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安全
移动与 Web 应用安全领域的漏洞研究、CVE 分析与实战指南。
绕过移动应用加固：检测止步之处，正是执行失效之时
检测与执行是两种不同的安全属性。在五款由四种商业加固产品保护的生产环境银行应用中，检测相当精密，执行却十分脆弱。
2026年8月12日
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
AI 能跑完攻击。你能信任它的结果吗？
AI 能在几秒内生成一个令人信服的漏洞利用故事。而运行时实证、负对照和人工审查，才决定这个故事能否成为一个安全团队可以信任的发现。
2026年8月6日
SOC 2 能否接受由 AI 执行的渗透测试？
SOC 2 并未规定必须采用哪种测试方法，审计师评判的是证据而非工具。本文说明由 AI 执行的渗透测试究竟需要满足哪些条件，才能通过 SOC 2 Type II 审计。
2026年8月6日
更多安全文章
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
AI 如何发现复杂漏洞：深入解析智能体式渗透测试与漏洞利用链
了解智能体式 AI 如何发现基于规则的扫描器遗漏的业务逻辑漏洞，并通过一条真实的漏洞利用链，看一个已修复的发现如何升级为整个租户的沦陷。
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
2026 年最佳 SAST 工具：源代码扫描工具对比
2026 年最佳 SAST 与源代码扫描工具：Ostorlab、GitHub Code Security（CodeQL）、Semgrep、Snyk Code、Checkmarx One、SonarQube、Veracode、Black Duck Coverity 和 OpenText Fortify，从语言、CI/CD、误报、AI 修复和定价等方面进行对比。
2026年7月27日
产出证据而不只是检测结果的 AI 渗透测试提示词
一份实用指南，介绍如何设计 AI 辅助的安全测试工作流，借助结构化输出、验证关口和受控执行，将限定范围内的证据转化为可供审查的检测结果。
2026年7月23日
深入剖析最新版 GoPhish：借助 Ostorlab Agentic Deep Scan 开展源代码评估
一份针对最新版 GoPhish 的技术评估，考察该平台如何处理信任问题：身份、不可信内容、对象所有权、凭据生命周期与出站请求。借助 Ostorlab Agentic Deep Scan 开展的源代码分析确定了 8 项报告级发现、对应的 PoC 以及修复优先级。
2026年7月16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