由持证白帽骇客亲自模拟攻击
每场测试由 UD 内部团队执行,不外判第三方。攻击者用什么手法,我们同样用什么手法,先一步发现你的漏洞。
业务的年度体检,而不是事故后的急救。
渗透测试是委托白帽骇客(道德骇客)针对你的系统模拟真实攻击,在攻击者之前主动发掘并排序漏洞。
线上与实地测试均可安排,覆盖网站、网络、流动应用、企业内网与操作系统,并提供合规验证报告格式。
每场测试由 UD 内部团队执行,不外判第三方。攻击者用什么手法,我们同样用什么手法,先一步发现你的漏洞。
按 OWASP Top 10、PTES、NIST SP 800-115 执行,可对应 ISO 27001 Annex A、PCI-DSS 11.3、PDPO 第 4 原则及 HKMA TM-G-1 / TM-E-1,方便交付审计师与董事会。
就每项已识别漏洞重新测试、签发修补确认函(Clearance Letter),给予量化的风险下降证明;报告附 CVSS、商业影响与修补优先级。
AI 加速资产探索、漏洞关联、误报过滤与攻击路径模拟,让专家集中于最高风险的业务逻辑与复杂攻击链。每项关键漏洞最终仍由 OSCP 级工程师人手验证,AI 负责量,专家负责质。
自 1998 年服务逾 4,000 间香港与跨国企业,银行新网站上线审计、NGO 募捐平台权限漏洞、大型节庆后台、学校年度审计皆有案例。100% 本地团队、内部直聘。
覆盖企业常见六大攻击面,按 OWASP、PTES、NIST 方法论执行,并依你的合规对象调整报告格式。范畴横跨多层面亦可出整合方案。
公司网站、后台系统、SaaS、Web API 与支付流程
iOS、Android App 与 Mobile API、SDK 整合
对外 IP、防火墙、VPN、DNS 与云网络边界
Active Directory、文件 / ERP / CRM 与员工端点
Windows、Linux、macOS、容器与虚拟化平台
按 ISO 27001、PCI-DSS、HKMA 等标准出具报告
确认目标、资产与授权范围,签署测试规约(RoE)。
商用扫描器建立基线,AI 引擎关联漏洞、过滤误报。
白帽骇客验证 OWASP、提权、横向移动等可利用性。
交付含 CVSS、PoC、修补建议的报告并安排解说。
复测已修补漏洞,签发修补确认函。
任何持有大量个人信息、处理付款,或高度依赖系统稳定性的机构,都应将渗透测试纳入年度安全预算,尤其受 PDPO、PCI-DSS、HKMA、SFC、ISO 27001 监管者。
两者互补而非互斥,最佳实务为每季扫描配合每年渗透测试。
无论你想索取正式报价,还是一般查询,UD 安全专家将于 尽快与你联络,协助界定范围、估算工时,并提供专属报价。
漏洞扫描为自动化持续检测,覆盖面广但深度有限,主要识别已知 CVE;渗透测试则由白帽骇客手动深入模拟攻击,会将多个低风险漏洞串成完整攻击链,并验证业务逻辑漏洞。最佳实务为每季漏洞扫描配合每年渗透测试;属 DPO 机构级审计请另行考虑 SRAA。
提交页底查询表单,注明目标系统类型(网站、流动应用、网络、内网、红队等)、大致规模(页面数、用户角色、API endpoint 数)、合规需求与预计时间,UD 安全专家将尽快回覆并安排范围界定会议,会议后提供正式报价。
我们会于范围界定阶段协调测试时段及手法。高风险动作(如 DoS 模拟、暴力破解)会避开繁忙时段或于预备环境执行;常规 OWASP 测试对生产环境的影响可控制于极低水平。所有测试前签署测试规约,明确界定不允许的操作。
建议至少每年一次。下列时机应另行追加:新系统或新网站上线前、重大架构变更后(如云迁移、核心系统升级)、合规审计前(ISO 27001、PCI-DSS、HKMA)、收购合并前的尽职审查,以及可疑事故发生后的复盘。
可以。我们的报告格式符合 OWASP、PTES、NIST 国际标准,并可按需要对应至 ISO 27001 Annex A、PCI-DSS Requirement 11.3、HKMA TM-G-1、HKPDPO 第 4 原则,曾被跨国银行、上市公司审计、隐私专员公署等场景引用。
无法保证绝对安全,此为业内诚实答案。渗透测试为特定时间点、特定范围的快照式评估。要达致持续安全,建议配合 MSSP 24×7 托管监控、定期漏洞扫描与员工钓鱼电邮测试。
需要。其一,独立性原则:内部团队测试自身系统存在利益冲突,外部测试方具审计效力;其二,攻击视角专业度:白帽骇客每年处理过百宗委托,掌握最新攻防技术;其三,合规要求:PCI-DSS、ISO 27001 等明确要求由具独立性的第三方执行。
不会。AI 在 UD 流程中只负责加速重复性高的工序,资产探索、漏洞关联、误报过滤、攻击路径模拟,把人手时间留给真正需要判断力的部分。每一项中、高风险漏洞最终都由 OSCP 级白帽骇客人手验证,并附概念验证、重现步骤与修补建议。简单讲:AI 负责量,专家负责质。