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In Azione

Report HTML — panoramica dei risultati con badge di gravità e mapping OWASP

Tabella dei risultati — codici PYTHIA-SQL, rilevamento DBMS, mapping CWE-89

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Cos'è Pythia?

Pythia è uno scanner per il rilevamento di SQL injection pronto per la produzione che mette l'etica al primo posto. Progettato per penetration tester, ricercatori di sicurezza e ingegneri DevSecOps, identifica le vulnerabilità di SQL injection con 6 metodi di rilevamento e si integra direttamente nelle pipeline CI/CD.

Perché Pythia?

• Etico by Design: Il sistema di token di consenso previene la scansione non autorizzata
• Rilevamento multi-metodo: 6 tecniche di rilevamento, inclusa l'iniezione second-order e ORDER BY
• Basato su AI: GPT, Claude o Ollama locale per guide di remediation intelligenti con esempi di codice
• Pronto per CI/CD: flag --fail-on, --sarif, --diff per l'integrazione nei pipeline
• Report professionali: HTML con barra di filtro + badge OWASP/CWE/CVE + JSON con punteggio CVSS contestuale
• Tracciamento persistente: database SQLite condiviso con Argos Suite (~/.argos/argos.db)
• Alta precisione: indurimento contro i falsi positivi con scoring di similarità e conferma multi-payload

Cosa Rileva

Metodo di Rilevamento	Descrizione	Modalità Richiesta
Basato su errori	Errori SQL nelle risposte (MySQL, PostgreSQL, MSSQL, Oracle, SQLite)	Sicura
Boolean-Blind	Differenze nelle risposte tra condizioni VERO/FALSO	Sicura
Time-Based Blind	Ritardi nelle risposte tramite payload SLEEP/WAITFOR	Aggressiva
Basato su UNION	Estrazione di dati tramite UNION SELECT	Aggressiva
Second-Order	Pattern di iniezione store→retrieve (catena POST→GET)	Aggressiva
Iniezione ORDER BY	Iniezione di parametri di ordinamento numerici	Aggressiva

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Funzionalità

Rilevamento SQL Injection Core```bash

One command, comprehensive SQLi analysis

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

- **14 Finding Codes**: specifici per DBMS (MySQL, PostgreSQL, MSSQL, Oracle, SQLite) + specifici per tecnica
- **DBMS Fingerprinting**: rilevamento automatico del tipo e della versione del database
- **WAF Bypass**: 170+ payload di bypass in modalità aggressiva (hex, codifica URL, commenti inline, varianti di maiuscole/minuscole)
- **Session-Variable Detection**: catena POST→GET per pattern di autenticazione in stile DVWA-high
- **Smart Crawler**: BFS con estrazione di popup/onclick (`--js`), sitemap, robots.txt
- **False Positive Hardening**: punteggio di similarità SequenceMatcher + conferma multi-payload

### Integrazione 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

Intestazioni di autenticazione```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

Passa `--auth-header` più volte per più intestazioni.

### Analisi basata sull'IA

Scegli il tuo provider di IA dalla riga di comando:

| Provider                         | Ideale per                       | Velocità    | Costo        | Privacy      |
| -------------------------------- | --------------------------------- | ---------- | ----------- | ------------ |
| **OpenAI gpt-4o-mini** (predefinito) | Qualità di produzione, basso costo | Veloce     | ~$0.02/scan | Standard     |
| **Anthropic Claude**             | Focalizzato sulla privacy, correzione del codice | Veloce | ~$0.06/scan | Migliorata   |
| **Ollama (Locale)**              | Privacy completa                  | Lento (CPU) | Gratuito    | 100% Offline |```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

Reporting Professionale