Detectify与Escape：快速对比
我们主要基于与潜在客户对话的反馈以及过去决定评估Detectify作为替代方案的Escape用户的意见构建此比较，同时也参考了以下来源：
- Escape的官方网站和资源
- Escape的文档
- Escape公开可访问的演示
功能对比图表
| 功能 | ESCAPE | DETECTIFY |
|---|---|---|
| 攻击面发现 | 外部资产以及部分内部资产 | 所有层级均可用，数据每24小时定期更新 |
| 漏洞评估 | 测试现代Web资产和API | 利用内部安全研究、道德黑客私有社区和AI研究员Alfred |
| 资产分类 | 分类Web资产和API | 基于攻击面发现数据自动分类所有资产 |
| 扫描建议 | 不提供扫描建议，需要用户创建定制列表 | 推荐可能遗漏且是潜在攻击目标的Web应用进行扫描 |
| API测试 | 尽管没有动态API测试，但可以测试GraphQL端点 | 提供动态API测试：数百个测试，具有创新载荷轮换能力 |
| 认证测试 | 提供认证扫描 | 提供认证扫描 |
| 合规性 | 合规范围内有限 | 检查OWASP Top 10、部分NIST网络安全框架，与PCI专家建立合作伙伴关系 |
| 基于载荷的测试 | 依赖基于签名的测试 | 所有测试都运行基于载荷的测试，以减少验证运行所花费的时间 |
| 易用性/上手时间 | 易于设置和管理 | 易于设置和管理 |
| 子域名测试 | 不测试与Detectify相同的测试集 | 开创了CWE284用于子域名接管，现在拥有最大数量的测试 |
| 自定义模块 | 不提供客户测试 | 内部安全研究团队可以为用户构建定制测试 |
| 集成 | 与各种工具集成 | 与各种工具集成 |
| 客户成功 | 提供知识库和支持工单 | CSM、CSE和知识库 |
Escape平台分析
优势
- Escape通过与内部开发者和云工具集成，提供深入的上下文可见性
- 其AI驱动的评估在现代API中发现复杂的业务逻辑漏洞，如BOLA和BFLA
- 该工具通过其API优先设计提供高度控制和自定义，吸引技术工程师
劣势
- 该平台要求用户执行深入的数据合成，使其不太适合需要即时指导的团队
- 其AI对逻辑缺陷的关注可能提供较少的广度
Detectify平台分析
优势
- Detectify通过发现后立即推荐要扫描的关键Web应用，提供面向行动的可见性
- 其独特的评估模型，结合精英黑客和基于载荷的测试，以高准确度发现专有漏洞
- 该平台提供直观、以效率为中心的用户体验，指导团队快速从发现转向行动
劣势
- 与Escape的混合发现模型相比，其"由外向内"的关注可能提供较少的内部资产上下文
- 目前评估较少关注发现特定应用的业务逻辑缺陷
深入比较：可见性和上下文
对于任何AppSec团队，可见性是起点。目标是发现并理解每个面向Web的资产和API，以创建可操作的攻击面清单。这使得团队能够通过将资源集中在最重要的地方，从被动转向主动。
Escape为深度数据合成而设计：Escape擅长构建应用程序生态系统的细粒度、深度上下文化的映射，在现代API方面具有明显优势。它通过混合发现模型实现这一点，与内部云和开发者工具集成，用代码所有者和业务关键性等数据丰富其资产清单。
Detectify为快速行动而设计：Detectify的优势在于不仅能够显示您拥有什么，还能告诉您下一步该做什么。其持续的、由外向内的发现提供了外部攻击面的持续视图。其关键区别在于能够对资产进行分类，然后立即推荐您应该扫描的特定Web应用。
深入比较：评估
当AppSec团队拥有攻击面的可见性后，下一个关键步骤是评估：主动测试应用程序和API以发现漏洞的过程。
Escape的评估能力建立在AI驱动的行为分析模型上。其引擎像自动渗透测试器一样工作，学习应用程序及其API的预期业务逻辑。
Detectify的评估由人类智慧和自动化精度的独特组合定义，专注于高准确度、基于载荷的测试。其主要创新是混合智能模型，结合了内部安全研究团队、名为Alfred的AI代理以及一个仅限邀请的精英道德黑客社区Detectify Crowdsource。
深入比较：易用性
安全工具只有在实际使用时才有效，这使得易用性成为关键因素。
Escape在G2评论中因其快速设置而受到高度赞扬，专为重视控制和自定义的动手技术用户设计。
Detectify则针对速度、清晰度和果断行动进行了优化。用户体验设计得异常直观，逻辑上指导用户从资产发现到清晰、可操作的扫描建议。
结论：我应该选择哪个产品？
Escape和Detectify之间的决定取决于AppSec团队的具体运营优先级、技术重点和期望的工作流程。
Escape适合需要深度、可自定义控制来保护复杂内部API的技术团队，利用其AI发现细微的业务逻辑缺陷并执行深入的数据合成。
Detectify专为在其外部攻击面上优先考虑速度和效率的团队而构建；它提供清晰的建议，并使用独特的高精度评估模型来发现专有漏洞，使精简团队能够以最少的分类果断行动。