Статья Хватит страдать! Вот почему программирование сделает тебя Богом пентеста!

[Сергей Попов]

Вы когда-нибудь мечтали автоматизировать рутину или создать собственный уникальный скрипт? Сегодня мы покажем, почему программирование — это не просто желание, а необходимый инструмент для профессионального пентестера.

Введение​

Уважаемые коллеги! Сегодня мы обсудим роль программирования в пентесте — тему, которая для многих остается неочевидной или даже сложной. Некоторые считают, что это удел разработчиков или реверс-инженеров. Однако в 2025 году пентестер без навыков программирования рискует значительно отстать, тратя время на ручной перебор поддоменов или анализ огромных объёмов логов. Игнорирование кода не только замедляет вашу работу, но и критически ограничивает возможности в поиске и эксплуатации уязвимостей.

Пентест в 2025: от ручного труда к автоматизации​

Время, когда можно было эффективно проводить пентест, полагаясь исключительно на готовые графические инструменты и чужие эксплойты, безвозвратно ушло. Современный ландшафт угроз требует скорости, гибкости и, главное, индивидуального подхода.

Представьте: вы тестируете сложное веб-приложение. Вам нужно перебрать тысячи уникальных комбинаций параметров для одного API-эндпоинта, найти скрытые SQL-инъекции (SQLi) или проверить каждый параметр на наличие межсайтового скриптинга (XSS). Выполнять это вручную — нецелесообразно. Это займет дни, если не недели, а человеческий фактор неизбежно приведет к ошибкам. Здесь на смену ручному труду приходит код. Вместо того чтобы тратить часы на монотонные операции, вы за несколько минут создаете скрипт, который выполнит всю "грязную" работу. Это позволит вам сэкономить время и сконцентрироваться на стратегических задачах. Такая автоматизация не только повышает эффективность, но и систематизирует действия, охватывая различные техники из фреймворка MITRE ATT&CK, такие как Active Scanning (T1595) или Brute Force (T1110) из тактик Reconnaissance (TA0043) и Initial Access (TA0001). Это делает ваш подход более структурированным и приближенным к реальным действиям злоумышленников.

Подробнее о том, почему программирование — ключевой навык для современного пентестера и с чего начинать писать собственные скрипты, читайте в статье на Codeby «Программирование для пентестера: почему важно и с чего начать».

Миф о "некодящем" пентестере: реальность современного хакинга​

Многие новички ошибочно полагают: "Я буду запускать Metasploit и Burp Suite, и этого достаточно". Этот распространенный миф сталкивается с суровой реальностью. Настоящий пентест включает не только эксплуатацию известных уязвимостей, но и поиск новых, обход нестандартных защит и адаптацию под уникальные условия цели.

Без умения читать код вы не поймете принцип работы PoC-эксплойта. Неспособность модифицировать код приведет к упущению цели, если готовый эксплойт не сработает на 100%. Если вы не напишете собственный скрипт для автоматизации, задачи, выполняемые за часы, займут недели. Это не просто неудобство, а критическое ограничение вашей эффективности. В современном хакинге даже базовые навыки скриптинга являются фундаментом.

Автоматизация рутины: экономим время, получаем ценные данные​

Время — самый ценный ресурс пентестера. Его нельзя тратить на монотонные, повторяющиеся задачи. Программирование позволяет делегировать рутину машине, высвобождая ваш потенциал для сложных аналитических задач.

Брутфорс и перебор параметров: когда тысячи запросов — не проблема​

Рассмотрим классический пример — перебор. Это может быть брутфорс авторизации, перебор поддоменов, поиск скрытых файлов по словарю или анализ тысяч параметров в HTTP-запросах. Выполнять это вручную нереально. Но что, если написать небольшой скрипт? При тестировании веб-приложений, особенно на наличие таких уязвимостей, как Injection (OWASP Top 10 A03:2021), Broken Access Control (OWASP Top 10 A01:2021) или Cross-Site Scripting (OWASP Top 10 A07:2021), автоматизация с помощью кода становится незаменимой. Ручной перебор тысяч уникальных комбинаций для поиска скрытых SQLi или адаптация эксплойтов под специфические параметры API — это задачи, которые практически невозможно выполнить без кастомных скриптов.

