FlawDetector
ผลิตภัณฑ์Red vs BlueNewราคาเอกสารบล็อก
เข้าสู่ระบบเริ่มสแกนฟรี
V1.0ใหม่ใน V1.0 — ลูปแพตช์อัตโนมัติแบบปรปักษ์→

ปล่อยโค้ดที่ผ่าน
การโจมตีมาแล้ว

FlawDetector คือแพลตฟอร์มความปลอดภัยแอปพลิเคชันแบบ AI-native ที่ค้นหาช่องโหว่ เขียนโค้ดแก้ไข และพิสูจน์ว่าใช้ได้จริง — ด้วยลูป Red Team vs Blue Team ที่ทำงานอัตโนมัติบน FlawDetector-LLM V1.0

เริ่มสแกนฟรี→จองเดโมสด

ไม่ต้องใช้บัตรเครดิต · ติดตั้งใน 5 นาที · มีรายงานผลทดสอบภายในของเราเอง

app.flawdetector.ai/acme/checkout-service/scan/1024
FlawDetector
Overview
Live monitor
Repositories
Reports
Settings

Adversarial Loop

Round 3 running on main

acme / checkout-service · main

Scan #1024 — 1,842 functions analyzed

Search findings

2

Critical

5

High

11

Medium

17

Patches ready

Findings · ranked by exploitabilityExport report ↗
CriticalCWE-89SQL injection via unsanitized query paramapi/auth/login.py:84 Fix ready
CriticalCWE-798Hard-coded AWS secret in build scriptscripts/deploy.sh:12 Fix ready
HighCWE-918SSRF in webhook URL validationservices/hooks.ts:141 Fix ready
HighCWE-79Stored XSS in comment rendererweb/comments/render.tsx:57 Fix ready
MediumCWE-327MD5 used for password digestcore/crypto.go:33 Fix ready
LowCWE-209Stack trace leaked in 500 handlerapi/middleware/error.py:19
12,400+

Repository ที่สแกนแล้ว

94.7%

อัตราการตรวจจับ (เบนช์มาร์ก V1.0)

3.2%

อัตรา false positive

41 วิ

ค่ามัธยฐานการสแกนทั้ง repo

ได้รับความไว้วางใจจากทีมความปลอดภัยที่รันระบบจริง

แนะนำผลิตภัณฑ์

จาก repository ดิบสู่รีลีสที่ถูกผนึกแล้ว

สามขั้นตอน หนึ่งไปป์ไลน์ ทุกหน้าจอด้านล่างคือผลิตภัณฑ์จริง ไม่ใช่ภาพประกอบ

01 · ตรวจจับ

อ่าน repository ทั้งหมดของคุณทีละฟังก์ชัน

เชื่อมต่อ repo แล้ว FlawDetector จะแบ่งโค้ดเป็นหน่วยวิเคราะห์ ส่งแต่ละหน่วยผ่าน FlawDetector-LLM V1.0 และจัดลำดับทุกผลตรวจตามความรุนแรง CWE และหมวด OWASP — ส่วนใหญ่เสร็จภายในหนึ่งนาที

app.flawdetector.ai/acme/checkout-service/scan/1024
FlawDetector
Overview
Live monitor
Repositories
Reports
Settings

Adversarial Loop

Round 3 running on main

acme / checkout-service · main

Scan #1024 — 1,842 functions analyzed

Search findings

2

Critical

5

High

11

Medium

17

Patches ready

Findings · ranked by exploitabilityExport report ↗
CriticalCWE-89SQL injection via unsanitized query paramapi/auth/login.py:84 Fix ready
CriticalCWE-798Hard-coded AWS secret in build scriptscripts/deploy.sh:12 Fix ready
HighCWE-918SSRF in webhook URL validationservices/hooks.ts:141 Fix ready
HighCWE-79Stored XSS in comment rendererweb/comments/render.tsx:57 Fix ready
MediumCWE-327MD5 used for password digestcore/crypto.go:33 Fix ready
LowCWE-209Stack trace leaked in 500 handlerapi/middleware/error.py:19

