Gaia - 攻撃面の発見とAI支援トリアージ

GaiaはCLIファーストの攻撃面分析ツールです。エンドポイントとパラメータを発見し、ノイズを削減し、静的ヒューリスティクスとオプションのAI推論を使用してセキュリティ関連のリスクを強調表示します。Katana、gau、arjun、linkfinder、uroを統括し、生のURLコレクションを、バグバウンティ、AppSec、セキュリティエンジニアリングのワークフローに適した、正規化されリスクを考慮したビューに変換します。

Gaiaは自動化された脆弱性スキャナではありません。攻撃面をマッピングし、決定的ヒューリスティクスを適用し、LLMを使用してテストのヒントを生成できます。発見事項はガイダンスであり、確認された脆弱性ではありません。手動による検証が必要です。AIの出力は助言であり、権威あるものではありません。どこに焦点を当て、どのようにテストするかを判断するために使用してください。

Gaia CLI demo

Gaiaの機能

Gaiaはノイズよりもシグナルに焦点を当てています。具体的には：

ライブアプリケーションをクロールします
過去のURLを収集します
パラメータを抽出します
エンドポイントを正規化および重複排除します
エンドポイント、URL、シークレット、メール、ファイルについてJavaScriptを解析します
決定的セキュリティヒューリスティクスを適用します
オプションでLLMベースの推論により発見事項を拡充します（制限付き＆最適化）

その結果、アプリケーションの攻撃面で重要な箇所を示す、高速かつ読みやすいマップが得られます。

対象ユーザー

高速な偵察とトリアージを行うバグバウンティハンター
攻撃面をマッピングするAppSecエンジニア
初期段階の分析を自動化するセキュリティエンジニア
露出したエンドポイントとパラメータの可視性を求める開発者

主な機能

Katanaによるライブクロール
gauによる過去のURL発見
arjun + クエリ解析によるパラメータ発見
uroによるURLの正規化と重複排除
ノイズを低減したJS抽出のためのJSアナライザー
静的リスクヒューリスティクス（IDOR、SSRF、認証、トラバーサル、インジェクションなど）
オプションのLLM支援分析（上限付き、最小化、高速）
ノイズ削減：静的アセットのフィルタリング、トラッキング/ジャンクパラメータのフィルタリング
パフォーマンス重視の設計：AI呼び出しの制限、コンパクトなペイロード、スリムなレスポンススナップショット

動作の仕組み（パイプライン）

外部ツールの解決
ターゲットのクロール（Katana）
過去のURLの収集（gau）
JS分析
パラメータの抽出（arjun + 解析）
URLの正規化と重複排除（uro）
分析（静的 + 任意のAI）
レポートのレンダリング

各ステージは、発見したURLまたはパラメータの数を報告します。

使用方法

基本スキャン

gaia -u https://example.com

特定のステージを無効化

gaia -u https://example.com --no-gau --no-ai

stdinからURLを読み込む

cat urls.txt | gaia --stdin

CLI実行例

Gaia CLIデモ – クロール、正規化、AI支援分析

インストール

要件

Python 3.10+
（任意）virtualenv
Goツールチェーン（katana / gauの自動インストール用）

セットアップ

python3 -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install -e .

外部ツール（katana、gau、arjun、linkfinder、uro）は、有効にすると自動インストールできます。

CLIフラグ

-u, --url ターゲットURL
--stdin stdinからURLを読み込む
--no-gau 過去のURL収集を無効化
--no-arjun arjunのパラメータ発見を無効化
--no-linkfinder linkfinderのJS発見を無効化
--no-uro URLの正規化を無効化
--no-js-analyzer JSアナライザーステージを無効化
--js-max-fetches N 分析のために取得する最大JSファイル数
--no-ai AI推論を無効化
--show-assets 出力に静的アセットを表示
--only-params パラメータを持つエンドポイントのみを表示
--auto-install 不足しているツールを自動インストール
--max-urls N 収集するURLの上限を設定
--format console|md|json 出力形式
--output PATH レポートをファイルに書き込む
-h, --help ヘルプを表示

環境変数

AI / LLM

GAIA_LLM_MODEL LiteLLMのモデル名（AIを有効化するために必須）
GAIA_LLM_MAX_ENDPOINTS LLMに送信する最大エンドポイント数（デフォルト：15）
GAIA_LLM_INCLUDE_RESPONSES HTTPレスポンススナップショットを含める（デフォルト：true）
GAIA_LLM_MAX_RESPONSES 取得する最大スナップショット数（デフォルト：50）
GAIA_LLM_MAX_BODY_CHARS レスポンスボディの最大文字数（デフォルト：4000）

機能トグル

GAIA_DISABLE_AI
GAIA_DISABLE_GAU
GAIA_DISABLE_ARJUN
GAIA_DISABLE_LINKFINDER
GAIA_DISABLE_URO
GAIA_DISABLE_JS_ANALYZER

デバッグ

GAIA_VERBOSE
GAIA_DEBUG
GAIA_LLM_DEBUG
GAIA_JS_MAX_FETCHES
GAIA_JS_MAX_CHARS

注記とモード：

高速モード：AIと履歴ツールを無効化（--no-ai --no-gau）して、迅速な偵察を行います。
詳細モード：GAIA_LLM_MODELを設定してすべてのツールとAIを有効化します。より広範なAIカバレッジが必要な場合はGAIA_LLM_MAX_ENDPOINTSを増やしてください。
トリアージモード：AIをオンにしたままデフォルト設定（制限付きエンドポイント、最小化ペイロード）に依存して、速度とカバレッジのバランスを取ります。

LiteLLM / AI設定

AIはオプションです。GaiaはAIなしでも完全に動作します。

OpenAIを使用する場合：

GAIA_LLM_MODEL（例：gpt-4o-mini または gpt-4.1）
OPENAI_API_KEY：LiteLLMはこれらの変数に基づいてリクエストをOpenAIにルーティングします。

Google Geminiを使用する場合

GAIA_LLM_MODEL（例：gemini/gemini-1.5-pro）
GOOGLE_API_KEY：LiteLLMはこれらの変数に基づいてリクエストをGeminiにルーティングします。

ローカルモデルを使用する場合（Ollama / LM Studio）

GAIA_LLM_MODEL（例：ollama/llama3 または ollama/qwen2.5）
LiteLLMはローカルエンドポイントに接続します。ローカルモデルにはAPIキーは不要です。

出力

コンソール出力

エンドポイントテーブル（フィルタリング済み、読み取り可能）
パラメータごとのリスクタグ
サマリー統計
AI進捗インジケーター（単一行）

パラメータノート

レポートの最後に、Gaiaは集約されたパラメータノートを出力します：

パラメータがリスクに見える理由
パラメータが確認された場所
実践的なテストのアイデア

その他の形式

JSON（機械可読）
Markdown（レポート対応）

パフォーマンスに関する注意

AI呼び出しは厳密に上限が設定されています
ペイロードは最小化され、キーが短縮されます
静的アセットとジャンクパラメータはスキップされます
2xxレスポンスはcontent-type + 短いスニペットのみを送信します
大規模な攻撃面でも高速を維持するように設計されています

コントリビューション

コントリビューションを歓迎します。PRは焦点を絞り、読みやすいものにしてください。ヒューリスティクス、パフォーマンス、フィルタリング、AIプロンプト、ドキュメントの改善を歓迎します。大規模な変更については、先にイシューを開いて議論してください。

ライセンス

MIT

免責事項

Gaiaは偵察および分析ツールです。常に責任を持って、評価する権限のあるシステムに対してのみテストしてください。

gaia

人気