import requests
def subdomain_bruteforce(domain, wordlist_path):
    with open(wordlist_path, 'r') as f:
        subdomains = [line.strip() for line in f]
    found_subdomains = []
    for subdomain in subdomains:
        url = f"http://{subdomain}.{domain}"
        try:
            response = requests.get(url, timeout=5)
            if response.status_code == 200:
                print(f"[+] Found: {url}")
                found_subdomains.append(url)
            else:
                print(f"[-] Not found (Status {response.status_code}): {url}")
        except requests.exceptions.RequestException as e:
            print(f"[!] Error accessing {url}: {e}")
    return found_subdomains
if __name__ == "__main__":
    target_domain = "example.com"
    wordlist = "subdomains.txt" # Ваш словарь поддоменов
    print(f"Starting subdomain bruteforce for {target_domain}...")
    found = subdomain_bruteforce(target_domain, wordlist)
    print(f"\nDiscovered {len(found)} active subdomains.")

Этот простой Python-скрипт за считанные минуты обработает ваш словарь и покажет существующие поддомены. Сколько времени вы потратили бы на это вручную? Ответ очевиден.

Автоматизация сканирования и сбора информации: от Nmap до кастомных решений​

Nmap — мощный инструмент, но его вывод иногда требует доработки. Представьте, что из 1000 сканирований вам нужно выделить только те хосты, где открыты порты 22, 80 и 443, при этом сервис на 80-м порту — Apache. Вы можете парсить XML-вывод Nmap с помощью скрипта. Программирование позволяет выйти за рамки простого парсинга, создавая комплексные скрипты, которые интегрируют данные из различных источников (например, API Shodan, Censys или SecurityTrails совместно с результатами Nmap). Это обогащает собранную информацию и автоматически выявляет потенциальные поверхности атаки, предоставляя более глубокие инсайты, чем при использовании отдельных инструментов.

import xml.etree.ElementTree as ET
def parse_nmap_xml(xml_file):
    tree = ET.parse(xml_file)
    root = tree.getroot()
    interesting_hosts = []
    for host in root.findall('host'):
        ip_address = host.find('address').get('addr')
        ports = host.find('ports')
        has_ssh = False
        has_http_apache = False
        has_https = False
        if ports:
            for port in ports.findall('port'):
                port_id = port.get('portid')
                state = port.find('state').get('state')
                service = port.find('service')
                if state == 'open':
                    if port_id == '22':
                        has_ssh = True
                    elif port_id == '80' and service and 'name' in service.attrib and 'apache' in service.get('name').lower():
                        has_http_apache = True
                    elif port_id == '443':
                        has_https = True
        if has_ssh and has_http_apache and has_https:
            interesting_hosts.append(ip_address)
    return interesting_hosts
if __name__ == "__main__":
    nmap_xml_report = "nmap_scan_results.xml" # Ваш XML-файл от Nmap
    print("Parsing Nmap XML report...")
    hosts = parse_nmap_xml(nmap_xml_report)
    if hosts:
        print("\nHosts with open SSH, Apache HTTP, and HTTPS:")
        for host in hosts:
            print(f"- {host}")
    else:
        print("\nNo matching hosts found.")

Такой скрипт мгновенно извлечет нужную информацию из большого объема данных, позволяя вам сосредоточиться на целях, а не на ручной обработке.

Массовая обработка данных: логи, отчеты, списки​

Работа с логами — это постоянная задача для специалистов по безопасности. Терабайты логов SIEM-систем, веб-серверов, файрволов... Искать аномалии вручную — невозможно. Здесь на помощь приходят Bash one-liners и мощь Python с библиотеками вроде Pandas.

Например, чтобы найти топ-10 IP-адресов, с которых были HTTP 404 ошибки в логе Apache:

cat access.log | grep " 404 " | awk '{print $1}' | sort | uniq -c | sort -nr | head -n 10

Для более сложного анализа на Python:

