Прозрачность: вы понимаете, почему именно эти темы выбраны (статистика по вашим данным), а не «так сказал AI»

Откуда приходят ошибки безопасности — и кто подтверждает их закрытие

Мы объединяем все источники сигналов и превращаем каждый реальный инцидент в стандарт кода и стоп-кран в CI/CD.

Источник	Типичные кейсы	Кто подтверждает фикс	Что делает Bug2Lab	Артефакты
SAST (статический анализ)	SQLi, XXE, hardcoded secrets, unsafe deserialization	Повторный прогон SAST на MR/бренче	bug2lab с паттерном "как правильно" + unit/интеграционный gate	Модуль, SAST-репорт "зелёный", тесты в CI, 1-pager
DAST (динамика)	IDOR, CSRF, XSS, неверные CORS/headers	Таргет-rescан/скрипт атаки (ZAP/Burp/HTTP)	bug2lab + HTTP-скрипт bug2regress (release-gate)	Модуль, лог CI с non-zero exit при рецидиве, 1-pager
SCA / SBOM	Уязвимые библиотеки, log4j/commons-text, base-image	Пересборка + пересчёт SBOM/скан образа	bug2lab (как обновлять безопасно) + policy gate по версиям	SBOM, policy-файл, CI-шаг проверки, 1-pager
Pentest (внутр./внешний)	Сложные IDOR/ACL, цепочки, бизнес-логика	Retest пентестеров (или воспроизведение PoC на стейдже)	bug2lab + скрипт PoC как gate в CI	PoC-скрипт, CI-job, протокол retest, 1-pager
Bug Bounty	Ошибки "с улицы": auth bypass, IDOR, конфиги	Retest по правилам программы (или внутренний контроль)	bug2lab + HTTP-gate на уязвимый маршрут/класс	Модуль, ретест/валидация, CI-логи, 1-pager
IaC / Cloud	Открытые S3/объекты, лишние роли, публичные сервисы	Повторный IaC/Cloud-скан на MR	bug2lab (политики) + policy-gate (tfsec/opa/kics)	Политики, отчёт сканера, CI-шаг, 1-pager
Логи/Инциденты (WAF/SIEM/RASP)	Реальная эксплуатация, цепочки с обходом	Воспроизведение атаки, падение алерта/снижение события	bug2lab + replay-скрипт в CI и корреляция в SIEM	Repro-скрипт, CI-шаг, событие в SIEM, 1-pager

"закрыто" в трекере ≠ "исправлено и не вернётся". Источников много (SAST/DAST/SCA/Pentest/Bounty/Cloud/IaC), критерии разные, а единое подтверждение фикса и регресса обычно отсутствует — именно это закрывает Bug2Lab.

Почему нельзя реально контролировать все источники

Разрозненные критерии "Done"

В Jira — "Closed", в сканере — "Resolved", в WAF — "Mitigated", но никто не делает единый ретест после релиза.

Нет отрицательных тестов

"Не воспроизводится" на стенде ≠ "защищено" в проде.

Возвраты уязвимостей

Релизы/фичефлаги/зависимости откатывают фиксы — повторяемость не отслеживается.

Ответственность размазана

Кто подтверждает? Автор фикса? Команда безопасности? Вендор сканера? Нет независимого валидатора и артефактов доказательства.

Итог: Даже когда источники из таблицы находят уязвимости (SAST, DAST, SCA/SBOM, Pentest, Bug Bounty, Cloud/IaC, логи), у каждой команды свои критерии «Done». Где-то ставят статус Resolved, где-то принимают Mitigated, а единый ретест после релиза редко делается. В итоге директор видит цифру «закрыто», но не получает доказательства, что риск действительно устранён и не вернётся через месяц очередным регрессом.

Что делает Bug2Lab (контур подтверждения фикса)

Каждая уязвимость → Лаба → Авто-регресс

По PoC собираем обучающую лабу и минимум 1 автотест, который падает до фикса и проходит после.

Evidence-of-Fix пакет (EoF)

В одну карточку подшиваются: PoC "до", запись/скрин "после", автотест/джоб, хэш коммита, номер релиза, ссылки на тикет/PR.

Кто нашёл — тот подтверждает (+ мы)

Принцип "found-by → verified-by" + независимый ретест Bug2Lab.

Гейт в CI/CD

Регресс-тесты мержатся в репо, запускаются на PR/релизе, при провале — блок релиза.

Оцифровка наверх

Дашборд "было → стало": Fix-rate из лаб, Δ закрытых, MTTR, повторяемость, покрытие автотестами по репозиториям.

SGRC: управление, риск, соответствие

Bug2Lab превращает инцидент в управляемый процесс: политика → стандарт → контроль в CI/CD → доказуемые артефакты для аудита. Всё это работает внутри вашего периметра и ложится в ваш SGRC-контур.

Управление (Governance)

Обновление стандарта безопасного кода на базе реального кейса (bug2lab → «как теперь правильно»).
Назначение владельцев контроля (тимлид/AppSec), RACI.
Встраивание контроля в процесс релиза (bug2regress как обязательный gate).
Портал под SSO: онбординг новых разработчиков по вашим стандартам.

Риск (Risk)

Мэппинг инцидента на категорию риска (вероятность/влияние, владелец).
Меры: превентивный контроль (стоп-кран в CI/CD), корректирующие действия (фикс, обучение).
Остаточный риск и срок пересмотра.
KPI: % релизов с включённым контролем, повторяемость класса ошибок (QoQ), покрытие регресс-тестами.

