Альтернативы · Argus Pentest

Альтернатива программе с одним лишь ежегодным пентестом

Альтернатива программе с одним лишь ежегодным пентестом: местная, локальный альтернатива для бизнеса в Азербайджане — сравните с Argus Pentest.

От ежегодного пентеста к непрерывному контролю безопасности

Традиционный подход с проведением одного пентеста в год оставляет бизнес уязвимым в промежутках между проверками, так как новые релизы могут привносить критические ошибки в любой момент. Мы предлагаем переход к модели постоянного мониторинга с использованием локально развернутой AI-платформы Argus. Это решение обеспечивает глубокое динамическое сканирование веб-приложений и их API в режиме реального времени, позволяя обнаруживать уязвимости до того, как ими воспользуются злоумышленники. Система функционирует как один из трех ключевых движков платформы Argus, разделяя с модулями QA и AI общую среду выполнения, слой моделей, зашифрованное хранилище учетных данных и реестр затрат. Благодаря такой интеграции, безопасность становится неотъемлемой частью жизненного цикла разработки, обеспечивая прозрачный и контролируемый процесс проверки защищенности корпоративных ресурсов без зависимости от внешних облачных сервисов.

Возможности

Преимущества системного подхода к безопасности

Полный контроль данных благодаря self-hosted архитектуре: все отчеты и учетные данные остаются внутри вашего периметра

Глубокий анализ защищенных областей приложения за счет полноценного аутентифицированного сканирования

Полное отсутствие внешних SaaS-зависимостей, что гарантирует максимальную приватность и автономность работы

Автоматизированный поиск уязвимостей как на уровне веб-интерфейсов, так и в скрытых эндпоинтах API

Прозрачная и структурированная отчетность в форматах HTML и JSON с четким разделением по уровням критичности

Высокая гибкость инфраструктуры: возможность обновления или замены сканирующего движка без остановки всей платформы

Технологические особенности Argus Pentest

Аутентифицированное сканирование

В отличие от базовых сканеров, система использует зашифрованное хранилище учетных данных для имитации действий реального пользователя, получая сессионные куки и bearer-токены для доступа к закрытым разделам.

Синтез API-спецификаций

Эндпоинты, обнаруженные в процессе авторизации и обхода (crawl), формируют синтетическую спецификацию API, что позволяет сканеру охватить всю поверхность приложения, а не ограничиваться страницей входа.

AI-генерация полезных нагрузок

Модели искусственного интеллекта применяются исключительно для текстовых операций: генерации специфических пейлоадов и первичного триажа находок, что повышает точность анализа.

Безопасный периметр

Сканирование проводится строго по явному списку разрешенных целей (allow-list). Объект должен быть добавлен в список намеренно, что исключает случайное воздействие на сторонние ресурсы.

Модульный движок Deep Eye

Использование open-source движка Deep Eye через CLI-контракт позволяет обновлять инструменты сканирования независимо от ядра платформы, обеспечивая технологическую гибкость.

Принцип работы системы

1Добавление целевых ресурсов в белый список разрешенных объектов сканирования.
2Авторизация через зашифрованное хранилище с получением сессионных куки и bearer-токенов.
3Обход приложения и формирование синтетической спецификации API на основе найденных эндпоинтов.
4Запуск сканирования с использованием AI-генерации нагрузок для поиска уязвимостей.
5Формирование детальных отчетов по уровню серьезности в форматах HTML и JSON.

Часто задаваемые вопросы

Где хранятся данные о сканировании и пароли?

Система развертывается локально (self-hosted), поэтому все данные, учетные записи и отчеты остаются строго внутри вашей собственной инфраструктуры.

Чем этот подход отличается от обычного сканера уязвимостей?

Главное отличие — в полноценной аутентификации. Если сканер не может авторизоваться, это трактуется как сбой среды (environment failure), а не как результат проверки безопасности, что исключает ложные выводы о защищенности.

Используется ли AI для анализа изображений или интерфейсов?

Нет, AI-модель работает исключительно по принципу «текст на входе — текст на выходе». Она используется только для генерации полезных нагрузок и сортировки находок.

Можно ли рассчитать стоимость каждого отдельного теста?

На данный момент функция детального учета стоимости за каждое отдельное сканирование находится в разработке и пока не реализована, в отличие от модуля QA.

Как обеспечивается безопасность при сканировании?

Безопасность гарантируется использованием строгого allow-list: система физически не может начать сканирование цели, которая не была добавлена в список разрешенных вручную.

Переходите на непрерывный мониторинг безопасности

Обеспечьте защиту ваших корпоративных приложений и API с помощью локальной AI-платформы от Allmaz.

Запросить демо