초보자 친화적 automated reporting tools 도구

간단한 설정과 쉬운 사용법을 제공하는 automated reporting tools 도구로 시작부터 성공적인 작업을 만드세요.

automated reporting tools

  • Pentra는 생성적 AI를 사용하여 자동 펜테이션 테스트 보고서 생성을 제공합니다.
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    Pentra란?
    Pentra는 생성적 AI를 활용하여 자동 보고서 생성을 위한 플랫폼을 제공함으로써 펜테이션 테스트를 혁신합니다. 사용자는 자신의 작업을 기록하고, 취약점을 그룹화하며, 포괄적인 보고서를 손쉽게 생성할 수 있습니다. Burp Suite와 같은 기존 도구와의 간편한 통합을 통해 Pentra는 모든 네트워크 요청과 취약점이 철저하게 문서화되도록 보장합니다. 이 플랫폼은 사용자 정의, PDF로의 내보내기 및 펜테스트 데이터를 효율적으로 관리할 수 있게 하여 전체 프로세스를 더 빠르고 효율적이며 매우 신뢰할 수 있도록 만듭니다.
    Pentra 핵심 기능
    • 자동 보고서 생성
    • 명령 기록
    • Burp Suite 통합
    • PDF로 내보내기
    • 보고서 사용자 정의
    Pentra 장단점

    단점

    오픈 소스 코드나 커뮤니티 기반 개발 불가
    공개된 모바일 또는 브라우저 확장 앱 없음
    메인 도메인 참조 외에 사이트에서 가격 상세 정보 명확히 제공되지 않음
    가격 단계 또는 무료 vs 유료 기능에 대한 직접 정보 제한
    더 넓은 AI 생태계나 마켓플레이스와의 통합에 대한 명확한 정보 부족

    장점

    AI 기반 분석으로 증거 수집 및 보고서 생성 자동화
    실시간 수동 기록 방식의 침투 테스트 활동은 추적성을 향상시킴
    Burp Suite 같은 기존 보안 도구와 원활한 통합
    고객 브랜드에 맞춘 맞춤형 보고서 템플릿 제공
    실시간 상태 추적이 가능한 고객용 취약점 관리 대시보드 제공
    종단 간 암호화 및 안전한 데이터 저장 지원
    엄격한 보안 요구가 있는 기업을 위한 온프레미스 배포 가능
    Pentra 가격
    무료 플랜 있음YES
    무료 평가판 정보모든 플랜에 무료 체험 제공, 차이를 경험하려면 가입하세요
    가격 모델프리미엄
    신용카드 필요 여부No
    평생 플랜 있음No
    청구 빈도월별

    가격 플랜 상세 정보

    커뮤니티

    0 USD
    • 스마트 보고서 생성
    • 내장 AI 요약
    • 영구 무료
    • MIT 오픈 소스

    전문가용

    • 커뮤니티에 있는 모든 기능, 추가로
    • 팀 협업
    • 화이트 라벨 보고서 및 프리미엄 템플릿

    기업용

    199 USD
    • 전문가용에 있는 모든 기능, 추가로
    • 온프레미스 배포
    최신 가격은 다음을 방문하세요: https://pentra.ai
  • 취약점을 발견하기 위해 적대적 프롬프트를 자동으로 제작하고 실행하는 AI 레드팀 에이전트입니다.
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    Attack Agent란?
    Attack Agent는 대형 언어 모델을 활용하여 체계적으로 NLP 애플리케이션의 보안 취약점을 탐색합니다. 에이전트 기반 워크플로우를 사용하여 특정 API에 맞는 적대적 입력을 자동으로 제작, 실행하며 응답을 분석하여 이상 또는 의도하지 않은 행동을 식별합니다. 사용자 정의 공격 모듈을 지정하거나 퍼징 깊이를 제어하고 동적 제약 조건을 구성할 수 있습니다. 이 도구는 배치 처리, 발견된 문제 자동 보고, CI/CD 파이프라인과의 통합을 지원하여 지속적인 보안 검증이 가능하며, 확장 가능한 플러그인과 종합적인 분석 기능으로 보안 연구원과 개발자가 AI 시스템의 견고성과 준수성을 향상시킬 수 있게 합니다.
  • AI 에이전트 이다(Ida)는 고급 데이터 인사이트 및 운영 자동화를 통해 드릴링 효율성을 향상시킵니다.
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    Ida란?
    AI 에이전트 이다(Ida)는 머신 러닝 알고리즘과 데이터 분석을 활용하여 드릴링 작업을 위한 실행 가능한 인사이트를 제공합니다. 센서와 현장 보고서와 같은 다양한 출처로부터 방대한 양의 데이터를 처리함으로써 이다는 패턴을 식별하고 드릴링 매개변수를 최적화하며 장비 고장을 예측합니다. 이는 팀이 데이터 기반 결정을 내리고 효율성을 향상시키며 비용을 절감하고 현장 안전성을 높일 수 있도록 합니다.
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