Подготовьте доказательства тестирования безопасности для аудита
Подготовьте доказательства тестирования безопасности для аудита с Argus Pentest: практичный, локальный подход для команд в Азербайджане.
Автоматизация доказательств безопасности для корпоративного аудита
Argus Pentest предоставляет компаниям в Азербайджане передовые инструменты для автоматизированного поиска уязвимостей в корпоративных веб-приложениях и их API. В отличие от стандартных сканеров, решение интегрировано в платформу Argus как один из трех основных движков, развертываемых совместно с модулями QA и AI. Это обеспечивает единую консоль управления, общий вход в систему и использование единого зашифрованного хранилища учетных данных, что значительно упрощает администрирование процессов безопасности и контроля качества. Ключевым отличием системы является глубокое аутентифицированное сканирование: используя скрипты входа, платформа имитирует действия реального пользователя, получая необходимые сессионные куки и bearer-токены. Это позволяет сканеру проникать за «стену авторизации» и анализировать защищенные поверхности приложения, которые обычно недоступны для автоматических инструментов. Благодаря self-hosted архитектуре все данные, отчеты и секреты остаются внутри инфраструктуры заказчика, полностью исключая зависимость от внешних SaaS-решений и обеспечивая максимальный уровень конфиденциальности.
Преимущества для комплаенса и кибербезопасности
Полный суверенитет данных за счет self-hosted развертывания без внешних SaaS-зависимостей
Минимизация ложных срабатываний благодаря обязательной перепроверке каждой находки на живой цели
Глубокий анализ защищенных зон через имитацию сессий реальных авторизованных пользователей
Гарантия безопасности инфраструктуры за счет работы строго по явному белому списку одобренных целей
Высокая точность отчетности в форматах HTML и JSON с автоматическим исключением неподтвержденных уязвимостей
Гибкость обновления системы благодаря модульному открытому движку Deep Eye с CLI-интерфейсом
Технические возможности платформы
Аутентифицированное сканирование
Использование зашифрованного хранилища учетных данных для имитации действий реального пользователя, что позволяет сканировать поверхность приложения за пределами страницы входа.
Синтез спецификаций API
Автоматическое обнаружение эндпоинтов во время входа и обхода сайта для создания спецификации API, обеспечивающей доступ к защищенным интерфейсам.
Интеллектуальная фильтрация находок
Каждая найденная уязвимость перепроверяется на живой цели. Неподтвержденные результаты помещаются в карантин и не учитываются в общей статистике критичности.
Модульный движок Deep Eye
Использование открытого движка с управлением через CLI, что позволяет обновлять или заменять сканер без изменения всей платформы.
Локальное развертывание
Все данные сканирования, пароли и отчеты остаются внутри вашей инфраструктуры без зависимости от внешних SaaS-сервисов.
Процесс проведения тестирования
Часто задаваемые вопросы
Как система обрабатывает ошибки аутентификации?
Если сканер не может пройти авторизацию, это фиксируется как сбой среды (environment failure), а не как уязвимость безопасности. Сканирование цели, требующей входа, в неавторизованном режиме запрещено, чтобы избежать ложных срабатываний из-за повторяющихся ошибок страницы входа.
Как именно ИИ применяется в процессе тестирования?
ИИ-модель используется исключительно для генерации полезных нагрузок (payloads) и первичной сортировки результатов (triage). Работа происходит строго по принципу «текст на входе — текст на выходе», без использования компьютерного зрения.
Что происходит с сомнительными или неподтвержденными результатами?
Любая находка, которую невозможно воспроизвести на живой цели (например, эндпоинт недоступен или ответ сервера однообразен), отправляется в карантин. Такие записи сохраняются в системе, но исключаются из итоговых показателей критичности.
Где хранятся данные о сканировании и учетные данные?
Благодаря self-hosted модели развертывания все данные, включая отчеты, сессионные токены и пароли, хранятся исключительно на вашей собственной инфраструктуре.
Как система отличает «чистый» результат от неудачного сканирования?
Если сканирование достигло цели, но не смогло ее протестировать (например, остановилось на стене авторизации), такой результат помечается как «неопределенный» (inconclusive), а не как «безопасный» или «чистый».
Готовы подготовить доказательства для аудита?
Свяжитесь с Allmaz для внедрения Argus Pentest в вашу инфраструктуру.
Запросить демо