Соответствие (Compliance)

OWASP ASVS — verification requirements: регрессы как проверяемые контроли.
NIST SSDF — предотвращение повторяющихся дефектов (PW/RS).
ISO/IEC 27001/27002 — безопасная разработка и контроль изменений.
SOC 2 / PCI DSS 4.0 — доказуемые артефакты в SDLC.

📋 Evidence Pack (что показывать аудитору)

Bug2lab: модуль «как было/как правильно» (ссылка на внутренний портал).
Bug2regress: сценарий, конфигурация job'а, логи пайплайна (non-zero exit).
PR/commit с фиксом; policy/standard update.
Одностраничный отчёт руководству: «риск был → исправили → теперь под контролем».

🔌 Интеграции SGRC/ALM

Поддерживаем выгрузку статусов и ссылок на артефакты:

ServiceNow GRC RSA Archer Jira / Confluence GitLab / GitHub TeamCity / Jenkins

*По требованию — webhook/CSV/JSON для автоматического апдейта записей риска.

🔒 Приватность и AI on-prem

Модели и отчёты крутятся on-prem/VPC, без передачи исходников наружу.
DPA/NDA, перечень обрабатываемых данных, список subprocessors — по запросу.
Доступ к порталу — по вашему SSO/VPN (RBAC по ролям).

⚙️ Типы контролей, которые вы получаете

Превентивный: bug2regress как release-gate (не пропускает повтор класса ошибки).
Детективный: скрипт атаки обнаруживает рецидив до выкладки.
Корректирующий: bug2lab и обновление стандарта кода устраняют корневую причину.

Кейсы

Реальные проекты, которые доказывают, что мы умеем превращать уязвимости в обучение и контроль.

Кейс 1. Крупный телеком-провайдер федерального уровня

(внедрение автоматических проверок безопасности в релизный процесс)

Ситуация

У компании много микросервисов и частые релизы. Возникала одна и та же проблема: уязвимость находили, чинили руками, все выдыхали — а через пару спринтов тот же класс ошибки всплывал снова уже в другом сервисе.

Руководство хотело получить гарантию «это больше не уедет в прод незамеченным».

Что мы сделали

Настроили динамическое тестирование безопасности (DAST-подход): моделируем реальные атаки снаружи, как это сделал бы злоумышленник.
Каждую найденную уязвимость переводили в понятный обучающий модуль для разработчиков (наш формат Bug2Lab): что именно произошло, почему защита не сработала, как правильно писать дальше в их стеке.
Для каждой такой уязвимости сделали регрессионную проверку (наш формат Bug2Regress): сценарий атаки превращён в автоматический тест, тест запускается на релизе, релиз стопается, если проблема вернулась.

Что получил заказчик

Релизный процесс сам умеет сказать «стоп, мы снова сломали контроль доступа — это не поедет в прод».
Автоматический технический стоп-кран в CI/CD — это надёжнее ручного контроля.
Руководство получило управляемость: можно поднять отчёт и сказать наверх «риск был → исправили → теперь он под постоянным контролем на каждом релизе».

Почему это важно: Это не теория. Это уже встроено в CI/CD крупного телеком-провайдера федерального уровня.

Это и есть то, что мы приносим вам как Bug2Lab / Bug2Regress: обучение на реальных уязвимостях + автоматический стоп повторных инцидентов.

Кейс 2. punkration.ru × банк (Казахстан)

(200+ практических лабораторных, корпоративное обучение 40+ сотрудников)

Ситуация

У банка был реальный страх репутационных инцидентов. Руководству безопасности нужно было не «прочитать лекцию про безопасность», а сделать так, чтобы команда на практике поняла:

как нас реально атакуют,
чем это грозит бизнесу,
как это не допускать снова.

Что мы сделали

Использовали нашу тренировочную платформу punkration.ru с более чем 200 практическими лабораторными по атаке и защите.
Провели корпоративное обучение для банка в Казахстане: 40+ сотрудников (разработчики, тестировщики, безопасность).
Каждый участник не смотрел слайды. Он руками воспроизводил реальные сценарии: доступ к чужим данным без прав, обход авторизации в бизнес-логике, утечка служебной информации через техничные эндпоинты, внедрение вредного пользовательского ввода (XSS, инъекции), отказ в обслуживании через неподготовленный ввод.
И сразу видел, как это чинится правильно в коде, не убивая фичу.

Что получил банк

Разработчики впервые увидели атаку вживую, а не как абстракцию.
Команда безопасности получила нормальный язык разговора с продуктом и разработкой: не «нельзя так», а «вот как нас ломают и почему это дорого бизнесу».
Руководство получило аргумент для проверяющих: «Мы не просто поставили галочку про обучение — мы обучили людей на реальных атаках и показали, как это не повторяется».

Почему это важно: punkration.ru доказывает масштабируемость: мы умеем не только обучить одного тимлида объяснять уязвимость, но и прогнать через практику десятки человек в корпоративном формате.

Это база, на которую потом ложится Bug2Regress — автоматические проверки, не позволяющие тем же уязвимостям вернуться в прод.

Как это ложится на ваш кейс

Мы берём вашу реальную уязвимость.
Делаем из неё понятный обучающий модуль для вашей команды (Bug2Lab).
Превращаем атаку в автоматическую проверку, которая стопает релиз, если проблема вернулась (Bug2Regress).
Даём вам управленческий документ: «риск был → исправили → теперь он под контролем на каждом релизе».

Это не "мы нашли баг".

Это "эта проблема не повторится в прод без вашего ведома — и у вас есть документированные доказательства".

