Memastikan keamanan aplikasi adalah tantangan yang terus berkembang bagi developer dan tim keamanan. Proses pentesting manual seringkali memakan waktu berhari-hari atau bahkan berminggu-minggu, belum lagi potensi *false positive* dari alat analisis statis. Di tengah kebutuhan akan kecepatan dan akurasi, hadir sebuah alat menarik bernama **Strix**, *open-source AI pentesting tool* yang menjanjikan pendekatan baru dalam mengidentifikasi dan memperbaiki kerentanan.

Strix memperkenalkan konsep agen AI otonom yang bertindak layaknya *hacker* sungguhan. Mereka menjalankan kode aplikasi Anda secara dinamis, menemukan celah keamanan, dan memvalidasinya dengan *proof-of-concept* (PoC) nyata. Ini berarti Anda mendapatkan pengujian keamanan yang cepat dan akurat, tanpa beban pentesting manual atau kebingungan *false positive* yang sering muncul dari alat tradisional.

### Apa Itu Strix?

**Strix** adalah *tool* pentesting berbasis AI yang dirancang untuk developer dan tim keamanan. Agen AI-nya melakukan pengujian penetrasi otonom, meniru langkah-langkah *hacker* sesungguhnya. Mereka berinteraksi dengan kode Anda, mencari kelemahan, dan menyediakan validasi konkret berupa PoC. Tujuan utamanya adalah memberikan pengujian keamanan yang cepat, akurat, dan tanpa *overhead* manual yang berat.

Strix juga terintegrasi dengan **GitHub Actions** dan *pipeline* CI/CD, memungkinkan pemindaian otomatis pada setiap *pull request*. Ini memungkinkan Anda memblokir kode yang tidak aman sebelum mencapai lingkungan produksi. Memulai pun sangat mudah, karena Strix dirancang untuk *no setup required*.

### Kemampuan Utama yang Menarik

Strix hadir dengan serangkaian kemampuan inti yang menjadikannya pemain penting di ranah keamanan aplikasi modern:

*   ***Full pentesting toolkit***: Dilengkapi dengan alat lengkap untuk *reconnaissance*, eksploitasi, dan validasi kerentanan.
*   ***Multi-agent orchestration***: Tim agen AI pentesters berkolaborasi dan bekerja secara paralel untuk skala pengujian.
*   ***Real exploit validation***: Menghasilkan PoC yang berfungsi, bukan hanya *false positive* seperti pemindai kerentanan lama.
*   **Developer-first CLI**: Antarmuka baris perintah yang *developer-friendly* dengan temuan yang dapat ditindaklanjuti dan panduan remediasi.
*   **Auto-fix & reporting**: Mampu menghasilkan *patch* keamanan dan laporan pentest yang siap untuk kepatuhan.

### Strix dalam Aksi: Skenario Penggunaan

Strix dapat diterapkan dalam berbagai skenario untuk memperkuat postur keamanan Anda:

*   **Application Security Testing**: Mendeteksi dan memvalidasi kerentanan kritis dalam aplikasi Anda.
*   **Rapid Penetration Testing**: Melakukan pengujian penetrasi dalam hitungan jam, bukan minggu, lengkap dengan laporan kepatuhan.
*   **Bug Bounty Automation**: Mengotomatiskan penelitian *bug bounty* dan menghasilkan PoC untuk pelaporan yang lebih cepat.
*   **CI/CD Integration**: Menjalankan tes di *pipeline* CI/CD untuk memblokir kerentanan sebelum masuk produksi.

### Mulai dengan Strix: Panduan Cepat

Untuk memulai dengan **Strix**, Anda hanya memerlukan beberapa prasyarat:

*   **Docker** (harus berjalan)
*   **LLM API key** dari penyedia yang didukung (OpenAI, Anthropic, Google, dll.)

