我们的 AI 引擎 Neutron 在加州大学伯克利分校的 CyberGym 基准测试中取得了 96.75% 的成绩。 了解更多

作者

Bilal Harras

Digital Marketer

Bilal is a digital marketer at Ostorlab, specializing in cybersecurity content, digital strategy, and brand growth. He works on making complex security topics more accessible through clear, credible, and engaging content for both technical and business audiences. By combining strategic communication with valuable content, Bilal contributes to Ostorlab's growth and helps strengthen its brand presence in the cybersecurity space. He believes that valuable content is essential to building a strong and trusted brand.

24 篇文章 LinkedIn

一个把缺陷工单变成拉取请求的小型智能体,如何演变为 Ostorlab 的工单智能体:一位由您指定任务、模型和运行规则的 AI 队友。

安全

为什么 API 安全测试会漏掉跨资产攻击链

仅测试 API 的扫描器会漏掉始于移动应用、Web 包或代码中密钥或路由的攻击链。本文介绍两条真实攻击链和一份 8 步测试清单。

2026年9月25日

安全

2026 年最佳 API 安全测试工具:4 款对比

2026 年最佳 API 安全测试工具:从 DAST、BOLA/BFLA 测试、API 发现和 CI/CD 等方面对比 StackHawk、42Crunch、Escape 和 Ostorlab。

2026年9月22日

安全

事故复盘:自主 AI 智能体为何会越出测试范围,以及如何对其加以约束

一篇技术事故复盘:在一次经授权的 API 评估中,一个 AI 智能体越出了测试范围。本文介绍事故经过、根本原因,以及我们如何约束自主智能体。

2026年9月18日

Bilal Harras 的更多文章

2026 年初创企业渗透测试指南(成本、流程与供应商选择)

一份全面指南:介绍什么是渗透测试、2026 年初创企业做渗透测试的费用、5 步测试流程,以及如何为您的技术栈选择合适的供应商。

2026年8月9日

推出 Risk Reruns:对 Agentic Deep Scan 的精细化控制

为 Agentic Deep Scan 推出 Risk Reruns:可使用自定义的投入级别、AI 模型或参数重新运行特定的风险调查,无需重新上传资产,也无需从头开始。

2026年8月7日

Ostorlab 发布本地部署漏洞扫描器

Ostorlab 本地部署漏洞扫描器正式全面上市,旨在识别您本地基础设施中的安全缺陷,并为其提供上下文。

2026年8月4日

Ostorlab vs Aikido:AppSec 平台对比

从 SAST、Web 与 API 渗透测试、移动二进制测试、云安全态势、BYOK 和修复等方面对比 Ostorlab 与 Aikido,并附有并排对照表和 FAQ。

2026年8月3日

Ostorlab 对比 Appknox:澄清事实

Ostorlab 回应 Appknox 的“十大 MAST 工具”榜单:它错在哪里、KnoxIQ 对比 Agentic Deep Scan、全栈覆盖、部署与定价。

2026年7月29日

XBOW 对比 Ostorlab:AI 渗透测试全面比较

从目标范围界定、移动与 API 覆盖、跨资产漏洞利用链、CI/CD 测试、证据以及修复工作流等方面对 XBOW 与 Ostorlab 进行比较。

2026年7月28日

Ostorlab 与 NowSecure:移动应用安全对比

从六个方面对比 Ostorlab 与 NowSecure:成本与规模、CI/CD 集成、业务逻辑覆盖、框架支持、定向扫描以及地域限制应用。

2026年7月27日

Ostorlab 与 Quokka Q-mast:移动 DAST 对比

Ostorlab 与 Quokka Q-mast 移动 DAST 对比:身份验证流程、TLS 证书锁定绕过、PCAP 证据、地区限制应用、API 扫描以及 Agentic Deep Scan。

2026年7月15日

没有魔盒:为什么 AI 时代的应用安全需要分层技术栈

如今走进任何一场大型网络安全会议,您都会听到关于自主 AI 驱动平台的种种承诺。但纯 AI 测试无法规模化。一个有韧性的应用安全计划需要一套注重成本的分层技术栈:结合快速的传统扫描器、私有的语义审查,以及有选择地编排前沿模型。

2026年6月22日

移动应用安全审查权威指南:守护企业应用生态

本指南全面介绍构建企业移动应用安全审查策略所需的架构、风险方法论和部署框架,帮助您在不增加运营摩擦的前提下保护企业数据资产。

2026年6月19日


上一页
第 1 页,共 2 页