RepoRadar DeepZero: автоматизированный анализ уязвимостей драйверов Windows
DeepZero — это автоматизированная платформа для поиска уязвимостей, способная анализировать тысячи драйверов ядра Windows. Она используется для нахождения эксплуатируемых IOCTL-ов, используя AI агентов.
Проект решает задачу автоматизации анализа безопасности драйверов. Вместо ручного просмотра, ты создаешь YAML-пайплайны для обработки образцов, получая результаты в виде HTML-отчетов. DeepZero позволяет выполнять анализ параллельно, что существенно ускоряет процесс. Это удобно для исследователей безопасности и разработчиков, которые хотят быстро находить уязвимости в своих или сторонних продуктах.
Проект написан на Python и поддерживает Windows и Linux. Для запуска доступны инструкции в README, однако стоит учесть, что он требует установленного Python версии 3.11 и выше. Также учти, что проект может находиться на ранней стадии разработки, поэтому функции и стабильность могут варьироваться.
DeepZero — это автоматизированный механизм для исследования уязвимостей. Он позволяет определять конвейеры в формате YAML, обрабатывать образцы данных параллельно и восстанавливать выполнение после сбоев.
Зачем нужен проект?
DeepZero предназначен для упрощения процесса исследования уязвимостей в программном обеспечении и драйверах. С его помощью можно настраивать конвейеры, которые включают этапы обработки данных, трансформации и оценивания с использованием языковых моделей (LLM).
Как устроен проект?
Проект включает несколько ключевых функциональных возможностей:
- Pipeline на YAML — комбинируй этапы загрузки, фильтрации, трансформации и оценки LLM.
- Параллельное выполнение — настройка уровня параллелизма для каждого этапа.
- Сохранение состояния — возможность возобновить прерванные запуски с сохраненных результатов.
- Инкрементальные перезапуски — изменения в конфигурации запускают только затронутые этапы и последующие за ними.
- HTML-отчёты — создание самодостаточных отчетов с помощью команды
deepzero report. - Кастомные процессоры — возможность писать классы на Python и использовать их в YAML.
- Экспериментальный REST API — возможность запросов о состоянии выполнения и данных образцов через HTTP.
Как установить и запустить?
Для работы DeepZero требуется Python версии 3.11 и выше. Простой демонстрационный пример не требует внешних инструментов или API ключей.
git clone https://github.com/416rehman/DeepZero.git
cd DeepZero
python -m pip install -e .
deepzero run pipelines/demo/samples -p pipelines/demo/pipeline.yaml
deepzero report -p pipelines/demo/pipeline.yaml --open
Все команды работают как в PowerShell, так и в POSIX оболочках. Для изолированной установки стоит создать и активировать виртуальное окружение Python перед установкой.
Настройка и ограничения
При использовании более сложных конвейеров, таких как оценка безопасности, потребуется дополнительная настройка окружения:
- Необходимы внешние инструменты, такие как Semgrep и Ghidra для анализа драйверов.
- Некоторые интеграции могут требовать дополнительных зависимостей и конфигурации.
- Проект имеет экспериментальный REST API, что может быть непостоянным в зависимости от обновлений.
Для получения подробной информации о настройке и использовании проектов, можно обращаться к [документации](https://blog.ahmadz.ai/DeepZero/en/).
Радар проекта: 59 из 100 — рабочий, но с оговорками
- Импульс 12 ≈ 27 звёзд в месяц
- Темп разработки 38 8 коммитов за 12 недель
- Зрелость 49 проекту 7 месяцев, 3 релиза
- Сообщество 47 7 участников, 100 форков
- Свежесть 94 последний коммит — 11 дней назад
- Быстрый старт 45 есть: команда установки, сайт/демо
- Готовность к продакшену 85 релиз deepzero-v0.5.0, автосборка, тесты
- Безопасность и доверие 80 лицензия MIT, SECURITY.md
- Документация 85 README 8 тыс. знаков, 6 разделов, папка docs
- Экосистема 57 4 подписчика на обновления, 20 тем
Как считаем
Только открытые данные GitHub на 11.11.2026, без оценок нейросети. Каждая ось — от 0 до 100, итог — среднее.
- Импульс — звёзд в день: за время наших замеров, а пока их нет — за всю жизнь проекта; 200 в день — максимум.
- Темп разработки — коммитов за последние 12 недель; 300 — максимум. Пока GitHub не досчитал статистику, ось не учитывается.
- Зрелость — возраст проекта (3 года — максимум) и число релизов (30 — максимум), поровну.
- Сообщество — участников с коммитами (200 — максимум) и форков (5000 — максимум), поровну.
- Свежесть — дней с последнего коммита: сегодня — 100, полгода и больше или архив — 0.
- Быстрый старт — в README есть команда установки, раздел «быстрый старт» или примеры использования, в репозитории — Docker и папка примеров, у проекта есть сайт или демо.
- Готовность к продакшену — релизы, версия 1.0 и выше, автосборка (GitHub Actions), тесты, лицензия, журнал изменений.
- Безопасность и доверие — открытая лицензия (своя — половина балла), политика безопасности (SECURITY.md), проект организации, правила для участников, не в архиве.
- Документация — объём и структура README, папка docs или сайт, оценка «здоровья сообщества» GitHub.
- Экосистема — звёзды (50 тыс. — максимум), подписчики на обновления (1000 — максимум), темы репозитория.
Открыть на GitHub: 416rehman/DeepZero →
