ماسح حقن SQL جاهز للإنتاج بـ 6 طرق كشف، معالجة مدعومة بالذكاء الاصطناعي، إخراج SARIF، وتكامل مع CI/CD.

بداية سريعة · الوثائق · Docker · تحليل الذكاء الاصطناعي · نجمة على GitHub

قيد التشغيل

_{مسح حي · متجر PHP ضعيف · تم اكتشاف 11 نتيجة · الوضع الآمن · 2265.56 ثانية}

_{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؟

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

تقارير JSON (قابلة للقراءة آليًا، v0.2.0 schema)```json { "tool": "pythia", "version": "0.2.0", "target": "http://localhost:8081", "mode": "aggressive", "summary": { "total": 26, "critical": 18, "high": 6, "medium": 2 }, "findings": [ { "id": "PYTHIA-SQL-001", "title": "Error-Based SQL Injection (MySQL/MariaDB)", "severity": "critical", "confidence": "high", "parameter": "id", "vector": "GET", "dbms": "MySQL 8.0.32", "cvss": 9.8, "contextual_score": 9.9, "risk_factors": ["no_ssl", "pii_detected"], "payload": "' OR '1'='1' --", "owasp": { "id": "A03", "name": "Injection" }, "cwe": { "id": "CWE-89", "name": "SQL Injection" }, "detection_method": "error-based" } ], "notes": { "scan_duration_seconds": 87.3, "requests_sent": 342, "rate_limit_applied": "5.0 req/s", "false_positive_disclaimer": "..." }, "diff": null }

**تقارير HTML** (صديقة للبشر)

- شريط التصفية: الخطورة، فئة OWASP، طريقة الكشف، DBMS
- شارات OWASP/CWE/CVE لكل اكتشاف (قابلة للنقر للإشارات الخارجية)
- نقاط CVSS الأساسية + السياقية مع ترميز الألوان
- أقسام الأدلة القابلة للتوسيع مع تصور الحمولة
- علامات تبويب تحليل الذكاء الاصطناعي (قياسي / وكيل / مقارنة)
- قسم الفروقات (اكتشافات جديدة / تم إصلاحها / مستمرة)
- سمة Oracle (بنفسجي `#6a11cb`) — قابلة للتسليم للعملاء دون تعديل

### رموز الاكتشافات

جميع الرموز ← **OWASP A03 Injection** / **CWE-89 SQL Injection**

| الرمز               | النوع               | قاعدة البيانات / المتجه | الوضع     |
| ------------------- | ------------------- | ----------------------- | --------- |
| `PYTHIA-SQL-001`    | قائم على الخطأ      | MySQL / MariaDB         | آمن       |
| `PYTHIA-SQL-002`    | قائم على الخطأ      | PostgreSQL              | آمن       |
| `PYTHIA-SQL-003`    | قائم على الخطأ      | MSSQL                   | آمن       |
| `PYTHIA-SQL-004`    | قائم على الخطأ      | Oracle                  | آمن       |
| `PYTHIA-SQL-005`    | قائم على الخطأ      | SQLite                  | آمن       |
| `PYTHIA-SQL-010`    | أعمى منطقي          | أي قاعدة بيانات         | آمن       |
| `PYTHIA-SQL-011`    | أعمى منطقي          | عبر حقن الرأس            | آمن       |
| `PYTHIA-SQL-020`    | قائم على الوقت      | MySQL SLEEP()           | عدواني    |
| `PYTHIA-SQL-021`    | قائم على الوقت      | MSSQL WAITFOR           | عدواني    |
| `PYTHIA-SQL-022`    | قائم على الوقت      | PostgreSQL pg_sleep()   | عدواني    |
| `PYTHIA-SQL-030`    | قائم على UNION      | معلمة GET/POST           | عدواني    |
| `PYTHIA-SQL-031`    | قائم على UNION      | عبر الكوكي                | عدواني    |
| `PYTHIA-SQL-040`    | من الدرجة الثانية   | نمط تخزين → استرجاع      | عدواني    |
| `PYTHIA-SQL-050`    | حقن ORDER BY        | معلمة فرز رقمية           | عدواني    |

---

## التحقق والاختبار

تم **التحقق التجريبي** من Pythia v0.2.0 باستخدام تطبيقات ضعيفة قائمة على Docker تحت السيطرة.

