AI-Adversary App

Von der Untersuchung zu verifizierten Befunden und prüfbaren Korrekturen.

AI-Adversary vereint Dashboard, API und CLI für autorisierte Sicherheitsprüfungen, Zielverwaltung, Freigaben und Prüfergebnisse. Die Agenten untersuchen Webanwendungen, APIs, Netzwerke, Quellcode, Abhängigkeiten und Infrastrukturkonfigurationen mit Werkzeugen wie ZAP, Semgrep, Trivy und Checkov.

Funktionen der App

Kontrollierte Ausführung und Wiederaufnahme

Vor der Ausführung durchläuft jede vorgeschlagene Aktion deterministische Prüfungen zu Umfang, aktuellen Berechtigungen, Auswirkungen, Freigaben und Budgets. Dauerhaft gespeicherte Auftragszustände und Ausführungsprotokolle unterstützen die Wiederaufnahme nach Neustarts, vermeiden doppelte Arbeit bei bekannten Ergebnissen und halten Abbrüche sowie offene Bereinigungsarbeiten sichtbar.

Vertiefte API- und Browsertests

Authentifizierte API-Tests vergleichen Benutzer, Objektzugehörigkeit, Antwortinhalte und sichere Kontrollfälle, um echte Autorisierungsfehler von irreführenden Antworten zu unterscheiden. Isolierte Browser- und HTTP-Proxy-Umgebungen ermöglichen Navigation, Formularinteraktionen, Verkehrsanalyse und begrenzte Anfragewiederholungen mit Screenshots und Anfrage-Antwort-Nachweisen.

Reproduzierbare Befunde und prüfbare Korrekturen

Befunde verknüpfen Beobachtungen, Verifikationsentscheidungen und versionierte Artefakte mit reproduzierbaren Tests einschließlich positiver und negativer Kontrollfälle. Korrekturworkflows erzeugen Patches für einen exakten Quellcodestand, wiederholen die Verifikation und Regressionstests und legen die Änderungen samt Nachweisen zur Prüfung vor.

Parallele Untersuchung und messbare Abdeckung

Eine begrenzte Anzahl paralleler Agenten untersucht ergänzende Hypothesen unter gemeinsamen Umfangs- und Budgetgrenzen, während die Abdeckung zwischen geprüften, blockierten, nicht eindeutigen und ungeprüften Bereichen unterscheidet. Auf Änderungen begrenzte CI-Workflows, SARIF-Exporte, die Erfassung der Modellnutzung und wiederholbare Benchmarks helfen Teams, Befunde zu bearbeiten und Erkennungsqualität, Zuverlässigkeit, Geschwindigkeit und Kosten zu bewerten.