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问题所在
AppSec 正淹没在
自身的信号之中。
您的扫描器都在尽职工作。问题在于您有七个扫描器,各说各的语言,各写各的仪表盘。数据都在,上下文却缺失。
告警过载
缺乏明确优先级的队列
重复的发现和缺失的上下文,让人更难区分哪些问题可立即处理、哪些还需调查。
工具割裂
上下文分散在各个仪表盘
代码、运行时、API 和云的安全发现分散在不同工具中,比较其严重性与上下文需要额外工作。
人工分诊
大量时间耗在串联线索上
团队必须先比对发现、核查上下文、协调负责人,才能决定修复什么。
前后对比
从七个仪表盘
到一个排序队列。
没有 Axiler
每个工具都有自己的队列。
多个独立队列待审查分散在互不相连的仪表盘中- 01没有共享上下文
无论可达还是未使用,发现看起来都一样。
- 02人工分诊
靠电子表格人工关联,拖慢修复。
- 03无补丁验证
需人工跟进确认是否修复。
使用 Axiler
- 一个优先级队列
智能体模块将上下文合并为一个排序列表,而不是数百条重复告警
- 每个发现都有完整上下文
SAST 路径、DAST 利用证明、WAF 实时探测与 API 暴露面,尽在同一视图
- 人机协同审批
共享上下文在进入团队处理队列前先经过审查
- 智能体确认修复
部署后 SAST、DAST 与 WAF 自动复测,漏洞消除后同步状态
Athena + Resolve
多个模块,
一个分诊层。
Athena 的五个智能体模块负责检测并共享上下文。Axiler Resolve 将其与您现有的扫描器关联,再交给团队一个待审批的排序队列。
Athena · 智能体模块
运作方式
智能体协同。
您来审批。然后修复。
Athena 的智能体模块负责检测并共享上下文。Axiler Resolve 在您现有的技术栈中对其分诊,交付一个可直接处理的排序队列。
- 第 01 步
连接
连接您现有的扫描器,或运行 Athena 的智能体模块。Resolve 将它们的发现汇入共享的审查工作流。
- 第 02 步
智能体同步
Agentic Code Analysis、DAST、WAF、API 与云模块实时共享上下文。同一路径上的代码缺陷、云暴露、实时探测与利用证明,合并为一个关联发现。
- 第 03 步
审批与排序
Resolve 将 Athena 智能体的输出与第三方发现相关联。建议的资产权重由您的团队核验或调整,并结合可利用性与可达性综合评估。
- 第 04 步
修复
附带完整的跨模块上下文,将修复任务分派给对应团队。Athena 跟踪复测,并在各智能体一致确认漏洞消除后予以确认。
智能体工作流
五个智能体。一个队列。
完整上下文。
智能体之间相互传递发现,让每条告警都带有代码路径、利用证明、实时探测和暴露面上下文。
示例说明
POST /api/orders 存在 SQL 注入
- SAST可达路径orders/service.ts:142 → db.query()已确认
- DAST已验证可利用Payload ' OR 1=1 -- 返回 2,401 行已验证
- WAF正在被探测过去一小时来自 37 个 IP 的 1,284 次请求活跃
- 云面向互联网ALB orders-prod · 公有子网活跃
待人工审批
审批并分派客户评价
交付更快,
噪音更少。
Athena 帮我们拨开了噪音。团队不再在各自独立的 SAST 和 WAF 仪表盘之间追逐告警,而是基于一个已附带完整上下文的排序队列开展工作。
Agentic Code Analysis
理解风险。
审查下一步。
在同一个审查工作流中扫描源代码、依赖项、基础设施、Android 安装包和容器镜像。
SAST
审查源代码发现
SCA
检查存在漏洞的依赖包
IaC
扫描基础设施即代码
APK
扫描 Android 应用安装包
容器镜像扫描
扫描容器镜像中的已知风险
博客精选
AppSec 研究
与一线笔记。
Axiler 研究团队关于智能体安全、进攻性 AI 及其对防御者意义的观点。
不会。Athena 可与您现有的工具协同工作,包括 Snyk、Semgrep、SonarQube 和 GitHub GHAS。保留您的扫描器,并将它们的发现汇入共享工作流。



