产品详细介绍
Nullify 是一款专注于产品与应用安全（AppSec）的 AI 自动化平台，通过“AI 安全工程师”的形式，持续为企业发现、分析和修复安全漏洞。它的核心价值在于：不仅能像人类安全工程师一样进行推理和判断，还能自动执行从发现到修复的完整闭环，大幅减少对多款安全工具和大量人工操作的依赖。
- 类人推理的 AI 安全工程师
- 模拟人类安全工程师的思考方式，对访问模式、代码逻辑和业务流程进行综合分析。
- 能识别传统扫描工具难以发现的业务逻辑漏洞，如跨租户滥用、授权绕过等复杂问题。
- 持续学习企业环境中的反馈和变更，自动调整检测策略和优先级。
- 覆盖多类漏洞与业务逻辑缺陷
- 支持发现常见技术漏洞（如权限配置错误、访问控制缺陷、数据暴露等）。
- 特别强调对业务逻辑缺陷的识别，包括跨租户访问滥用、复杂授权链路中的绕过场景等。
- 通过对代码、配置、运行时行为和云环境权限的综合分析，生成可复现的攻击假设和利用路径。
- 自动化调查与智能分级
- 对每一个发现的漏洞进行自动调查，判断是否真实可利用，而非简单“报风险”。
- 基于真实云环境可达性、访问权限、运行时暴露情况等因素，评估漏洞是否可被攻击者利用。
- 结合组织内部的业务上下文（如系统重要性、数据敏感度），给出带有证据的优先级排序，帮助安全团队聚焦最关键问题。
- 批量自动修复与SLA内收敛
- 支持对大量漏洞进行“批量自动修复”，在既定 SLA 时间内快速降低风险暴露面。
- 为开发团队生成高质量、可直接合并的修复 PR（合并就绪率高），减少来回沟通和返工。
- 通过一键式修复建议和自动化变更流程，帮助安全与研发团队更快达成“零遗留”目标。
- 替代多款安全工具的统一平台
- 通过统一的 AI 工作团队，替代传统上需要多款工具和多名工程师协同才能完成的工作。
- 将漏洞发现、验证、优先级排序、修复建议与执行整合在一个平台中，减少工具切换和数据割裂。
- 提供可量化的价值指标，如自动解决的漏洞数量、节省的人工工时、修复 PR 的合并率等，帮助安全团队向管理层清晰展示投入产出比。
- 持续优化与环境自适应
- Nullify 会根据企业环境的变化（新服务上线、权限调整、架构变更等）自动更新其分析模型。
- 从安全团队和开发团队的反馈中持续学习，减少误报、优化规则和修复建议。
- 随着使用时间增长，平台对企业特定业务逻辑和风险偏好的理解会不断加深，检测与修复效果也会随之提升。
简单使用教程
以下为一个从接入到日常使用的简明流程示例，帮助你快速理解如何在团队中落地 Nullify：
- 前期准备与接入
- 明确要接入的系统范围：如核心 Web 应用、API 服务、SaaS 产品等。
- 准备必要的访问权限：包括代码仓库访问（如 GitHub/GitLab）、云环境访问（如 AWS、GCP、Azure）以及相关运行时环境的只读权限。
- 与安全团队和研发团队对齐目标：例如优先保护哪些业务、期望的 SLA 时间、修复流程如何与现有 CI/CD 集成。
- 连接代码仓库与云环境
- 在 Nullify 平台中配置代码仓库连接，授权其读取相关项目代码与配置文件。
- 连接云账户或运行环境，使 Nullify 能够获取真实的访问权限、网络拓扑和运行时暴露信息。
- 根据平台指引完成基础配置，如项目分组、环境标签（生产/预发布/测试）等。
- 启动自动扫描与分析
- 在平台中选择需要分析的应用或服务，启动初次扫描与推理分析。
- 等待 Nullify 自动生成漏洞列表，包括技术漏洞和业务逻辑缺陷。
- 在控制台中查看每个漏洞的详细信息：利用路径、影响范围、可复现的攻击步骤等。
- 查看自动分级与优先级建议
- 在漏洞列表中按“可利用性”“业务影响”“环境暴露程度”等维度排序。
- 重点关注被标记为高危且可实际利用的漏洞，这些通常是最需要优先处理的问题。
- 使用平台提供的上下文信息（如受影响服务、数据类型、用户范围）辅助决策。
- 触发自动修复与一键修复建议
- 对支持自动修复的漏洞，直接在平台中启用“自动修复”或“批量修复”功能。
- 审核 Nullify 生成的修复 PR 或补丁建议，确认符合团队编码规范和业务逻辑。
- 将修复 PR 合并到主干分支，并通过现有 CI/CD 流程部署到目标环境。
- 验证修复效果与持续监控
- 部署后，使用 Nullify 再次对相关服务进行验证扫描，确认漏洞已被成功修复。
- 在平台仪表盘中查看整体风险趋势：未解决漏洞数量、自动解决数量、平均修复时间等。
- 将 Nullify 纳入日常开发流程：
- 在新功能上线前触发分析，提前发现潜在风险；
- 对关键版本发布进行重点扫描；
- 定期审查平台给出的新漏洞和修复建议。
- 持续优化与团队协作
- 收集团队对误报、修复建议质量的反馈，在平台中进行标记或调整策略，让 Nullify 持续学习优化。
- 将 Nullify 的输出与现有工单系统（如 Jira）或协作工具集成，实现漏洞到任务的自动流转。
- 定期回顾平台提供的统计数据（节省工时、自动修复率等），优化安全策略和资源投入。
通过以上步骤，团队可以逐步将 Nullify 融入现有安全与研发流程，实现从“人工驱动的安全检测”向“AI 驱动的持续安全自动化”的转变。
