Flawnter 5.9.1 (macOS, Linux, Windows) - 应用程序安全测试软件

Flawnter 5.9.1 (macOS, Linux, Windows) - 应用程序安全测试软件

本地化的 SAST 和 DAST 应用安全测试解决方案

请访问原文链接:https://sysin.org/blog/flawnter/ 查看最新版。原创作品,转载请保留出处。

作者主页:sysin.org


Flawnter - Application Security Testing Software

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Flawnter - 应用程序安全测试软件

Flawnter 是一款基于零信任原则的安全测试软件,可检测您的应用程序中的安全漏洞。

我们的测试规则基于行业标准,包括但不限于 OWASP Top 10、CWE/SANS-25 和 NIST。

更快发现隐藏的安全和质量漏洞

Flawnter 通过自动化静态和动态应用程序安全测试,帮助更快地发现隐藏的安全和质量问题 (sysin)。您可以轻松地将 Flawnter 集成到软件开发生命周期 (SDLC) 的任何阶段。

可扩展、灵活且强大的扫描器

Flawnter 支持 Windows、macOS 和 Linux 平台。它是一款独立应用程序,可通过命令行或图形界面运行,并能轻松集成到您的 CI/CD 流程中,提供强大的性能和漏洞报告。

通过扩展扩展您的测试覆盖范围

您可以创建自定义的 Flawnter 扩展或下载现有扩展。扩展有助于扩大测试覆盖范围,发现更多漏洞。扩展实现简单,并可访问 Flawnter 的全部功能。

适用于各种规模组织的实惠定价

Flawnter 提供简单灵活的定价,适用于任何规模的组织,以提高其应用程序的安全性和质量 (sysin)。许可基于每用户每年收费,其他选项也可用。

零信任安全

Zero Trust Security

体验我们本地化的 SAST 和 DAST 应用安全测试解决方案的简便和优势。无需安装,只需下载并运行。我们专注于数据隐私和安全,确保所有扫描都在客户端基础设施内本地运行,绝不传输敏感数据。

这一解决方案通过消除云端数据暴露风险,简化了合规工作。它无缝集成到现有基础设施中,提供卓越的灵活性以适应不断变化的安全需求。借助客户端本地或云基础设施的计算能力 (sysin),实现高效的扫描速度并最小化对开发周期的干扰。您可以放心地保护您的数字资产,确保您的数据和代码始终处于您的独家控制和监控之下。

核心功能

Core Features

  • 静态代码分析:检测代码中的安全和质量问题。
  • 容器和基础设施即代码 (IaC) 分析:分析 Docker 容器镜像和基础设施即代码。
  • 软件成分分析 (SCA):检测第三方库和组件中的已知漏洞。
  • 自动生成软件物料清单 (SBOM):以 CycloneDX/SPDX JSON 文件格式生成 SBOM。
  • API 安全测试:通过动态测试 API 检测应用程序中的安全漏洞。
  • 硬编码密钥扫描:检测源代码和配置文件中的硬编码密钥和密码。
  • 动态安全测试 (DAST):使用动态分析检测应用程序中的安全漏洞。
  • DAST 交互式测试:使用动态交互式测试发现安全漏洞。
  • AI 测试:人工智能安全和数据质量测试。

受到全球众多组织的信赖

Trusted by many organizations worldwide

  • Bladebridge
  • Bosch
  • D&S
  • FCR
  • Fortress
  • Moodle
  • Nearstar

下载地址

Flawnter 5.9.1 for macOS, Linux, Windows


更多:HTTP 协议与安全

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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