---

قيد التشغيل

تقرير HTML — نظرة عامة على النتائج مع شارات الخطورة وربط OWASP

جدول النتائج — رموز PYTHIA-SQL، كشف DBMS، ربط CWE-89

---

ما هو Pythia؟

Pythia هو ماسح كشف حقن SQL جاهز للإنتاج يضع الأخلاقيات أولاً. صُمم لمختبرات الاختراق، وباحثي الأمن، ومهندسي DevSecOps، ويحدد ثغرات حقن SQL عبر 6 طرق كشف ويتكامل مباشرةً مع خطوط أنابيب CI/CD.

لماذا Pythia؟

• أخلاقي بالتصميم: نظام رمز الموافقة يمنع المسح غير المصرح به
• كشف متعدد الطرق: 6 تقنيات كشف تشمل حقن الدرجة الثانية وحقن ORDER BY
• مدعوم بالذكاء الاصطناعي: GPT أو Claude أو Ollama محلي لأدلة علاج ذكية مع أمثلة برمجية
• جاهز لـ CI/CD: أعلام --fail-on و --sarif و --diff لتكامل خط الأنابيب
• تقارير احترافية: HTML مع شريط تصفية + شارات OWASP/CWE/CVE + JSON مع تسجيل CVSS السياقي
• تتبع دائم: قاعدة بيانات SQLite مشتركة مع Argos Suite (~/.argos/argos.db)
• دقة عالية: تقوية الإيجابيات الخاطئة بتسجيل التشابه وتأكيد متعدد الحمولات

ما الذي يكتشفه؟

طريقة الكشف	الوصف	الوضع المطلوب
Error-Based	أخطاء SQL في الاستجابات (MySQL, PostgreSQL, MSSQL, Oracle, SQLite)	آمن
Boolean-Blind	اختلافات الاستجابة من شروط TRUE/FALSE	آمن
Time-Based Blind	تأخيرات الاستجابة من حمولات SLEEP/WAITFOR	عدواني
UNION-Based	استخراج البيانات عبر UNION SELECT	عدواني
Second-Order	أنماط حقن تخزين ← استرجاع (سلسلة POST→GET)	عدواني
ORDER BY Injection	حقن معامل الفرز الرقمي	عدواني

---

الميزات

كشف حقن SQL الأساسي```bash

One command, comprehensive SQLi analysis

python -m pyth --target http://example.com/products?id=1 --html

- **14 رموز اكتشاف**: خاص بنظام إدارة قواعد البيانات (MySQL, PostgreSQL, MSSQL, Oracle, SQLite) + خاص بالتقنية
- **بصمة نظام إدارة قواعد البيانات**: كشف تلقائي لنوع وقاعدة البيانات وإصدارها
- **تجاوز جدار الحماية للتطبيقات (WAF)**: أكثر من 170 حمولة تجاوز في الوضع العدواني (ترميز سداسي عشري، ترميز URL، تعليقات داخل السطر، متغيرات الحالة)
- **كشف متغيرات الجلسة**: سلسلة POST→GET لأنماط المصادقة بنمط DVWA-high
- **زاحف ذكي**: BFS مع استخراج popup/onclick (`--js`), خريطة الموقع, robots.txt
- **تقوية النتائج الإيجابية الخاطئة**: تسجيل التشابه SequenceMatcher + تأكيد متعدد الحمولات

### تكامل CI/CD```bash
# Pipeline-friendly: exit 10 if high+ findings found
python -m pyth --target https://staging.app.com --aggressive --fail-on high
echo $?  # 0=clean, 10=findings found, 1=error

# SARIF for GitHub Security / GitLab SAST
python -m pyth --target https://app.com --aggressive --sarif > results.sarif

# Compare vs last scan — show what's new, what's fixed
python -m pyth --target https://app.com --aggressive --diff last --html

رؤوس التوثيق```bash

Scan authenticated endpoints (JWT, API keys, custom cookies)

python -m pyth --target https://api.example.com/v1/users
--auth-header "Authorization: Bearer eyJhbGc..."
--auth-header "X-API-Key: sk-prod-xxx"
--aggressive --html

Pass `--auth-header` عدة مرات لعدة رؤوس.

### التحليل المدعوم بالذكاء الاصطناعي

اختر مزود الذكاء الاصطناعي الخاص بك من سطر الأوامر:

| المزود                         | الأفضل لـ                     | السرعة      | التكلفة      | الخصوصية      |
| -------------------------------- | --------------------------------- | ---------- | ----------- | ------------ |
| **OpenAI gpt-4o-mini** (افتراضي) | جودة إنتاجية، تكلفة منخفضة        | سريع       | ~$0.02/مسح | قياسية       |
| **Anthropic Claude**             | تركز على الخصوصية، معالجة الأكواد | سريع       | ~$0.06/مسح | محسنة        |
| **Ollama (محلي)**                | خصوصية كاملة                      | بطيء (CPU) | مجاني        | 100% دون اتصال |```bash
# Standard analysis
python -m pyth --target http://example.com --use-ai --ai-tone technical --html

# Agent mode: AI queries NVD for real CVEs (no API key for NVD)
python -m pyth --target http://example.com --use-ai --ai-agent --html

# Multi-provider comparison
python -m pyth --target http://example.com --use-ai \
  --ai-compare "openai:gpt-4o-mini,anthropic:claude-3-5-haiku-20241022" --html

# With budget cap
python -m pyth --target http://example.com --use-ai --ai-budget 0.05 --html

إعداد التقارير الاحترافية