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gaia — Scoperta della superficie d'attacco e triage assistito dall'IA per ricercatori di sicurezza. Mappatura di endpoint e parametri con suggerimenti di test attuabili. | Kitploit
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gaia

4617 mesi faRevisionato da Kitploit

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Scoperta della superficie d'attacco e triage assistito dall'IA per ricercatori di sicurezza. Mappatura di endpoint e parametri con suggerimenti di test attuabili.

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Gaia - Scoperta della Superficie di Attacco e Triage Assistito dall'IA

Gaia è uno strumento di analisi della superficie di attacco basato su CLI che scopre endpoint e parametri, riduce il rumore e mette in evidenza rischi rilevanti per la sicurezza utilizzando euristiche statiche e ragionamento AI opzionale. Orchestra Katana, gau, arjun, linkfinder e uro per trasformare raccolte grezze di URL in una vista normalizzata e consapevole dei rischi, adatta per bug bounty, AppSec e flussi di lavoro di ingegneria della sicurezza.

Gaia non è uno scanner automatico di vulnerabilità. Mappa la superficie di attacco, applica euristiche deterministiche e può utilizzare LLM per generare suggerimenti per i test. I risultati sono indicazioni, non vulnerabilità confermate. È necessaria una convalida manuale. L'output dell'IA è consultivo e non autorevole; usalo per decidere dove concentrarti e come testare.

Gaia CLI demo

Cosa Fa Gaia

Gaia si concentra sul segnale piuttosto che sul rumore.:

  • Esegue il crawling di applicazioni live
  • Raccoglie URL storici
  • Estrae parametri
  • Normalizza e deduplica gli endpoint
  • Analizza JavaScript per endpoint, URL, segreti, email e file
  • Applica euristiche di sicurezza deterministiche
  • Opzionalmente arricchisce i risultati con ragionamento basato su LLM (limitato e ottimizzato)

Il risultato è una mappa veloce e leggibile di ciò che conta nella superficie di attacco di un'applicazione.

A Chi è Destinato

  • Cacciatori di bug bounty che effettuano ricognizione e triage rapidi
  • Ingegneri AppSec che mappano superfici di attacco
  • Ingegneri della sicurezza che automatizzano l'analisi in fase iniziale
  • Sviluppatori che desiderano visibilità su endpoint e parametri esposti

Caratteristiche Principali

  • Crawling live tramite Katana
  • Scoperta di URL storici tramite gau
  • Scoperta di parametri tramite arjun + parsing delle query
  • Normalizzazione e deduplicazione degli URL con uro
  • Analizzatore JS per estrazione JS a rumore ridotto
  • Euristiche di rischio statiche (IDOR, SSRF, autenticazione, traversal, injection, ecc.)
  • Analisi assistita da LLM opzionale (limitata, minimizzata, veloce)
  • Riduzione del rumore: filtraggio di asset statici, filtraggio di parametri di tracciamento/spazzatura
  • Design orientato alle prestazioni: chiamate AI limitate, payload compatti, snapshot di risposta snelli

Come Funziona (Pipeline)

  1. Risoluzione degli strumenti esterni
  2. Crawling del target (Katana)
  3. Raccolta di URL storici (gau)
  4. Analisi JS
  5. Estrazione dei parametri (arjun + parsing)
  6. Normalizzazione e deduplicazione degli URL (uro)
  7. Analisi (statica + IA opzionale)
  8. Generazione del report

Ogni fase riporta quanti URL o parametri ha scoperto.

Utilizzo

Scansione Base

root@kitploit:~
gaia -u https://example.com

Disabilitare Fasi Specifiche

root@kitploit:~
gaia -u https://example.com --no-gau --no-ai

Leggere URL da stdin

root@kitploit:~
cat urls.txt | gaia --stdin

Esempio di Esecuzione CLI

Gaia CLI demo – crawling, normalizzazione e analisi assistita dall'IA

Installazione

Requisiti

  • Python 3.10+
  • (Opzionale) virtualenv
  • Toolchain Go (per installazione automatica di katana / gau)

Configurazione

root@kitploit:~
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install -e .

Gli strumenti esterni (katana, gau, arjun, linkfinder, uro) possono essere installati automaticamente se abilitati.