import pandas as pd
# Пример обработки логов Nginx access.log
# Формат: IP - - [DD/Mon/YYYY:HH:MM:SS +0000] "METHOD /path HTTP/1.1" STATUS SIZE "REFERER" "USER_AGENT"
# Предположим, что access.log уже есть и содержит данные
def analyze_nginx_logs(log_file):
    data = []
    with open(log_file, 'r') as f:
        for line in f:
            parts = line.split('"')
            if len(parts) > 5: # Убедимся, что строка имеет ожидаемый формат
                ip = parts[0].split(' ')[0]
                request_line = parts[1].strip()
                status_size = parts[2].strip().split(' ')
                status = status_size[0] if len(status_size) > 0 else 'N/A'
                data.append({'ip': ip, 'request': request_line, 'status': status})
    df = pd.DataFrame(data)
    # Найдем самые частые HTTP 404 запросы
    http_404_errors = df[df['status'] == '404']
    if not http_404_errors.empty:
        print("\nTop 10 HTTP 404 errors by request:")
        print(http_404_errors['request'].value_counts().head(10))
    else:
        print("\nNo HTTP 404 errors found in the log.")
    # Найдем IP-адреса с наибольшим количеством запросов
    print("\nTop 10 IP addresses by request count:")
    print(df['ip'].value_counts().head(10))
if __name__ == "__main__":
    nginx_log_file = "nginx_access.log" # Ваш файл access.log
    # Создайте фиктивный файл nginx_access.log для теста, если его нет
    # with open(nginx_log_file, 'w') as f:
    #    f.write('192.168.1.1 - - [05/Jul/2025:10:00:00 +0300] "GET /index.html HTTP/1.1" 200 1234 "-" "Mozilla/5.0"\n')
    #    f.write('192.168.1.2 - - [05/Jul/2025:10:00:01 +0300] "GET /admin HTTP/1.1" 404 56 "-" "Mozilla/5.0"\n')
    #    f.write('192.168.1.1 - - [05/Jul/2025:10:00:02 +0300] "GET /image.jpg HTTP/1.1" 200 4567 "-" "Mozilla/5.0"\n')
    #    f.write('192.168.1.3 - - [05/Jul/2025:10:00:03 +0300] "POST /login HTTP/1.1" 200 78 "-" "Mozilla/5.0"\n')
    #    f.write('192.168.1.2 - - [05/Jul/2025:10:00:04 +0300] "GET /nonexistent HTTP/1.1" 404 56 "-" "Mozilla/5.0"\n')
    analyze_nginx_logs(nginx_log_file)

Скрипт с Pandas за считанные секунды выявит аномалии, например, необычно большое количество 404-х ошибок с одного IP, что может указывать на сканирование или брутфорс.

Написание и адаптация эксплойтов: От готовых PoC до уникальных атак​

Каждый пентестер сталкивался с ситуацией: есть PoC-эксплойт для CVE-уязвимости (например, CVE-2023-38646 в Metabase), но он не работает на вашей цели из-за специфики ОС или архитектуры. Отказываться от эксплуатации? Нет! Умение читать, понимать и модифицировать код PoC — ваш ключ к успешной атаке.

Когда готовый эксплойт не работает: модификация PoC на Python/C​

Представим PoC для уязвимости переполнения буфера, написанный на Python. Если он не работает на вашей цели, потому что смещение (offset) для адреса возврата не совпадает или у вас другая версия библиотеки, знание Python позволит вам найти этот offset, пересчитать его и адаптировать эксплойт. Для низкоуровневых эксплойтов, знание C и ассемблера поможет вручную собрать нужный шелл-код.

# Пример упрощенной адаптации PoC для переполнения буфера
# Это гипотетический пример, демонстрирующий концепцию.
# В реальной жизни все намного сложнее и требует глубоких знаний архитектуры и отладки.
def create_payload(offset, return_address, shellcode):
    # 'A' * offset - это буфер, заполняющий пространство до адреса возврата
    # bytes.fromhex(return_address) - преобразование адреса в байты
    # shellcode - ваш вредоносный код
    # В реальном PoC здесь могли бы быть специфические байты,
    # nop-слайды и т.д.
    payload = b'A' * offset + bytes.fromhex(return_address) + shellcode
    return payload
if __name__ == "__main__":
    # Предположим, что по дефолту PoC использует offset 100 и адрес 0xdeadbeef
    # Но на целевой системе offset оказался 112, а адрес 0xcafebabe
    original_offset = 100
    original_return_address = "beefdead" # В формате little-endian (для примера)
    new_offset = 112
    new_return_address = "babecafe" # Новый адрес возврата в little-endian
    # Пример "шелл-кода" (в реальном проекте это будет настоящий шелл-код)
    simple_shellcode = b"\x90\x90\x90\x90" # NOPs для примера
    print(f"Original payload size (offset {original_offset}): {len(create_payload(original_offset, original_return_address, simple_shellcode))} bytes")
    print(f"Modified payload size (offset {new_offset}): {len(create_payload(new_offset, new_return_address, simple_shellcode))} bytes")
    # Теперь вы можете использовать create_payload с новыми параметрами
    # для отправки на целевую систему.

