Flux affecté
Plexicus trace le chemin de code affecté pour que les ingénieurs voient ce que le constat touche — endpoints, paramètres et logique métier qui en dépend.
DEEP CODE ANALYSIS
Prouvez ce qui est réel. Comprenez l'impact. Corrigez en toute confiance.
Deep Code Analysis relie le code, le flux de données et l'impact métier pour que votre équipe puisse se concentrer sur les constats qui comptent.
RÉSULTATS
- Par constat Contexte vérifiable flux de code, impact et preuves vérifiables attachés
- 12 Langages JS, TS, Python, Go, Java, Rust, Ruby, PHP, C#, Swift, Kotlin, Scala
- OWASP Normes constats classés selon le Top 10 de référence
- Prêt Transmission contexte et modifications suggérées que votre équipe peut examiner
CONÇU POUR LE DÉVELOPPEMENT ASSISTÉ PAR IA
Sécurise chaque ligne écrite par votre assistant de code IA
Compatible avec
-
Cursor -
Claude Code -
Copilot -
Windsurf -
Devin -
Replit -
Zed -
VS Code -
JetBrains (à venir)
CONFORMITÉ DE NIVEAU EUROPÉEN
Conforme à
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SOC 2 Type II -
CPSTIC pathway -
NIS2 -
DORA Art. 28 -
CRA -
EU AI Act -
EU data residency
AU-DELÀ DU SAST ET DE LA REVUE PAR LLM
Un motif ne suffit pas pour avoir l'image complète.
Le SAST peut signaler un motif. Un LLM peut expliquer du code. Aucun des deux n'établit comment une faiblesse affecte l'application. Plexicus réunit le flux affecté, l'impact métier et le contexte de remédiation dans un constat prêt à être examiné.
Impact métier
Chaque constat est lié aux données qu'il peut atteindre, au rôle qui peut le déclencher et à l'impact que votre équipe doit planifier pour la remédiation.
Preuves vérifiables
Les ingénieurs voient pourquoi le constat compte, où il se situe dans le code et la modification suggérée pour y remédier — tout est attaché au même constat, prêt à être examiné.
Transmission prête pour le reviewer
Le contexte de remédiation accompagne le constat. Les modifications suggérées arrivent avec le flux de données, l'impact et la justification dont votre reviewer a besoin pour fusionner ou rejeter en toute confiance.
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Constats validés dans le contexte applicatif pertinent. -
Les constats prioritaires incluent des preuves à l'appui pour la revue. -
Les prochaines étapes recommandées sont jointes pour la transmission de remédiation.
S'ASSOCIE À AI SWARM PENTEST
Deux passes. Une seule vérité de terrain.
Deep Code Analysis ajoute le contexte pertinent. AI Swarm Pentest valide les constats de priorité élevée. Ensemble, ils offrent aux reviewers une voie claire du signal à la preuve.
Voir AI Swarm Pentest- ÉTAPE 1 Deep Analysis attache le contexte pertinent
- ÉTAPE 2 AI Swarm Pentest valide les chemins prioritaires
- ÉTAPE 3 Les reviewers voient les preuves et le périmètre
- ÉTAPE 4 Les équipes reçoivent une transmission exploitable
PREUVES VÉRIFIABLES
Chaque constat comporte ce dont votre reviewer a besoin
Flux affecté Endpoint · paramètre · la logique métier qui en dépend
Portée Les données qu'il peut atteindre · le rôle qui peut le déclencher
Classe de faiblesse Lié à la base de données de référence d'avis (CWE)
Modification suggérée Contexte, impact et justification attachés pour votre reviewer
Transmission Prêt pour le reviewer · fusionner ou rejeter avec preuves
DEEP CODE ANALYSIS
Réservez une démonstration de 30 minutes.
Nous attacherons le contexte et les preuves à l'appui à un constat réel dans votre codebase — votre équipe examine la modification suggérée et décide ce qui fusionne.