产品对比：Detectify vs. ProjectDiscovery

概述

本对比评估了两款现代化安全平台：ProjectDiscovery和Detectify，两者都旨在提供高信号、低噪声的漏洞评估和攻击面管理解决方案。虽然两者都很有效，但它们建立在根本不同的理念上。

ProjectDiscovery平台的价值根植于其强大的开源工具，如Nuclei引擎，为最新披露的公共CVE提供自助式定制功能。相比之下，Detectify的价值在于其专有的、基于载荷的扫描引擎，该引擎由私人精英道德黑客社区（Detectify Crowdsource）独特驱动，用于发现新颖的非CVE漏洞。这种核心方法差异决定了它们在评估、可用性和AppSec团队日常工作流程中的各自优势。

Detectify与ProjectDiscovery：快速比较

我们主要基于与ProjectDiscovery潜在客户的对话反馈构建此比较，同时也参考了以下来源：

• ProjectDiscovery官方网站和资源
• ProjectDiscovery文档
• ProjectDiscovery公开演示

ProjectDiscovery

优势

• 整个评估能力建立在开源Nuclei引擎上
• AppSec工程师可以读取、修改并以简单的YAML格式编写自己的nuclei模板
• 扫描逻辑在YAML模板中透明可见

劣势

• 对CLI工具、脚本编写和编写/管理自己的扫描模板感到舒适的AppSec团队将获得最大价值
• 有限的状态爬取能力 - 不适用于单个复杂应用程序的深度状态爬取
• 一些企业买家认为依赖Nuclei相比具有专有引擎并由专门私人研究团队支持的解决方案存在潜在限制

Detectify

优势

• 其专有引擎由私人、仅限邀请的精英道德黑客社区驱动
• 这种多源模型（还包括内部研究团队和AI）能发现新颖、新兴和非CVE漏洞
• 平台基于载荷测试理念构建 - 仅当载荷成功解析时才报告漏洞，从而确认可利用性

劣势

• AppSec工程师不能简单地编写和上传自己的自定义扫描逻辑
• 必须由Detectify内部安全研究团队支持工具实施
• 无法捕获ProjectDiscovery能识别的一些网络资产
• 对某些测试的带外和BOLA支持有限

深度比较：可见性和上下文

ProjectDiscovery和Detectify都基于现代化的"由外而内"理念进行持续发现和映射。

ProjectDiscovery的方法是其开源工具链的透明扩展；其云平台（PDCP）自动化其流行工具如Subfinder、Naabu和httpx，以基于种子的发现方式运行，频率取决于计划。此自动化工具链发现并编录外部资产，如子域名、IP和开放端口。

Detectify的"表面监控"提供非常相似的能力，持续扫描互联网以发现面向互联网的域名和Web应用程序，找到"影子IT"。

映射的关键部分是添加上下文，两个平台都优先考虑这一点。ProjectDiscovery使用技术数据如截图、技术栈以及最近添加的AI驱动的资产标记来丰富其资产清单。Detectify在这方面也有强大、成熟的能力，称为攻击面归因和资产分类。此过程自动编录具有技术数据（如开放端口和DNS记录类型）的资产，并分类其业务目的。对于两个工具，此分类是帮助安全团队理解其外部清单而不仅仅是子域名列表的关键步骤。

方法上最显著的差异在于资产被发现和分类后发生的事情。ProjectDiscovery的模型建立在自动执行上。其理念是完全消除发现和评估之间的差距。当其工作流发现新资产时，它会自动添加到清单中并排队等待扫描。平台默认设计为"发现即扫描"，确保对新资产进行即时评估。

相比之下，Detectify的方法基于引导操作。Detectify推荐要扫描的Web应用程序。其表面监控产品发现并分类资产，然后提供智能扫描建议，指出哪些资产应使用其应用程序扫描产品进行更深度的DAST扫描。这种"发现并推荐"模型专为需要优先将深度扫描资源用于最关键或高风险资产的安全团队设计，而不是自动扫描发现的所有内容，后者速度慢且成本高。

深度比较：评估

ProjectDiscovery和Detectify的核心评估方法都为现代化AppSec团队设计，优先考虑高信号、低噪声结果。

ProjectDiscovery的方法建立在其开源Nuclei引擎上，该引擎透明且模板驱动。它使用庞大的、社区策划的基于YAML的模板库执行"行为检查"，验证缺陷的存在，而不仅仅是匹配软件版本。