### نتائج ضمان الجودة (مايو 2026)

| الهدف                    | الوضع                             | الاكتشافات        | ملاحظات                                         |
| ------------------------ | --------------------------------- | ----------------- | ----------------------------------------------- |
| **PHP Lab** (8081)       | `--aggressive`                    | **26 اكتشافًا**   | جميع التقنيات الأربع + الدرجة الثانية + ORDER BY |
| **Flask Lab** (8082)     | `--js --aggressive`               | **18 اكتشافًا**   | متغير الجلسة + الدرجة الثانية + ORDER BY         |
| **DVWA منخفض**           | `--no-crawl --aggressive`         | 4/4 تقنيات        | PYTHIA-SQL-001/010/020/030                      |
| **DVWA متوسط**           | `--no-crawl --aggressive`         | 4/4 تقنيات        | نموذج POST، جميع التقنيات                        |
| **DVWA عالي**            | `--js --max-pages 2 --aggressive` | 4/4 تقنيات        | متغير الجلسة POST→GET سلسلة                      |
| **اختبار الإيجابيات الكاذبة** | `--aggressive`                  | **0 اكتشافات**    | عنوان URL ثابت — تم تأكيد عدم وجود إيجابيات كاذبة |

**التحقق الرئيسي:**

- ✅ جميع رموز الاكتشافات الـ 14 وظيفية
- ✅ DVWA عالي (نمط متغير الجلسة) — تكافؤ كامل 4/4
- ✅ كشف الدرجة الثانية (PYTHIA-SQL-040)
- ✅ كشف حقن ORDER BY (PYTHIA-SQL-050)
- ✅ صفر إيجابيات كاذبة على عناوين URL الثابتة
- ✅ رموز الخروج `--fail-on` (0/10/1) صحيحة
- ✅ ناتج SARIF 2.1.0 صالح
- ✅ مقارنة `--diff last` تعمل
- ✅ `--auth-header` يمرر الرؤوس عبر جميع الطلبات

---

## بداية سريعة

### المتطلبات الأساسية

- **Python 3.11+** (يوصى بـ 3.12)
- **pip** (مدير حزم Python)
- **Docker** (اختياري، للمختبرات الضعيفة)

### التثبيت

**1. استنساخ المستودع**```bash
git clone https://github.com/rodhnin/pythia-sql-clairvoyance.git
cd pythia-sql-clairvoyance

2. إنشاء وتفعيل البيئة الافتراضية```bash python3 -m venv .venv source .venv/bin/activate

**3. تثبيت التبعيات**```bash
python -m pip install --upgrade pip
python -m pip install -r requirements.txt

4. تكوين مفاتيح API (إذا كنت تستخدم الذكاء الاصطناعي السحابي)```bash export OPENAI_API_KEY="sk-..." export ANTHROPIC_API_KEY="sk-ant-..."

**5. التحقق من التثبيت**```bash
python -m pyth --version
# Output: Pythia v0.2.0

فحصك الأول```bash

python -m pyth --target "http://testphp.vulnweb.com/artists.php?artist=1"

With HTML report

python -m pyth --target "http://testphp.vulnweb.com/artists.php?artist=1" --html

python -m pyth --gen-consent example.com python -m pyth --verify-consent http --domain example.com --token verify-abc123 python -m pyth --target http://example.com --aggressive --html

Reports saved to `~/.pythia/reports/`.

---

## دليل الاستخدام

### مرجع أعلام سطر الأوامر```
Scan Options:
  --target URL          Target URL to scan
  --safe                Safe mode (default): error-based + boolean-blind
  --aggressive          Aggressive mode: all 6 techniques + WAF bypass payloads

Auth:
  --cookie COOKIE       Session cookie string
  --auth-header HEADER  Custom HTTP header (pass multiple times for multiple headers)
  --auto-csrf           Automatically detect and include CSRF tokens

Crawler:
  --max-depth N         Max crawl depth (default: 2)
  --max-pages N         Max pages to crawl (default: 100)
  --no-robots           Ignore robots.txt
  --no-crawl            Skip BFS crawl, test target URL only
  --js                  JS-aware popup/onclick URL extraction

Output:
  --report-dir DIR      Output directory for reports (default: ~/.pythia/reports/)
  --html                Generate HTML report
  --db                  Save findings to database
  --diff SCAN_ID        Compare vs previous scan (use "last" for most recent)
  --sarif               Output SARIF 2.1.0 to stdout (logs redirect to stderr)
  --fail-on SEVERITY    Exit 10 if findings found at this severity or higher

