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#SAST
Snyk 与 Checkmarx 的替代方案：Ostorlab 对比 Snyk Code、Checkmarx One 和 GitHub Advanced Security（2026）
2026 年 Snyk Code、Checkmarx One 和 GitHub Advanced Security 的最佳 SAST 替代方案，以及 Ostorlab 在语言支持、开发者工作流、误报、漏洞利用证明、逻辑漏洞、部署方式和定价方面的对比。
2026年10月7日
Deep Agentic Scan 如何发现棘手的真实漏洞
通过四个真实案例，介绍 Ostorlab 的 Deep Agentic Scan 如何在 Web、移动应用和源代码中发现复杂漏洞，并通过实际运行加以证明。
2026年9月23日
AI 智能体能否在运行时证实 SAST 发现？
静态分析能标记可能存在的缺陷，却无法证明它们。运行时验证证实了 Langflow 中一个需身份验证的 RCE，并纠正了一个 libxml2 释放后使用漏洞所声称的触发条件。
2026年9月23日
最佳本地部署应用安全测试平台（2026）
对比 Ostorlab、Invicti、Burp Suite DAST、HCL AppScan 和 Fortify 在本地部署应用安全测试方面的表现：部署模式、数据控制与私有目标访问。
2026年9月15日
更多 #SAST 标签文章
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
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