#AppSec

Sécurité

Post-mortem technique d'un agent IA qui est sorti de son périmètre de test lors d'une évaluation d'API autorisée : ce qui l'a causé et comment nous contenons les agents autonomes.

Sécurité

Comparez pentests traditionnels, PTaaS et tests autonomes par IA : où les agents l'emportent sur la couverture et les preuves, où les humains restent en tête, et comment les combiner.

Sécurité

La détection et l'application des mesures (enforcement) sont deux propriétés de sécurité distinctes. Sur cinq applications bancaires en production protégées par quatre produits de shielding commerciaux, la détection était sophistiquée et l'enforcement fragile.

Sécurité

Un guide complet sur ce qu'est un test d'intrusion, son coût pour les startups en 2026, le processus en 5 étapes et le choix du bon prestataire selon votre stack technique.

Sécurité

L'IA peut produire en quelques secondes un récit d'exploit convaincant. C'est la preuve d'exécution, les contrôles négatifs et la revue humaine qui déterminent si ce récit devient une vulnérabilité à laquelle une équipe de sécurité peut faire confiance.

Sécurité

Ostorlab vs Aikido sur le SAST, le pentest web et API, le test de binaires mobiles, la posture cloud, le BYOK et la remédiation, avec un tableau comparatif et une FAQ.

Sécurité

Découvrez comment l'IA agentique détecte les failles de logique métier que les scanners à base de règles manquent. Voyez une vraie chaîne d'exploitation qui transforme une vulnérabilité corrigée en compromission de tout un tenant.

Sécurité

Guide pratique pour concevoir des workflows de test de sécurité assistés par l'IA qui transforment des preuves délimitées en résultats vérifiables, grâce à des sorties structurées, des points de validation et une exécution contrôlée.

Ingénierie

Les agentic harnesses changent ce qu'un LLM peut faire dans les tests de sécurité des applications mobiles. Seul, un modèle peut nommer des risques probables (stockage non sécurisé, secrets exposés, permissions risquées, SDK vulnérables, failles côté backend, exposition de données personnelles), mais l'application peut rester intacte. Avec les bons outils, le bon contexte, la mémoire, les prompts, les boucles d'exécution et le retour d'information du runtime autour de lui, le modèle peut inspecter le paquet de l'application, observer son comportement, suivre le trafic, relier les signaux et laisser des preuves qu'une équipe sécurité peut examiner. De l'analyse des permissions à l'exploitation native avec GEF, la différence se lit dans la trace : preuves issues de l'application, sorties d'outils, preuve à l'exécution et étapes reproductibles, au lieu d'un texte qui a seulement la forme d'un rapport.

Sécurité

Parcourez les allées de n'importe quelle grande conférence de cybersécurité aujourd'hui et vous entendrez parler de la promesse des plateformes autonomes alimentées par l'IA. Mais les tests uniquement basés sur l'IA ne passent pas à l'échelle. Un programme AppSec résilient exige une pile à plusieurs niveaux, attentive aux coûts, qui combine des scanners traditionnels rapides, des revues sémantiques privées et une orchestration sélective de modèles de pointe.