CI/CD:
  --fail-on SEVERITY    Exit codes: 0=clean, 10=findings found, 1=error

Logging:
  -v / -vv / -vvv       Verbosity levels
  -q                    Quiet mode (errors only)
  --log-file FILE       Log to file
  --log-json            Structured JSON logging
  --no-color            Disable colored output

AI:
  --use-ai              Enable AI analysis
  --ai-tone TONE        Analysis tone: technical, non_technical, both
  --api-key-env VAR     Environment variable name for API key
  --ai-provider NAME    AI provider: openai, anthropic, ollama
  --ai-model MODEL      Model name (e.g. gpt-4o-mini, claude-3-5-haiku-20241022)
  --ai-stream           Stream AI output token by token
  --ai-compare LIST     Compare providers (e.g. "openai,anthropic" or "openai:gpt-4o-mini,anthropic:claude-3-5-haiku-20241022")
  --ai-agent            Agent mode: NVD CVE lookup + iterative analysis
  --ai-budget AMOUNT    Cost cap per scan in USD

Consent:
  --gen-consent DOMAIN  Generate consent token for domain
  --verify-consent METHOD  Verify consent: http or dns
  --domain DOMAIN       Domain for consent verification
  --token TOKEN         Consent token value

Advanced:
  --rate N              Request rate limit (default: 2.0 safe, 5.0 aggressive)
  --timeout N           HTTP timeout in seconds (default: 10)
  --user-agent STRING   Custom User-Agent
  --no-verify-ssl       Disable SSL verification
  --threads N           Worker threads (default: 5)
  --version             Show version and exit

المسح الأساسي```bash

python -m pyth --target "http://example.com/search?q=test"

Generate HTML report

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

Increase verbosity

python -m pyth --target "http://example.com/api/users?id=1" -vv

Skip crawler, test target URL directly

python -m pyth --target "http://example.com/api/users?id=1" --no-crawl

### CI/CD التكامل```bash
# Exit 10 if high or critical findings exist (blocks pipeline)
python -m pyth \
  --target https://staging.myapp.com \
  --aggressive \
  --fail-on high

# SARIF output for GitHub Security tab
python -m pyth \
  --target https://staging.myapp.com \
  --aggressive \
  --sarif > results.sarif

# Compare vs last scan to see what changed
python -m pyth \
  --target https://staging.myapp.com \
  --aggressive \
  --diff last \
  --html

المسح المعتمد```bash

JWT Bearer token

python -m pyth
--target https://api.example.com/v1/products
--aggressive
--auth-header "Authorization: Bearer eyJhbGc..."
--html

Multiple headers

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

python -m pyth
--target "http://localhost:8080/vulnerabilities/sqli/?id=1&Submit=Submit"
--no-crawl
--aggressive
--cookie "PHPSESSID=abc123; security=low"

### الزحف المدرك لـ JS```bash
# Extract popup/onclick URLs for complex navigation patterns
python -m pyth \
  --target http://localhost:8082 \
  --js \
  --aggressive \
  --html

# DVWA high: session-variable form (needs popup URL extraction)
python -m pyth \
  --target "http://localhost:8080/vulnerabilities/sqli/" \
  --js \
  --max-pages 2 \
  --aggressive \
  --cookie "PHPSESSID=abc123; security=high"

العلم --js يستخدم استخراج regex من سمات onclick — لا حاجة لاعتماد Playwright.

الوضع العدواني```bash

python -m pyth --gen-consent example.com

Output: Token: verify-a3f9b2c1d8e4...

Step 2: Place token at https://example.com/.well-known/verify-a3f9b2c1d8e4.txt

python -m pyth --verify-consent http
--domain example.com
--token verify-a3f9b2c1d8e4

Step 4: Run aggressive scan (all 6 techniques + WAF bypass)

python -m pyth
--target http://example.com
--aggressive
--html -v

---

## نشر Docker

توفر Pythia خيارين لنشر Docker:

1. **صورة الماسح الضوئي**: بناء Pythia كصورة Docker لعمليات فحص لمرة واحدة
2. **مختبر الاختبار**: تطبيقات ضعيفة (DVWA, PHP, Flask) للاختبار الآمن

### بداية سريعة```bash
cd docker
./deploy.sh

مختبر الاختبارات (التطبيقات الضعيفة)

لا تعرض مختبر الاختبار للإنترنت العام أبدًا — للاختبار المحلي فقط!```bash

Start vulnerable applications

sudo docker compose -f docker/compose.testing.yml up -d

Expected targets:

DVWA: http://localhost:8080

PHP Shop: http://localhost:8081

Flask Blog: http://localhost:8082

Scan from host

python -m pyth --target http://localhost:8081 --aggressive --html

Stop lab

sudo docker compose -f docker/compose.testing.yml down

---

## تحليل مدعوم بالذكاء الاصطناعي

تستخدم **Pythia** إطار العمل **LangChain v1.0.0** مع دعم لمقدمي خدمات ذكاء اصطناعي متعددين.