Команда Bug2Lab в цифрах

Реальные результаты для бизнеса

* исторический опыт/портфель команды punkration.ru, не публичные KPI Bug2Lab

200+

инженеров

прошли обучение по безопасной разработке и обработке уязвимостей под нашим сопровождением

200+

практических лабораторных

основаны на реальных инцидентах и настоящих паттернах уязвимостей из продовых систем

25+

мини-уроков по коду

как воспроизводится атака, почему так получилось и как зафиксировать регресс-тест в CI/CD

лет в пентестах и DevSecOps

аудит приложений, внедрение DAST и безопасных практик в корпоративных командах

Цифры — показатели команды в действующем проекте Punkration.ru

✓ Преподаватели — действующие специалисты по пентесту и DevSecOps из крупных финтех и ритейл-компаний

Почему Bug2Lab

Не просто обучение — система, которая не даёт проблеме вернуться

🔒

Не повторится снова

Одна и та же уязвимость не пройдёт в прод автоматически.

Мы не просто объясняем, "как правильно", мы кладём рядом регрессионный тест, который стопает билд, если баг вернулся.

🛡️

Защита репутации компании

Критичные уязвимости (утечки данных клиентов, подмена транзакций) закрываются в коде и фиксируются процессно. Это то, что потом можно показать совету директоров и внешним аудиторам.

🎯

Лабораторные под ваш стек

Мы берём реальные уязвимости вашей компании, превращаем их в учебные сценарии и авто-тесты. Это не абстрактная XSS из учебника, это ваша XSS, которая вчера ушла в прод.

🏢

Ваша собственная платформа навсегда

Вы получаете платформу с лабораторными на вашем поддомене с вечным доступом.

Можете постоянно обучать новых разработчиков и освежать знания текущей команды. Это ваша база знаний по безопасности, которая всегда под рукой.

⚙️

Встроено в CI/CD

Ничего не надо «помнить руками».

Вместе с лабораторной команда получает готовый скрипт-проверку, который встраивается в пайплайн. Если защита сломалась — билд просто не пройдёт.

💬

Автоматизация коммуникации

Тимлид и разработчики получают объяснение «почему так вышло» простым языком + готовый фикс. Без бесконечных митингов «а почему это критично?».

👁️

Показано, как это ломается в реальности

Каждая лабораторная показывает реальную атаку глазами злоумышленника: как именно утекают данные, как подменяют платежи, как появляется RCE через upload. После этого никто уже не говорит «да ладно, не взлетит».

🎓

Обучение без бессмысленных квестов

Это не CTF на выходных. Разработчик не тратит час на угадайку. Он сразу видит уязвимый код, видит фикс, и понимает, к чему это привело в продакшене.

👨‍🏫

Обучают практики из крупных компаний

Лекции ведут действующие специалисты по пентесту и DevSecOps с опытом во внутренней безопасности крупных финтех-, e-commerce- и энерго-компаний.

📈

Можно прогнать сразу целую команду

У нас есть готовые модули уровня «топ 10 реальных уязвимостей именно в вашем стеке» → их можно прокатить через 20–40 разработчиков за короткий срок и получить одинаковое понимание у всех.

Это не "мы нашли баг"

Это "эта проблема больше не повторится в прод без вашего ведома — и у вас есть чем это доказать"

Запросить пилот

Структура обучающей программы

Не "штамповка лаб", а умный подход через паттерны уязвимостей

🔴 Критический контур

CORE-программа: 35 лабораторных

🎯

Покрытие

≈20% всех уязвимостей

Самые болезненные паттерны

⏱️

Время

70–140 часов

2–4 часа на лабу, в удобном темпе

👥

Для кого

Все разработчики + QA

Минимальный обязательный уровень

Эффект:

Закрываем самые частые и опасные ошибки. После прохождения этого блока команда уже «не стреляет себе в ногу» базовыми багами.

🟠 Расширенный

Расширенный трек: до 168 лабораторных

📊

Покрытие

До 50% всех уязвимостей

По вашей базе инцидентов

📅

Формат

2–6 месяцев, кусками

Опциональный трек

🏆

Для кого

Security Champions

Ключевые разработчики, high-risk системы

Эффект:

Глубокое покрытие повторяющихся паттернов. Меньше «серых зон» в сложных системах (PL/SQL, интеграции, нестандартные протоколы и т.п.).

💡

Честно говоря

Мы понимаем, что большинство разработчиков дойдут до CORE-35. Поэтому именно эти 35 лабораторных выбираются максимально аккуратно: они закрывают самые частые и опасные паттерны по вашей базе.

🎯 Как мы работаем

Мы работаем не с «багами поштучно»,
а с паттернами уязвимостей

Bug2Lab анализирует ваши SAST/SCA/DAST-отчёты как big data — десятки тысяч записей об уязвимостях

Вместо того чтобы смотреть на каждый баг отдельно, мы ищем повторяющиеся паттерны: типовые куски кода, конфигураций и архитектурных решений, которые снова и снова приводят к одним и тем же классам уязвимостей.

📊

1 180

уязвимостей

в SAST/DAST отчётах

→

🧩

паттернов

повторяющихся ошибок

→

🎓

лабораторных

закрывают все 1180 случаев

В результате:

✓

Один паттерн может объяснять сотни и даже тысячи обнаруженных уязвимостей

✓

Мы не делаем 1180 однотипных лабораторных — мы делаем 1–2 сильные практики под паттерн, которые закрывают эти 1180 случаев «пачкой»

✓

Учебный план строится не по абстрактному списку CWE, а по реальным паттернам ошибок в вашем коде

Один паттерн → одна лабораторная → минус сотни уязвимостей

Именно на эти паттерны мы и делаем лабораторные Bug2Lab

Хотите увидеть, как это работает?

Запросите пилот — мы покажем платформу на ваших реальных уязвимостях и объясним, как строится программа под ваш стек

Запросить пилот →

Можно ли это потрогать до покупки?