Это упрощенный пример, но он демонстрирует: без понимания того, как формируется полезная нагрузка, как работают системные вызовы и как отлаживать исполнение (например, с использованием GDB или WinDbg), вы не сможете эффективно адаптировать или разрабатывать эксплойты. Эти навыки являются краеугольным камнем для продвинутых ролей, таких как OSCP (Offensive Security Certified Professional), где ручная разработка и адаптация эксплойтов являются ключевым требованием.

Понимание уязвимостей на низком уровне: Примитивы и шелл-код​

Знание программирования, особенно C и ассемблера (хотя бы на базовом уровне), позволяет не просто использовать эксплойты, но и понимать их работу на низком уровне. Как устроено переполнение буфера? Как эксплуатировать форматные строки? Как работает ROP-цепочка? Эти знания помогают эффективно писать собственные эксплойты и придумывать нестандартные обходы защит.

Python, например, отлично подходит для генерации и тестирования различных вариантов полезной нагрузки для тех же переполнений буфера. Вы можете быстро прототипировать и отправлять различные пейлоады до нахождения рабочего.

Разработка собственных утилит: От фаззеров до сканеров уязвимостей​

Когда стандартные инструменты не справляются, приходит время для собственной разработки. Это может быть:

• Кастомный фаззер для тестирования нестандартного сетевого протокола или специфичной веб-формы, где известные фаззеры бессильны.
• Скрипт для автоматического поиска SSTI (Server Side Template Injection) с использованием нестандартных шаблонизаторов.
• Утилита для сбора специфической информации из API, которую не умеют парсить другие инструменты.

Примеров множество. Создание простых, но эффективных инструментов под конкретную задачу — это то, что отличает продвинутого пентестера.

Анализ данных и отчетность: Взгляд профессионала​

Пентест — это не только поиск уязвимостей, но и их четкое документирование. Чем больше данных вы собрали, тем сложнее их обработать и представить в читабельном виде.

Способность анализировать и обрабатывать большие объёмы данных критически важна не только для пентестера, но и для SOC-аналитиков и специалистов по Threat Hunting. Она позволяет выявлять аномалии, коррелировать события и сокращать время обнаружения и реагирования на инциденты, что соответствует стандартам NIST Cybersecurity Framework (Detect, Respond) и NIST SP 800-61 R2 (Computer Security Incident Handling Guide).

Извлечение инсайтов из логов: Python, Regex и Bash​

Мы уже касались этой темы, но здесь важно подчеркнуть: программирование позволяет не просто "парсить", а извлекать ценные инсайты. Например, вы можете написать скрипт на Python, который будет анализировать логи веб-сервера и выявлять не просто 404 ошибки, а последовательности запросов, похожие на сканирование уязвимостей, или необычно большое количество запросов к скрытым административным панелям.

import re
def analyze_web_logs_for_anomalies(log_file):
    anomalies = []
    # Регулярное выражение для поиска потенциально вредоносных запросов
    # (очень упрощенный пример, для реального анализа нужны более сложные паттерны)
    # Ищем запросы, содержащие "cmd=", "exec=", или пути, похожие на атаки (например, ../../)
    regex_patterns = [
        r'cmd=', r'exec=', r'proc/self', r'\.\./\.\./', r'union select', r'insert into'
    ]
    with open(log_file, 'r') as f:
        for line_num, line in enumerate(f):
            for pattern in regex_patterns:
                if re.search(pattern, line, re.IGNORECASE):
                    anomalies.append(f"Line {line_num + 1}: Potential anomaly detected - '{line.strip()}' (Pattern: '{pattern}')")
                    break # Чтобы не добавлять одну и ту же строку несколько раз
    return anomalies
if __name__ == "__main__":
    access_log_path = "access_web.log" # Ваш access.log
    # Создайте фиктивный access_web.log для теста
    # with open(access_log_path, 'w') as f:
    #     f.write('192.168.1.1 - - [05/Jul/2025:11:00:00 +0300] "GET /index.html HTTP/1.1" 200 1234 "-" "Mozilla/5.0"\n')
    #     f.write('192.168.1.2 - - [05/Jul/2025:11:00:01 +0300] "GET /admin/panel HTTP/1.1" 200 56 "-" "Mozilla/5.0"\n')
    #     f.write('192.168.1.3 - - [05/Jul/2025:11:00:02 +0300] "GET /cgi-bin/test.cgi?cmd=ls HTTP/1.1" 403 78 "-" "Mozilla/5.0"\n')
    #     f.write('192.168.1.4 - - [05/Jul/2025:11:00:03 +0300] "GET /etc/passwd HTTP/1.1" 404 90 "-" "Mozilla/5.0"\n')
    #     f.write('192.168.1.5 - - [05/Jul/2025:11:00:04 +0300] "GET /config.php HTTP/1.1" 200 123 "-" "Mozilla/5.0"\n')
    print("Analyzing web logs for anomalies...")
    found_anomalies = analyze_web_logs_for_anomalies(access_log_path)
    if found_anomalies:
        print("\nDetected potential anomalies in web logs:")
        for anomaly in found_anomalies:
            print(f"- {anomaly}")
    else:
        print("\nNo anomalies detected based on current patterns.")

