O que é & por que importa
Strix é uma ferramenta open-source que solta agentes de IA pra atacar os nossos próprios sistemas — como um invasor faria — e devolver a prova de cada falha junto com a correção. A ideia aqui é simples: achar os buracos antes de qualquer cliente pagante (ou qualquer um mal-intencionado) achar.
# aponta os agentes pra uma cópia do nosso app, modo rápido, teto de gasto $ strix --target ./atende-saas --scan-mode quick --max-budget 15 [*] recon ......... mapeando rotas, auth, uploads [*] exploit ....... testando IDOR / injeção / XSS / lógica de pagamento [✓] achado ALTO: acesso entre espaços sem checagem de dono [✓] prova anexada → strix_runs/atende/poc-01.http [✓] correção sugerida → ler id como o framework e RECUSAR o que não entende [*] relatório pronto → strix view (CVSS + OWASP por achado)
Ficha rápida
Dados puxados direto da API do GitHub e do PyPI em 11/10/2026 — não é o que o vídeo dizia, é o que está no ar agora.
Projeto maduro (criado em ago/2025), em Python, mexido todo dia, com 7,5 mil forks. Não é hype passageiro de vídeo — é infraestrutura de segurança de verdade, de graça.
Como funciona
Não é um scanner de checklist. São vários agentes de IA trabalhando em paralelo ("Graph of Agents"): cada um faz um papel, dividem o que descobrem e vão fundo.
Mapeia rotas, autenticação, uploads, subdomínios — a superfície de ataque do app.
Roda o app ao vivo num sandbox e tenta explorar de verdade (proxy HTTP, navegador, shell, sandbox Python).
Cada falha vem com prova funcional (PoC), nota CVSS e classificação OWASP. Sem "achismo".
Sugere o conserto e, na versão nuvem, abre PR de correção. Dá pra plugar no CI (cada PR passa por scan).
O que ele caça
IDOR, escalada de privilégio, bypass de autenticação — o tipo "dono de um espaço lê o do outro".
SQL, NoSQL, comando de SO, SSTI.
SSRF, XXE, desserialização insegura, RCE.
XSS, prototype pollution, CSRF, clickjacking.
Race conditions, manipulação de pagamento, burlar fluxo — crítico pro Atende e pro Citável.
Ataques a JWT, fixação de sessão, mass assignment, bypass de rate-limit, infra mal configurada.
Por que pra nós
Uma consultoria de pentest no mercado custa faixa de R$ 5–15k. Aqui o custo é só o consumo de IA que já temos.
Honestidade técnica
Rodar contra sistema de terceiro sem autorização por escrito é crime (art. 154-A do Código Penal). O próprio README exige "permissão explícita e por escrito". Apps nossos: liberado. App de cliente: só com documento.
Pega as falhas comuns (injeção, XSS, auth quebrada, lógica). Não substitui revisão humana profunda. É a primeira linha, não a última.
São vários agentes trabalhando por um tempo. Começar no modo rápido e sempre com teto de gasto (--max-budget, em dólar). O scan para sozinho ao bater o limite — não é falha.
O teste preenche formulário, força login e pagamento de verdade — pode sujar banco e disparar alerta. Rodar contra cópia / staging ou contra o código, nunca no ambiente vivo do cliente.
Requisitos
| Item | Detalhe | Status |
|---|---|---|
| Docker | Sobe um sandbox isolado pra atacar com segurança | temos na VPS |
| Python 3.12+ | Instala via pipx / uv / script oficial | ok |
| Chave de IA | STRIX_LLM + LLM_API_KEY. Recomendado: openrouter/z-ai/glm-5.3 (mesmo padrão que já usamos) | já temos chave |
| Teto de gasto | --max-budget 15 (USD) por rodada, pra não surpreender | definir |
| Alvo | Código local, repo, URL, spec OpenAPI ou coleção Postman | flexível |
Proposta
Começar pequeno, controlado e com entregável no fim — um relatório pra mostrar.
quick, com --max-budget curto pra medir custo real.A instalação e a primeira varredura já estão prontas pra rodar na VPS. É só dar o sinal e escolher o alvo.
★ Conferir no GitHubFerramenta séria, gratuita, que faz o trabalho de um pentester júnior em cima do nosso próprio código — com prova de cada falha. Risco controlado desde que: (1) só nos nossos apps, (2) contra cópia/staging, (3) com teto de gasto. Proposta: piloto no Citável, relatório no fim.