Да. 22 бесплатные лабораторные — в таком формате будут ваши кейсы:

🔴 Критический контур

CORE-программа: 35 лабораторных

🎯

Покрытие

≈20% всех уязвимостей

Самые болезненные паттерны

⏱️

Время

70–140 часов

2–4 часа на лабу, в удобном темпе

👥

Для кого

Все разработчики + QA

Минимальный обязательный уровень

Эффект:

🟠 Расширенный

Расширенный трек: до 168 лабораторных

📊

Покрытие

До 50% всех уязвимостей

По вашей базе инцидентов

📅

Формат

2–6 месяцев, кусками

Опциональный трек

🏆

Для кого

Security Champions

Ключевые разработчики, high-risk системы

Эффект:

💡

Честно говоря

🎯 Как мы работаем

Мы работаем не с «багами поштучно»,
а с паттернами уязвимостей

Bug2Lab анализирует ваши SAST/SCA/DAST-отчёты как big data — десятки тысяч записей об уязвимостях

📊

1 180

уязвимостей

в SAST/DAST отчётах

→

🧩

паттернов

повторяющихся ошибок

→

🎓

лабораторных

закрывают все 1180 случаев

В результате:

✓

Один паттерн может объяснять сотни и даже тысячи обнаруженных уязвимостей

✓

Учебный план строится не по абстрактному списку CWE, а по реальным паттернам ошибок в вашем коде

Один паттерн → одна лабораторная → минус сотни уязвимостей

Именно на эти паттерны мы и делаем лабораторные Bug2Lab

Secrets

Утечка секрета в конфигурации

Секреты в application.yml попадают в билд

Access Control

IDOR: доступ к чужому объекту

Прямой доступ по чужому ID без проверки прав

SQL Injection

SQL Injection через конкатенацию

Построение SQL без параметризации

XSS

Reflected XSS в ошибке

Пользовательский ввод в HTML без экранирования

Path Traversal

Directory Traversal в логах

Скачивание произвольных файлов через ../

Spring Actuator

Утечка через /actuator/env

Служебные эндпоинты раскрывают данные

... и ещё 16 лабораторных по OWASP Top 10

Посмотреть все 22 лабы →

Что делается в пилоте:

✓ берётся ВАША реальная уязвимость
✓ мы делаем такую же лабораторную уже конкретно для вашей команды
✓ создаём под неё ваш стоп-кран (bug2regress) в релизном процессе
✓ и готовим ваш руководительский отчёт

Можно ли это потрогать до покупки?

Да. Вот живая лабораторная — в том же формате, что мы делаем для ваших кейсов:

Bug2Lab

SecureCode Review — Hardcoded Config Secret

Разработчик хардкожил API-ключ биллинга прямо в Java-класс. Найди строку с секретом, объясни риски и предложи перенос в безопасное хранилище.

✓ Изучи сниппет ConfigService и укажи строку с уязвимостью.
✓ Напиши комментарий: почему хранить ключ в исходнике опасно.
✓ После ревью получишь флаг и рекомендации для команды.

📚 Теория: Нельзя хардкодить ключи (раскрыть)

Почему так делают?

Разработчик спешил и зашил ключ прямо в класс, чтобы «быстрее протестировать». В итоге ключ попадает в Git, логи и билды.

⚠️ Любой, у кого есть доступ к репозиторию или jar, видит секрет.

Чем это грозит?

Утечки API-ключей ведут к списанию средств, компрометации клиентов и блокировке поставщика.

🔐 Секреты должны храниться в Secret Manager, Vault или ENV.

Контекст

Сервис работает с биллингом и использует API ключ для аутентификации. Чтобы «упростить», разработчик сохранил ключ в поле класса, после чего код оказался в Git. Твоя задача — показать, почему это критично.

Сниппет

01 package com.rtlabs.training.config;
02
03 import java.util.HashMap;
04 import java.util.Map;
05
06 public class ConfigService {
07
08     private static final String BILLING_API_KEY = "sk_live_rt_52d8cf8b9d_secret";
09
10     public String getBillingApiKey() {
11         return BILLING_API_KEY;
12     }
13
14     public Map<String, String> buildHeaders() {
15         Map<String, String> headers = new HashMap<>();
16         headers.put("Authorization", "Bearer " + BILLING_API_KEY);
17         headers.put("User-Agent", "RTLabs-Labs/1.0");
18         return headers;
19     }
20 }

Code Review

Референс-фигура

Секреты нельзя хранить в репозитории. Правильный подход — считывать ключи из конфигурации/Secret Manager и валидировать наличие на старте.

🎯 Флаг ревью: FLAG{java-hardcoded-config-secret}

public class ConfigService {
    private final String billingApiKey;

    public ConfigService(Environment env) {
        this.billingApiKey = env.getRequiredProperty("billing.api.key");
    }

    public Map<String, String> buildHeaders() {
        return Map.of(
            "Authorization", "Bearer " + billingApiKey,
            "User-Agent", "RTLabs-Labs/1.0"
        );
    }
}

Используй переменные окружения, Vault/KMS и обязательную ротацию. Для локальной разработки добавь sample-файл .env.example, но не сам секрет.

Что делается в пилоте:

✓ берётся ВАША реальная уязвимость
✓ мы делаем такую же лабораторную уже конкретно для вашей команды
✓ создаём под неё ваш стоп-кран (bug2regress) в релизном процессе
✓ и готовим ваш руководительский отчёт

Каждая лабораторная показывает:

1️⃣

как выглядит атака

2️⃣

почему она вообще становится возможной

3️⃣

как это чинится правильно на уровне кода

Это — демо-витрина. Там обезличенные сценарии.

