用于代码审查的 AI SAST
使用语义 AI SAST 分析源代码，在发布前识别 AI 生成和人工编写代码中的安全弱点，包括控制流、数据流、授权行为、依赖项和不安全模式。
Aptori
认领Aptori 是一款 AI 原生应用安全平台，帮助安全团队和开发者验证代码、API、云原生基础设施及 AI 系统中的可利用性，集成语义运行时验证、AI SAST、自动化测试和修复指导。
概述
Aptori 是一款面向代码、API、云原生基础设施和 AI 系统的 AI 原生应用安全平台。它将 AI SAST、运行时验证、自动化渗透测试、ASPM 和修复整合到一个操作模型中，重点在于证明哪些内容可被利用，而不仅仅是报告发现。
该产品旨在帮助安全团队和开发团队基于运行时证据开展工作。Aptori 持续验证应用和 API，关联安全栈中的信号，并提供面向开发者的指导以加速修复，同时支持持续合规和安全设计的软件交付。
功能
运行时验证
在运行时条件下验证 API、身份、工作流、业务逻辑和 Kubernetes 暴露情况，帮助团队将理论性发现与实际可利用的问题区分开来。
自动化安全测试
通过 AI Security Engineer 代理运行自动化渗透测试，模拟攻击者行为，探索攻击路径，并验证修复后问题是否仍然存在。
统一风险关联
通过 Security Data Lake 和 ASPM 层在代码、依赖项、API、运行时行为和第三方工具之间关联发现，减少碎片化，并按真实风险优先排序。
确定性修复
将分诊与根因分析、开发者可直接使用的修复方案和验证步骤连接起来，帮助团队以更清晰的责任归属和证据从发现推进到修复。
持续保障与合规证据
通过在应用程序和云原生环境中维护运行时证据和安全态势上下文，支持持续合规和持续漏洞管理。
使用场景
发布前代码安全
在代码进入生产环境之前使用 Aptori 审查 AI 生成或人工编写的代码，并通过语义分析查看控制流、数据流、依赖项和授权行为。
API 和工作流验证
在运行时条件下使用 Aptori 验证 API、身份、工作流和业务逻辑，尤其适用于静态工具难以证明授权缺陷或可利用路径的场景。
基于风险的修复优先级排序
使用 Aptori 根据可达性、运行时暴露和业务影响来优先处理依赖项、机密和 SBOM 发现，使修复工作聚焦于最重要的问题。
验证与持续保障
使用 Aptori 测试修复后的问题是否真正解决，并持续验证控制措施是否长期保持有效。
Pros and Cons
Pros
- 将 AI SAST、API 安全测试、运行时验证、修复和 ASPM 集成在一个平台中。
- 聚焦可利用性和运行时证据，可减少仅靠静态检测带来的噪音。
- 将发现与根因、开发者指导和验证连接起来，而不只是停留在检测层面。
- 同时覆盖 AI 生成代码和生产环境行为，适用于应用、API 和云原生环境。
Cons
- 网站未公开定价，而且定价页面目前返回 404。
- 源材料没有显示支持的集成或特定第三方工具兼容性。
- 公开页面强调企业级工作流和演示驱动的接洽，因此自助式入门细节有限。
FAQ
什么是 Aptori？
Aptori 是一款 AI 原生应用安全平台，将 AI SAST、API 安全测试、运行时验证、自动化渗透测试、修复和合规支持整合到一个操作模型中。
Aptori 如何定价？
源材料显示的是以演示为主的流程，而不是公开的自助定价。定价页面目前返回 404，网站会引导访问者预约演示。
Aptori 适合谁使用？
Aptori 面向需要让安全团队和开发者基于同一证据开展工作的组织。公司页面说明该平台面向 CISO 和开发者，强调运行时事实、确定性修复和统一信号关联。
Aptori 如何验证风险？
该平台使用语义运行时验证，通过对用户、身份、API、对象和工作流建模来验证真实的应用行为。随后，它会将发现关联到可利用性、修复指导和验证。
Quick Facts
- 类别
- 应用安全平台
- 主要用户
- 安全团队和开发者
- 核心工作流
- 发现、分析、验证、修复、确认
- 部署重点
- 代码、API、云原生基础设施、Kubernetes 和运行时环境
- 定价
- 未公开列出；以演示为主
- 来源域名
- aptori.dev