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zakirkun/deep-eye

Herramienta de pruebas de penetración con IA que usa varios proveedores de LLM para generar payloads, analizar objetivos web y crear informes vinculados a estándares de cumplimiento.

Alternativa open source a:Burp Suite Professional

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hace 14 días

¿Qué es?

Deep Eye es una herramienta de línea de comandos en Python para realizar pruebas de penetración en objetivos web. Delega la generación de payloads y la clasificación en varios proveedores de IA, como OpenAI, Claude, Gemini, Groq, Mistral y modelos locales mediante OLLAMA o LM Studio. Además, comprueba más de 50 tipos de vulnerabilidades, como inyección SQL, XSS, SSRF, debilidades de JWT, IDOR, problemas de GraphQL y errores de configuración de CORS/CSP.

Además de analizar objetivos, genera hallazgos con resúmenes de las pruebas disponibles para cada vulnerabilidad, filtra falsos positivos, elimina duplicados mediante huellas digitales y exporta informes en HTML, PDF, JSON, SARIF, JUnit, CSV y XLSX. Los hallazgos se pueden vincular con controles de PCI-DSS v4, SOC2 CC e ISO 27001:2022. Las diferencias entre análisis y el modo de repetición de pruebas permiten conservar solo los hallazgos nuevos respecto a una referencia.

La herramienta también incluye rastreo basado en OpenAPI, automatización del navegador con Playwright, integración con mitmproxy, detección de CAPTCHA, herramientas auxiliares para autenticación con varios roles y plantillas YAML al estilo de Nuclei. Está destinada exclusivamente a pruebas de seguridad autorizadas.

Funciones clave

  • 01Conmutación por error entre 11 proveedores de IA mediante una única abstracción generate().
  • 02Analiza más de 50 tipos de vulnerabilidades, incluidas SQLi, XSS, SSRF, JWT, IDOR y GraphQL.
  • 03Inicia el rastreo a partir de especificaciones OpenAPI o Swagger.
  • 04Exporta informes en HTML, PDF, JSON, SARIF, JUnit, CSV y XLSX.
  • 05Vincula los hallazgos con PCI-DSS v4, SOC2 CC e ISO 27001:2022.
  • 06Compara los análisis con una referencia y repite las pruebas solo para los hallazgos nuevos.

Casos de uso

  • Realizar evaluaciones autorizadas de la seguridad de aplicaciones web con generación de payloads asistida por IA.
  • Generar informes orientados al cumplimiento para auditorías de PCI-DSS, SOC2 o ISO 27001.
  • Integrar los resultados de los análisis en pipelines de CI mediante la salida SARIF o JUnit.
  • Seguir las regresiones comparando los análisis con una referencia guardada.

Inicio rápido

  1. 1

    Clona el repositorio y entra en su carpeta

  2. 2

    En Linux/Mac, instala las dependencias con el script de instalación y, después, activa el virtualenv

    chmod +x scripts/install.sh && ./scripts/install.sh && source .deep-venv/bin/activate
  3. 3

    Ejecuta un análisis básico en un objetivo que tengas autorización para probar

    python deep_eye.py -u https://target.com

Antes de usarlo

  • Para ejecutarlo, necesitas al menos una clave de API de un proveedor de IA o una configuración local de OLLAMA.
  • Úsalo únicamente en sistemas de tu propiedad o para los que tengas autorización expresa por escrito para realizar pruebas.
  • Los metadatos del repositorio indican que la licencia es NOASSERTION, aunque el README afirma que es MIT.

Temas

#penetration-testing#security-scanner#llm#vulnerability-scanner#web-security#bug-bounty#python#compliance

Preguntas frecuentes

¿Qué es deep-eye?
Herramienta de pruebas de penetración con IA que usa varios proveedores de LLM para generar payloads, analizar objetivos web y crear informes vinculados a estándares de cumplimiento. Deep Eye es una herramienta de línea de comandos en Python para realizar pruebas de penetración en objetivos web. Delega la generación de payloads y la clasificación en varios proveedores de IA, como OpenAI, Claude, Gemini, Groq, Mistral y modelos locales mediante OLLAMA o LM Studio. Además, comprueba más de 50 tipos de vulnerabilidades, como inyección SQL, XSS, SSRF, debilidades de JWT, IDOR, problemas de GraphQL y errores de configuración de CORS/CSP.
¿deep-eye es gratuito? ¿Qué licencia tiene?
deep-eye es open source bajo la licencia Other. Revisa los términos de la licencia antes de usarlo en productos comerciales.
¿deep-eye sigue mantenido?
Mantenimiento activo. El último commit de deep-eye fue el 6 oct 2026.
¿Para qué puedo usar deep-eye?
Realizar evaluaciones autorizadas de la seguridad de aplicaciones web con generación de payloads asistida por IA. Generar informes orientados al cumplimiento para auditorías de PCI-DSS, SOC2 o ISO 27001. Integrar los resultados de los análisis en pipelines de CI mediante la salida SARIF o JUnit. Seguir las regresiones comparando los análisis con una referencia guardada.
¿Cómo se instala deep-eye?
Clona el repositorio y entra en su carpeta En Linux/Mac, instala las dependencias con el script de instalación y, después, activa el virtualenv: chmod +x scripts/install.sh && ./scripts/install.sh && source .deep-venv/bin/activate Ejecuta un análisis básico en un objetivo que tengas autorización para probar: python deep_eye.py -u https://target.com
¿Dónde consigo deep-eye?
El código fuente y las instrucciones de instalación están en GitHub: https://github.com/zakirkun/deep-eye

Resumen generado por IA a partir del README del proyecto. Las estadísticas de GitHub se actualizan a diario.

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