Визуализация данных: От таблиц до графиков уязвимостей​

Сухие цифры в отчете мало кого впечатлят. А вот наглядные графики распределения уязвимостей по типам, по хостам, по критичности — совсем другое дело. Python с библиотеками вроде Matplotlib или Seaborn позволяет за пару строк кода генерировать красивые и информативные визуализации. Это значительно повышает ценность вашего отчета и помогает заказчику быстрее понять картину рисков.

Автоматизация генерации отчетов: Шаблоны и данные​

Часть отчета, особенно та, что касается списка найденных уязвимостей, их описаний и рекомендаций, часто повторяется. Почему бы не автоматизировать ее? Вы можете написать скрипт, который, используя шаблон отчета (например, в DocX или Markdown) и данные из вашей базы уязвимостей (или из Excel-таблицы), сгенерирует черновик отчета. Это не только ускорит процесс, но и минимизирует ошибки.

Программирование в Malware Reverse Engineering и Incident Response​

Помимо пентеста, навыки программирования неоценимы и для "синей команды" — в области анализа вредоносного ПО и реагирования на инциденты.
В Malware Reverse Engineering Python используется для автоматизации рутинных задач: от распаковки образцов и извлечения строк до парсинга заголовков PE-файлов и автоматического запуска малвари в песочнице. Скрипты помогают быстро извлечь индикаторы компрометации (IOC) и ускорить процесс анализа.

В Incident Response (IR) программирование позволяет создавать автоматизированные "плейбуки". Скрипты на Bash или PowerShell могут выполнять шаги по сбору данных с зараженных хостов, изолированию систем, анализу логов, автоматическому созданию тикетов в системе мониторинга и другим задачам, которые сокращают время реакции и минимизируют ущерб от инцидента. Это позволяет командам реагирования действовать быстрее и эффективнее, следуя четко определенным процедурам.

С чего начать: Python – ваш первый шаг в кодинге для пентеста​

Итак, вы убедились, что без программирования никуда. Но с чего начать, если вы никогда не писали код? Мой однозначный совет — начните с Python. Возьмите за основу подробный пошаговый рoadmap от Codeby, где начинается именно с Python и логично выстраивает дальнейший путь обучения пентестеру.

Почему Python – лучший выбор для старта пентестера?​

• Простота синтаксиса: Python читается почти как английский, что делает его идеальным для новичков. Вы сможете писать полезные скрипты уже через несколько дней изучения.
• Богатая экосистема библиотек:Для Python написано огромное количество библиотек, которые будут незаменимы в пентесте:
  • requests для работы с HTTP-запросами.
  • Scapy для манипуляции сетевыми пакетами.
  • Paramiko для работы с SSH.
  • BeautifulSoup для парсинга HTML.
  • Os, Subprocess для работы с системными командами.
• Высокая скорость разработки: На Python можно очень быстро набросать прототип или небольшой скрипт для решения конкретной задачи, что критически важно в динамичной среде пентеста.
• Кроссплатформенность: Ваши скрипты будут работать на Windows, Linux, macOS.

Минимальный необходимый уровень: Скрипты, библиотеки, автоматизация​

Не нужно сразу становиться гуру алгоритмов. Для старта вам понадобятся базовые вещи:

1. Основы синтаксиса: Переменные, типы данных, условные операторы (if/else), циклы (for, while).
2. Функции: Умение писать собственные функции для организации кода.
3. Работа с файлами: Чтение и запись файлов (словари, логи, конфиги).
4. Импорт библиотек: Понимание, как использовать сторонние библиотеки (например, import requests).
5. Обработка ошибок: Базовые try-except блоки.