02 · แก้ไข

แพตช์ที่ merge ได้เลย ไม่ใช่ ticket ที่ถูกดองไว้

ทุกผลตรวจมาพร้อมคำอธิบายภาษาคนและ diff ที่พร้อม merge ใช้ได้ในคลิกเดียว หรือเปิดเป็น pull request พร้อมบริบทครบถ้วนสำหรับผู้รีวิว

app.flawdetector.ai/findings/FD-2481
CriticalFD-2481 · CWE-89 · OWASP A03Verified exploitable

SQL injection via unsanitized query param

username flows into a raw f-string query. Red Team confirmed extraction of the users table in round 2. The patch below parameterizes the query — verified to kill the exploit in round 3.

api/auth/login.py+2 −2
def login(request):
username = request.POST['username']
− query = f"SELECT * FROM users WHERE name = '{username}'"
− row = db.execute(query).fetchone()
+ query = "SELECT * FROM users WHERE name = %s"
+ row = db.execute(query, (username,)).fetchone()
if row is None:
raise AuthError('invalid credentials')
Apply patch Open as PRRegression guard added · pytest 214/214

03 · พิสูจน์

รายงานระดับ audit ในทุกการรัน

ทุกการสแกนถูกเก็บบันทึก เปรียบเทียบกับประวัติได้ และส่งออกเป็นรายงานระดับ audit — โครงสร้างเดียวกับชุดหลักฐานของรายงานทดสอบภายในของเรา

app.flawdetector.ai/reports/2026-Q3-checkout

Security assessment report

acme / checkout-service — 2026 Q3

Protocol FD-TC-01 · 1,000-trial repeated benchmark · evidence pack attached

A

92/100

Findings sealed

35 / 35

Loop rounds

4

Residual risk

Low

1. Scope & methodology
2. Findings & severity distribution
3. Adversarial verification log
4. Repeated-trial performance annex
In-house test criteria · all rulesets passedExport PDF

NEWใหม่ใน V1.0

AI สองตัว หนึ่งห้องบัญชาการ
ช่องโหว่ค้างเป็นศูนย์

Adversarial Patch Loop ให้ AI Red Team ปะทะ AI Blue Team ภายใน CI ของคุณ ฝ่ายแดงโจมตีเหมือน pentester มืออาชีพ ฝ่ายน้ำเงินแพตช์ เสริมความแข็งแกร่ง แล้วรับมือรอบใหม่ ลูปจะหยุดก็ต่อเมื่อ exploit ใช้ไม่ได้อีกต่อไป

adversarial-loop · acme/checkout-service
round 3/∞
โจมตี
พบการเจาะ
สร้างแพตช์
โจมตีซ้ำ
ยืนยันการผนึก
AI Red Teamฝ่ายรุกอัตโนมัติ
AI Blue Teamฝ่ายรับอัตโนมัติ

▸standing by…

── round start · target: api/auth ──

AI Red Team

  • วางแผน exploit chain หลายขั้นเหมือน pentester ตัวจริง
  • เจาะทดสอบ injection, auth bypass, SSRF, path traversal
  • ยกระดับการโจมตีจากบริบทของทุกครั้งที่ล้มเหลว

AI Blue Team

  • สร้างแพตช์ที่เล็กที่สุดที่ทำให้ exploit ใช้ไม่ได้
  • เสริมความแข็งแกร่งของ config และเพิ่มการป้องกัน regression
  • รันการโจมตีเดิมซ้ำเพื่อยืนยันการผนึก

ทุกยกถูกบันทึกครบ — เส้นทางโจมตี, diff ของแพตช์, ล็อกการยืนยัน — ทีมของคุณรีวิวผลลัพธ์ ไม่ใช่การแจ้งเตือน

ดูลูปทำงานบน repo ของคุณ→

แพลตฟอร์มหลัก

ทุกอย่างที่ทีมความปลอดภัยต้องใช้

เอนจิน FlawDetector แบบครบชุด — รากฐานที่ Adversarial Loop สร้างขึ้นมา

01

LLM audit ทั้ง repo

การแบ่งส่วนอัจฉริยะไล่อ่านทั้ง codebase และวิเคราะห์แต่ละฟังก์ชันในบริบทจริง ไม่ใช่แค่ diff

