Agentic Scan Knowledge 发布：永不遗忘的扫描器
Agentic Scan Knowledge 为 Ostorlab 安全智能体提供持久的应用上下文，让每一次扫描都能在以往测试的基础上推进，而不必再次从零开始。
每一次安全扫描都从头开始。扫描器重新发现应用，重复同样的工作，并在测试结束后立即忘记一切。
扫描器传统上或许就是这样工作的，但持续安全测试不应如此。
今天，我们推出 Agentic Scan Knowledge，这是一个随每次扫描而不断增长的持久应用知识库。Ostorlab 安全智能体在调查应用的过程中，会保存所学到的内容，并将这些上下文提供给后续扫描使用。
由此得到的扫描器不只是再运行一次，而是在已知内容的基础上继续推进。
每一次扫描都应建立在上一次的基础之上
传统扫描器将每次扫描视为一个孤立事件。即使同一个应用已经被反复测试过，下一次扫描仍然会从重新发现熟悉的结构、重走已知路径开始。
这带来了三个问题：
- 重复侦察：时间被花在重新发现身份验证流程、技术、入口点和应用结构上。
- 上下文丢失：发现背后的操作、证据和逻辑与下一次扫描脱节。
- 深度受限：花在重访已知路径上的时间，就无法用于调查新的行为或更复杂的漏洞。
对于持续进行测试的团队来说，这意味着运行了更多扫描，却未必积累了更多安全知识。
拥有持久应用知识的扫描器
Agentic Scan Knowledge 改变了扫描的起点。
Ostorlab 安全智能体在工作时，会记录它们对应用的了解、探索过的路径、执行过的操作以及产生的证据。这些知识成为一份可搜索、不断增长的记录的一部分，可为后续扫描提供参考。
扫描器不再每次都像陌生人一样面对应用，而是与之建立长期的熟悉度，就像一位专属的安全合作伙伴，每一次合作都变得更加高效。
每一次扫描都为下一次扫描做出贡献。
Agentic Scan Knowledge 将累积的扫描上下文集中到一处，并按工作区、风险和漏洞进行组织。
扫描器会记住什么
Agentic Scan Knowledge 保存了理解应用本身以及针对它所做测试所需的上下文：
- 应用上下文：架构、技术栈和身份验证流程。
- 攻击面上下文：应用中相关的入口点、参数和路径。
- 测试历史：尝试了什么、哪些奏效、哪些没有奏效。
- 决策记录：为智能体每一个操作和发现提供依据的观察结果与证据。
即使是一次失败的尝试，也可以成为有用的知识。它不会在扫描结束时消失，而是帮助后续的智能体避开已知的死胡同，将精力集中在其他地方。
不断累积的安全知识
持久的知识改变了重复扫描所能取得的成果。
更少的重复工作
后续扫描可以建立在早期侦察的基础上，而不必花费同样的精力重新发现熟悉的应用行为。
为更深入的调查留出更多空间
当智能体无需重复已完成的工作时，就可以将更多扫描时间投入到新的路径、发生变化的行为以及更复杂的测试中。
为组织留下持久的记录
即使团队发生变动，重要的应用知识依然可以访问。发现不再是孤立的扫描输出，而是一份持续记录的一部分，与产生这些发现的尝试和证据相关联。
更清晰地了解智能体的活动
团队可以查看智能体观察到了什么、尝试了什么，以及哪些证据支撑了最终结果。发现背后的工作清晰可见，而不是隐藏在黑箱之中。
每条知识记录都将结果与产生该结果的分析、尝试和证据关联起来。
专为持续安全测试而打造
对于管理持续测试项目的安全团队，Agentic Scan Knowledge 在各次扫描之间建立了连续性。
对于频繁发布版本的工程组织，它能提供更快的反馈，而不必将每个新版本都当作一个完全陌生的应用来对待。
对于受监管的组织，它提供了一份持久且有证据支撑的历史记录，说明测试了什么、何时测试，以及证实了什么。
每一次扫描都应让下一次更好
持续测试产出的不应只是一系列互不关联的报告，而应是对应用及其安全性随时间变化的不断加深的理解。
借助 Agentic Scan Knowledge，每一次调查都在加深这种理解。扫描器会记住它学到的东西，保存其工作背后的证据，并以比以往更充分的了解开始下一次扫描。
您的应用在不断演进。现在，您的扫描器的知识也随之演进。