Что делается в пилоте:

✓ берётся ВАША реальная уязвимость
✓ мы делаем такую же лабораторную уже конкретно для вашей команды
✓ создаём под неё ваш стоп-кран (bug2regress) в релизном процессе
✓ и готовим ваш руководительский отчёт

То есть: демо показывает формат. Пилот встраивает это в вашу разработку и вашу управленческую реальность.

Как проходит пилот (30 дней)

Пилот — это не разговор. Это внедрение.

Вы приносите нам одну-две реальные уязвимости

Которые уже вызвали внимание руководства. Не теоретические примеры, а реальные инциденты.

Мы делаем bug2lab

Превращаем каждую уязвимость в понятный обучающий модуль для ваших разработчиков. Команда видит: что случилось, почему это было опасно для бизнеса, и как правильно писать дальше.

Мы делаем bug2regress

Превращаем эту же уязвимость в автоматическую проверку, которая гоняется при релизе и стопает выкладку, если проблема вернулась.

Мы проводим живой тренинг с вашей командой

Формат: «вот как нас ломали», «вот где именно код был слабым», «вот как теперь правильно», «вот какой паттерн теперь обязателен». Это не теория «про безопасность вообще», это прям ваш кейс, разжёванный понятным языком.

Мы готовим одностраничный отчёт для руководства

«риск был → исправили → теперь он под техконтролем на каждом релизе».

Через один цикл разработки у вас уже есть:

обученная команда (на своём же кейсе),
технический стоп-кран против повтора,
бумага "под контролем", которую можно поднять наверх.

⚙️

Техническая реализация: DAST-контур на базе ZAP + SCB

Мы не только пишем тест — мы встраиваем полноценный DAST-контур на базе OWASP ZAP + SecureCodeBox.

PR-checks: быстрые проверки (Nuclei/скрипты) без торможения разработки (минуты).
Nightly runs: полный динамический контроль на стейдж-окружении (ZAP Active Scan).

✓ Двухуровневая регрессия

Каждый PoC превращается в два регресс-теста:
→ Fast check (Nuclei template / Python script) — запускается на каждом PR
→ ZAP Automation Plan — глубокий динамический контроль в nightly-билде

В артефактах CI/CD вы получаете Evidence-of-Fix: понятные логи, скриншоты, HTTP-запросы до/после.

✓ План внедрения

Неделя 1: Локальная проверка концепции

Выбираем 2–3 бага → создаём fast-проверки (Nuclei templates / скрипты)
Поднимаем ZAP локально/в Docker → запускаем Automation Plan руками
Фиксируем, что PoC повторяется, отчёт генерируется корректно

Неделя 2: Интеграция в CI/CD

Заводим CI-джобы: fast_check (минуты) и zap_baseline (на PR)
Настраиваем nightly job zap_active на стейдж-окружении
Артефакты (JSON, HTML, скриншоты) сохраняются в CI и доступны команде

Неделя 3–4: Постепенное включение gate

Шаг 1: Alert-only режим на PR (проверки идут, но не блокируют)
Шаг 2: Enforce-режим на критичных сервисах (по согласованию с командой)
Собираем EoF-пакет: логи fast + ZAP, ссылки на PR/релиз, timeline исправления

💡 Ключевая идея: Гейт включаем поэтапно — сначала alert-only на PR, затем enforce на критичных сервисах. Команда не шокирована, процесс контролируемый, артефакты копятся сразу.

Забронировать 20-мин Discovery

Разберём ваш стек, покажем демо и дадим расчёт пилота и подписки

Что будет на первой встрече:

→ Карта вашего продукта/CI за 10 минут
Быстро поймём ваш стек и процессы
→ Демо: как баг → lab → регресс-тест стопает релиз
Покажем платформу в действии на реальном примере
→ Персональный расчёт пилота и годовой подписки + ROI-оценка
Точная цифра под ваши задачи и команду

Забронировать встречу

Встреча бесплатна и ни к чему не обязывает

📄 Скачать презентацию PDF

Критерии успеха пилота (30 дней)

Пилот — это внедрение одного реального класса ошибки безопасности «под ключ». Не набор лекций.

Объём пилота (Scope)

1 класс ошибки безопасности из вашей практики (пример: IDOR на вложениях, CSRF в чате, небезопасная конфигурация, экспозиция секретов и т.п.).
Если инцидент затрагивает несколько однотипных эндпоинтов/сервисов, это считается одним классом — мы охватываем ключевые случаи.
Опция: расширенный пилот на 2 класса по согласованию.

📘 bug2lab (обучение по вашему инциденту)

Сценарий атаки (как это воспроизводилось у вас).
Корневая причина и анти-паттерн.
Правильная реализация в вашем стеке + чек-лист.
Доступ в закрытом портале (ваш поддомен, SSO).

🧪 bug2regress (release-gate в CI/CD)

Двухуровневая регрессия: fast-check (PR) + ZAP Automation Plan (nightly).
Интеграция в ваш пайплайн (GitLab CI / GitHub Actions / Jenkins / TeamCity).
Блокировка релиза по non-zero exit при повторе.
Артефакты (JSON, HTML, скриншоты) — на ваших серверах, доступны в CI.

📄 Evidence для руководства/SGRC

Одностраничный отчёт: «риск был → исправили → теперь под контролем».
Пакет артефактов: модуль, конфиг job'а, логи пайплайна, PR/commit с фиксом.
Мэппинг на ASVS / NIST SSDF / ISO 27001 (по требованию).

🏁 Портал и обучение команды

Запуск внутреннего портала: labs.company.ru, роли и доступы.
Живая сессия 60–90 минут для разработчиков/тимлидов.
Гайд по внедрённому контролю и поддержанию актуальности.

