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-LogicSentry-AI — Motor de triaje SAST/DAST offline que analiza código fuente y reproduce tráfico HAR para detectar fallos de lógica de negocio, BOLA, condiciones de carrera y problemas de privilegios con triaje mediante LLM local. | Kitploit
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-LogicSentry-AI

Motor de triaje SAST/DAST offline que analiza código fuente y reproduce tráfico HAR para detectar fallos de lógica de negocio, BOLA, condiciones de carrera y problemas de privilegios con triaje mediante LLM local.

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LogicSentry AI

LogicSentry AI es un motor determinista y offline de triaje de seguridad de aplicaciones diseñado para ejecutarse completamente dentro de tu entorno de ejecución local. Combina pruebas estáticas de seguridad de aplicaciones (SAST) y pruebas dinámicas de seguridad de aplicaciones (DAST) para aislar vulnerabilidades críticas de lógica de negocio, identificar fallos ocultos de privilegios y suprimir falsos positivos heurísticos sin dependencias de internet.


🚀 Características principales

  • Análisis combinado SAST y DAST: Mapea directamente las rutas del código fuente (Python, JavaScript/TypeScript, PHP, Java/Spring Boot) y las utiliza para complementar de forma inteligente las pruebas dinámicas de caja negra.
  • Triaje de IA offline-first: Emplea una canalización de LLM local ultraligera (Qwen2.5-0.5B-Instruct) para puntuar los hallazgos y filtrar falsos positivos ruidosos completamente en tu máquina local.
  • Fuzzing de lógica de negocio: Ataca automáticamente parámetros vinculados a índices de precios principales, cantidades, descuentos y capas de autorización (price, quantity, amount, role, etc.).
  • Comprobaciones avanzadas de replay y concurrencia:
    • Validación BOLA: Compara flujos de contexto multi-identidad (Usuario A vs. Usuario B).
    • Condiciones de carrera: Lanza solicitudes concurrentes sincronizadas para probar la integridad transaccional.
    • Anti-replay secuencial: Valida el salto de pasos y la idempotencia.

📦 Requisitos principales

LogicSentry AI requiere Python 3.11 o superior.

Instala los wrappers de framework necesarios mediante pip:

python -m pip install pydantic>=2,<3 aiohttp>=3.9,<4 rich>=13

Configuraciones opcionales

  • Triaje de IA offline: Instala transformers, torch y accelerate para habilitar la evaluación de modelos locales. (Si faltan los pesos, la herramienta falla de forma segura y conserva los indicios heurísticos).
  • Seguimiento automatizado de URL: Instala playwright para habilitar la interacción con navegador headless para capturas de tráfico en tiempo real.

💻 Ejemplos de uso de la CLI

1. Captura automatizada de URL y escaneo DAST activo

Proporciona un dominio objetivo, captura solicitudes estándar del mismo origen y ejecuta mutaciones activas:

python LogicSentryAI.py --auto-capture-url "https://test-environment.local" --confirm-active

2. Combinación de código fuente estático y HAR manual (escaneo de caja gris)

Empaqueta estructuras de código en un archivo ZIP y proporciona un archivo de tráfico HTTP autenticado (.har) para ejecutar un análisis diferencial dirigido y preciso:

python LogicSentryAI.py \
  --src ./source-code-bundle.zip \
  --har ./traffic-capture.har \
  --target "api.internal.local" \
  --confirm-active \
  --output report.md

3. Pruebas de BOLA y fallos de identidad

Pasa el contexto de tráfico del Usuario A junto con las firmas de autenticación del Usuario B para buscar omisiones de autorización:

python LogicSentryAI.py \
  --har ./traffic-capture.har \
  --target "api.internal.local" \
  --confirm-active \
  --secondary-header "Authorization: Bearer <User_B_Token>"

4. Ejecución de pruebas de concurrencia y carreras transaccionales

Verifica mutaciones de saldo o restricciones de duplicación enviando múltiples micro-solicitudes sincronizadas:

python LogicSentryAI.py --har ./traffic-capture.har --target "api.internal.local" --confirm-active --test-race --race-count 15

🛠 Resumen de parámetros de línea de comandos

FlagTipoDescripción
--srcPathArchivo ZIP objetivo que contiene los archivos fuente de la aplicación para revisión estática.
--harPathUn archivo HTTP Archive exportado que proporciona líneas base de transacciones.
--auto-capture-urlURLGenera canalizaciones automatizadas de rastreo en tiempo de ejecución para recolectar dinámicamente mapas de tráfico.
--targetStringPatrón regex o segmento de hostname que aísla las solicitudes HAR coincidentes.
--headerName:ValueReemplaza o inserta claves de autenticación designadas en las consultas base del Usuario A.
--test-raceFlagDesencadena ráfagas simultáneas de conexiones contra los endpoints del flujo de trabajo objetivo.
--outputPathRuta para guardar los hallazgos de salida (.md, .json, .html, .sarif).
--fail-onChoiceInterrumpe la ejecución del builder si las severidades alcanzan los límites objetivo (High, Critical, etc.).

🛡 Integración CI/CD (GitHub Actions)

Genera automáticamente un plano de orquestación de GitHub Actions preconfigurado:

python LogicSentryAI.py --generate-pipeline

Esto actualiza automáticamente tu espacio de trabajo local con .github/workflows/logicsentry-ai-scan.yml, lo que te permite conectar comprobaciones automatizadas de validación de lógica de negocio directamente en tu canalización de desarrollo.


⚖ Aviso legal

Esta utilidad está destinada exclusivamente a pruebas de seguridad autorizadas en sistemas que posees o para los que tienes permiso legal explícito de auditar. El autor no asume ninguna responsabilidad por el mal uso, interrupciones del servicio o daños causados por este software.

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