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En action

Rapport HTML — Aperçu des résultats avec badges de sévérité et correspondance OWASP

Tableau des résultats — Codes PYTHIA-SQL, détection SGBD, correspondance CWE-89

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Qu'est-ce que Pythia ?

Pythia est un scanner de détection d'injection SQL prêt pour la production qui place l'éthique en premier. Conçu pour les testeurs d'intrusion, les chercheurs en sécurité et les ingénieurs DevSecOps, il identifie les vulnérabilités d'injection SQL à l'aide de 6 méthodes de détection et s'intègre directement dans les pipelines CI/CD.

Pourquoi Pythia ?

• Conçu éthiquement : Système de jeton de consentement empêchant les analyses non autorisées
• Détection multi-méthodes : 6 techniques de détection incluant l'injection de second ordre et ORDER BY
• Alimenté par l'IA : GPT, Claude ou Ollama local pour des guides de correction intelligents avec exemples de code
• Prêt pour CI/CD : Options --fail-on, --sarif, --diff pour l'intégration dans les pipelines
• Rapports professionnels : HTML avec barre de filtrage + badges OWASP/CWE/CVE + JSON avec score CVSS contextuel
• Suivi persistant : Base de données SQLite partagée avec Argos Suite (~/.argos/argos.db)
• Haute précision : Durcissement contre les faux positifs grâce au scoring de similarité et à la confirmation multi-requêtes

Ce qu'il détecte

Méthode de détection	Description	Mode requis
Basé sur les erreurs	Erreurs SQL dans les réponses (MySQL, PostgreSQL, MSSQL, Oracle, SQLite)	Sûr
Aveugle booléen	Différences de réponses entre conditions TRUE/FALSE	Sûr
Aveugle temporel	Délais de réponse provenant de requêtes SLEEP/WAITFOR	Agressif
Basé sur UNION	Extraction de données via UNION SELECT	Agressif
Second ordre	Schémas d'injection stockage→récupération (chaîne POST→GET)	Agressif
Injection ORDER BY	Injection dans un paramètre de tri numérique	Agressif

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Fonctionnalités

Détection d'injection SQL de base```bash

One command, comprehensive SQLi analysis

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

- **14 Codes de recherche** : Spécifiques au SGBD (MySQL, PostgreSQL, MSSQL, Oracle, SQLite) + spécifiques à la technique
- **Empreinte SGBD** : Détection automatique du type et de la version de la base de données
- **Contournement WAF** : Plus de 170 payloads de contournement en mode agressif (hex, encodage URL, commentaires en ligne, variantes de casse)
- **Détection des variables de session** : Chaîne POST→GET pour les schémas d’authentification de type DVWA-high
- **Analyseur intelligent** : BFS avec extraction de popups/onclick (`--js`), sitemap, robots.txt
- **Renforcement anti-faux positifs** : Scoring de similarité SequenceMatcher + confirmation multi-payloads

### Intégration 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

En-têtes Auth```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

Passez `--auth-header` plusieurs fois pour plusieurs en-têtes.

### Analyse par IA

Choisissez votre fournisseur d'IA depuis la ligne de commande :

| Fournisseur                    | Idéal pour                                | Vitesse     | Coût           | Confidentialité |
| ------------------------------ | ----------------------------------------- | ----------- | -------------- | --------------- |
| **OpenAI gpt-4o-mini** (défaut)| Qualité professionnelle, faible coût       | Rapide      | ~$0.02/scan    | Standard        |
| **Anthropic Claude**           | Confidentialité, correction de code        | Rapide      | ~$0.06/scan    | Améliorée       |
| **Ollama (Local)**             | Confidentialité totale                     | Lent (CPU)  | Gratuit        | 100 % hors ligne|```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

Rapports professionnels