### وضعي التحليل

- **تقني**: جمل مُعدة، استعلامات معبارة، كود التحقق من الإدخال (PHP/PDO, Python/SQLAlchemy, Node.js/pg, Java/PreparedStatement)
- **تنفيذي**: تقييم مخاطر بلغة بسيطة لأصحاب المصلحة والإدارة

### تبديل مقدمي الخدمة```bash
# CLI flags (v0.2.0) — no YAML editing required
python -m pyth --target http://example.com --use-ai --ai-provider anthropic --ai-model claude-3-5-haiku-20241022 --html
python -m pyth --target http://example.com --use-ai --ai-provider ollama --ai-model llama3.2 --html

YAML config (config/default.yaml) يمكن استخدامه كخيار احتياطي. أعلام سطر الأوامر تحظى بالأولوية.

للحصول على دليل تكامل الذكاء الاصطناعي الكامل، انظر docs/AI_INTEGRATION.md

فهم التقارير

ملفات التقارير```

~/.pythia/ ├── reports/ │ ├── pythia_sqli_report_localhost_20260318_143022.json │ └── pythia_sqli_report_localhost_20260318_143022.html ~/.argos/ ├── argos.db # Shared Argos Suite database ├── costs.json # AI cost tracking (shared) └── logs/ └── pythia.log # Scan logs

### تصنيف الخطورة

- **حرج (9.0-10.0)**: قائم على الأخطاء، قائم على الوقت، قائم على UNION، من الدرجة الثانية مع استغلال مؤكد
- **عالي (7.0-8.9)**: أعمى منطقي (ثقة عالية)، حقن ORDER BY
- **متوسط (4.0-6.9)**: أعمى منطقي (ثقة متوسطة)
- **منخفض (0.1-3.9)**: احتمالية SQLi مع أدلة غير قاطعة

### رموز الخروج

| الرمز | المعنى                                                                       |
| ----- | ----------------------------------------------------------------------------- |
| `0`   | اكتمل الفحص، لا توجد نتائج عند حد `--fail-on` (أو لم يُستخدم `--fail-on`) |
| `1`   | خطأ تقني (اتصال، مهلة، قاعدة بيانات)                               |
| `10`  | تم العثور على نتائج عند أو أعلى من حد خطورة `--fail-on`                     |
| `130` | ألغاه المستخدم (Ctrl+C)                                                      |

---

## استمرارية قاعدة البيانات

قاعدة بيانات SQLite **مشتركة مع نظام Argos البيئي** (`~/.argos/argos.db`):

- **سجل الفحص**: التاريخ، المدة، عدد النتائج، طرق الكشف
- **مستودع النتائج**: قاعدة بيانات قابلة للبحث لثغرات حقن SQL
- **المجالات الموثقة**: تتبع رمز الموافقة مع انتهاء الصلاحية
- **تكاليف الذكاء الاصطناعي**: تتبع التكلفة لكل فحص (جديد في الإصدار v0.2.0)```bash
# Query recent Pythia scans
sqlite3 ~/.argos/argos.db "SELECT * FROM scans WHERE tool='pythia' ORDER BY scan_id DESC LIMIT 10"

# Find critical SQL injections
sqlite3 ~/.argos/argos.db "SELECT * FROM findings WHERE severity='critical' AND scan_id IN (SELECT scan_id FROM scans WHERE tool='pythia')"

# View AI cost summary
sqlite3 ~/.argos/argos.db "SELECT provider, model, ROUND(SUM(cost_usd),4) FROM ai_costs WHERE tool='pythia' GROUP BY provider, model"

