Deep Eye — Scanner de Vulnerabilidades con IA

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¿Qué es Deep Eye?

Scanner de vulnerabilidades y pentesting impulsado por Inteligencia Artificial

Deep Eye es una herramienta avanzada de escaneo de vulnerabilidades y pruebas de penetración impulsada por IA. Está diseñada para la caza automatizada de bugs, la generación inteligente de payloads (conscientes del CVE) y la generación de informes profesionales.

Reconocimiento OSINT → Escaneo 45+ ataques → IA analiza resultados → Genera payloads CVE → Informe PDF/HTML/JSON

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Características Clave

6 capacidades principales de la herramienta

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Integración Multi-IA

Conexión dinámica con OpenAI, Grok, OLLAMA y Claude para mejorar la inteligencia de escaneo.

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Payloads Inteligentes

La IA genera payloads contextualmente sensibles y conscientes de las vulnerabilidades (CVE).

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Escaneo Integral

Más de 45 métodos de ataque: SQLi, XSS, Command Injection, SSRF, OWASP API Top 10, WebSocket.

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Reconocimiento OSINT

Recopilación de inteligencia pasiva, enumeración de DNS y descubrimiento de subdominios.

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Informes Profesionales

Genera informes detallados en PDF, HTML y JSON con inteligencia OSINT y resúmenes ejecutivos.

🔌

Sistema de Plugins

Extensibilidad mediante plugins personalizados para ampliar las capacidades de la herramienta.

📦

Instalación

Python 3 · venv · pip · GitHub

Requisitos del Sistema — Python 3, pip y venv

bash

# Actualizar sistema e instalar Python 3, pip y venv
sudo apt update
sudo apt install python3 python3-pip python3.12-venv -y

# Verificar versiones (opcional)
python3 --version
pip3 --version

Descargar el Código Fuente — clonar desde GitHub

bash

# Clonar el repositorio
git clone https://github.com/zakirkun/deep-eye.git

# Entrar al directorio del proyecto
cd deep-eye

Crear y Activar el Entorno Virtual — paso crítico

⚠️ Paso crítico: Este paso reemplaza al script install.sh y asegura el funcionamiento correcto en Ubuntu 24.04. Sin el entorno virtual, las dependencias pueden entrar en conflicto con el sistema.

bash

# Crear el entorno virtual llamado 'venv'
python3 -m venv venv

# Activar el entorno virtual
source venv/bin/activate

Verificación: Tu prompt debe cambiar para mostrar el prefijo (venv):

(venv) jose@VirtualBox:~/deep-eye$ _

✅ El prefijo (venv) confirma que estás trabajando en el entorno virtual aislado. Todas las dependencias se instalarán aquí sin afectar al sistema.

Instalar Dependencias de Python — dentro del venv activo

bash — con venv activo

# Instalar todos los paquetes del requirements.txt
pip install -r requirements.txt

🔑

5. Configuración de Claves API

Necesitas al menos una clave de: OpenAI · Claude · Grok · OLLAMA

RECOMENDADO

OpenAI

GPT-4o, GPT-5 mini. Requiere cuenta y tarjeta. Clave empieza con sk-.

POPULAR

Claude

Anthropic. Claude 3.5 Sonnet y familia Claude 4. Panel en console.anthropic.com.

RESTRINGIDO

Grok

Plataforma X (Twitter). Acceso más limitado en la fecha actual.

LOCAL · GRATIS

OLLAMA

Sin clave API. Instala OLLAMA localmente y Deep Eye se conecta a su daemon.

OpenAI — Obtener clave API

PASO 01

Crear Cuenta

Regístrate en platform.openai.com para obtener una cuenta de desarrollador.

›

PASO 02

Ir a API Keys

Navega a la sección "API keys" en la configuración de tu cuenta.

›

PASO 03

Generar Clave

Haz clic en "Create new secret key" y asígnale un nombre (ej: DeepEye).

›

PASO 04

Copiar y Guardar

La clave se muestra solo una vez — cópiala inmediatamente. Empieza con sk-.

⚠️ Pega la clave en la sección openai del archivo config/config.yaml. Referencia: platform.openai.com/docs/overview

Precios API de OpenAI (por 1 millón de tokens)

El coste se basa en tokens, no en peticiones. 1 token ≈ 4 caracteres en inglés ≈ ¾ de una palabra.

