אימות אבטחה רציף בסיוע AI — מצא ותקן פגיעויות לפני התוקפים, ללא צורך בהתערבות ידנית.

בדיקות חדירה מסורתיות הן תהליך נקודתי — התקשרויות יקרות המתבצעות רבעונית או שנתית ומספקות תמונת מצב של עמדת האבטחה, אשר הופכת למיושנת תוך ימים עם פריסת קוד חדש ושינויי תשתית. ארגונים עם תהליכי אספקה רציפים דוחפים מאות שינויים מדי שבוע, כשכל אחד מהם עלול להכניס פגיעויות שנותרות בלתי מזוהות עד להערכה המתוכננת הבאה. בדיקות חדירה ידניות סובלות גם מחוסר עקביות — התוצאות משתנות באופן דרמטי בהתבסס על מומחיותו של הבודק הבודד — ומייצרות דוחות מלאים בחיוביות שווא שמציפים את צוותי התיקון. צוותי אבטחה זקוקים לאימות רציף המתאים לקצב ה-DevOps, מספק ממצאים אמינים עם יכולת ניצול מאומתת, ומשתלב ישירות בתהליכי הפיתוח לתיקון מהיר. כל הבדיקות המתוארות כאן מתבצעות אך ורק בגבולות מורשים ובאישור מפורש של הלקוח.
גלו תוכניות יישום נוספות לפרויקט הבא שלכם
MicrocosmWorks בונה פלטפורמות בדיקות חדירה אוטומטיות המצטיינות ברוחב יריעה ובעקביות, סורקות אלפי נכסים ובודקות מאות דפוסי פגיעות ידועים תוך שעות במקום שבועות. עם זאת, הפלטפורמה נועדה להשלים ולא להחליף בודקי חדירה ידניים, אשר עדיין מספקים גילוי עדיף של שרשרות תקיפה יצירתיות וניצול לוגיקה עסקית ש-AI לא יכול לשכפל במלואו.
The MicrocosmWorks blueprint includes configurable safety guardrails that prevent denial-of-service payloads, destructive exploits, and data-modifying attacks from executing against production systems. The platform uses a traffic-light system where green tests (reconnaissance, passive scanning) run freely, yellow tests require approval, and red tests (active exploitation) are restricted to staging environments.
MicrocosmWorks configures the platform for continuous or weekly automated scanning with full simulated attack campaigns running monthly, providing dramatically better coverage than the traditional annual pen test cycle. This continuous approach catches vulnerabilities introduced by new deployments, configuration changes, and newly disclosed CVEs within days rather than waiting up to 12 months.
Yes, MicrocosmWorks builds compliance-mapped reporting modules that automatically tag findings against specific PCI-DSS requirements, SOC 2 trust criteria, and ISO 27001 controls. The reports include executive summaries, technical remediation guidance, risk scoring, and evidence artifacts formatted for auditor review, eliminating hours of manual report writing per assessment cycle.
With MicrocosmWorks development rates between $20-$45/hr, building a custom automated pen testing platform typically costs $60,000-$120,000 for the initial build versus $100,000-$300,000 in annual licensing fees for enterprise pen testing tools. The custom platform also gives you full control over attack modules, eliminates per-asset pricing models, and can be tailored to your specific technology stack.
צרו קשר לדון כיצד נוכל לבנות פתרון זה עבור העסק שלכם עם צוות המומחים שלנו.
צרו קשרMicrocosmWorks יכולה לספק פלטפורמת בדיקות חדירה אוטומטיות רציפה המשלבת סריקת פגיעויות חכמה, אימות ניצול בסיוע AI, ומיפוי שטח תקיפה דינמי לתוך צינור אבטחה מאוחד. הפלטפורמה פועלת במסגרת טווחים מורשים מוגדרים בקפדנות, בודקת באופן רציף יישומים, APIs, תשתית ענן ושירותי רשת באמצעות אותן טכניקות המשמשות יריבים מתוחכמים — אך באופן מבוקר ובטוח. מנוע אימות AI מבחין בין פגיעויות הניתנות לניצול אמיתי לבין סיכונים תיאורטיים על ידי ניסיונות בטוחים של ניצול Proof-of-Concept בסביבות מבודדות (sandboxed environments), מה שמפחית את שיעורי החיוביות השווא ב-85% ויותר. הממצאים מקבלים עדיפות אוטומטית באמצעות ניקוד סיכון קונטקסטואלי המתחשב בקריטיות הנכסים, רגישות הנתונים ופוטנציאל שרשרת התקיפה, ולאחר מכן מנותבים ישירות לצוותי הנדסה דרך אינטגרציות Jira, GitHub ו-Slack.