Detectify的方法在理念上相似但执行方式不同；它使用专有的、内部构建的引擎，也是基于载荷的。Detectify的引擎设计用于模拟真实世界的利用，仅当载荷成功解析时才触发发现，这种方法明确设计用于确认可利用性并减少AppSec团队的分类工作负载。

一个根本差异在于它们的漏洞来源。ProjectDiscovery的优势在于其对公开已知漏洞的速度和广度。由于其模板库是开源的，全球安全社区可以在新CVE披露后几小时内添加新的检测模板。Detectify的价值主张在于其用于发现新颖和非CVE缺陷的多源模型，其中75%的漏洞未被已知CVE覆盖。这意味着Detectify平台中有ProjectDiscovery中不可用的漏洞。它结合了内部安全研究团队与AI代理（Alfred），以及最值得注意的是Detectify Crowdsource网络 - 一个私人的、仅限邀请的精英道德黑客社区。这使Detectify能够获取和测试独特的、高影响的漏洞，这些漏洞不在公共数据库中，并且会被仅依赖公共情报的扫描器错过。

对于AppSec工程师，定制方法是一个关键区别。ProjectDiscovery从底层开始为可扩展性构建。工程师可以使用简单的Nuclei YAML DSL在几分钟内编写自己的自定义模板，使他们能够编码内部知识并大规模测试特定的业务逻辑缺陷。这是一个核心的动手功能。Detectify的定制模型是一种托管服务；文档指出其内部安全研究团队可以为用户构建定制测试。这是一种根本不同的方法，将定制作为"白手套"服务提供，而不是AppSec工程师直接的自助能力。

两个平台都有强大、现代化的API评估能力。ProjectDiscovery的Nuclei引擎具有协议感知能力，可以摄取如OpenAPI的API规范，并可以测试所有定义的端点。其可扩展性也意味着工程师可以编写自定义模板来测试复杂的API业务逻辑缺陷。Detectify也有专有的API扫描器，它通过动态模糊测试进行区分。它不使用静态检查，而是使用来自庞大库（例如，命令注入的330,000+）的随机化和轮换载荷探测API，确保每次扫描都是唯一的，并设计用于发现静态分析会错过的缺陷。

深度比较：可用性

ProjectDiscovery的可用性为重视"安全即代码"工作流程的动手技术工程师构建。其基于开源、CLI优先工具的基础意味着对于其目标用户，它异常可用。这些工具轻量、可组合，并且易于集成到自定义脚本和CI/CD流水线中。

相比之下，Detectify为不同的可用性范式设计：现代化、“工作流驱动"的SaaS平台。其可用性由"清洁、直观的界面"定义，该界面优先考虑速度、清晰度和引导用户执行最重要的操作。这种方法设计为逻辑性强，需要最少的培训，并减少工程师的认知负荷。

两个平台都设计用于快速实现价值。熟悉ProjectDiscovery开源工具的工程师可以非常快速地运行扫描。ProjectDiscovery云平台（PDCP）在此基础上构建了快速的SaaS设置，G2上的用户提到只需"30分钟"即可运行。Detectify的入门同样简化并设计用于速度。用户可以在几分钟内通过连接其云提供商来启动资产发现，并在资产上选择"扫描”。这使平台几乎立即提供可操作的价值。

每种模型呈现不同的权衡。ProjectDiscovery的功能需要工程开销；其全部价值由愿意编写和管理自己的自定义扫描模板的技术团队解锁。Detectify的卓越用户体验适用于优先考虑速度和引导操作而非细粒度自助控制的团队。定制可用，但它通常是白手套服务，其中Detectify的内部研究团队为用户构建定制测试。这与ProjectDiscovery的自助模型形成鲜明对比。

结论：我应该选择哪个产品？

ProjectDiscovery和Detectify之间的选择是一个战略性决策，取决于AppSec团队的操作理念、技术资源和主要目标。两个平台都是现代化、高效的DAST和EASM解决方案，通过优先考虑高信号、低噪声和基于载荷的结果，明确超越了传统扫描器。决策不是关于哪个"更好"，而是哪个更适合您团队的工作流程。

Detectify为重视操作效率、引导操作和访问独特情报的团队构建；其优势在于抛光、直观的工作流程，最小化分类工作，以及从其私人道德黑客网络获取新颖漏洞的能力，使团队能够精确集中资源。

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