KENSAI的AI驱动扫描如何检测传统工具遗漏的业务逻辑缺陷

传统安全扫描器擅长发现SQL注入和XSS漏洞，但67%的关键业务逻辑缺陷未被检测到。KENSAI的AI驱动引擎分析应用程序行为、用户工作流程和上下文关系，以识别基于签名的工具根本无法看到的复杂漏洞。

业务逻辑盲点

安全漏洞分为两大类：技术缺陷（如缓冲区溢出、SQL注入和跨站脚本）和业务逻辑缺陷（如访问控制失效、竞态条件和工作流操纵）。

KENSAI采用根本不同的方法。KENSAI的AI引擎不是寻找已知的不良模式，而是学习正常应用程序行为的样子，然后识别异常、边界案例和可利用的逻辑链。

KENSAI爬取您的应用程序并构建一个全面的行为模型，包括用户工作流程、状态转换、访问控制模式和数据依赖关系。

示例1：一个SaaS计费平台有一个三步升级过程。KENSAI发现，通过使用有效的会话令牌直接POST到第3步端点，用户可以完全跳过付款。

传统扫描器结果：未发现漏洞
KENSAI结果：关键业务逻辑缺陷——未授权权限提升

欧盟的NIS2指令要求组织实施"适当且相称的技术和组织措施"来管理网络安全风险。业务逻辑漏洞代表了一类特别隐蔽的风险，因为它们不会出现在传统的漏洞扫描中。