Flag CLI

  • -u, --url URL di destinazione
  • --stdin Leggi URL da stdin
  • --no-gau Disabilita raccolta URL storici
  • --no-arjun Disabilita scoperta parametri arjun
  • --no-linkfinder Disabilita scoperta JS di linkfinder
  • --no-uro Disabilita normalizzazione URL
  • --no-js-analyzer Disabilita fase analizzatore JS
  • --js-max-fetches N Massimo di file JS da recuperare per l'analisi
  • --no-ai Disabilita ragionamento AI
  • --show-assets Mostra asset statici nell'output
  • --only-params Mostra solo endpoint con parametri
  • --auto-install Installa automaticamente strumenti mancanti
  • --max-urls N Limita URL raccolti
  • --format console|md|json Formato di output
  • --output PATH Scrivi report su file
  • -h, --help Mostra aiuto

Variabili d'Ambiente

AI / LLM

  • GAIA_LLM_MODEL Nome del modello per LiteLLM (necessario per abilitare l'IA)
  • GAIA_LLM_MAX_ENDPOINTS Numero massimo di endpoint inviati al LLM (default: 15)
  • GAIA_LLM_INCLUDE_RESPONSES Includi snapshot delle risposte HTTP (default: true)
  • GAIA_LLM_MAX_RESPONSES Numero massimo di snapshot da recuperare (default: 50)
  • GAIA_LLM_MAX_BODY_CHARS Numero massimo di caratteri del corpo della risposta (default: 4000)

Attivazione/Disattivazione Funzionalità

  • GAIA_DISABLE_AI
  • GAIA_DISABLE_GAU
  • GAIA_DISABLE_ARJUN
  • GAIA_DISABLE_LINKFINDER
  • GAIA_DISABLE_URO
  • GAIA_DISABLE_JS_ANALYZER

Debug

  • GAIA_VERBOSE
  • GAIA_DEBUG
  • GAIA_LLM_DEBUG
  • GAIA_JS_MAX_FETCHES
  • GAIA_JS_MAX_CHARS

Note e modalità:

  • Modalità veloce: disabilita l'IA e gli strumenti storici (--no-ai --no-gau) per una ricognizione rapida.
  • Modalità approfondita: abilita tutti gli strumenti e l'IA con GAIA_LLM_MODEL impostato; aumenta GAIA_LLM_MAX_ENDPOINTS se hai bisogno di una copertura IA più ampia.
  • Modalità triage: mantieni l'IA attiva ma affidati ai valori predefiniti (endpoint limitati, payload minimizzati) per un equilibrio tra velocità e copertura.

Configurazione LiteLLM / IA

L'IA è opzionale. Gaia funziona completamente senza.

Utilizzo di OpenAI:

  • GAIA_LLM_MODEL (example: gpt-4o-mini or gpt-4.1)
  • OPENAI_API_KEY: LiteLLM instrada le richieste a OpenAI basandosi su queste variabili.

Utilizzo di Google Gemini

  • GAIA_LLM_MODEL (example: gemini/gemini-1.5-pro)
  • GOOGLE_API_KEY: LiteLLM instrada le richieste a Gemini basandosi su queste variabili.

Utilizzo di Modelli Locali (Ollama / LM Studio)

  • GAIA_LLM_MODEL (example: ollama/llama3 or ollama/qwen2.5)
  • LiteLLM si connette all'endpoint locale; non è necessaria alcuna chiave API per i modelli locali.

Output

Output Console

  • Tabella degli endpoint (filtrata, leggibile)
  • Tag di rischio per parametro
  • Statistiche riassuntive
  • Indicatore di progresso dell'IA (su una riga)

Note sui Parametri

Alla fine del report, Gaia stampa note aggregate sui parametri:

  • Perché un parametro sembra rischioso
  • Dove è stato visto
  • Idee pratiche per i test

Altri Formati

  • JSON (machine-readable)
  • Markdown (report-ready)

Note sulle Prestazioni

  • Le chiamate AI sono rigorosamente limitate
  • I payload sono minimizzati e le chiavi accorciate
  • Gli asset statici e i parametri spazzatura vengono saltati
  • Le risposte 2xx inviano solo content-type + breve frammento
  • Progettato per rimanere veloce anche su superfici di grandi dimensioni

Contributi

I contributi sono benvenuti. Tieni le PR focalizzate e leggibili. Sono incoraggiati miglioramenti a euristiche, prestazioni, filtraggio, prompt AI e documentazione. Per modifiche più ampie, apri prima una issue per discutere.

Licenza

MIT

Disclaimer

Gaia è uno strumento di ricognizione e analisi. Testa sempre in modo responsabile e solo su sistemi che sei autorizzato a valutare.

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