Проверяйте безопасность каждого релиза
Проверяйте безопасность каждого релиза с Argus Pentest: практичный, локальный подход для команд в Азербайджане.
Динамический анализ безопасности корпоративных приложений
Argus Pentest предоставляет возможности глубокого аутентифицированного динамического сканирования безопасности (DAST) для корпоративных веб-приложений и их API. Являясь одним из трех ключевых компонентов платформы Argus, этот модуль развертывается совместно с QA и AI-движками в единой self-hosted среде. Общая консоль управления и единая точка входа обеспечивают бесшовную интеграцию, позволяя всем компонентам использовать общее зашифрованное хранилище учетных данных и единые настройки моделей ИИ. Главным отличием решения является способность имитировать действия реального авторизованного пользователя. Вместо того чтобы останавливаться на странице входа, сканер использует скриптовую авторизацию для получения сессионных куки и bearer-токенов. Это позволяет системе обнаруживать эндпоинты, синтезировать спецификации API на лету и проводить тщательный анализ защищенных поверхностей приложения, которые недоступны для обычных неавторизованных сканеров.
Преимущества для безопасности вашего продукта
Полная конфиденциальность данных благодаря self-hosted архитектуре без внешних SaaS-зависимостей
Глубокий охват защищенных зон приложения за счет полноценной имитации авторизованного пользователя
Минимизация ложных срабатываний благодаря обязательной повторной проверке каждой находки на живой цели
Безопасное управление доступами через централизованное зашифрованное хранилище учетных данных
Гибкость и масштабируемость за счет использования CLI-контракта движка Deep Eye, который можно обновлять или заменять
Честная оценка результатов: сбои аутентификации классифицируются как ошибки среды, а не как подтвержденные уязвимости
Ключевые возможности платформы
Аутентифицированное сканирование
Использование скриптового входа через хранилище учетных данных QA-движка для получения сессионных куки и bearer-токенов.
Синтез спецификаций API
Автоматическое создание API-спецификаций на основе обнаруженных эндпоинтов, что позволяет сканировать защищенные поверхности.
Интеллектуальная генерация полезных нагрузок
Применение моделей ИИ для генерации пейлоадов и проведения триажа уязвимостей в текстовом режиме.
Строгий контроль целей
Сканирование проводится только по явному белому списку одобренных целей, которые добавляются вручную.
Детальная отчетность
Формирование отчетов в форматах HTML и JSON с разделением находок по уровню критичности.
Как работает процесс проверки
Часто задаваемые вопросы
Где хранятся данные сканирования и учетные данные?
Система является полностью self-hosted. Все данные сканирования, пароли, токены и отчеты остаются внутри вашей собственной инфраструктуры, что исключает передачу чувствительной информации внешним SaaS-провайдерам.
Как система борется с ложноположительными результатами?
Каждая находка проходит этап верификации. Если уязвимость не может быть воспроизведена на живой цели (например, эндпоинт недоступен или ответ сервера однообразен), она помещается в карантин и не учитывается в общем показателе критичности.
Что произойдет, если сканер не сможет пройти авторизацию?
В этом случае сканирование будет помечено как «неопределенное» (inconclusive). Система считает невозможность аутентификации сбоем среды, а не подтверждением безопасности, чтобы избежать ложных выводов о «чистоте» приложения.
Можно ли заменить или обновить движок сканирования?
Да, сканер Deep Eye является open-source движком и взаимодействует с платформой через CLI-контракт. Это позволяет обновлять или полностью заменять его, не затрагивая основную архитектуру платформы.
Как ИИ используется в процессе анализа?
Модели ИИ применяются исключительно для генерации полезных нагрузок (payloads) и проведения триажа находок. Работа происходит строго в текстовом режиме (text-in, text-out) без использования компьютерного зрения.
Готовы обезопасить свои релизы?
Интегрируйте Argus Pentest в ваш цикл разработки для надежного контроля безопасности приложений.
Запросить демо