02

จัดลำดับความรุนแรง

จาก Critical ถึง Low แมปกับ CWE และ OWASP Top 10 ตัดซ้ำและเรียงตามโอกาสถูกโจมตี

03

โค้ดแก้ไขพร้อม merge

diff แพตช์ที่จับต้องได้พร้อมเหตุผลภาษาคน — ใช้ในคลิกเดียวหรือเปิดเป็น PR

04

CI/CD และ CLI

ตั้งด่านการ merge ใน GitHub Actions, GitLab CI หรือ Jenkins พร้อม CLI เต็มรูปแบบสำหรับงานโลคัลและระบบปิด

05

ประวัติสแกนและ drift

ทุกผลลัพธ์ถูกเก็บและเทียบได้ เห็นชัดว่ารีลีสไหนสร้าง — หรือผนึก — ช่องโหว่

06

เอนจินหลายโมเดล

FlawDetector-LLM V1.0 เป็นหลัก พร้อม GPT และ Gemini สำรอง เลือกเส้นทางตามภาษาและชนิดช่องโหว่

07

รายงานระดับ audit

ส่งออกชุดหลักฐาน Markdown หรือ PDF ในรูปแบบสำหรับผู้ตรวจสอบและลูกค้า

08

รองรับหลายภาษา

Python, JavaScript/TypeScript, Java, Go, C# และอื่น ๆ — ไปป์ไลน์เดียวสำหรับทุกบริการ

มอนิเตอริงเรียลไทม์

เห็นพื้นผิวการโจมตีของคุณ ณ วินาทีที่มันเปลี่ยน

ทุก push กระตุ้นการวิเคราะห์ ช่องโหว่ที่ยืนยันแล้วสตรีมเข้าแดชบอร์ดทันที และการแจ้งเตือนไปถึงทีมในช่องทางที่ใช้อยู่แล้ว

สแกนเมื่อ push

Webhook เริ่มวิเคราะห์ทุก commit — ไม่ต้องตั้งเวลา ไม่มีผลลัพธ์ตกยุค

ฟีดช่องโหว่แบบสด

ช่องโหว่ที่ยืนยันแล้วสตรีมเข้าแบบเรียลไทม์ พร้อมความรุนแรง เจ้าของ และแพตช์ที่แนะนำ

การแจ้งเตือนที่จัดเส้นทางเอง

ระดับ Critical เรียก on-call ทันที ที่เหลือรวมเข้า Slack หรืออีเมลสรุป

app.flawdetector.ai/monitor/live
Live monitor — 14 services
99.98% watch uptime
Findings sealed / hour▲ 23% vs yesterday
14:32:07CriticalAuth bypass attempt pattern sealed in prod-apiPatched
14:31:52HighNew SSRF vector on push to payments/mainLoop round 1
14:30:11MediumWeak cipher config drift in infra repoFix ready
14:28:45LowVerbose error surface on staging gatewayTriaged
14:27:03HighDependency CVE-2026-1187 reachable pathPatched

FlawDetector-LLM V1.0

วัดผลจริง ทำซ้ำจริง พร้อมมาตรฐานห้องแล็บรับรอง

ประสิทธิภาพของ V1.0 วัดจากการทดสอบซ้ำกว่า 1,000 ครั้งบนคลังช่องโหว่สาธารณะและส่วนตัว โดยผลวิเคราะห์คอขวดถูกนำเข้าสู่โรดแมปของเอนจินโดยตรง

94.7%

อัตราการตรวจจับ

จากชุดเบนช์มาร์ก OWASP

3.2%

False positive

หลังตัดซ้ำและเรียงตามโอกาสโจมตี

99.1%

ความสม่ำเสมอระหว่างรอบ

ทดสอบซ้ำกว่า 1,000 ครั้ง

2.4×

โรดแมป throughput

จากผลวิเคราะห์คอขวด สู่ V1.1

RULESET

รวมรายการทดสอบตามเกณฑ์ทดสอบภายในของเราเอง

Injection, การข้ามการยืนยันตัวตน, การตั้งค่าผิดพลาด, การเข้ารหัสที่อ่อนแอ และอื่น ๆ — ตรวจสอบชุดกฎตรวจจับช่องโหว่หลายชุดได้ในการสแกนครั้งเดียว ทุกรายการดูแลตามเกณฑ์ทดสอบภายในของเรา

