AI 輔助風險篩選
HackerOne 的 AI 技術 Hai 會辨識風險較高的程式碼變更,並協助過濾低風險問題,讓審查者能專注於最可能需要人工關注的變更。
PullRequest 提供隨選程式碼審查與程式碼安全服務,結合 AI 輔助篩選與專家人工驗證,協助開發團隊在既有 pull request 流程中發現漏洞、錯誤與程式碼品質問題。
PullRequest(現以 HackerOne Code 名義呈現)是一項程式碼安全與審查服務,適合希望在既有 pull request 工作流程中獲得安全回饋的開發團隊。它結合 AI 為基礎的風險篩選與專家人工審查,協助團隊在程式碼進入 production 前找出漏洞、錯誤與程式碼品質問題。
此產品的設計可融入既有的開發工具與流程。網站指出它可與主要原始碼管理平台整合,支援所有主要語言與框架,並可提供為託管式平台或企業與受監管環境適用的地端安裝。
HackerOne 的 AI 技術 Hai 會辨識風險較高的程式碼變更,並協助過濾低風險問題,讓審查者能專注於最可能需要人工關注的變更。
每一項發現都會先由專業工程師人工審查與驗證後才會送達開發人員,這被定位為可降低誤報並提升回饋品質的方式。
服務可整合 GitHub、GitLab、Bitbucket 與 Azure DevOps,因此團隊可以直接使用既有的原始碼管理工具,而不必把程式碼移到另一個系統。
審查者會在 pull request 流程中直接提供安全建議、錯誤發現與程式碼品質回饋,協助開發人員在程式碼仍處於脈絡中時立即處理問題。
專案儀表板與每週摘要會呈現 pull request 生命週期、未關閉的 pull request、貢獻量與留言數,讓團隊掌握審查流程狀況。
企業客戶可使用地端安裝、SAML 單一登入、自訂整合的 API 存取,以及來自客戶成功團隊的 Slack 支援。
經常交付 pull request 的團隊可使用 PullRequest 取得外部審查,而不必等待內部審查者有空。
重視安全的團隊可使用此服務在開發週期更早發現漏洞,也就是在程式碼被合併與部署之前。
面臨技術債或審查瓶頸的工程團隊,可利用審查者網路持續推進工作,同時仍取得詳細回饋。
需要更多流程可視性的組織,可使用儀表板與摘要追蹤 pull request 活動,並找出審查吞吐量的趨勢。
企業或受監管團隊可使用地端選項與 SAML 單一登入,以符合更嚴格的基礎架構與存取需求。
PullRequest 採用隨選程式碼審查流程。來源說明指出,審查者會查看靜態分析結果與 AI 辨識出的風險,接著在 pull request 中提供可執行的回饋。
定價頁面說明,審查通常會在美國營業時間內完成;程式碼審查頁面則指出,審查通常在一小時內完成,最長不超過 1 天,實際時間取決於規模與範圍。
網站說明其可整合 GitHub、GitLab、Bitbucket 與 Azure DevOps,並可即開即用地支援所有主要語言與框架。
定價頁面說明,平均來說,使用 Smart Review Selection 的組織大約有 30% 到 40% 的 pull request 會被審查,這項設計是為了將審查資源集中在風險最高的變更上。
安全政策說明,PullRequest 同時提供託管式 SaaS 平台與可供防火牆內安裝的 on-premise 解決方案。