Berikut adalah langkah-langkah instalasi dan pemindaian pertama:

```bash
# Instal Strix
curl -sSL https://strix.ai/install | bash

# Konfigurasi penyedia AI Anda
export STRIX_LLM="openai/gpt-5.4"
export LLM_API_KEY="your-api-key"

# Jalankan penilaian keamanan pertama Anda
strix --target ./app-directory
```
Perlu dicatat, pada *run* pertama, Strix secara otomatis akan menarik *image* Docker *sandbox*. Hasilnya akan disimpan ke direktori `strix_runs/<run-name>`.

Selain CLI, Anda juga bisa mencoba platform pentesting *full-stack* **Strix** di `app.strix.ai`. Anda bisa mendaftar secara gratis, menghubungkan repositori dan domain, lalu meluncurkan pentest dalam hitungan menit. Platform ini menawarkan temuan yang divalidasi dengan PoC, *autofix* satu klik berupa *pull request* yang siap digabungkan, dan *continuous pentesting* yang selalu aktif.

### Fitur Canggih untuk Keamanan Mendalam

Agen Strix dilengkapi dengan *toolkit* keamanan ofensif yang komprehensif, mencakup:

*   **HTTP Interception Proxy**: Manipulasi dan analisis *request/response* penuh dengan Caido.
*   **Browser Exploitation**: Browser otomatis untuk menguji XSS, CSRF, *clickjacking*, dan alur *auth bypass*.
*   **Shell & Command Execution**: Terminal interaktif untuk pengembangan eksploitasi dan *post-exploitation*.
*   **Custom Exploit Runtime**: *Sandbox* Python untuk menulis dan memvalidasi eksploitasi PoC.
*   **Reconnaissance & OSINT**: Pemetaan *attack surface* otomatis, enumerasi *subdomain*, dan *fingerprinting*.
*   **Static & Dynamic Code Analysis**: Kemampuan SAST + DAST untuk pengujian keamanan aplikasi yang komprehensif.
*   **Vulnerability Knowledge Base**: Temuan terstruktur dengan skor CVSS dan klasifikasi OWASP.

Strix mengidentifikasi, memvalidasi, dan mengeksploitasi berbagai kerentanan keamanan di OWASP Top 10 dan di luar itu, seperti:

*   **Broken Access Control**: IDOR, *privilege escalation*, *auth bypass*.
*   **Injection Attacks**: SQL injection, NoSQL injection, OS command injection, SSTI.
*   **Server-Side Vulnerabilities**: SSRF, XXE, *insecure deserialization*, RCE.
*   **Client-Side Attacks**: XSS (stored/reflected/DOM), *prototype pollution*, CSRF.
*   **Business Logic Flaws**: *Race conditions*, manipulasi pembayaran, *workflow bypass*.
*   **Authentication & Session**: Serangan JWT, *session fixation*, vektor *credential stuffing*.
*   **Infrastructure & Cloud**: *Misconfiguration*, layanan yang terpapar, masalah keamanan *cloud*.
*   **API Security**: Otentikasi rusak, *mass assignment*, *rate limiting bypass*.

### Orkes Agen AI: Multi-Agent Pentesting

Salah satu kekuatan Strix adalah orkestrasi multi-agennya. Ini memungkinkan pengujian penetrasi otomatis yang sangat komprehensif:

*   **Distributed Pentesting**: Agen AI khusus untuk *reconnaissance*, eksploitasi, dan *post-exploitation*.
*   **Scalable Security Testing**: Eksekusi paralel di berbagai target untuk cakupan yang cepat dan menyeluruh.
*   **Dynamic Coordination**: Agen berbagi penemuan, merangkai kerentanan, dan berkolaborasi layaknya tim *red team*.

### Contoh Penggunaan CLI

Strix CLI dirancang untuk kemudahan penggunaan, baik untuk pemindaian dasar maupun skenario pengujian yang lebih kompleks.