Критерии приёмки (Definition of Done)

✅ Модуль bug2lab опубликован в вашем портале и доступен команде.
✅ Сценарий bug2regress интегрирован в CI/CD и блокирует релиз при воспроизведении класса ошибки.
✅ Evidence-пакет собран и передан (ссылки, артефакты, 1-pager).
✅ Проведена живая сессия для команды; назначены владельцы контроля (RACI).

KPI пилота: 0 рецидивов данного класса в релизном цикле после включения gate; TTG (time-to-gate) ≤ 30 дней; покрыт минимум 1 ключевой сервис/репозиторий.

Что нам нужно от вас

Куратор от разработки и AppSec.
Описание инцидента/класса, фрагмент проблемного кода или маршрут запроса.
Доступ к тестовому стенду/стейджингу и пайплайну (или MR-процесс).
SSO/доступы для портала на вашем поддомене.

Границы и гарантии

AI/обработка — on-prem, без телеметрии и исходящего Интернета.
NDA/DPA до передачи материалов. Артефакты хранятся у вас.
Пилот не про «много лабораторных» — это один класс ошибки под контроль.
Расширение охвата (ещё сервисы/классы) — в подписке.

Что потом

После пилота мы можем сопровождать это как сервис. Мы становимся вашим внешним контуром предотвращения повторных инцидентов.

Каждый месяц мы берём новые уязвимости, превращаем их в обучение для команды (bug2lab), стоп-кран в релизе (bug2regress), управленческий отчёт. Держим уже внедрённые проверки живыми, помогаем расставить приоритеты по рискам.

Стоимость рассчитывается индивидуально исходя из объёма команды, количества продуктов и частоты релизов.

✨ ENTERPRISE PREMIUM

Полноценная DevSecOps-трансформация

Для компаний, где security — не опция, а competitive advantage

премиальная возможность

По запросу

индивидуально

⚙️

Техническая глубина

✓ Кастомные ZAP scripts и Nuclei templates под ваш стек
✓ Multi-scanner: ZAP + Nuclei + Custom scripts
✓ Threat Intelligence: автолабы на CVE за 48 часов

🚀

Масштаб и скорость

✓ Безлимитные лабы (не 3 и не 10)
✓ 5+ команд разработки одновременно
✓ White-label: ваш бренд, логотип, домены

📋

Compliance & Governance

✓ Mapping: 152-ФЗ, ЦБ РФ, ISO 27001, PCI DSS
✓ Evidence Package для аудиторов
✓ Помощь в подготовке к проверкам ЦБ/ФСБ

🎓

Training & Culture

✓ Security Champions Program
✓ Стратег. сессии с CTO/CISO (ежемесячно)
✓ Gamification: CTF, leaderboards, badges

🚨

Incident Response

✓ IR Retainer: ответ за 2 часа
✓ Quarterly Red Team Exercises

🔌

API & Advanced

✓ API Security: GraphQL, REST, gRPC
✓ Chaos Engineering для security

💎

Premium Support

✓ Dedicated Slack/Teams канал
✓ SLA: 2ч (critical), 8ч (high)
✓ 24/7 Incident Support (опционально)
✓ Quarterly Business Review (QBR)

📚

Knowledge Transfer

✓ Train-the-Trainer Program

+ Базовые возможности

✓ Полный цикл для неограниченного количества уязвимостей

✓ bug2lab: обучающие лабораторные с разбором ошибок

✓ bug2regress: автопроверки, которые стопают релиз

✓ Живые семинары с преподавателем для команды разработки

✓ Чаты с командами: оперативные консультации по безопасности

✓ Приоритизация: что убрать немедленно

✓ Материалы для тимлидов: лучшие практики и антипаттерны

✓ Ежемесячный отчёт для CTO / безопасности

✓ Собственная платформа внутри вашего контура (on-premise/VPC)

✓ Локальный AI без передачи данных наружу

👥 Для кого

Банки, финтех, телеком, e-commerce, регулируемые отрасли
Компании с 5+ командами разработки (100+ разработчиков), где security — не опция, а бизнес-требование и competitive advantage.

🎯 Ценности

• Снижение повторных багов
• Покрытие регрессом
• On-prem безопасность

📊 Матрица возможностей

• White-label, SSO, подписи манифестов
• Импорт по расписанию
• Мульти-тенант
• До 300 активных практик
• Отчётность, регресс-тесты (SLA)

🔧 Архитектура и безопасность

• Django/DRF + Next/MDX
• CSP
• Подписи манифестов
• Data residency

Обсудить Enterprise →

Индивидуальное предложение и расчёт ROI под ваши задачи

📄 Скачать презентацию PDF

Кому это нужно внутри компании

CTO / Руководителю разработки

Который хочет системно управлять техническими рисками и получить измеримые гарантии от повторения инцидентов.

Руководителю безопасности / AppSec

Который выстраивает культуру безопасной разработки и отвечает за снижение количества повторных уязвимостей.

Тимлиду разработки

Который хочет масштабировать знания команды по безопасности и автоматизировать контроль качества кода.

Бизнесу (продукт / риск / комплаенс)

Который отвечает за управление рисками и нуждается в документируемых процессах для регуляторов и руководства.

Это не игрушка для «любителей безопасности».

Это страховка от повторного инцидента.

Забронировать 20-мин Discovery

Разберём ваш стек, покажем демо и дадим расчёт пилота и подписки

Что будет на первой встрече:

Карта вашего продукта/CI за 10 минут — быстро поймём ваш стек и процессы
Демо: как баг → lab → регресс-тест стопает релиз — покажем платформу в действии
Персональный расчёт пилота и годовой подписки + ROI-оценка — точная цифра под ваши задачи

⚠️ Важно

Мы не делаем "общий курс по безопасности". Мы берём то, что уже вызвало инцидент и разбор руководства, и ставим на это защиту, чтобы это не повторилось.