ราคา

เริ่มฟรี ขยายเมื่อพิสูจน์คุณค่าแล้ว

ทุกแผนรวมเอนจินตรวจจับเต็มรูปแบบและโค้ดแก้ไขพร้อม merge

Starter

$0

สำหรับนักพัฒนาเดี่ยวและโอเพนซอร์ส

เริ่มฟรี
  • 3 repository
  • สแกนทั้ง repo รายสัปดาห์
  • จัดลำดับความรุนแรงและคำแนะนำแก้ไข
  • ซัพพอร์ตจากคอมมูนิตี
ยอดนิยม

Team

$49/เดือน · ต่อที่นั่ง

สำหรับทีมที่ deploy ต่อเนื่อง

ทดลองใช้ 14 วัน
  • repository ไม่จำกัด
  • สแกนเมื่อ push และมอนิเตอริงสด
  • ลูปแพตช์ Red vs Blue อัตโนมัติ
  • ด่าน CI/CD, แจ้งเตือน Slack, แก้ไขผ่าน PR
  • ประวัติสแกนและการติดตาม drift

Enterprise

กำหนดเอง

สำหรับอุตสาหกรรมกำกับดูแลและระบบปิด

ติดต่อฝ่ายขาย
  • ติดตั้ง on-prem / VPC
  • SSO, SCIM และ audit log
  • รายงานทดสอบภายในและบริการรายงาน
  • วิศวกรความปลอดภัยประจำทีม

เอกสารและทรัพยากร

สร้างโดยวิศวกร และเขียนเอกสารแบบวิศวกร

เอกสาร

เริ่มต้นอย่างเร็ว

สแกนครั้งแรกภายในห้านาที

อ้างอิง CLI

ทุกแฟล็ก ทุก exit code

สูตร CI/CD

GitHub Actions, GitLab, Jenkins

REST API

ผลตรวจ สแกน และรายงานในรูปแบบ JSON

จากบล็อก

วิศวกรรม

ลูปแพตช์เชิงปฏิปักษ์ตัดสินอย่างไรว่าช่องโหว่ถูกปิดผนึกจริง

ก.ค. 2569
เบนช์มาร์ก

FlawDetector-LLM V1.0: การทดลองซ้ำ 1,000 ครั้ง และสิ่งที่ความแปรปรวนบอกเรา

มิ.ย. 2569
ความปลอดภัย

ผลบวกลวงเป็นปัญหาเชิงวัฒนธรรมก่อนจะเป็นปัญหาของโมเดล

พ.ค. 2569
ดูบทความทั้งหมด

องค์กร

คุยกับวิศวกรความปลอดภัย ไม่ใช่กับแบบฟอร์ม

เล่าเรื่อง stack และเป้าหมายด้าน compliance ของคุณ เราตอบภายในหนึ่งวันทำการ — และมักแนบผลสแกนพื้นผิวสาธารณะของคุณมาด้วย

1,000+ repeated-trial verified engine
In-house test reports on request
On-prem / VPC · air-gapped deploys
ขนาดทีม

การส่งถือว่ายอมรับนโยบายความเป็นส่วนตัวของเรา ไม่มีสแปมเด็ดขาด

FlawDetector

ความปลอดภัยแอปพลิเคชันแบบ AI-native ค้นหา แก้ไข พิสูจน์

ภาษา

ผลิตภัณฑ์

  • เอนจินตรวจจับ
  • Adversarial Loop
  • มอนิเตอริง
  • ราคา

ทรัพยากร

  • เอกสาร
  • อ้างอิง API
  • ความปลอดภัยและความเชื่อมั่น
  • สถานะระบบ

บริษัท

  • เกี่ยวกับ FloatFactory
  • บล็อก
  • ร่วมงานกับเรา
  • ติดต่อ

© 2026 FloatFactory Inc. สงวนลิขสิทธิ์

FlawDetector-LLM V1.0 · 1,000+ repeated trials · in-house test reports