**Penggunaan Dasar:**

```bash
# Pindai basis kode lokal
strix --target ./app-directory

# Peninjauan keamanan repositori GitHub
strix --target https://github.com/org/repo

# Penilaian aplikasi web black-box
strix --target https://your-app.com
```

**Skenario Pengujian Lanjutan:**

```bash
# Pengujian terotentikasi grey-box
strix --target https://your-app.com --instruction "Perform authenticated testing using credentials: user:pass"

# Pengujian multi-target (kode sumber + aplikasi yang di-deploy)
strix -t https://github.com/org/app -t https://your-app.com

# Target dari file, satu target per baris yang tidak kosong dan bukan komentar
strix --target-list ./targets.txt

# Pemindaian white-box yang sadar sumber (repositori lokal)
strix --target ./app-directory --scan-mode standard

# Pengujian terfokus dengan instruksi khusus
strix --target api.your-app.com --instruction "Focus on business logic flaws and IDOR vulnerabilities"

# Memberikan instruksi detail melalui file (misalnya, rules of engagement, scope, exclusions)
strix --target api.your-app.com --instruction-file ./instruction.md

# Memaksa scope diff PR terhadap branch dasar tertentu
strix -n --target ./ --scan-mode quick --scope-mode diff --diff-base origin/main
```

Untuk menjalankan Strix secara terprogram tanpa UI interaktif, Anda bisa menggunakan *flag* `-n` atau `--non-interactive`. Mode ini ideal untuk server dan *automated job*, karena CLI akan mencetak temuan kerentanan *real-time* dan laporan akhir sebelum keluar. Strix akan keluar dengan kode non-nol jika ditemukan kerentanan.

```bash
strix -n --target https://your-app.com
```

### Integrasi CI/CD dengan GitHub Actions

Menambahkan Strix ke *pipeline* Anda untuk menjalankan tes keamanan pada *pull request* sangat mudah dengan *workflow* GitHub Actions yang ringan:

```yaml
name: strix-penetration-test
on:
  pull_request:
jobs:
  security-scan:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v6
        with:
          fetch-depth: 0
      - name: Install Strix
        run: curl -sSL https://strix.ai/install | bash
      - name: Run Strix
        env:
          STRIX_LLM: ${{ secrets.STRIX_LLM }}
          LLM_API_KEY: ${{ secrets.LLM_API_KEY }}
        run: strix -n -t ./ --scan-mode quick
```
Dalam *run pull request* CI, Strix secara otomatis membatasi ulasan cepat ke file yang diubah. Jika *diff-scope* tidak dapat diselesaikan, pastikan *checkout* menggunakan riwayat penuh (*fetch-depth: 0*) atau berikan `--diff-base` secara eksplisit.

### Konfigurasi dan Model LLM yang Direkomendasikan

Anda bisa mengatur konfigurasi Strix melalui *environment variable*. Strix akan secara otomatis menyimpan konfigurasi Anda ke `~/.strix/cli-config.json`, jadi Anda tidak perlu memasukkannya lagi setiap kali *run*.

```bash
export STRIX_LLM="openai/gpt-5.4"
export LLM_API_KEY="your-api-key"

# Opsional
export LLM_API_BASE="your-api-base-url" # jika menggunakan model lokal, misalnya Ollama, LMStudio
export PERPLEXITY_API_KEY="your-api-key" # untuk kemampuan pencarian
export STRIX_REASONING_EFFORT="high" # mengontrol upaya berpikir (default: high, quick scan: medium)
```

Untuk hasil terbaik, beberapa model LLM yang direkomendasikan adalah:

*   OpenAI GPT-5.4 (`openai/gpt-5.4`)
*   Anthropic Claude Sonnet 4.6 (`anthropic/claude-sonnet-4-6`)
*   Google Gemini 3 Pro Preview (`vertex_ai/gemini-3-pro-preview`)

Strix juga mendukung berbagai penyedia LLM lainnya termasuk Vertex AI, Bedrock, Azure, dan model lokal.

