В работе рассматривается проблема повышения эффективности OSINT-анализа для оценки безопасности инфраструктуры и моделей искусственного интеллекта. Предложена методика, основанная на применении специализированной большой языковой модели HackerAI, способной автоматизировать сбор и анализ данных из открытых источников. В эксперименте на примере домена chatgpt.com проведено сравнение разработанной методики с традиционными инструментами OSINT. Результаты подтверждают, что предложенный подход позволяет выявить на порядок больше дефектов безопасности (38 против 5), включая специфические уязвимости LLM. Сделаны выводы о практической значимости методики для специалистов по информационной безопасности.

Гуреев В.А. (науч. рук. Югансон А.Н.) Разработка методики выявления дефектов безопасности по открытым источникам с использованием больших языковых моделей // Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. – СПб: Университет ИТМО, [2026]. URL: https://kmu.itmo.ru/digests/article/16619