Modelo	Uso principal	Entrada (1M tokens)	Salida (1M tokens)
GPT-4o mini★ DEEP EYE	Equilibrio económico/potencia	$0.15	$0.60
GPT-5 mini★ DEEP EYE	Eficiencia y velocidad alta	$0.25	$2.00
GPT-4o	Multimodal, buen rendimiento	$2.50	$10.00
GPT-5	Alto rendimiento	$1.25	$10.00
GPT-4 Turbo	Alto rendimiento (Legacy)	$10.00	$30.00

ℹ️ Para Deep Eye se recomienda usar GPT-4o mini o GPT-5 mini — más baratos y rápidos para clasificación y generación de payloads simples. Solo usa modelos avanzados si necesitas razonamiento profundo sobre lógica de negocio.

🧮 Ejemplo de coste — GPT-5 mini

Prompt (entrada) 25,000 tokens × ($0.25 / 1,000,000) = $0.00625

Respuesta (salida) 5,000 tokens × ($2.00 / 1,000,000) = $0.01000

Coste total de la petición ≈ $0.016 USD

Anthropic Claude — Obtener clave API

PASO 01

Crear Cuenta

Regístrate en el sitio para desarrolladores de Anthropic.

›

PASO 02

Ir a API Keys

En el panel de Anthropic, busca "API Keys" o "Developer Settings".

›

PASO 03

Generar Clave

Selecciona la opción para crear una nueva clave secreta.

›

PASO 04

Pegar en config.yaml

Añade la clave en la sección claude del archivo config/config.yaml.

Alternativas — Grok y OLLAMA

Grok: La clave API se obtiene a través de la plataforma X (antes Twitter) — suele estar más restringida para desarrolladores externos.
OLLAMA (local, sin coste): No requiere clave API. Instala y configura OLLAMA en tu máquina Ubuntu para ejecutar LLMs localmente. Deep Eye se comunicará con el daemon de OLLAMA en lugar de con un servicio en la nube.

💡 OLLAMA es la opción ideal si quieres usar Deep Eye sin gastos de API y con privacidad total — todo el procesamiento ocurre localmente.

Crear y editar el archivo de configuración

bash

# 1. Copiar el archivo de configuración de ejemplo
cp config/config.example.yaml config/config.yaml

# 2. Editar e introducir las claves API
nano config/config.yaml

// Archivo config/config.yaml — secciones de API keys para cada proveedor

⚠️ Debes introducir al menos una clave API (OpenAI, Claude, Grok) o configurar OLLAMA para que la herramienta funcione.

⚙️

6. Uso — config.yaml (Recomendado)

La forma más potente de configurar Deep Eye es mediante el archivo YAML

bash — activar venv y ejecutar

# Siempre activar el venv antes de usar Deep Eye
source venv/bin/activate

# Ejecutar con las opciones del config.yaml
python deep_eye.py

Opción en config.yaml	Descripción
scanner:target_url	URL de destino ("https://ejemplo.com").
scanner:ai_provider	Proveedor de IA a usar ("openai", "claude", "ollama").
scanner:default_depth	Profundidad de rastreo (ej. 2).
scanner:full_scan	true para escaneo completo, false para escaneo rápido.
scanner:enable_recon	true para habilitar reconocimiento OSINT.
reporting:enabled	true para generar informes automáticamente.
reporting:default_format	Formato del informe: "html", "pdf" o "json".

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Uso Rápido — Línea de Comandos

Opciones CLI para inicio rápido o sobrescribir config.yaml

bash — ejemplos CLI
# Escanear una URL específica
python deep_eye.py -u https://ejemplo.com

# Modo detallado (verbose)
python deep_eye.py -u https://ejemplo.com -v

# Usar un archivo de configuración alternativo
python deep_eye.py -c mi_configuracion_personal.yaml

Opción	Descripción
-u, --url	URL de destino (anula el valor en config.yaml).
-c, --config	Ruta al archivo de configuración alternativo.
-v, --verbose	Habilita la salida detallada en la terminal.
--version	Muestra la versión y sale.
--no-banner	Deshabilita la visualización del banner de inicio.

ℹ️ Para volver a usar Deep Eye en el futuro, navega al directorio deep-eye/ y activa el entorno virtual con source venv/bin/activate antes de ejecutar python deep_eye.py. Para salir del venv: deactivate.