هيكل المشروع```

pythia-sql-clairvoyance/ ├── pyth/ │ ├── checks/ │ │ ├── crawler.py # BFS web crawler (JS-aware with --js) │ │ ├── error_based.py # PYTHIA-SQL-001..005 │ │ ├── boolean_blind.py # PYTHIA-SQL-010..011 │ │ ├── time_based.py # PYTHIA-SQL-020..022 │ │ ├── union_based.py # PYTHIA-SQL-030..031 │ │ ├── second_order.py # PYTHIA-SQL-040 │ │ ├── order_injection.py # PYTHIA-SQL-050 │ │ ├── waf_bypass.py # WAF bypass payloads (aggressive only) │ │ └── forms.py # Form analysis │ ├── core/ │ │ ├── ai.py # AI integration + AICostTracker │ │ ├── config.py # Config loader │ │ ├── consent.py # Consent token system │ │ ├── cve_lookup.py # NVD CVE API client │ │ ├── db.py # ArgosDB (shared SQLite) │ │ ├── diff.py # Diff reports │ │ ├── http_client.py # Rate-limited HTTP session │ │ ├── logging.py # Structured logging + secret redaction │ │ ├── owasp.py # OWASP/CWE mapper │ │ ├── report.py # Report generation (JSON + HTML + SARIF) │ │ └── risk_scoring.py # Contextual CVSS scoring │ ├── cli.py # CLI argument parser (35+ flags) │ ├── scanner.py # Main scan orchestrator │ └── init.py # version = "0.2.0" ├── config/ │ ├── default.yaml │ └── prompts/ # AI prompt templates ├── db/migrate.sql # Shared DB schema ├── schema/report.schema.json # JSON Schema Draft 2020-12 ├── templates/report.html.j2 # HTML template (oracle purple theme) ├── docker/ # Docker deployment + vulnerable labs └── docs/ ├── AI_INTEGRATION.md ├── CONSENT.md ├── DATABASE_GUIDE.md ├── ETHICS.md ├── REPORT_FORMAT.md ├── ROADMAP.md └── TESTING_GUIDE.md

## خريطة الطريق

### v0.1.0 — الإصدار الأولي (نوفمبر 2025)

**الحالة:** تم الإصدار

- 4 طرق كشف، معالجة بالذكاء الاصطناعي، نظام موافقة، تقارير HTML+JSON، تخزين SQLite

### v0.2.0 — التكافؤ الكامل وميزات المؤسسات (مايو 2026)

**الحالة:** تم الإصدار

- 6 طرق كشف (إضافة second-order + ORDER BY)
- 14 رمز اكتشاف خاص بنظم إدارة قواعد البيانات
- تكامل CI/CD (`--fail-on`, `--sarif`, `--diff`)
- رؤوس المصادقة، الزحف المدرك لجافا سكريبت، حمولات تجاوز WAF
- الذكاء الاصطناعي: البث، المقارنة، الوكيل (بحث NVD CVE)، تتبع التكلفة، علامات `--ai-provider`/`--ai-model`
- تسجيل مخاطر OWASP/CWE/CVSS/سياقي في كل اكتشاف
- تقوية النتائج الإيجابية الخاطئة (تسجيل التشابه، تأكيد متعدد الحمولات)
- تكافؤ أمان عالي لـ DVWA (سلسلة متغيرات الجلسة)

### v0.3.0 — مجموعة اختبارات Pytest وأدوات المطور (الربع الثالث 2026)

**مخطط:**

- أكثر من 40 اختبار pytest تغطي جميع رموز الاكتشاف الـ 14
- إدارة التكوين التفاعلية (`python -m pyth config set`)
- واجهة سطر أوامر قاعدة البيانات (`python -m pyth db scans list`)
- كشف انتهاء صلاحية الجلسة أثناء الفحوصات الموثقة
- فحص دفعات متعددة المواقع (`--targets targets.txt`)

### v0.4.0 — الذكاء والأتمتة (الربع الأول 2027)

**مخطط:**

- كشف الشذوذ القائم على التعلم الآلي
- استغلال آلي للقراءة فقط (إثبات التأثير)
- واجهة محادثة بالذكاء الاصطناعي لتحليل نتائج الفحص

للحصول على أوصاف مفصلة للميزات، راجع [docs/ROADMAP.md](https://github.com/rodhnin/pythia-sql-clairvoyance/blob/HEAD/docs/ROADMAP.md)

