Skip to content
KitploitKITPLOIT
أدواتعمليات الاستغلالالمدونة
Log in
إرسال
أدواتعمليات الاستغلالالمدونة
إرسال

أدوات الاختراق واختبار الاختراق والأمن السيبراني لترسانتك الأمنية!

Kitploit هو دليل لأدوات الاختراق والأمن السيبراني واختبار الاختراق. اكتشف آخر تحديثات المشاريع للعثور على الثغرات وتحليل الأنظمة وأتمتة الاختبارات وتعزيز أمنك.

··الخلاصات·اتصال·الخصوصية·© 2026 Kitploit

دليل الأدوات

الفئات

عرض جميع الفئات
Loading categories
aether — إطار عمل لتحليل أمان العقود الذكية وتوليد PoC باستخدام الذكاء الاصطناعي | Kitploit
أدوات/GitHubGitHub/l33tdawg/aether
التحليل الثابتأطر الاستغلالتحليل الثغرات الأمنيةالاختبار العشوائيالتشفيراختبار الاختراقتحليل الملفات الثنائيةتعلم الآلةالتعلم والتعليمأمن الذكاء الاصطناعي
GitHubl33tdawg/aether
651119منذ 5 أشهرتمت المراجعة من قبل Kitploit

الأكثر شعبية

عرض الكل →

اكتشف الأدوات الأكثر استخدامًا من قبل مجتمعنا.

استكشف جميع الأدوات

تصفح مجموعتنا من الأدوات

عرض جميع الأدوات →

aether

إطار عمل لتحليل أمان العقود الذكية وتوليد PoC باستخدام الذكاء الاصطناعي

عرض المستودع
مشاركة

`# Aether v6.0 — إطار عمل تحليل أمان العقود الذكية

الإصدار 6.0 | ما الجديد في v6.0 | سجل التغييرات

Aether هو إطار عمل مبني على Python لتحليل العقود الذكية المكتوبة بـ Solidity، وتوليد نتائج الثغرات، وإنتاج اختبارات إثبات المفهوم (PoC) القائمة على Foundry، والتحقق من الاستغلالات على تفرعات الشبكة الرئيسية (mainnet forks). يجمع بين تحليل AST لـ Solidity، وتحليل taint، وتحليل مخطط تدفق التحكم، وتحليل العقود المتقاطعة، والتنفيذ الرمزي عبر Halmos، وأكثر من 180 كاشفًا ثابتًا قائمًا على الأنماط، وخط أنابيب LLM تعاوني متعدد الوكلاء (GPT/Gemini/Claude) مع ذاكرة مؤسسية مشتركة SAGE، و14 نموذجًا أوليًا للبروتوكولات، وقاعدة معرفة تضم أكثر من 75 استغلالًا، وكشفًا معايرًا بالتعلم الآلي، وكشفًا لشذوذ التوكنات، واستخراج الثوابت، وحل سياق العقود ذات الصلة، وتصفية متقدمة مراعية للسياق — كل ذلك في واجهة TUI واحدة ثابتة بملء الشاشة.

ما الجديد في v6.0

خط أنابيب الوكلاء التعاوني — يتحول خط التحليل العميق من 5 تمريرات مستقلة إلى 5 وكلاء تعاونيين يتبادلون المعرفة المنظمة من خلال الذاكرة المؤسسية SAGE:

  • ذاكرة جلسة مشتركة — تخزّن كل تمريرة النتائج والإلغاءات والوسائل المحمية الموثّقة في جلسة SAGE مخصصة لكل تدقيق. تتلقى التمريرات اللاحقة "ذكاء التمريرات السابقة" بدلاً من ملخصات نصية مسطحة.
  • عمليات الرفض كسجلات من الدرجة الأولى — عندما ترفض التمريرة 3 ملاحظةً ما (مثل: "إعادة الدخول محمية بواسطة معدِّل nonReentrant")، لن تعيد التمريرة 5 وضع علامة عليها. يؤدي هذا مباشرةً إلى القضاء على المصدر الأول للنتائج المكررة.
  • آلية التحدي — يمكن للتمريرات اللاحقة تجاوز عمليات الرفض السابقة، لكن يجب أن تقدم دليلاً جديدًا. العبارة "التمريرة 3 لم ترَ مسار الاستدعاء العكسي عبر هذه الدالة الأخرى" صحيحة، بينما "أنا لا أوافق" غير مقبولة.
  • تأكيد متعدد التمريرات — عندما تؤكد عدة تمريرات نتيجةً بشكل مستقل، ترتفع الثقة بنسبة 15%. وتُمنح النتائج المؤكدة عبر التمريرات أولوية في التقارير.
  • SAGE إلزامي — الذاكرة المؤسسية أصبحت الآن إلزامية وليست اختيارية. لا SAGE = لا تدقيق. شغّل docker compose up -d للبدء.