Если у вас уже был инцидент — это наш вход. Если у вас «всё нормально» — вы не наша аудитория.

Оставить заявку

Email *

Телефон

Telegram (опционально)

Компания

Ваша роль

Опишите ситуацию *

Я согласен на обработку персональных данных и хочу обсудить пилот

📋 Соответствие стандартам

Процессы в соответствии с ГОСТ Р 56939-2024 (РБПО)

Мы выстроили secure SDLC по требованиям РБПО: угроз-модель, стандарты кодирования, гейты в CI (SAST, SCA/SBOM, secrets, container scan, DAST), защищённая сборка и управление уязвимостями.

Не является сертификацией ФСТЭК; внешний отчёт о соответствии доступен по запросу.

Что именно «в соответствии»

Требования безопасности и модель угроз

Для портала и лаб.

CI-гейты

SAST, SCA/SBOM, проверка секретов, скан контейнеров, DAST на стенде.

Стандарты безопасного кодирования

JS/TS, Python + обязательный code-review.

Управление уязвимостями

SLA, трекинг и отчёты вплоть до закрытия.

Защищённая сборка

Изоляция runner'ов, секреты, подпись артефактов.

Обучение команды

Микро-лабы Bug2Lab, журналы прохождения.

📊 Как мы это доказываем

Логи и артефакты CI/CD, SBOM, протоколы ревью, отчёты сканов, журналы обучения.
Внешний отчёт (scope-based) о соответствии ГОСТ Р 56939-2024 — по запросу.

FAQ: безопасность и закупки

Ответы на частые вопросы от служб безопасности и закупок

? Код и инциденты уходят во внешние AI-сервисы?

Нет. По умолчанию всё разворачивается on-prem/VPC. Обработка — внутри вашего периметра.

? Кто владеет материалами лабораторных и тестами?

Вы. Модули bug2lab, сценарии bug2regress и портал остаются у вас в полном объёме.

? AI-модель обучается на наших данных. Куда они уходят?

Короткий ответ: никуда. Все данные остаются внутри вашей инфраструктуры.

Важно: Мы не дообучаем LLM на вашем коде. AI-коуч использует RAG (Retrieval-Augmented Generation) по вашим данным (отчёты/метаданные) и генерирует персональные модули и проверки. Код и артефакты не покидают периметр.

Как это работает:

AI-модель обрабатывает ваши отчёты (CSV, JSON, HTML, текстовые логи пентестов) локально — внутри вашего периметра (on-prem или VPC).
Никакие данные не передаются во внешние сервисы (OpenAI, Azure OpenAI и др.).
Модель не обучается в классическом смысле — она работает в режиме inference (генерация контента) на основе ваших входных данных через RAG.

Что остаётся у вас:

Все артефакты: обучающие модули, лабораторные, регресс-тесты, логи выполнения.
Образовательный портал со всем контентом — полностью ваша собственность.
Исходные данные (отчёты об уязвимостях, код) никогда не покидают вашу инфраструктуру.

? Как это встраивается в наш CI/CD?

Готовые CI-джобы под GitLab CI / GitHub Actions / Jenkins / TeamCity:

fast_check — на PR (минуты, не тормозит разработку)
zap_baseline / zap_active — в nightly-билде (полный DAST на стейдж)

Возврат non-zero exit code блокирует релиз. Артефакты (JSON, HTML, скриншоты) доступны в CI.

? Нужно ли открывать доступ в интернет?

Нет, можем работать полностью автономно. Загрузка моделей — из локального репозитория/образа.

? Какая минимальная конфигурация инфраструктуры?

Prod-минимум (требование):

GPU: ≥24 GB VRAM — RTX 4090 / NVIDIA L4 / A10
Модель: ≈30B (4-бит), on-prem

Dev/POC (допускается):

GPU: ≥16 GB VRAM — RTX 4070 Ti Super (ограниченный режим)
⚠️ 1 поток, укороченный контекст, выше задержка

Почему так?

Для локальной ≈30B coder-LLM (4-бит) нужны длинный контекст и минимум 1–2 параллельных задания без оффлоада → это стабильно даёт 24 GB VRAM+. На 16 GB модель работает, но с ограничениями: для авторинга/теста — ок, для enterprise-прода — нет.

Можно запустить на 16 GB? Да, в POC-режиме (1 поток, короткий контекст). Для прод-использования и обещанного качества мы требуем ≥24 GB VRAM.

? Юридическое оформление?

NDA/DPA, перечень данных, ответственность сторон, SLA на сопровождение — по вашему шаблону или нашему.

⚠ Риски внедрения — как смягчить?

Риск 1: bug2regress ломает релиз ложным срабатыванием

Смягчение: Настраиваем на стейдже перед включением gate. Первый цикл — warning-режим.

Риск 2: Разработчики игнорируют bug2lab

Смягчение: Встраиваем в онбординг новых сотрудников + регулярный дашборд "кто прошёл".

Риск 3: Gate стопает критический hotfix

Смягчение: Override через approval (2+ владельца контроля) + обязательный retest после выкладки.

Риск 4: Портал/AI недоступен → разработка встала

Смягчение: bug2regress работает без портала (standalone скрипт). Модули bug2lab — статика, доступна оффлайн.

О нас

Bug2Lab — это инженерный контур, который превращает найденные уязвимости в обучающие лабы и автоматические регресс-тесты в вашем CI/CD. Наша миссия — чтобы статус «закрыто» реально означал «исправлено и не вернётся», а руководство видело это в цифрах «было → стало».