### Strix untuk Lingkungan Enterprise

Bagi organisasi besar, Strix menawarkan pengalaman pentesting dengan kontrol tingkat *enterprise*. Ini mencakup SSO (SAML/OIDC), laporan pengujian penetrasi yang siap kepatuhan (SOC 2, ISO 27001, PCI DSS), dukungan khusus & SLA, opsi *deployment* kustom (VPC/self-hosted), dukungan model BYOK, dan agen pentesting AI yang disesuaikan dan dioptimalkan untuk lingkungan Anda.

### Bergabung dengan Komunitas Strix

Strix adalah proyek *open-source* yang berkembang pesat. Jika Anda memiliki pertanyaan, menemukan *bug*, atau ingin berkontribusi, Anda bisa bergabung dengan Discord mereka. Kontribusi kode, dokumentasi, dan *skill* baru sangat disambut. Jangan lupa untuk memberikan bintang ⭐ di GitHub untuk mendukung proyek ini.

Strix dibangun di atas karya luar biasa dari proyek *open-source* lainnya seperti LiteLLM, Caido, Nuclei, Playwright, dan Textual. Penting untuk diingat bahwa Anda bertanggung jawab untuk menggunakan Strix secara etis dan legal, hanya pada aplikasi yang Anda miliki atau memiliki izin untuk diuji.

## Referensi
https://github.com/usestrix/strix

Strix adalah alat pentesting AI open-source yang mengidentifikasi dan memperbaiki kerentanan aplikasi secara otomatis, terintegrasi dengan CI/CD untuk keamanan kode sebelum produksi.

Strix: Otomasi Pentest AI untuk Keamanan Aplikasi yang Lebih Cepat

Reggi

### Hacker Menyusup ke Paket NPM Jscrambler dengan Malware Pencuri Info

Baru-baru ini, jagat pengembangan dikejutkan oleh insiden keamanan serius. Perusahaan keamanan web sisi klien Jscrambler mengumumkan bahwa **Hackers Backdoor JScrambler NPM Package with Infostealer Malware**. Pelaku ancaman berhasil menerbitkan versi berbahaya dari paket npm mereka, yang sayangnya telah diunduh hampir 1.500 kali sebelum terdeteksi.

Insiden ini terjadi pada paket `jscrambler`, yang merupakan bagian dari produk Code Integrity mereka. Versi-versi yang terkena dampak meliputi 8.14, 8.16, 8.17, dan 8.20. Malware pencuri informasi tersebut bekerja saat ‘preinstall’ hook, sebuah mekanisme yang sangat berbahaya karena bisa mengeksekusi kode jahat bahkan sebelum paket terinstal sepenuhnya.

Jscrambler bertindak cepat. Meskipun paket berbahaya itu bertahan selama dua jam, pengembang segera mendeprekasinya dan merilis versi aman, yaitu 8.22. Dalam waktu singkat itu, data dari Node Package Manager (npm) menunjukkan bahwa paket berbahaya ini diunduh sebanyak 1.479 kali. Selain paket utama, ada empat paket Jscrambler lain yang bergantung padanya; vendor juga mendeprekasi dan menggantinya dengan versi baru. Jscrambler menegaskan bahwa insiden ini hanya terbatas pada paket npm tersebut dan tidak memengaruhi produk Jscrambler lainnya, termasuk Webpage Integrity.

### Apa itu Jscrambler dan Mengapa Ini Penting?

Jscrambler adalah platform komersial yang berfokus pada perlindungan aplikasi JavaScript web dan seluler dari rekayasa balik serta pengubahan. Dengan sekitar 17.000 unduhan mingguan, layanan ini memungkinkan pengembang mengunggah kode JavaScript mereka untuk dilindungi dari modifikasi. Ini sangat penting untuk mencegah injeksi kode berbahaya secara *real-time*.

Kompromi ini pertama kali dideteksi dan dianalisis oleh perusahaan keamanan aplikasi Socket. Penelitian mereka mengungkap bahwa malware ini adalah **infostealer** yang dirancang untuk menargetkan berbagai jenis data sensitif.

