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zakirkun

zakirkun/deep-eye

Ferramenta de pentest com IA que usa vários provedores de LLM para gerar payloads, verificar vulnerabilidades em alvos web e criar relatórios mapeados a controles de conformidade.

Alternativa open source a:Burp Suite Professional

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Estrelas
2,341
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424
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13
Último commit
há 14 dias

O que é?

Deep Eye é uma ferramenta de pentest para alvos web, executada pela linha de comando e escrita em Python. Ela encaminha a geração e a triagem de payloads para diversos provedores de IA, incluindo OpenAI, Claude, Gemini, Groq, Mistral e modelos locais via OLLAMA ou LM Studio, e verifica mais de 50 tipos de vulnerabilidade, como SQL injection, XSS, SSRF, falhas em JWT, IDOR, problemas de GraphQL e configurações incorretas de CORS/CSP.

Além das verificações, a ferramenta gera achados com resumos das evidências de cada vulnerabilidade, filtra falsos positivos, elimina resultados duplicados por fingerprint e exporta relatórios em HTML, PDF, JSON, SARIF, JUnit, CSV e XLSX. Os achados podem ser mapeados para controles do PCI-DSS v4, SOC2 CC e ISO 27001:2022. A comparação entre varreduras e o modo de reteste mantêm apenas os achados novos em relação a uma linha de base.

A ferramenta também inclui crawling baseado em OpenAPI, automação de navegador com Playwright, integração com mitmproxy, detecção de CAPTCHA, recursos auxiliares para autenticação com várias funções e templates YAML no estilo Nuclei. Seu uso é destinado exclusivamente a testes de segurança autorizados.

Recursos principais

  • 01Alterna entre 11 provedores de IA usando uma única abstração generate().
  • 02Verifica mais de 50 tipos de vulnerabilidade, incluindo SQLi, XSS, SSRF, JWT, IDOR e GraphQL.
  • 03Inicia o crawling a partir de especificações OpenAPI ou Swagger.
  • 04Exporta relatórios em HTML, PDF, JSON, SARIF, JUnit, CSV e XLSX.
  • 05Mapeia os achados para PCI-DSS v4, SOC2 CC e ISO 27001:2022.
  • 06Compara as varreduras com uma linha de base e retesta apenas os achados novos.

Casos de uso

  • Realizar avaliações autorizadas de segurança em aplicações web com geração de payloads assistida por IA.
  • Produzir relatórios voltados à conformidade para auditorias de PCI-DSS, SOC2 ou ISO 27001.
  • Integrar os resultados das varreduras a pipelines de CI por meio da saída SARIF ou JUnit.
  • Acompanhar regressões comparando as varreduras com uma linha de base salva.

Início rápido

  1. 1

    Clone o repositório e acesse a pasta

  2. 2

    No Linux/Mac, instale as dependências com o script de instalação e, em seguida, ative o virtualenv

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

    Execute uma verificação básica em um alvo que você tenha autorização para testar

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

Antes de usar

  • Para executá-lo, é necessária pelo menos uma chave de API de um provedor de IA ou uma configuração local do OLLAMA.
  • Use-o somente em sistemas que você possui ou para os quais tenha autorização expressa por escrito para testar.
  • Os metadados do repositório indicam a licença como NOASSERTION, embora o README afirme que é MIT.

Tópicos

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

Perguntas frequentes

O que é deep-eye?
Ferramenta de pentest com IA que usa vários provedores de LLM para gerar payloads, verificar vulnerabilidades em alvos web e criar relatórios mapeados a controles de conformidade. Deep Eye é uma ferramenta de pentest para alvos web, executada pela linha de comando e escrita em Python. Ela encaminha a geração e a triagem de payloads para diversos provedores de IA, incluindo OpenAI, Claude, Gemini, Groq, Mistral e modelos locais via OLLAMA ou LM Studio, e verifica mais de 50 tipos de vulnerabilidade, como SQL injection, XSS, SSRF, falhas em JWT, IDOR, problemas de GraphQL e configurações incorretas de CORS/CSP.
deep-eye é gratuito? Qual é a licença?
deep-eye é open source sob a licença Other. Confira os termos da licença antes de usá-lo em produtos comerciais.
deep-eye ainda é mantido?
Manutenção ativa. O último commit de deep-eye foi em 6 de out. de 2026.
Para que posso usar deep-eye?
Realizar avaliações autorizadas de segurança em aplicações web com geração de payloads assistida por IA. Produzir relatórios voltados à conformidade para auditorias de PCI-DSS, SOC2 ou ISO 27001. Integrar os resultados das varreduras a pipelines de CI por meio da saída SARIF ou JUnit. Acompanhar regressões comparando as varreduras com uma linha de base salva.
Como instalar deep-eye?
Clone o repositório e acesse a pasta No Linux/Mac, instale as dependências com o script de instalação e, em seguida, ative o virtualenv: chmod +x scripts/install.sh && ./scripts/install.sh && source .deep-venv/bin/activate Execute uma verificação básica em um alvo que você tenha autorização para testar: python deep_eye.py -u https://target.com
Onde consigo deep-eye?
O código-fonte e as instruções de instalação estão no GitHub: https://github.com/zakirkun/deep-eye

Resumo gerado por IA a partir do README do projeto. As estatísticas do GitHub são atualizadas diariamente.

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