Авторство: hackeryaroslav
Источник: xss.pro
Автоматизированный Веб-Сканер v1.0 (планирую добавлять новые идеи и доработки, буду оказывать активную поддержку, так что следите за обновлениями!). Сканер представляет собой средство обнаружения уязвимостей в веб-приложениях.
Основные особенности:
- Проект включает в себя интеграцию с ИИ, что позволяет автоматизировать анализ отчетов (проект собирает все репорты и отдает ИИ на анализ), предоставляя ценные рекомендации и советы по устранению обнаруженных уязвимостей.
- В составе сканера представлены популярные инструменты для тестирования на проникновение, такие как Nmap, Nikto, Sqlmap и другие. Это обеспечивает полный охват при проверке безопасности вашего веб-приложения. Можно добавит свои инструменты в код и поменять существующие аргументы там же.
- Вы можете настроить профиль ИИ в соответствии с вашим стилем и потребностями: от дружелюбного наставника до киберспецагента или хакера-гуру. И также дать свой промпт для стиля и фидбека от ИИ.
- Возможность отключения или добавления собственных инструментов (скоро), выбор режима агрессивного сканирования, а также создание кастомных инструментов для адаптации под вашу среду (пока на тесте)
- Поддержка прокси
Как использовать:
- Базовый запуск:
Код:python ai.py http://example.com - Агрессивный режим:
Код:python ai.py http://example.com -a - Отключение определенного инструмента (например, nikto (на тесте)):
Код:python ai.py "http://example.com" -d nikto - Интеграция с ИИ:
Код:python ai.py http://example.com -ai - Запуск с пользовательским промптом:
Код:python ai.py http://example.com -p "Ваш пользовательский промпт" - Добавление собственного инструмента (пока не работает):
Код:python ai.py "http://example.com" -c - Совмещенный режим анализа и ИИ:
Код:python ai.py http://example.com -ai -pr hacker - Запуск с профилем ИИ и агрессивным режимом:
Код:python ai.py http://example.com -ai -pr paranoid -a
Преимущества:
- Автоматизация процесса тестирования на проникновение.
- Интеллектуальный анализ отчетов и рекомендации по устранению уязвимостей.
- Гибкие настройки и возможность адаптации под конкретные потребности.
В коде для анализа отчетов я использовал Llama модель, опен сорсная, можно взглянуть характеристики тут https://github.com/facebookresearch/llama/blob/main/MODEL_CARD.md
Парочку скринов работы проекта
Результаты фидбека Llama paranoid, таргет не уязвим, но оно дает советы куда дальше копать:
Можно самостоятельно посмотреть результаты каждой тулы в txt файлах:
Апи ключи от LLama для использовании ИИ интеграции, его очень просто получить и будет он работать довольно долго. Для этого заходим сюда: https://www.llama-api.com/account/api-token предварительно войти в аккаунт и скопировать ключ. Бесплатно даются токенов на 5$:
Проведя тест сканов с ИИ боле 10 раз, грубо говоря, потратил только цент из доступных. Всегда в случае невалида ключа можно зарегистрировать новый аккаунт.
Открыт к вашему фидбеку по коду, новых идей и доработок. Буду скидывать новые версии с кодом тут с описанием измененного. Проект и документация полностью на английском для доступности к широкой аудитории. Если будут те, кто захотят версию на русском, проганю все и скину вам. Также хочу выпустить статью о коде, как и почему. Норм идея? Что думаете об этом? Всем добра!
Последнее редактирование:
