● Compatible con Python 3.14

VULN<SEEKER/>

Framework DAST modular potenciado por ThreadPoolExecutor y Groq Llama 3.3. Análisis heurístico automatizado para SQLi, XSS y divulgación de rutas críticas.

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10+Hilos Máx

70BModelo Llama 3.3

100%Python 3.14

vulnseeker_engine.py

Diseñado para la Detección

Arquitectura de plugins basada en core.interfaces.ScannerModule para máxima extensibilidad.

// ARQUITECTURA NÚCLEO

Ejecución Concurrente

Orquestado por ThreadPoolExecutor con workers configurables. Los módulos implementan la clase abstracta ScannerModule para polimorfismo estricto.

ENGINE.PY

→

THREAD POOL

SQLi Probe

→

Groq AI

Path Fuzzer

→

SQLite DB

// MÓDULO 01

SQLi basado en Errores

Detección heurística que compara firmas de BD (MySQL, Oracle, PG) vía sqli_module.py.

payload: "' OR '1'='1"
error: "ORA-00933 matched"

// MÓDULO IA

Analista Groq AI

Llama 3.3 70B genera reportes ejecutivos nivel CISO mediante la API de Groq.

model="llama-3.3-70b"
risk_score: CRITICAL

// MÓDULO 02

Subdomain OSINT

SubdomainScanner usa crt.sh y HackerTarget, filtra wildcards y valida con HEAD HTTPS.

alive: 5/7
sources: crt.sh → HackerTarget

// MÓDULO 03

Fingerprint Activo

TechFingerprinter lee headers, HTML y paths predictivos para deducir Server, Backend y CMS antes del ataque.

confidence: HIGH
server: nginx | cms: WordPress

// MÓDULO 04

Persistencia SQLite

DatabaseManager guarda scans, subdomains y vulnerabilities con migraciones automáticas.

tables: scans, subdomains, vulns
columns: technologies, severity

// MÓDULO 05

Reflected XSS

XSSScanner inyecta canarios y verifica eco sin sanitización para detectar XSS reflejado.

payload: <VulnSeekerXSS>
evidence: payload in response

// MÓDULO 06

Path Fuzzer

PathFuzzer paraleliza la búsqueda de .env, .git, paneles admin y backups SQL.

threads: 8
paths: .env, .git/HEAD, backup.sql

// MÓDULO 07

TCP Port Scanner

PortScanner prueba puertos críticos (21/22/23/3306/8080) con timeouts de 0.5s para hallazgos rápidos.

open: Telnet 23 → HIGH
policy: firewall deny

// MÓDULO UI

Dashboard & Reportes

CustomTkinter muestra KPIs, pie/bar charts, historial y lanza AI+PDF. Exporta JSON + PDF y abre carpeta de reportes.

files: scan_report_*.json
pdf: vulnseeker_scan_{id}_{ts} .pdf

STACK

Integraciones listas para producción

Enlaza tus pipelines, alertas y herramientas de explotación sin fricción. Todo versionable y auditable.

CI/CD

GitHub Actions

Ejecuta el escaneo en cada pull request y bloquea merges inseguros.

Roadmap

Slack Webhooks

Próximamente: notificaciones de hallazgos críticos en canales de Slack.

Roadmap

Burp Suite

Próximamente: importación/exportación de sesiones para pruebas autenticadas.

Export

SQLite / JSON

Persistencia ligera para pipelines y dashboards.

Groq Cloud

Inferencia ultrarrápida con Llama 3.3 para reportes ejecutivos.

Despliega desde el Código

Clona el repositorio e instala dependencias con requirements.txt. Requiere Python 3.14+.

git clone https://github.com/palmar973/VulnSeeker.git && pip install -r requirements.txt

Pipeline

Desde el descubrimiento hasta el reporte automatizado, listo para CI/CD.

Descubrir

WebCrawler + SubdomainScanner + HeaderAnalyzer mapean superficie y cabeceras.

Fuzz

PathFuzzer caza .env, .git y backups expuestos en paralelo.

Explotar

SQL Injection + Reflected XSS con firmas y canarios controlados.

Reportar

ReportGenerator JSON + PDFReportGenerator (pie/bar) + Groq Llama 3.3.

Entregar

SQLite + JSON versionables para CI/CD y dashboards CTk.

Ajustes de Escaneo

Flags y defaults alineados con core.engine, válidos tanto para CLI como para la GUI CTk.

--threads10

Workers de ThreadPoolExecutor (ajustable desde CLI/GUI).

--timeout5s

Timeout de requests para módulos HTTP (crawler, fuzzer, headers).

--retries2

Reintentos ante errores transitorios de red.

--user-agentVulnSeeker/2.4.0

UA coherente para fingerprint y respeto de cabeceras.

--output./results

Ruta para export JSON, PDF y base SQLite.