---

## الأخلاقيات والقانون

### القاعدة الذهبية

**قم بفحص الأنظمة التي تملكها فقط أو التي لديك إذن كتابي صريح لاختبارها.**

### تطبيق الموافقة

| الوضع            | الاختبارات                      | الموافقة مطلوبة | حد المعدل |
| --------------- | -------------------------- | ---------------- | ---------- |
| **آمن**        | قائم على الخطأ، أعمى منطقي | لا               | 2.0 req/s  |
| **عدواني**  | جميع التقنيات الـ 6           | نعم              | 5.0 req/s  |
| **تحليل الذكاء الاصطناعي** | دليل المعالجة          | نعم              | N/A        |

### الإطار القانوني

- الولايات المتحدة: قانون الاحتيال وإساءة استخدام الحاسوب (CFAA)
- المملكة المتحدة: قانون إساءة استخدام الحاسوب 1990
- الاتحاد الأوروبي: التوجيه 2013/40/EU
- دولي: قوانين جرائم الإنترنت المختلفة

للحصول على إرشادات أخلاقية كاملة، راجع [docs/ETHICS.md](https://github.com/rodhnin/pythia-sql-clairvoyance/blob/HEAD/docs/ETHICS.md)

---

## المساهمة

نرحب بالمساهمات — تقارير الأخطاء، طلبات الميزات، تحسينات التوثيق، ومساهمات الكود.

### كيفية المساهمة

1. انسخ المستودع (Fork)
2. أنشئ فرع ميزة (`git checkout -b feature/amazing-feature`)
3. قم بإجراء تغييراتك وكتابة الاختبارات
4. قم بتثبيت تغييراتك (Commit)
5. ادفع إلى الفرع وافتح طلب سحب (Pull Request)

### إعداد التطوير```bash
git clone https://github.com/YOUR-USERNAME/pythia-sql-clairvoyance.git
cd pythia-sql-clairvoyance
python -m pip install -r requirements.txt
python -m pip install pytest black flake8 mypy
black pyth/
flake8 pyth/
pytest tests/

التوثيق

الترخيص

هذا المشروع مرخص بموجب رخصة MIT — راجع ملف LICENSE للتفاصيل.

إخلاء مسؤولية

مهم: هذه الأداة مخصصة لاختبارات الأمان المصرح بها فقط.

باستخدام Pythia، تقر وتوافق على أن:

ستقوم بفحص الأنظمة التي تملكها فقط أو التي لديك إذن كتابي صريح لاختبارها
ستلتزم بجميع القوانين واللوائح المعمول بها
تتفهم أن الوصول غير المصرح به غير قانوني (CFAA، قانون إساءة استخدام الحاسوب، إلخ)
المؤلف والمساهمون لا يتحملون أي مسؤولية عن إساءة الاستخدام

شكر وتقدير

OWASP — إرشادات حقن SQL، دليل الاختبار
SQLMap — إلهام لأساليب وتقنيات الكشف
PortSwigger — موارد أكاديمية أمن الويب
LangChain — إطار الذكاء الاصطناعي للتحليل الذكي
Anthropic & OpenAI — نماذج الذكاء الاصطناعي لمعالجة الثغرات الأمنية
Ollama — استنتاج محلي للذكاء الاصطناعي للمسح الذي يركز على الخصوصية
NVD/NIST — بيانات CVE عبر واجهة برمجة تطبيقات عامة مجانية

المؤلف

Rodney Dhavid Jimenez Chacin (rodhnin)

الموقع الإلكتروني: rodhnin.com
جيت هاب: @rodhnin
المشروع: pythia-sql-clairvoyance

بني من أجل المخترقين الأخلاقيين، ومختبرات الاختراق، ومهندسي DevSecOps في جميع أنحاء العالم

الإبلاغ عن خلل • طلب ميزة • التوثيق

Pythia v0.2.0 — مايو 2026

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

AI_INTEGRATION.md	دليل إعداد الذكاء الاصطناعي الكامل (الموفرون، البث، الوكيل، تتبع التكاليف)
CONSENT.md	تفاصيل تقنية لنظام رمز الموافقة
DATABASE_GUIDE.md	مخطط SQLite الإصدار 1.1، الاستعلامات، جدول ai_costs
ETHICS.md	الإطار القانوني والمبادئ التوجيهية الأخلاقية
REPORT_FORMAT.md	مخطط JSON الكامل، SARIF، تنسيق الفروق
ROADMAP.md	تاريخ الميزات وخطط التطوير
TESTING_GUIDE.md	إعداد مختبر Docker وسيناريوهات اختبار الإصدار v0.2.0

pythia-sql-clairvoyance

الأكثر شعبية