Chuyển đến nội dung chính
CyStack VulnScan là nền tảng quét lỗ hổng được tăng cường bởi AI. Quy trình quét cốt lõi vẫn thu thập bằng chứng kỹ thuật thông qua phát hiện tài sản, nhận diện dịch vụ, thu thập điểm truy cập, kiểm tra chủ động và dữ liệu tình báo lỗ hổng. AI có thể được bật như một lớp phân tích bổ sung để tăng chất lượng phát hiện, giảm cảnh báo nhầm và giúp kết quả dễ xử lý hơn. AI là tính năng tùy chọn, phụ thuộc gói sử dụng và cấu hình. Tổ chức có thể chạy VulnScan không dùng AI, kết nối với nhà cung cấp AI đám mây đã được phê duyệt, dùng điểm cuối AI nội bộ/cục bộ hoặc triển khai thành phần xử lý AI riêng cho môi trường hạn chế.

​
AI hỗ trợ ở đâu

AI có thể hỗ trợ nhiều giai đoạn trong vòng đời quét: AI không thay thế bằng chứng. Mỗi phát hiện vẫn phải gắn với dữ liệu quét như URL bị ảnh hưởng, máy chủ, cổng, dịch vụ, yêu cầu/phản hồi HTTP, phiên bản phát hiện được, CVE, CWE, CVSS, EPSS, trạng thái KEV và điểm tin cậy.

​
Cách cấu hình AI

Quản trị viên có thể chọn mô hình AI phù hợp với chính sách dữ liệu: Khi cấu hình AI, nên dùng token hoặc tài khoản dịch vụ riêng. Hãy thay đổi thông tin xác thực theo chính sách của tổ chức.

​
Xử lý dữ liệu khi dùng AI

Trước khi bật AI, hãy xác định ngữ cảnh quét nào được phép xử lý:
  • Tiêu đề lỗ hổng, mức độ nghiêm trọng, CWE/CVE và ngữ cảnh khắc phục.
  • URL, máy chủ, cổng, dịch vụ, công nghệ và bằng chứng phiên bản.
  • Trích đoạn yêu cầu/phản hồi HTTP khi cần cho phân tích.
  • Trạng thái có xác thực hay không, nhưng không gửi token hoặc mật khẩu thật.
  • Nhãn nghiệp vụ như môi trường vận hành chính, môi trường thử nghiệm, hệ thống hướng khách hàng hoặc hệ thống quan trọng.
Không gửi thông tin đăng nhập thật, dữ liệu cá nhân, bí mật, token phiên hoặc dữ liệu khách hàng nhạy cảm tới nhà cung cấp bên ngoài. Với yêu cầu nghiêm ngặt về bảo mật dữ liệu, nên dùng chế độ AI nội bộ hoặc cục bộ.

​
Mô hình mở rộng

VulnScan mở rộng bằng cách xử lý song song và tách các lớp công việc:

​
Cấu hình song song mặc định

Cấu hình mặc định được cân bằng giữa tốc độ và độ an toàn: Với môi trường lớn, nên bắt đầu bằng lô nhỏ, xác nhận mạng ổn định rồi tăng phạm vi dần. Giới hạn tốc độ cần phù hợp với phạm vi được phê duyệt, băng thông và khả năng chịu tải của mục tiêu.

​
Chiến lược quét quy mô lớn

Với workspace lớn:
  1. Thêm tên miền gốc và dải CIDR thuộc sở hữu trước.
  2. Chạy phát hiện tài sản để hiểu số lượng tài sản thực tế trước khi quét rộng.
  3. Chia danh mục theo đội phụ trách, môi trường hoặc mức độ rủi ro.
  4. Dùng lịch quét cho tài sản vận hành chính quan trọng.
  5. Dùng CLI cho CI/CD, tự động hóa theo lô và các tác vụ định kỳ có kiểm soát.
  6. Bật quét có xác thực cho ứng dụng có chức năng quan trọng nằm sau đăng nhập.
  7. Bật AI khi tổ chức cần phân tích bằng chứng sâu hơn, ưu tiên xử lý rõ hơn và diễn giải khuyến nghị tốt hơn.
  8. Xuất CSV/JSON cho SIEM, hệ thống ticket, kho dữ liệu hoặc quy trình tự động.
  9. Dùng PDF cho báo cáo đọc bởi con người và báo cáo điều hành.
  10. Cấu hình email để thông báo hoàn tất quét và báo cáo PDF sẵn sàng mà không phụ thuộc vào tab trình duyệt.

​
Nhất quán dữ liệu ở quy mô lớn

Các lượt quét chuẩn từ Web UI, CLI hoặc lịch quét được ghi vào cùng cơ sở dữ liệu. Điều này giúp:
  • Tự động hóa CLI có thể chạy ban đêm.
  • Chuyên viên phân tích xem kết quả trên Web UI vào sáng hôm sau.
  • Báo cáo được tạo từ cùng một lịch sử quét đã lưu.
  • Nguồn quét vẫn hiển thị để phục vụ kiểm tra.
  • Trạng thái xử lý phát hiện nhất quán dù lượt quét đến từ Web UI hay CLI.

​
Môi trường ngoại tuyến hoặc hạn chế Internet

Với môi trường không có Internet ổn định, hãy chuẩn bị trước dữ liệu quét và dữ liệu tình báo lỗ hổng:
Môi trường hạn chế có thể kết hợp kích hoạt ngoại tuyến, dữ liệu tình báo đã chuẩn bị, báo cáo nội bộ và AI nội bộ/cục bộ khi dữ liệu không được phép rời khỏi mạng.