产品概览
什么是Eyeballer?
Eyeballer是一款创新的AI驱动工具,旨在帮助渗透测试人员高效分析大量网站截图,定位可能存在安全漏洞的页面。借助卷积神经网络,Eyeballer可将渲染后的网页归类为登录页、老旧风格站点、自定义404页和主页等类别。该自动化过程显著减少了大规模外部网络评估中的人工筛查工作,使安全专家能够聚焦高价值目标。Eyeballer作为传统扫描工具的有力补充,提供了难以通过特征库实现的视觉分析层。该工具为开源项目,并支持训练与推理的GPU加速,可灵活适配多样化测试环境。
主要功能
AI驱动的视觉分类
使用卷积神经网络分析截图,并根据与渗透测试相关的视觉特征对网页进行标注。
大规模外部边界评估
可快速处理成千上万的截图,高效筛查大量外部Web资产。
多目标标签识别
识别如登录页、老旧风格站点、自定义404页和主页等关键类别,帮助优先定位潜在漏洞。
开源且可扩展
在GitHub上开源,支持自定义、再训练及集成到现有安全工作流中。
人机双适用输出
生成便于浏览的HTML报告及便于自动处理的CSV文件。
支持GPU加速
在模型训练和预测时针对GPU优化,提升大数据集下的性能。
使用场景
- 渗透测试 : 自动识别大型外部边界内的高价值Web目标,简化人工审核流程。
- 安全评估筛查 : 帮助安全团队根据潜在漏洞的视觉特征优先调查相关网页。
- 漏洞赏金情报收集 : 协助漏洞赏金猎人快速筛查大量Web资产,发现有价值的攻击面。
- 持续安全监控 : 可集成到持续渗透测试服务中,随着Web资产变化实时更新目标优先级。
常见问题
Eyeballer的替代方案
PlantIn
AI驱动的植物识别与养护App,提供个性化养护方案、病害诊断及专家植物学家支持。
Seeed Studio
领先的开源硬件与AIoT解决方案提供商,提供模块化传感器、AI边缘设备和开发平台,满足多样化IoT与AI应用需求。
Geekbench
一款跨平台的基准测试工具,用于测量各类设备和操作系统下的CPU与GPU性能。
Labelbox
全面的数据标注和模型评估平台,用于为机器学习应用构建高质量训练数据集。
SuperAnnotate
全面的数据标注平台,通过专业标注团队在多种数据类型上构建高质量训练数据集。
Pl@ntNet
基于AI的公民科学平台,通过照片识别植物并监测生物多样性。
Picarta AI
AI驱动的图片地理定位工具,利用先进的视觉Transformer模型预测全球照片拍摄地点。
Userbrain
无主持远程用户测试平台,通过全球测试员池和自动化分析工具简化UX研究。
Eyeballer网站分析
🇳🇬 NG: 32.82%
🇻🇳 VN: 15.49%
🇧🇷 BR: 11.13%
🇺🇸 US: 8.42%
🇮🇳 IN: 8%
Others: 24.14%
