Мульти-AI оркестрация и контекстная генерация
Deep Eye — это инструмент для автоматизированного тестирования на проникновение, который использует мощь больших языковых моделей для создания адаптивных payload-ов. В отличие от статических сканеров, Deep Eye динамически переключается между 10 провайдерами (OpenAI, Claude, Grok, Gemini, Ollama, Groq, Mistral, OpenRouter, Requesty, LiteLLM, LM Studio), обеспечивая отказоустойчивость и оптимизацию затрат. Ключевая особенность — context-aware payloads: система анализирует стек технологий и наличие WAF, адаптируя атаки под конкретную архитектуру цели.
Покрытие уязвимостей и интеграция с CVE
Сканирование охватывает более 45 типов уязвимостей, разделенных на три уровня сложности. Инструмент использует RAG-индексированную базу данных CVE (NVD/MITRE/Exploit-DB) для подбора реальных паттернов эксплуатации. Также реализован модуль AI Triage для автоматической фильтрации ложных срабатываний (false positives) с настраиваемым порогом уверенности.
| Уровень | Примеры уязвимостей | Ключевые модули |
|---|---|---|
| Core (v1.0+) | SQLi, XSS, SSRF, XXE, Command Injection, Path Traversal | Базовый сканер, заголовки безопасности |
| Extended (v1.1-1.3) | GraphQL, JWT, OAuth, Insecure Deserialization, SSTI, WebSocket | API Security, Business Logic, OSINT |
| Advanced (v1.4+) | HTTP Smuggling, Race Conditions, Log4Shell, Prototype Pollution, Subdomain Takeover | Port Scanning, Secret Scanning, SAML Attacks |
Обход защит и автоматизация браузера
Одной из сильных сторон Deep Eye является модуль Challenge Solver, способный обходить защиты Cloudflare и Akamai с сохранением cookie-сессий. Для клиентского тестирования используется связка Playwright и Browser Use AI, что позволяет эмулировать действия пользователя и выявлять уязвимости, недоступные при простом парсинге HTML. Трафик перехватывается через встроенный прокси на базе mitmproxy.
Отчетность и соответствие стандартам
Инструмент генерирует профессиональные отчеты, сразу маппя найденные уязвимости на фреймворки compliance: PCI-DSS v4, SOC2 CC, ISO 27001:2022. Поддерживается экспорт в HTML, PDF, JSON, JUnit XML, CSV и XLSX. Доступна функция Scan Diffing для сравнения результатов сканирования во времени, что позволяет отслеживать исправление уязвимостей. Также реализован автоматический генератор отчетов для bug bounty программ в формате Markdown.
Технические требования и запуск
Для работы требуется Python 3.8+ и ключ API хотя бы одного AI-провайдера (или локальная установка Ollama). Установка осуществляется через скрипты install.sh/install.ps1 или вручную через pip. Конфигурация вынесена в YAML-файл, позволяющий тонко настраивать глубину сканирования, количество потоков (до 50) и фильтры по тегам уязвимостей.
Источник: Github ↗