ما الجديد في v5.0

الذاكرة المؤسسية SAGE — يتعلم Aether الآن من كل تدقيق، مما يقلل من النتائج الإيجابية الخاطئة ويحسن جودة النتائج بمرور الوقت:

  • قاعدة معرفة مدربة مسبقًا — تأتي مع 170 ذاكرة مؤسسية: 75 نمط استغلال، و63 قائمة تحقق من النماذج الأولية للبروتوكولات، و12 فئة من الخصائص الشاذة للتوكنات، و20 استغلالًا تاريخيًا مختارًا (DAO وWormhole وEuler وRonin وCurve والمزيد)
  • تكامل خط الأنابيب — يسترجع SAGE النتائج التاريخية وأنماط الاستغلال في التمريرات 3 و5 من التحليل العميق؛ ويخزّن مكتسبات التدقيق بعد خط الأنابيب لاسترجاعها مستقبلًا
  • حلقة التغذية الراجعة — تُخزَّن النتائج المؤكدة كحقائق عالية الثقة؛ وتُخزَّن النتائج المرفوضة (الإيجابيات الخاطئة) بحيث تتجنبها التدقيقات المستقبلية. تُغذَّى نتائج AccuracyTracker تلقائيًا إلى SAGE
  • خط أنابيب التحقق — مرحلة جديدة -1: يفحص SAGE النتائج التي تطابق أنماطًا مرفوضة سابقًا (FP معروفة) قبل تشغيل أي تحقق آخر
  • مزامنة دقة الكاشف — يحدد SageFeedbackManager.sync_detector_accuracy() أجهزة الكشف عالية/منخفضة الأداء ويخزن تأملات حول ما يجب وما لا يجب فعله
  • بذر تلقائي عند بدء التشغيل — أول تشغيل مع تشغيل Docker الخاص بـ SAGE يقوم تلقائيًا بزرع قاعدة المعرفة المدربة مسبقًا. مدرك للإصدارات: يتخطى إذا كانت مزروعة بالفعل
  • تكامل واجهة TUI — حالة SAGE (ON/OFF) مع عدد الذكريات المعروض في شريط التكلفة (CostBar)
  • نشر عبر Docker — docker compose up -d يبدأ SAGE؛ الإعداد عبر sage_enabled/sage_url في ~/.aether/config.yaml
  • التدهور السلس — عدم توفر SAGE لا يعطّل أي وظيفة من وظائف التدقيق أبدًا

المساهمون: شكرًا لـ @sashavdv لإصلاح متغيرات المسارات المكتوبة بشكل ثابت (PR #1) و @pro258b لتحديد الدالة المفقودة validate_anthropic_key() (PR #2).

بدء الاستخدام السريع لـ SAGE

SAGE هو نظام ذاكرة مؤسسية دائم يعمل بإجماع BFT. راجع مشروع SAGE للاطلاع على الوثائق الكاملة.```bash

Install SAGE Python SDK

pip install sage-agent-sdk

Start SAGE (Docker required)

docker compose up -d

Run Aether — SAGE auto-seeds on first launch

python aether.py

Regenerate seed fixtures after updating knowledge bases (dev only)

python -c "from core.sage_seeder import SageSeeder; SageSeeder.generate_seed_fixtures()"

### كيف يحسّن SAGE عمليات التدقيق```
Audit 1 → Findings + FPs → Record outcomes in SAGE
                                    ↓
Audit 2 → SAGE recalls FP patterns → Fewer false positives
                                    ↓
Audit 3 → Richer institutional context → Better severity calibration
                                    ↓
Audit N → Institutional expert-level knowledge → Bug-bounty-quality findings

ما الجديد في الإصدار v4.7

التنفيذ التلقائي لـ PoC — أصبحت اختبارات PoC المولّدة بواسطة Foundry تُجمَّع وتُنفَّذ تلقائيًا:

