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Autonomes vs. manuelles Pentesting-Benchmark
Basierend auf einem realen direkten Vergleich zwischen vier Produktions-Webanwendungen.
Herkömmliche Penetrationstests sind langsam, zeitlich begrenzt und durch eingeschränkten Zugriff eingeschränkt. Da Anwendungen immer komplexer werden, schlüpfen kritische Logikfehler durch Standard-Greybox-Maßnahmen.
Dieser Bericht erläutert, wie autonome KI-Penetrationstests die Sicherheitsbasis KI-Penetrationstests , und behandelt dabei folgende Themen:
Geschwindigkeit im Produktionstempo
Warum autonome Penetrationstests innerhalb von Stunden statt Wochen abgeschlossen sind, sodass Teams Probleme finden und beheben können, solange der Code noch aktuell ist.
Tiefe der tatsächlichen Schwachstellen
Wie KI-Tests konsequent kritische Logikfehler wie IDORs, Authentifizierungsumgehungen, Fälschungen elektronischer Signaturen und fehlerhafte Zugriffskontrolle aufdeckten, fehlerhafte Zugriffskontrolle manuelle Tester unter Zeitdruck übersehen hatten.
Die Zugangsasymmetrie
Warum der sofortige Zugriff auf den Quellcode es der KI ermöglicht, standardmäßig in einem Whitebox-Modell zu arbeiten, während menschliche Tester weiterhin durch Kosten, Zeit und Logistik eingeschränkt sind.
Wo sich Menschen historisch konzentriert haben
Wie manuelle Penetrationstests der Konfigurationshärtung und compliance Priorität einräumten und warum dies zu einem Kompromiss zwischen Breite und Tiefe führte.
Enthält anschauliche Fallstudien, vergleichende Kennzahlen und eine praktische Einschätzung dazu, wann autonome Tests herkömmliche Penetrationstests übertreffen, sowie dazu, wie die verbleibende Sicherheitslücke durch jüngste Verbesserungen geschlossen wurde.
Entwickelt von Aikido .
Sooraj Shah ist Content Marketing Lead bei Aikido . Er hat Erfahrung als Journalist für Publikationen wie die BBC, die FT, das Infosecurity Magazine und das SC Magazine sowie als Content Marketer für B2B-Technologieunternehmen und Start-ups.
Basierend auf einem realen direkten Vergleich zwischen vier Produktions-Webanwendungen.
Herkömmliche Penetrationstests sind langsam, zeitlich begrenzt und durch eingeschränkten Zugriff eingeschränkt. Da Anwendungen immer komplexer werden, schlüpfen kritische Logikfehler durch Standard-Greybox-Maßnahmen.
Dieser Bericht erläutert, wie autonome KI-Penetrationstests die Sicherheitsbasis KI-Penetrationstests , und behandelt dabei folgende Themen:
Geschwindigkeit im Produktionstempo
Warum autonome Penetrationstests innerhalb von Stunden statt Wochen abgeschlossen sind, sodass Teams Probleme finden und beheben können, solange der Code noch aktuell ist.
Tiefe der tatsächlichen Schwachstellen
Wie KI-Tests konsequent kritische Logikfehler wie IDORs, Authentifizierungsumgehungen, Fälschungen elektronischer Signaturen und fehlerhafte Zugriffskontrolle aufdeckten, fehlerhafte Zugriffskontrolle manuelle Tester unter Zeitdruck übersehen hatten.
Die Zugangsasymmetrie
Warum der sofortige Zugriff auf den Quellcode es der KI ermöglicht, standardmäßig in einem Whitebox-Modell zu arbeiten, während menschliche Tester weiterhin durch Kosten, Zeit und Logistik eingeschränkt sind.
Wo sich Menschen historisch konzentriert haben
Wie manuelle Penetrationstests der Konfigurationshärtung und compliance Priorität einräumten und warum dies zu einem Kompromiss zwischen Breite und Tiefe führte.
Enthält anschauliche Fallstudien, vergleichende Kennzahlen und eine praktische Einschätzung dazu, wann autonome Tests herkömmliche Penetrationstests übertreffen, sowie dazu, wie die verbleibende Sicherheitslücke durch jüngste Verbesserungen geschlossen wurde.
Entwickelt von Aikido .
Sooraj Shah ist Content Marketing Lead bei Aikido . Er hat Erfahrung als Journalist für Publikationen wie die BBC, die FT, das Infosecurity Magazine und das SC Magazine sowie als Content Marketer für B2B-Technologieunternehmen und Start-ups.