Deep Eye: AI-сканер уязвимостей с поддержкой 10 провайдеров

Что такое Deep Eye и для кого он предназначен

Deep Eye — это конфигурируемая, AI-усиленная платформа для пентеста, которая объединяет традиционное сканирование уязвимостей с искусственным интеллектом для генерации умных, контекстно-зависимых атакующих нагрузок.

Это продвинутый AI-driven инструмент для сканирования уязвимостей и тестирования на проникновение, который интегрирует несколько AI-провайдеров с модулями комплексного тестирования безопасности для автоматизированного поиска багов, интеллектуальной генерации payload и профессиональной отчётности.

Проект создан разработчиком Muhammad Zakir Ramadhan (zakirkun) и распространяется под лицензией MIT — то есть полностью бесплатен. Текущая версия — 1.3.0 (Code Name: Hestia).

Целевая аудитория:

• Пентестеры и специалисты по ИБ
• Bug bounty охотники
• Red Team команды
• Разработчики, проверяющие собственные проекты
• Студенты и исследователи в области кибербезопасности

Ключевые возможности

1. Поддержка 10 AI-провайдеров

Deep Eye оркестрирует несколько AI-провайдеров: OpenAI, Claude, Grok, Gemini, OLLAMA, Groq, Mistral, OpenRouter, LiteLLM и LM Studio — для интеллектуальной генерации payload.

Поддерживается динамическое переключение и автоматический failover между 10 AI-провайдерами. Это означает, что если один провайдер недоступен, система автоматически переключится на другой.

Пример конфигурации нескольких провайдеров в config.yaml:

ai_providers:
  openai:
    enabled: true
    api_key: "sk-..."
    model: "gpt-4o"
  claude:
    enabled: true
    api_key: "sk-ant-..."
    model: "claude-3-5-sonnet-20241022"
  ollama:
    enabled: true
    base_url: "http://localhost:11434"
    model: "llama2"

2. Сканирование 45+ типов уязвимостей

Инструмент покрывает широкий спектр атак: SQLi, XSS, SSRF, XXE, SSTI, RCE, десериализация, JWT, OAuth, API Security (OWASP API Top 10), GraphQL, Business Logic, WebSocket, LFI/RFI, CRLF, Host Header Injection, LDAP Injection, NoSQL Injection, HTTP Smuggling, Race Conditions, Log4Shell, Mass Assignment, Prototype Pollution, Cache Poisoning, Subdomain Takeover, SAML Attacks, Port Scanning, Directory Bruteforce, Secret Scanning и многое другое.

vulnerability_scanner:
  enabled_checks:
    - sql_injection
    - xss
    - command_injection
    - ssrf
    - ssti
    - lfi
    - rfi
    - jwt_vulnerabilities
    # ... 45+ доступных проверок

3. Контекстно-осознанная генерация payload

В отличие от традиционных сканеров со статичными payload, Deep Eye генерирует контекстно-зависимые, CVE-осведомлённые нагрузки с помощью AI.

Система включает WAF-детекцию, fingerprinting технологического стека и database-specific injection.

4. CVE Intelligence с RAG-индексом

CVE Intelligence — это RAG-индексированная база данных CVE с реальными паттернами эксплойтов из NVD, MITRE и Exploit-DB. Это позволяет генерировать payload, основанные на реальных уязвимостях, а не абстрактных шаблонах.

5. AI Triage и отчётность

Встроенный AI Triage выполняет автоматическую фильтрацию ложных срабатываний и генерацию отчётов для bug bounty программ.

Система формирует профессиональные отчёты в форматах PDF/HTML/JSON с OSINT-данными и executive summary.

Комплаенс-маппинг поддерживает ключевые фреймворки:

compliance:
  enabled: true
  frameworks:
    - pci_dss
    - soc2
    - iso_27001

6. Браузерная автоматизация и разведка

Модуль browser_automation использует Playwright и Browser Use AI для тестирования на стороне клиента.

Для разведки доступны: пассивный OSINT, DNS-перечисление и обнаружение поддоменов.

7. Дополнительные модули

Архитектура включает: перехватывающий прокси на базе mitmproxy, определение CAPTCHA с повтором логина, обходчик Cloudflare/Akamai, движок шаблонов в стиле Nuclei с YAML-матчерами.

Доступно совместное сканирование командой с управлением сессиями, а также Scan Diffing — сравнение сканирований для отслеживания новых и исправленных уязвимостей.

