Webinar gratis dan terbuka untuk umum
Sebagian besar temuan keamanan tidak pernah terbukti. Para pakar menghabiskan sepanjang minggu untuk mengetahui temuan yang nyata, sementara developer berhenti membuka antrean yang tidak mereka percayai. Sesi ini membahas cara menghilangkan pekerjaan tersebut: proses membuktikan kemungkinan eksploitasi secara otomatis, kontribusi triase AI, dan perubahan dalam pipeline Anda setelah semuanya sesuai. Temuan yang terkonfirmasi tidak boleh menjadi false positive — dan kami akan menunjukkan alasannya secara live di sebuah aplikasi yang berjalan.
Pembicara
Timothy Hansen
Presales Engineer SEA, Positive Technologies
Wahyudi Alamsjah
Cybersecurity Transformation Leader, Positive Technologies
Program
14:00–14:10
Pembukaan
Alasan noise (gangguan) merupakan masalah bukti, bukan masalah volume. Penganalisis statis melaporkan apa yang dapat dicapai, tetapi tidak pernah menguji kebenarannya. Celah ini menjadi titik munculnya positif palsu yang dapat menyita waktu kerja.
Wahyudi Alamsjah
14:10–14:25
Cara AutoCheck membuktikan bahwa suatu temuan nyata, serta kontribusi triase AI
AutoCheck membangun pemeriksaan, menjalankannya terhadap aplikasi yang berjalan, lalu menyimpan buktinya. Kemudian, triase AI mengelompokkan, memeringkat, dan menjelaskan hasil yang didapat agar daftarnya cukup singkat untuk ditindaklanjuti.
Timothy Hansen
14:25–14:35
Demo live di sebuah aplikasi yang berjalan
Pemindaian mentah dan jumlah temuannya, daftar yang terkonfirmasi, permintaan dan respons di balik satu konfirmasi, dan cara pipeline menanggapi hasilnya.
Timothy Hansen
14:35–15:00
Titik Pemeriksaan Kualitas, triase AI gratis, dan Tanya Jawab
Blokir yang sudah dikonfirmasi, peringatkan yang belum dikonfirmasi, dan catat setiap keputusan. Selain itu, cara melakukan triase pada temuan dari salah satu aplikasi Anda secara gratis.
Wahyudi Alamsjah
Timothy Hansen
Rekaman webinar