  • تكامل forge test --json يشغّل PoC فورًا بعد التجميع
  • تحليل نتائج JSON باستخدام dataclass PoCTestResult لإعداد تقارير منظمة عن النجاح/الفشل/الخطأ
  • دعم وضع Fork للتحقق من الاستغلالات على الشبكة الرئيسية مقابل الحالة الحية
  • مرحلة POC_TESTING جديدة في JobManager لتتبّع التقدم المباشر في TUI

التنفيذ الرمزي Halmos — التحقق الرسمي عبر التنفيذ الرمزي:

  • HalmosRunner لتنفيذ اختبارات Halmos الرمزية مقابل الخصائص المولّدة
  • HalmosPropertyGenerator لتوليد خصائص التحقق تلقائيًا من الثوابت المستخرجة
  • عقدة خط الأنابيب HalmosSymbolicNode مدمجة في مرحلة التحقق Stage 1.95
  • خيارات الإعداد: enable_symbolic_verification, halmos_timeout
  • تدهور سلس إذا لم يكن Halmos مثبتًا — يتخطى التحقق الرمزي دون أخطاء

تحليل مخطط تدفق التحكم — فهم تدفق التحكم على مستوى المترجم:

  • dataclasses: BasicBlock, CFGEdge, ControlFlowGraph في solidity_ast.py
  • build_cfg(), get_dominators(), get_loop_headers(), format_cfg_for_llm() للتحليل الهيكلي
  • تحليل كتل التجميع عبر parse_assembly_block() لدعم التجميع المضمّن
  • انتشار التلوث المدرك للفروع في محلل التلوث للتحليل الحساس للمسار
  • حقن سياق CFG في التحليل العميق Pass 2 إلى جانب بيانات التلوث

حلقة التغذية الراجعة للتعلم الآلي — معايرة مبنية على النتائج التاريخية:

  • AccuracyTracker.record_finding_outcome() لتتبّع نتائج التقديم وأرباح المكافآت
  • get_detector_accuracy() و get_detector_weights() لإحصائيات الأداء لكل كاشف
  • dataclass DetectorStats لتتبع الإيجابيات الحقيقية/الخاطئة والدقة التاريخية
  • تعديل وزن الثقة في EnhancedVulnerabilityDetector استنادًا إلى سجل الكاشف
  • معايرة الخطورة من البيانات التاريخية تُحقن في التحليل العميق Pass 5

سياق العقود ذات الصلة — تحليل LLM يرى الآن الكود المصدري الكامل للتبعيات:

  • RelatedContractResolver يكتشف تلقائيًا عقود الوالد والواجهة والمكتبة والتبعية
  • وضع المشروع يستخدم تحليل العلاقات بين العقود؛ وضع الملف الواحد يوزّع عبارات الاستيراد
  • نظام ميزانية لكل مرحلة: 200K حرفًا لمراحل Gemini Flash، و100K لـ Claude، و50K لـ GPT
  • المكتبات القياسية (@openzeppelin, solmate, solady) تُلخَّص إلى واجهات فقط لتوفير الميزانية
  • عمليات تدقيق الملف الواحد تكتشف تلقائيًا ملفات .sol المجاورة للسياق

تنظيف الديون التقنية — إزالة 8,500 سطر من الكود الميت:

  • حُذفت: ai_ensemble.py, audit_engine.py, fork_verifier.py
  • إزالة جميع مراجع ai_ensemble من CLI وaudit runner وشاشات TUI ومولّد التقارير
  • إزالة slither_project_cache من مدير قاعدة البيانات
  • إزالة هياكل التحقق الرسمي من محرك التدقيق المحسّن

ما الجديد في الإصدار v4.0

تحليل AST الخاص بـ Solidity — يضيف Aether v4.0 تحليلًا للكود مدعومًا بالمترجم عبر py-solc-x، متجاوزًا التحليل الثابت القائم على regex فقط:

  • تكامل كامل لـ solc --ast-json لحل الوراثة بشكل صحيح، ورؤية الدوال، وتخطيط التخزين مع أرقام الفتحات، وتتبّع قراءة/كتابة متغيرات الحالة لكل دالة
  • تراجع سلس إلى regex عند فشل الترجمة (استيرادات مفقودة، إصدار مترجم خاطئ)
  • ملخص هيكلي لـ AST يُغذَّى تلقائيًا في خط أنابيب LLM للتحليل العميق لفهم أفضل للبروتوكول

محرك تحليل التلوث (Taint) — يتتبّع المدخلات التي يتحكم بها المستخدم عبر العقود لتحديد تدفقات البيانات الخطرة:

تنزيل الأداة