### Data Apa Saja yang Diincar Infostealer?

Malware ini memiliki cakupan target yang luas dan mengkhawatirkan bagi para pengembang:

*   **Kode sumber dan file proyek**.
*   **Kredensial pengembang dan rahasia**, seperti token Git, SSH, variabel lingkungan, dan token CI/CD.
*   **Kredensial cloud dan pengelola rahasia**, termasuk AWS, Azure, GCP, dan Kubernetes.
*   **Alat coding AI dan konfigurasi MCP**, seperti Claude, Cursor, Windsurf, VS Code, dan Zed.
*   **Dompet mata uang kripto dan frasa benih (seed phrases)** dari MetaMask, Phantom, Coinbase, Exodus, dan Trust Wallet.
*   **Data browser**, seperti *cookies* dan kredensial yang tersimpan.
*   **Aplikasi pesan dan kolaborasi**, termasuk Slack, Discord, dan Telegram.

Untuk mempersulit analisis, malware ini menggunakan teknik **obfuscation** yang kuat pada setiap *string* melalui algoritma enkripsi ChaCha20-Poly1305. Ini menunjukkan tingkat kecanggihan yang patut diwaspadai.

### Penyebab dan Rekomendasi Keamanan

Menurut Jscrambler, kompromi ini terjadi karena kredensial penerbitan npm mereka telah disusupi. Setelah insiden tersebut, Jscrambler segera mencabut kredensial yang disusupi dan menerapkan kontrol keamanan tambahan pada *pipeline* penerbitan mereka.

Bagi pengembang yang mungkin telah menggunakan paket npm berbahaya ini, Jscrambler memberikan rekomendasi tegas:
1.  **Anggap lingkungan Anda telah disusupi**.
2.  **Rotasi semua rahasia** (kata sandi, token, kunci API).
3.  **Pulihkan dari *backup* yang aman** dan terverifikasi.
4.  **Pastikan Anda menggunakan versi terbaru** dari produk Jscrambler.

Insiden ini kembali mengingatkan kita akan pentingnya keamanan rantai pasok (*supply chain security*) dalam ekosistem pengembangan modern. Selalu waspada terhadap setiap dependensi yang Anda gunakan.

## Referensi
https://www.bleepingcomputer.com/news/security/hackers-backdoor-jscrambler-npm-package-with-infostealer-malware/

Jscrambler melaporkan paket npm mereka disusupi malware pencuri informasi yang menargetkan data sensitif pengembang setelah kredensial penerbitan npm dikompromikan.

Hacker Menyusup ke Paket NPM Jscrambler dengan Malware Pencuri Info

Industri keamanan siber sering kali berhadapan dengan alat penganalisis statis tradisional yang hanya menghasilkan daftar panjang potensi masalah. Hal ini memaksa para insinyur untuk memilah sendiri mana yang benar-benar bug dan mana yang hanya *noise*. Namun, sebuah proyek baru dari perusahaan keamanan ofensif SecureLayer7 mengubah pendekatan ini. Mereka menghadirkan **Sandyaa Open Source Autonomous Security Bug Hunter**, sebuah alat yang menggunakan model bahasa besar (LLM) untuk membaca *codebase*, melacak pergerakan data di dalamnya, dan bahkan menghasilkan kode eksploitasi yang berfungsi untuk kerentanan yang telah dikonfirmasi. Alat ini dirilis di bawah lisensi MIT, membuatnya dapat diakses oleh siapa saja.

## Cara Sandyaa Beroperasi: Analisis Mendalam Tanpa Interupsi

Sandyaa beroperasi dengan cara yang sangat efisien. Anda cukup memberinya direktori lokal atau URL Git, dan alat ini akan menjalankan audit *end-to-end* tanpa memerlukan *prompt* interaktif. Sandyaa membangun konteks di seluruh file, membagi *codebase* besar menjadi bagian-bagian yang sesuai dengan kepadatan kode dan anggaran *token* LLM. Alat ini juga menjalankan analisis rekursif yang mengunjungi kembali kode yang sama beberapa kali untuk menyempurnakan temuannya.

