产品对比：Detectify vs. Invicti
概述
本次对比评估了两款安全平台Detectify和Invicti，两者都旨在提供漏洞评估和攻击面管理功能。虽然这两个平台存在竞争关系，但Detectify基于前瞻性理念构建，利用其专有的基于有效载荷的扫描引擎和多源情报模型。这种方法由私人精英道德黑客社区（Detectify Crowdsource）、AI研究员和内部团队提供支持，使其能够发现其他工具遗漏的新型非CVE漏洞。
相比之下，Invicti的价值根植于其"基于证据的扫描"引擎，这种方法专注于确认公开已知的漏洞，需要大量的前期配置时间投入，并且无法扫描新兴的0-day威胁。这种评估理念的核心差异决定了平台各自的价值、可用性以及AppSec团队的日常工作流程。
快速对比
我们主要基于与Invicti潜在客户的对话反馈构建此对比，同时也参考了以下来源：
- Invicti官方网站和资源
- Invicti文档
- Invicti公开可用的演示
Invicti
优势
- 与CI/CD管道和问题跟踪器的深度开箱即用集成，实现完全自动化的闭环"扫描到工单"工作流程
- 支持通过内部部署或VPC部署的扫描代理扫描非公开的内部应用程序
劣势
- 漏洞组合仅限于公开已知的测试，意味着它无法发现新型、0-day或非CVE缺陷
- 平台在实现全部价值之前需要大量的前期配置时间投入
Detectify
优势
- 其独特的漏洞情报来源于私有的、经过审查的精英道德黑客网络，能够发现新型非CVE缺陷
- 专有的动态API模糊测试引擎使用大规模随机化有效载荷库测试API，发现静态、基于模式的检查会遗漏的漏洞
- 基于现代SaaS的平台设计旨在快速实现价值，让工程师在几分钟内即可开始使用并发现资产
劣势
- 平台仅提供SaaS解决方案，不提供内部部署解决方案或本地代理，无法扫描非公开的内部网络
- 创建自定义的应用程序特定测试不是自助功能，需要与Detectify内部团队合作作为托管服务
深度对比：可见性与上下文
Invicti和Detectify都旨在通过处理影子IT来创建可见性，使用外部攻击面管理（EASM）持续监控DNS记录和透明度日志等公共源以发现未知的Web资产。根本区别在于它们接下来的操作。
Invicti采用预测性、数据驱动模型，在运行深度扫描之前使用AI对资产的潜在风险进行评分。Detectify使用黑客驱动的上下文模型，基于其在漏洞测试中发现的即时、实际发现来优先处理资产。
Invicti的预测风险评分方法旨在解决大规模扫描优先级问题。当发现新资产时，平台运行轻量级分析。这些数据被输入专有的AI/ML模型，该模型使用200多个参数（如过时的服务器软件或不安全的cookie配置）来计算预测资产具有关键漏洞可能性的分数。这会自动创建优先级工作队列（例如，关键、高、低），推荐AppSec团队应首先将有限的扫描资源集中在哪里。
相比之下，Detectify采用引导式操作方法。其Surface Monitoring产品首先发现并分类Web资产，然后提供智能建议，指出哪些资产应使用其Application Scanning产品进行更深度的DAST扫描。这种"发现和推荐"模型允许安全团队将深度扫描资源优先用于最关键或高风险资产，避免自动扫描每个发现资产的较慢且成本更高的过程。
Detectify专为希望从攻击者角度确定优先级的团队构建，专注于新兴威胁和业务功能。它提供关于黑客会首先发现的内容的即时上下文警报，允许团队基于真实世界发现和业务影响的组合来确定优先级。
深度对比：评估
在比较评估方法时，Invicti和Detectify代表了DAST（动态应用程序安全测试）的不同方法。根本区别在于它们测试的内容和执行测试的方式。Invicti的价值在于其自动确认已知漏洞，而Detectify的价值在于其发现已知和新型漏洞的能力，这些漏洞来源于精英黑客、其内部安全研究团队及其AI安全研究员Alfred。
Invicti的整个测试引擎围绕其尝试证明漏洞存在于用户系统中构建。这种方法旨在解决误报问题。当扫描器推断出潜在漏洞（例如，通过错误消息或基于时间的延迟）时，它会自动启动第二个非破坏性漏洞利用来证明漏洞是真实的。然而，其测试组合仅依赖于公开可用的测试，意味着其有效性仅限于已知内容。
Detectify使用基于有效载荷的测试来确认可利用性，但其核心差异化因素在于其漏洞来源和专有引擎。其测试情报来自多源模型：内部研究团队、从新CVE自动生成测试的名为"Alfred"的AI代理，以及Detectify Crowdsource私人审查道德黑客网络。该模型允许Detectify发现公共测试套件遗漏的新型、0-day和非CVE缺陷，平台声称其测试中有很大比例是针对CVE未涵盖的漏洞。对于API测试，Detectify使用专有的"动态模糊测试"引擎，该引擎使用来自庞大库（例如，命令注入的330,000+个）的随机化和轮换有效载荷探测API，以发现静态、基于模式的检查会遗漏的缺陷。
Detectify专为希望发现其他扫描器遗漏内容的团队构建；其价值在于其独特的、黑客来源的情报，提供关于真实世界攻击者积极利用的新型、新兴和高效漏洞的更高保真信号。
深度对比：可用性
使用Invicti进行入职是系统集成的实践，反映了其"左移"理念。设置旨在将扫描器连接到现有的SDLC。这涉及配置CI/CD管道触发器（如Jenkins或GitLab）、与问题跟踪器（如Jira或Azure DevOps）集成，以及关键的是，设置复杂的身份验证扫描。平台处理SSO、MFA（通过TOTP）和自定义脚本登录序列的能力是核心功能，但需要前期的时间和技术专业知识投入。可用性的"胜利"不是10分钟的设置，而是让工具启动并运行的投入。
Detectify专为"工作流驱动"的SaaS体验设计，优先考虑速度和清晰度。入职过程设计为需要分钟而非天数。主要流程涉及连接云提供商或输入根域，然后立即激活"Surface Monitoring"以发现外部攻击面。平台通过发现资产然后提供智能扫描建议来提供即时价值。这种"干净、直观的界面"逻辑地引导用户从发现到可操作的、黑客来源的发现，这一过程由CSM和CSE支持以确保快速采用。
结论：我应该选择哪个产品？
Detectify和Invicti之间的选择代表了前瞻性、以黑客为中心的平台与传统工具之间的明确决定。Detectify凭借其现代的、基于SaaS的方法明显脱颖而出，旨在快速实现价值和真正的攻击者视角。其核心价值——传统扫描器无法匹配——在于其专有的多源情报模型。通过利用其Detectify Crowdsource网络、AI研究员和内部团队，它独特地发现真实世界攻击者利用的新型非CVE漏洞和新兴威胁。这一点，结合其强大的API模糊测试引擎，使其成为保护现代外部攻击面的明确选择。相比之下，Invicti仍然是专注于内部自动化的工具，受限于仅包含公开已知缺陷的测试组合和显著的配置负担，使其用户对Detectify旨在发现的未知和新兴威胁视而不见。