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Benchmark de Pentesting Autônomo vs. Manual
Baseado em um benchmark direto e real em quatro aplicações web em produção.
O pentesting tradicional é lento, com prazo definido e restrito por acesso limitado. À medida que as aplicações se tornam mais complexas, falhas lógicas críticas escapam dos engajamentos Greybox padrão.
Este relatório explica como pentest de IA autónomo pentest de IA a linha de base de segurança, abrangendo:
Velocidade no ritmo de produção
Por que pentests autônomos são concluídos em horas, em vez de semanas, permitindo que as equipes encontrem e corrijam problemas enquanto o código ainda está recente.
Profundidade de vulnerabilidades reais
Como os testes de IA revelaram consistentemente falhas lógicas críticas, como IDORs, contornamento de autenticação, falsificação de assinaturas eletrónicas e controle de acesso quebrado os testadores manuais não detectaram devido à pressão do tempo.
A assimetria de acesso
Por que o acesso instantâneo ao código-fonte permite que a IA opere em um modelo Whitebox por padrão, enquanto testadores humanos permanecem restritos por custo, tempo e logística.
Onde os humanos historicamente focaram
Como os pentests manuais priorizaram o endurecimento da configuração e as verificações de conformidade, e por que isso criou uma compensação entre amplitude e profundidade.
Inclui estudos de caso claros, métricas comparativas e um veredito prático sobre quando o teste autônomo supera os pentests tradicionais, além de como melhorias recentes fecharam a lacuna restante de endurecimento.
Construído pela Aikido .
Sooraj Shah é Líder de Marketing de Conteúdo na Aikido Security. Ele tem experiência como jornalista para publicações como BBC, FT, Infosecurity Magazine e SC Magazine, e como marketer de conteúdo para empresas de tecnologia B2B e startups.
Baseado em um benchmark direto e real em quatro aplicações web em produção.
O pentesting tradicional é lento, com prazo definido e restrito por acesso limitado. À medida que as aplicações se tornam mais complexas, falhas lógicas críticas escapam dos engajamentos Greybox padrão.
Este relatório explica como pentest de IA autónomo pentest de IA a linha de base de segurança, abrangendo:
Velocidade no ritmo de produção
Por que pentests autônomos são concluídos em horas, em vez de semanas, permitindo que as equipes encontrem e corrijam problemas enquanto o código ainda está recente.
Profundidade de vulnerabilidades reais
Como os testes de IA revelaram consistentemente falhas lógicas críticas, como IDORs, contornamento de autenticação, falsificação de assinaturas eletrónicas e controle de acesso quebrado os testadores manuais não detectaram devido à pressão do tempo.
A assimetria de acesso
Por que o acesso instantâneo ao código-fonte permite que a IA opere em um modelo Whitebox por padrão, enquanto testadores humanos permanecem restritos por custo, tempo e logística.
Onde os humanos historicamente focaram
Como os pentests manuais priorizaram o endurecimento da configuração e as verificações de conformidade, e por que isso criou uma compensação entre amplitude e profundidade.
Inclui estudos de caso claros, métricas comparativas e um veredito prático sobre quando o teste autônomo supera os pentests tradicionais, além de como melhorias recentes fecharam a lacuna restante de endurecimento.
Construído pela Aikido .
Sooraj Shah é Líder de Marketing de Conteúdo na Aikido Security. Ele tem experiência como jornalista para publicações como BBC, FT, Infosecurity Magazine e SC Magazine, e como marketer de conteúdo para empresas de tecnologia B2B e startups.