Архитектура и рабочий процесс

graph TD
    A[Цель: URL / IP] --> B[Reconnaissance Engine]
    B --> C[OSINT / DNS / Subdomain]
    C --> D[Scanner Engine]
    D --> E[45+ Vulnerability Checks]
    D --> F[AI Provider Manager]
    F --> G[OpenAI / Claude / Grok / OLLAMA / ...]
    G --> H[Context-Aware Payload Generation]
    H --> E
    E --> I[AI Triage / False-Positive Filter]
    I --> J[Report Generator]
    J --> K[PDF / HTML / JSON]
    J --> L[Compliance Mapping]
    L --> M[PCI DSS / SOC2 / ISO 27001]

Установка и быстрый старт

Инструмент поддерживает интерактивный мастер настройки, который запускается автоматически при первом старте и помогает выбрать провайдера, ввести API-ключ и настроить параметры.

# Клонирование репозитория
git clone https://github.com/zakirkun/deep-eye.git
cd deep-eye

# Установка зависимостей
pip install -r requirements.txt

# Копирование конфига
cp config/config.example.yaml config/config.yaml

# Базовое сканирование
python deep_eye.py -u https://your-target.com

# С конфиг-файлом
python deep_eye.py -c myconfig.yaml

# Verbose-режим
python deep_eye.py -u https://your-target.com -v

# Сравнение двух сканирований (diff)
python deep_eye.py --diff baseline.json current.json --diff-format html --diff-output diff_report.html

«The CLI is intentionally minimal» — всё управление вынесено в config/config.yaml, что делает конфигурирование декларативным и воспроизводимым.

Тарифы и цены

Проект распространяется под лицензией MIT и является полностью бесплатным open-source инструментом. Никаких платных планов, подписок или лицензионных сборов нет.

Плюсы и минусы

Сравнение с альтернативами

Burp Suite остаётся основным инструментом для веб-пентеста уже много лет: Professional edition объединяет перехватывающий прокси, автоматический сканер и инструменты ручного тестирования в одном пакете. Однако он не предлагает мультипровайдерной AI-оркестрации.

В отличие от обычных автоматических сканеров, следующих фиксированным правилам, AI-агенты способны рассуждать о результатах, адаптировать подход и объединять несколько инструментов на основе обнаруженного. Deep Eye находится именно в этой категории.

Структура проекта

deep-eye/
├── deep_eye.py           # Точка входа
├── core/
│   ├── scanner_engine.py        # Главный оркестратор (ThreadPoolExecutor)
│   ├── vulnerability_scanner.py # 45+ проверок
│   ├── ai_payload_generator.py  # AI-генерация payload
│   ├── report_generator.py      # PDF/HTML/JSON отчёты
│   ├── scan_diff.py             # Сравнение сканирований
│   └── pentest_state_manager.py # Отслеживание фаз и прогресса
├── ai_providers/         # 10 интеграций AI-провайдеров
├── modules/
│   ├── ai_triage/        # Фильтрация false-positive + bug bounty writer
│   ├── template_engine/  # Nuclei-style YAML шаблоны
│   ├── challenge_solver/ # Обход CF/Akamai
│   ├── intercepting_proxy/ # mitmproxy перехватчик
│   ├── captcha_detection/  # CAPTCHA + login replay
│   ├── cve_intelligence/ # CVE scraper + RAG индекс
│   └── browser_automation/ # Playwright + Browser Use AI
└── config/config.yaml    # Единый источник истины

Версионная история

Версия v1.3.0 (текущая) добавила систему плагинов, multi-channel уведомления и 45+ методов атак; v1.2.0 принесла тестирование WebSocket, ML Anomaly Detection и обфускацию payload.

Вердикт: кому подойдёт Deep Eye

Deep Eye — это мощный и при этом полностью бесплатный инструмент для специалистов по информационной безопасности, которые хотят внедрить AI в свои рабочие процессы пентеста без дорогостоящих лицензий.

Подойдёт:

• 🔍 Bug bounty охотникам — AI-генерируемые отчёты и CVE-aware payload значительно ускоряют поиск и документирование уязвимостей
• 🛡️ Корпоративным Red Team — compliance mapping под PCI DSS / SOC2 / ISO 27001 упрощает подготовку аудиторских отчётов
• 🎓 Исследователям и студентам — open-source код позволяет изучать архитектуру AI-пентеста
• 🏢 Компаниям с требованиями приватности — поддержка локальных LLM (OLLAMA) позволяет не отправлять данные в облако

Не подойдёт:

• Тем, кто ищет готовое GUI-решение «из коробки»
• Новичкам без базовых знаний в пентесте и Linux

Итоговая оценка