הפלטפורמה עוקבת אחר ארכיטקטורת סוכנים מבוזרת עם מנוע תזמור מרכזי המתאם סוכני סריקה מיוחדים הפרוסים בסביבות יעד מורשות. כל סוכן פועל בסביבת ביצוע מבודדת (sandboxed execution environment) עם מגבלות משאבים קפדניות, גבולות רשת ויכולות "kill-switch" כדי להבטיח שהבדיקה לעולם לא תשפיע על זמינות הייצור. המארגן מנהל את תזמון הסריקות, הסרת כפילויות של ממצאים, תהליכי אימות ניצול וייצור דוחות, בעוד שצינור למידת מכונה משפר באופן רציף את דיוק הזיהוי על ידי למידה מממצאים מאומתים על פני התקשרויות לקוחות אנונימיות.
זיהוי (fingerprinting) שירותים כדי לשמור על מלאי שטח חשיפה בזמן אמת
(AWS/Azure/GCP), ושירותי רשת עם יכולת הרחבה באמצעות תוספים (plugin extensibility)
צילומי מסך כהוכחה ושלבי שחזור לכל ממצא מאומת
כדי לדרג ממצאים לפי סיכון עסקי בפועל
עבור מסגרות SOC 2, ISO 27001 ו-PCI-DSS
| שכבה | טכנולוגיות |
|---|---|
| קצה עורפי (Backend) | Python, Go, Celery, RabbitMQ, FastAPI |
| AI / ML | PyTorch, GPT-4 (ניתוח ממצאים), scikit-learn, מסווגי ניצול מותאמים אישית |
| קצה קדמי (Frontend) | React, TypeScript, Ant Design, Chart.js |
| בסיס נתונים | PostgreSQL, Elasticsearch, MinIO (אחסון ארטיפקטים), Redis |
| תשתית | Kubernetes, Docker, Terraform, AWS (VPC מבודד), WireGuard |
| מדד | שיפור | פרט |
|---|---|---|
| תדירות זיהוי | רציף | מחליף בדיקות ידניות רבעוניות באימות אוטומטי תמידי |
| שיעור חיוביות שווא | הפחתה של 85% | אימות ניצול AI מאשר יכולת ניצול, מבטל רעש בתור |
| זמן ממוצע לתיקון | מהיר ב-65% | ממצאים ידידותיים למפתחים עם הנחיות תיקון מזרזים תיקונים |
| נראות שטח תקיפה | כיסוי של 99% | גילוי מזהה Shadow IT, תת-דומיינים נשכחים, תצורות שגויות |
| דיווח ציות | מהיר ב-90% | דוחות שנוצרו אוטומטית מתאימים לבקרות SOC 2, ISO 27001, PCI-DSS |
1. שבועות 1-2: הגדרת היקף, מלאי יעדים מורשים, פריסת סוכנים, וגילוי ראשוני של שטח התקיפה
2. שבועות 3-5: תצורת סורק פגיעויות, פיתוח תוספים מותאמים אישית, וביצוע סריקת בסיס (baseline)
3. שבועות 6-8: אימון מנוע אימות AI, כיוונון חיוביות שווא, וכיול מודל תיעדוף סיכונים
4. שבועות 9-10: אינטגרציית CI/CD, הגדרת תהליך עבודה לתיקון, והדרכת מפתחים על מיון ממצאים
5. שבועות 11-12: הפעלת ייצור מלאה, תבניות דוחות ציות, והעברת ניטור רציף
לעולם אל תבטח, תמיד ודא — החלף אבטחה מבוססת-היקף בגישת גישה מבוססת-זהות ומאומתת באופן רציף, עבור כל משתמש והתקן.