Что мы делаем

Подхватываем уязвимости из любых источников (SAST, DAST, SCA/SBOM, Pentest, Bug Bounty, Cloud/IaC, инциденты).
По каждой уязвимости собираем лабу (повторение PoC) и пишем авто-регресс-тест, который падает «до» и проходит «после».
Встраиваем тесты в ваш CI/CD (GitLab/GitHub/Jenkins и др.), подключаем release-gate.
Формируем Evidence-of-Fix: PoC «до», логи прогона «после», ссылка на коммит/PR и релиз, связь с тикетом, отметка верификатора.
Оцифровываем результат в метриках для топ-менеджмента: Fix-rate из лаб, Δ закрытых/квартал, MTTR, повторяемость, покрытие регрессом.

Почему это важно

Разные источники находят уязвимости по разным правилам, но единый стандарт подтверждения фикса редко существует. Bug2Lab закрывает этот разрыв: «кем найдено — тем подтверждено» плюс независимый ретест и артефакты, которые можно показать аудиту и правлению.

Наши принципы

🔒 Безопасность и приватность

Данные и артефакты хранятся в вашем периметре (репозитории, CI, артефакты билдов).

🔧 Вендор-агностичность

Работаем с вашим стеком инструментов и процессов.

✅ Подтверждаемое качество

Только проверяемые артефакты: автотесты, коммиты, релизы, логи.

📊 Прозрачность метрик

Всё в формате «было → стало» по каждому продукту и суммой по компании.

Как мы работаем

1. Пилот 2–3 продукта

Берём текущие находки, собираем лабы, пишем регресс-тесты, подключаем release-gate.

2. Отчёт «было → стало»

Через 1 квартал показываем Fix-rate из лаб, Δ закрытых, MTTR, повторяемость, покрытие.

3. Масштабирование

Расширяем охват репозиториев, повышаем покрытие и снижаем повторяемость уязвимостей.

Что увидит руководство

Fix-rate из лаб — доля находок, доведённых до подтверждённого фикса.
Δ закрытых/квартал — дополнительно к вашей базовой динамике.
MTTR: было → стало.
Повторяемость: было → стало.
Покрытие регресс-тестами и статус release-gate по продуктам.

Где мы полезны

Много источников уязвимостей и нет единого контура валидации фиксов.
Частые регрессы из-за зависящих релизов и обновлений зависимостей.
Нужны доказательства для правления/аудита, а не только статусы в трекере.

Готовы обсудить пилот?

Напишите нам через форму связи. Мы подпишем NDA, подключим 2–3 ваших продукта и покажем понятные, проверяемые цифры «было → стало».

Начать пилот

Bug2Lab — AI-коуч по безопасной разработке

Коротко о главном

Что мы делаем? Объясняем для руководителей

🔄 Как работает Bug2Lab

🎯 Bug2Lab — это четыре вещи в одном:

Обучение команды на реальном примере

Автоматическая защита от повтора

Обучающий портал по secure coding под ваш стек

Отчёт для руководства

В чём ключевая проблема

1. Находят уязвимость

2. Команда быстро чинит проблему

3. Разработчиков отправляют «на обучение»

4. Проблема возвращается

Руководство спрашивает:

Почему традиционное обучение не работает

Традиционное обучение

Устаревшие примеры

Общие курсы

Потеря интереса

Ложное чувство защищённости

Подход Bug2Lab

Актуальные уязвимости

Ваш язык программирования

Видимая релевантность

Понимание реальных рисков

Что мы делаем

1. bug2lab — обучение вашей команды на вашей же ошибке

2. Автоматическая защита от повторов

3. Документ для руководства

4. Персональный портал обучения для вашей команды

Хотите увидеть, как это выглядит на практике?

Что отличает нас от остальных

Не продаём «ещё один курс»

Не учим устаревшим неактуальным уязвимостям

Не доверяем слепо AI

Не верим на слово «исправлено»

Бизнес-эффекты

Снижение повторов уязвимостей

MTTR↓ - быстрее фиксим

Меньше инцидентов и штрафов

Экономия на обучении

On-prem / Air-gap

Доказуемый SDLC

Онбординг быстрее

Итог

Разработчики понимают

Релизный процесс

Руководство держит в руках

Собственная обучающая платформа

Где здесь AI, а где — настоящая аналитика

Мы делаем «грязную» работу классическими средствами

AI нужен только затем, чтобы быстрее превратить это в удобные лабораторные

Из найденных паттернов и код-сниппетов

Аналитика, приоритизация тем, выбор паттернов и метрики

Зачем это вам:

Безопасность ваших данных

Собственная платформа

Локальный AI

NDA и соглашения

Откуда приходят ошибки безопасности — и кто подтверждает их закрытие

Почему нельзя реально контролировать все источники

Разрозненные критерии "Done"

Нет отрицательных тестов

Возвраты уязвимостей

Ответственность размазана

Что делает Bug2Lab (контур подтверждения фикса)

Каждая уязвимость → Лаба → Авто-регресс

Evidence-of-Fix пакет (EoF)

Кто нашёл — тот подтверждает (+ мы)

Гейт в CI/CD

Оцифровка наверх

SGRC: управление, риск, соответствие

Управление (Governance)

Риск (Risk)

Соответствие (Compliance)

📋 Evidence Pack (что показывать аудитору)

🔌 Интеграции SGRC/ALM

🔒 Приватность и AI on-prem

⚙️ Типы контролей, которые вы получаете

Мы работаем не с «багами поштучно»,
а с паттернами уязвимостей

Мы работаем не с «багами поштучно»,
а с паттернами уязвимостей