Setiap bug yang dikonfirmasi akan ditulis ke folder bernama `poc`. Di dalam folder itu, Anda akan menemukan laporan analisis, *proof-of-concept* (PoC) dalam Python, panduan *setup*, dan file `README.md` yang menghubungkan setiap klaim ke jalur file dan nomor baris spesifik.

Proses analisis Sandyaa didorong oleh delapan fase rekursif:
*   Pelacakan rantai panggilan (call-chain tracing)
*   Ekspansi aliran data (data-flow expansion)
*   Verifikasi mandiri (self-verification)
*   Rantai kerentanan (vulnerability chaining)
*   Penyempurnaan *proof-of-concept* (PoC refinement)
*   Deteksi kontradiksi (contradiction detection)
*   Validasi asumsi (assumption validation)
*   Bukti eksploitabilitas (exploitability proof)

Sandyaa juga memiliki penganalisis kontrol penyerang terpisah. Ini berfungsi untuk menghilangkan temuan yang tidak dapat dijangkau dari *input* yang tidak tepercaya, sehingga mengurangi *noise* dari masalah teoretis.

Sandyaa mencari berbagai jenis bug, termasuk:

| Kategori Kerentanan      | Contoh Kerentanan yang Dideteksi                     |
| :----------------------- | :--------------------------------------------------- |
| Keamanan Memori          | Use-after-free, buffer overflow, type confusion, double-free |
| Logika Bisnis            | Authentication bypass, TOCTOU, state machine errors |
| Injeksi                  | SQL, command, XSS, SSRF, path traversal             |
| Penyalahgunaan Kriptografi | (Tidak ada contoh spesifik dalam referensi)         |
| Race Condition           | Concurrency races                                    |
| Integer                  | Integer overflow, signedness issues                 |
| API Tidak Aman           | Deserialization, XXE, prototype pollution           |

## Membangun Kepercayaan dan Bukti Nyata

SecureLayer7 mulai menggunakan Sandyaa pada target langsung hanya setelah mereka memperketat tumpukan verifikasi. Mereka mencapai titik di mana meninjau *output* alat ini menjadi lebih produktif daripada membaca kode dari awal. Kamble, CTO SecureLayer7, menjelaskan bahwa timnya terus memperketat *pipeline* verifikasi. Ini melibatkan verifikasi mandiri, rantai kerentanan, deteksi kontradiksi, dan filter kontrol penyerang yang menghilangkan temuan yang tidak dapat dijangkau dari *input* yang tidak tepercaya. Ia menambahkan bahwa ambang batas adopsi sangat praktis. Pada titik tertentu, *false-positive rate* menjadi cukup rendah sehingga meninjau *output* Sandyaa menjadi penggunaan waktu peneliti yang lebih baik daripada membaca kode tanpa bekal.

Sejauh ini, dua bug yang ditemukan oleh alat ini telah diungkapkan secara publik. Keduanya ditemukan dalam proyek Spring AI, yaitu *SQL injection* di `metadataStore` dan *JSONPath injection* di `AbstractRetriever`.

## Keamanan Eksekusi Eksploitasi dan Fleksibilitas LLM

Kemampuan Sandyaa untuk menjalankan kode *proof-of-concept* yang dihasilkannya untuk mengonfirmasi eksploitabilitas tentu menimbulkan pertanyaan tentang efek samping pada *codebase* yang tidak dikenal. Kamble menjelaskan bahwa eksekusi dilindungi secara *default*. Eksekusi PoC adalah *opt-in* dan mati secara *default*. Filter kontrol penyerang berjalan sebelum pembuatan PoC, jadi Sandyaa tidak akan membangun PoC untuk jalur yang tidak dapat dijangkau.

Sandyaa juga tidak memerlukan kunci API. Alat ini menumpang pada sesi Claude Code CLI yang sudah ada milik pengguna. Begitu seorang pengembang masuk ke Claude Code CLI, Sandyaa akan menggunakan kembali otentikasi tersebut dan tidak memerlukan kunci API. Beberapa fase analisis dapat berjalan di Gemini jika gcloud CLI ada di PATH pengguna, lagi-lagi tanpa memerlukan kunci API. Pengaturan `GEMINI_API_KEY` hanya didukung untuk resolusi tingkatan model saat *startup*.

