Die besten 보안 취약점 탐지-Lösungen für Sie

Finden Sie bewährte 보안 취약점 탐지-Tools, die sowohl für Anfänger als auch für Experten geeignet sind, und steigern Sie Ihre Produktivität.

보안 취약점 탐지

  • KI-gesteuerte Software-Testplattform für effiziente und streamlined QA-Prozesse.
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    Was ist Devzery?
    Devzery nutzt künstliche Intelligenz, um die Software-Testlandschaft zu transformieren und bietet fortschrittliche Funktionen wie automatisiertes API-Regressions-Testing, KI-gesteuertes Test-Execution und hohe Testabdeckung. Der Fokus liegt darauf, den Testprozess schneller, effizienter und intelligenter zu gestalten, was den Entwicklungsteams hilft, hochwertige Software mit weniger Ressourcen bereitzustellen. Der KI-gesteuerte Ansatz von Devzery beseitigt die Monotonie des manuellen Testens und gewährleistet eine detaillierte Erkennung von Sicherheitsproblemen und umfassende Testabdeckung. Devzery ist für verschiedene Testbedarfe geeignet, wie z.B. Regression, Integration und Lasttests, und zielt darauf ab, die herkömmlichen QA-Prozesse zu revolutionieren.
    Devzery Hauptfunktionen
    • Automatisiertes API-Regressions-Testing
    • KI-gesteuertes Test-Execution
    • Hohe Testabdeckung
    • Detaillierte Erkennung von Sicherheitsproblemen
    • Integration mit verschiedenen CI/CD-Tools
    • Anpassbare Testfallgenerierung
    Devzery Vor- und Nachteile

    Nachteile

    Keine direkten Informationen über mobile Apps oder Erweiterungen, die die Plattform auf webbasierte Dienste beschränken
    Begrenzte Sichtbarkeit der Preisinformationen und kostenlosen Testoptionen auf der Landingpage
    Technisches Wissen könnte erforderlich sein, um Middleware-SDKs und KI-Funktionen vollständig zu integrieren

    Vorteile

    Automatisiert End-to-End-API-Regresionstests mit KI für verbesserte Genauigkeit und Effizienz
    Nahtlose Integration mit beliebten Projektmanagement- und CI/CD-Tools wie Jira, GitHub Actions und Jenkins
    Reduziert Entwicklungskosten und beschleunigt fehlerfreie Software-Releases
    Generiert und passt Testsuiten automatisch basierend auf API-Änderungen an
    Bietet präzises KI-basiertes Bug-Tracking und kollaborative Verwaltung
    Bietet einen Open-Source-UI-Testfall-Generator zur Verbesserung der Testeffizienz
    Generiert automatisch umfassende und aktuelle API-Dokumentation
    Devzery Preisgestaltung
    Hat einen kostenlosen PlanYES
    Details zur kostenlosen Probeversion2 Wochen kostenloser Test für den Pro-Plan
    PreismodellFreemium
    Ist eine Kreditkarte erforderlichNo
    Hat einen LebenszeitplanNo
    AbrechnungsfrequenzMonatlich

    Details des Preisplans

    Basic

    0 USD
    • Bis zu 1 Benutzer und 1 Projekt
    • 150 KI-generierte Testfälle pro Monat
    • E-Mail-Support
    • Integration mit CI/CD-Pipeline
    • Browsererweiterung für Fehlerverwaltung
    • Basisanalyse

    Pro

    25 USD
    • Bis zu 5 Benutzer und 2 Projekte
    • Unbegrenzte KI-generierte Testfälle pro Monat
    • Intelligente Vorschläge für gezielte Regression
    • Priorisierter Support
    • Erweiterte Berichte und Analysen
    • Beliebte Projektmanagement- und CI/CD-Pipeline-Integration

    Enterprise

    Maßgeschneidert USD
    • Individuelle Benutzeranzahl
    • Unbegrenzte KI-generierte Testfälle pro Monat
    • Individuelle Nutzungsanalysen und Berichte
    • Dedizierter Account-Manager
    • Maßgeschneiderte Integration von Projektmanagement und CI/CD-Pipeline
    Für die neuesten Preise besuchen Sie bitte: https://www.devzery.com/pricing
  • GitHub Action, die OpenAI nutzt, um Pull-Anfragen automatisch zu analysieren und umsetzbare Code-Review-Kommentare zu generieren.
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    Was ist AI PR Review?
    AI PR Review funktioniert als GitHub Action, die sich in Ihre bestehende CI-Pipeline integriert, um automatisierte Analysen von Pull-Anfragen durchzuführen. Nach Konfiguration im Workflow-File ruft es die OpenAI-API auf, um Codeänderungen zu scannen, wobei Faktoren wie Syntaxfehler, Sicherheitslücken, Einhaltung von Stilrichtlinien und mögliche Performance-Engpässe bewertet werden. Der Agent erzeugt dann für Menschen verständliches Feedback, Vorschläge und Verbesserungshinweise, die als Kommentare zur Pull-Anfrage veröffentlicht werden. Erweiterte Konfigurationsoptionen ermöglichen die Anpassung der Review-Tiefe, der Wahl des KI-Modells sowie die Einbeziehung oder den Ausschluss bestimmter Verzeichnisse. Durch die Automatisierung routinemäßiger Code-Review-Aufgaben reduziert AI PR Review die Arbeitsbelastung der Reviewer, sorgt für einheitliche Standards bei Beiträgen und beschleunigt Merge-Zyklen.
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