Comment utiliser l'IA quand on est hackeuse éthique ?
Prompts et workflows 2026

En tant que hackeuse ethique, genere un script Python complet pour realiser de la reconnaissance passive sur la cible [DOMAINE_CIBLE]. Le script doit inclure: enumeration des sous-domaines via Certificate Transparency (crt.sh API), recherche d'emails associes via hunter.io ou snov.io, identification des technologies detectees (Wappalyzer-like via headers HTTP), extraction des informations from Shodan (IP, ports ouverts, vulnerabilites connues), enumeration des comptes sociaux associes au domaine. Le script doit respecter la legislation (pas de scan actif, pas de bruteforce). Output: fichier Python executable avec fonctions modulaires, logging des actions, export JSON des resultats, gestion des erreurs avec retry automatique. Inclus un mode stealth qui limite les requetes a 1 par seconde. Prend en compte [DATE_DEBUT] et [DATE_FIN] pour filtrer les resultats recents.

Tu es hackeuse ethique, tu dois generer un modele de rapport de vulnerabilites complet et professionnel. Le rapport doit inclure: section executive resume (vue patronale, score global CVSS, recommandations prioritaires), section technique detaillee avec pour chaque vulnerabilite (titre, description, preuve de concept via screenshot ou output [OUTIL_SCANNER], impact business, criticite CVSS 3.1 calculee, vecteur d'exploitation, remediation concrete et priorisee, references CVE/CWE). Utilise les donnees suivantes: [LISTE_VULNERABILITES_BRUTES] extraites de [OUTIL_SCANNER]. Le format doit etre en Markdown convertible en PDF. Chaque vulnerabilite doit etre classee selon la matrice DREAD (Damage, Reproducibility, Exploitability, Affected users, Discoverability). Inclus un tableau de bord JSON exportable pour SOAR. Le rapport doit etre conforme au format standard pentest (OWASP, PTES).

Tu es hackeuse ethique specialiste DevSecOps, concois un pipeline GitLab CI/CD complet qui integre des scans de securite automatises. Le pipeline doit inclure: etape 1 (SAST) avec Semgrep ou Bandit sur le code [LANGAGE_PROJET] detectant les vulnerabilities OWASP Top 10, etape 2 (DAST) avec ZAP proxy sur l'application deployee en staging [URL_STAGING], etape 3 (SCA) analysant les dependances vulnerables via OWASP Dependency-Check, etape 4 (scan conteneurs) avec Trivy sur l'image Docker [IMAGE_NAME:TAG] detectant les CVE, etape 5 (verification secrets) avec Gitleaks detectant les credentials hardcodes dans le repo. Si une vulnerabilite critique est detectee, le pipeline doit block er le deployment et notifier [SLACK_WEBHOOK]. Genere le fichier .gitlab-ci.yml complet avec variables d'environnement securisees (credentials dans CI/CD variables, pas en clair). Inclus un rapport HTML genere par [OUTIL_SCAN] pour chaque etape.

Tu es hackeuse ethique analyste SOC, developpe un framework de priorisation des alertes pour [SIEM_PLATFORM]. Le systeme doit analyser les alertes brutes: ingestion depuis [SIEM_API_ENDPOINT] avec authentification OAuth2, correlation avec la menace CTI via AlienVault OTX ou MISP (IP reputation, hash malware connu), scoring base sur: criticite de l asset (Business Impact Score), historque d attacks sur cette cible (Threat Actor History), facilite d'exploitation (Exploit Availability), detection par plusieurs sources (Multi-source confirmation). Output: chaque alerte tagguee avec Priorite (P1 , P2 haute, P3 moyenne, P4 faible), recommandations de reponse automatique via playbook, et estimation du temps de resolution. Exporte en format SIEM-compatible (Splunk SPL, ELK KQL). Le systeme doit reduire le bruit de 70% en eliminant les faux positifs grace a des regles de correlation. Inclus un dashboard Streamlit pour visualisation en temps reel.