И самое главное — практика. Начинайте с малого: напишите скрипт для автоматического пинга списка хостов, парсер заголовков HTTP-ответов, простой брутфорсер. Автоматизация пентеста: ускоряем задачи скриптами

Рекомендуемые ресурсы и курсы: Где учиться программировать для пентеста​

Не так давно я натыкался на отличные ресурсы. Вот несколько направлений:

• Курсы по Python для начинающих: Не гонитесь сразу за "Python для хакеров". Освойте базу, а потом уже нанизывайте на неё специфические знания. На Coursera, Udemy, Stepik есть масса бесплатных и платных курсов.
• Специфические курсы: Поищите "Python for Pentesters" на таких платформах, как Codeby Academy (если он еще актуален), Offensive Security (хотя их материалы более продвинутые), TryHackMe или Hack The Box (часто содержат задачи с написанием скриптов).
• GitHub: Изучайте опенсорсные инструменты для пентеста. Читайте код, пытайтесь понять, как он работает, и модифицируйте его. Это бесценный опыт!
• Документация библиотек:requests, scapy, paramiko — их официальная документация содержит множество примеров.

Важность читаемости кода и этические принципы​

Помните, что написание скриптов — это не только про их функциональность, но и про читаемость, модульность и документацию. Хорошо написанный и закомментированный код облегчит вам жизнь в будущем, а также позволит эффективно работать в команде, передавать проекты и быстро адаптировать ваши инструменты под новые задачи.

И последнее, но не менее важное: всегда действуйте в рамках закона и полученных разрешений (Rules of Engagement). Этичный хакинг — это краеугольный камень нашей профессии. Всегда получайте письменное разрешение перед началом любых действий по тестированию безопасности, чтобы ваши навыки приносили пользу, а не проблемы.

Заключение: Программирование — суперсила пентестера​

Итак, надеемся, нам удалось донести простую, но крайне важную мысль: программирование в современном пентесте — это не приятный бонус, а фундаментальный навык. Это ваша суперсила, которая позволит вам не просто быть пользователем инструментов, а стать их создателем и адаптатором.

Пентестер будущего: Автоматизация, кастомизация, глубокий анализ​

Мир информационной безопасности стремительно меняется. Угрозы становятся сложнее, а защитные механизмы — изощреннее. Пентестер будущего — это не тот, кто умеет запустить готовый эксплойт, а тот, кто способен быстро написать или адаптировать инструмент под конкретную задачу, автоматизировать рутину, глубоко анализировать данные и видеть неочевидные связи. Программирование — это ключ, который открывает эти возможности.

Постоянное развитие: Код как язык общения с системами​

Начните с малого. Скрипты на Python для автоматизации рутины — отличный старт. Постепенно углубляйтесь, изучайте другие языки, если чувствуете в этом потребность. Помните: код — это язык, на котором вы можете общаться с системами, заставлять их делать то, что вам нужно, и понимать их внутреннюю логику. Это постоянное развитие, которое сделает вас по-настоящему востребованным и эффективным специалистом.

FAQ​

• Мне обязательно знать несколько языков программирования?
  Нет, для начала сосредоточьтесь на Python. Освоив его, вы сможете легче изучать другие языки, если потребуется для специфических задач.
• Сколько времени нужно, чтобы начать писать полезные скрипты?
  Базовые навыки для написания простых скриптов можно получить за несколько недель активного обучения и практики. Главное — регулярность.
• Можно ли стать пентестером без программирования?
  Можно, но вы будете сильно ограничены в своих возможностях и скорости работы. Чем выше ваш уровень, тем важнее становятся навыки кодинга. На Codeby также опубликована статья «Пентест с нуля: пошаговое руководство», где подчёркивается, что навыки скриптинга являются не «приятным бонусом», а основой современной профессии.
• Где брать идеи для своих скриптов?
  Начните с автоматизации своих рутинных задач. Подумайте, что вы делаете постоянно и что занимает много времени? Вот вам и идея для первого скрипта!

Не откладывайте на завтра то, что можно закодить сегодня! Откройте IDE, напишите свой первый скрипт для автоматизации чего-либо — пусть даже самого простого. Поделитесь в комментариях, какие задачи вы автоматизировали или планируете автоматизировать с помощью кода?