## Di Balik Layar: Arsitektur Recursive Language Models

Arsitektur Sandyaa mengandalkan apa yang disebut proyek sebagai **Recursive Language Models**. `RecursiveLM` ini menggerakkan REPL (Read-Eval-Print Loop) Python yang menjalankan filter *regex*, memecah file, dan menghasilkan *query* sub-LLM. Hasilnya kemudian digabungkan dalam kode. Desain ini memungkinkan alat untuk memproses repositori yang lebih besar dari jendela konteks tunggal yang diizinkan.

## Platform yang Didukung dan Persyaratan Sistem

Proyek ini aktif diuji pada **macOS**. Linux seharusnya berfungsi, tetapi belum divalidasi. Windows secara *native* tidak didukung karena Sandyaa menggunakan perintah khusus Unix dan memunculkan Claude CLI secara langsung. Pengguna Windows dapat menjalankannya melalui WSL2.

Persyaratan untuk menjalankan Sandyaa meliputi Node.js versi 18 atau yang lebih baru, git, dan instalasi Claude Code yang sudah terinstal dan *logged-in*. Konfigurasi Sandyaa berada di file `config.json`. Di sana, pengguna dapat mengatur jalur target, ukuran *chunk*, tingkat keparahan minimum, ambang batas eksploitabilitas, dan opsi *output*.

Sandyaa tersedia secara gratis di GitHub.

## Referensi
https://www.helpnetsecurity.com/2026/05/13/sandyaa-open-source-autonomous-security-bug-hunter/

Sandyaa adalah alat open-source dari SecureLayer7 yang menggunakan LLM untuk menemukan kerentanan keamanan dan membuat kode eksploitasi yang berfungsi. Alat ini memeriksa kode secara otomatis untuk berbagai jenis bug dan tidak memerlukan API key.

Sandyaa: Pemburu Bug Keamanan Otonom Open Source dari SecureLayer7

Solusi praktis integrasi webmail custom ke dalam dashboard Gmail. Kelola, baca, dan kirim email domain pribadi langsung dari satu tempat tanpa ribet gonta-ganti tab.

Mengapa Kamu Masih Buka Dua Tab Terpisah? Panduan Setup Custom Webmail Langsung di Dashboard Gmail

Pelajari efisiensi merakit mesin tetas telur listrik AC otomatis dengan modal murah untuk mendongkrak hasil ternak unggas tanpa repot bolak-balik telur manual.

Otomasi Ternak Unggas: Kenapa Rakit Sendiri Mesin Penetas Telur AC Jauh Lebih Worth It Dibanding Cara Konvensional?

Pelajari bagaimana mesin tetas telur berbasis arus listrik DC bekerja menjaga suhu dan kelembapan ideal untuk mendongkrak keberhasilan penetasan telur unggas.

Mesin Tetas Telur Arus DC: Solusi Hardware Murah Buat Tingkatin Angka Penetasan Unggas

Kupas tuntas seluk-beluk mobil aki anak dengan kontrol ganda dan fitur multimedia. Pahami batas spesifikasi hardware sebelum eksekusi build sendiri.

EV Versi Mini: Membedah Mobil Listrik Aki Lengkap dengan Remote Control dan Fitur Multimedia

Pelajari cara merakit smart power strip berbasis NodeMCU dan Blynk untuk kontrol daya nirkabel serta integrasi IoT yang aman dan efisien.

Mengapa Beli Mahal Kalau Bisa Bikin Sendiri? Rancang Smart Power Strip Berbasis NodeMCU dan Blynk

Solusi tuntas mengatasi bug sistem dan software bermasalah di MacBook dengan panduan install ulang macOS lewat Internet Recovery secara aman.

#keamanan-aplikasi

Getting Lastest Post..

Populer Bulan Ini