Appen verzeichnet 665.840 monatliche Besuche mit +0,2 % Wachstum gegenüber dem Vormonat und einem Preismodell „Preise auf Anfrage“. Beagle Security verzeichnet 38.309 monatliche Besuche mit -35,8 % Wachstum und einem Preismodell „Freemium, Kostenlose Testversion, Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage“.
Von Menschen validierte Trainingsdaten und Evaluierung für Frontier-KI-Modelle
Agentisches KI-Pentesting für Web-Apps, APIs und GraphQL
| Dimension / Kennzahl | | |
|---|---|---|
| Offizielle Domain | appen.com | beaglesecurity.com |
| Preismodell | Preise auf Anfrage | Freemium, Kostenlose Testversion, Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage |
| Monatliche Besuche | 665.840 (665.840) | 38.309 (38.309) |
| MoM-Traffic-Delta | +1103 (+0,2 %) | -21.318 (-35,8 %) |
| Primärmarkt und Anteil | 🇺🇸 Vereinigte Staaten (22 %) | 🇮🇳 Indien (15,9 %) |
| Direkte Besuche / Monat | 238.314 | 8395 |
| Nutzerbewertung | 4,4 | 4,4 |
| Unterstützte Plattformen | Website | Website |
Von Menschen validierte Trainingsdaten und Evaluierung für Frontier-KI-Modelle
CoT-Reasoning-Traces, RLHF auf Expertenniveau, SFT-Demonstrationen und adversariales Red Teaming für die leistungsfähigsten Modelle.
Golden Trajectories, Design von RL-Umgebungen, Failure-Mode-Taxonomien und softwaretechnikbasierte Tiefenevaluierung autonomer Agenten.
Mehrsprachige ASR- und Konversationssprachdaten, expressive TTS-Annotation, VLM-Trainingsdaten, Video-Action-Labeling und Sprachagenten-Evaluierung.
LiDAR-Punktwolken-Labeling, Multikamera-Sensorfusion, Roboter-Demonstrationstrajektorien, World-Model-Rollouts und Logs verkörperter Interaktion.
Agentisches KI-Pentesting für Web-Apps, APIs und GraphQL
Eine mit über 350.000 Workflows trainierte KI führt menschenähnliche, mehrstufige Angriffsketten gegen Web-Apps, APIs und GraphQL-Dienste aus.
Sie bringen der KI Ihre individuellen Abläufe durch Aufzeichnung einer echten Sitzung bei, sodass Tests echte Logik prüfen und nicht nur Links crawlen.
Befunde sind mit CVSS und OWASP bewertet und bis auf Stack- und Codeebene erklärt – mit Schritt-für-Schritt-Anleitung statt roher Alarmlisten.
Schwachstellen nach Jira, Azure Boards, Slack, Teams oder Postman pushen oder Tests aus der CI/CD-Pipeline beim Release auslösen.
SpezialisiertVerbindet Teams direkt mit verifizierten menschlichen Teilnehmern für Präferenz-Tuning und Studien, bietet jedoch keine verwalteten End-to-End-Pipelines.
SpezialisiertVerbindet Teams direkt mit verifizierten menschlichen Teilnehmern für Präferenz-Tuning und Studien, bietet jedoch keine verwalteten End-to-End-Pipelines.
Verbindet maßgeschneiderte Software mit engagierten Fachexperten für komplexe Abläufe, agiert jedoch als maßgeschneiderter Service.
Verbindet maßgeschneiderte Software mit engagierten Fachexperten für komplexe Abläufe, agiert jedoch als maßgeschneiderter Service.
Kombiniert robuste Datenkennzeichnungstools mit automatisierten Workflows, konzentriert sich jedoch mehr auf Software als auf gemanagte Teams.
Kombiniert robuste Datenkennzeichnungstools mit automatisierten Workflows, konzentriert sich jedoch mehr auf Software als auf gemanagte Teams.
All-in-One-AppSec-Plattform, die Schwachstellen findet und automatisch behebt
All-in-One-AppSec-Plattform, die Schwachstellen findet und automatisch behebt
Bietet KI-Trainingsdaten und -Modellbewertung auf Unternehmensebene im großen Stil, oft jedoch zu höheren Preisen.
Bietet KI-Trainingsdaten und -Modellbewertung auf Unternehmensebene im großen Stil, oft jedoch zu höheren Preisen.
Bietet fortschrittliche multimodale Datenkuratierungs- und Annotationsinfrastruktur, erfordert aber eigene Arbeitskräfte für die Kennzeichnung.
Bietet fortschrittliche multimodale Datenkuratierungs- und Annotationsinfrastruktur, erfordert aber eigene Arbeitskräfte für die Kennzeichnung.
SpezialisiertAgent-Observability, Evaluation und kontinuierliche Verbesserung für Produktions-KI
SpezialisiertAgent-Observability, Evaluation und kontinuierliche Verbesserung für Produktions-KI
SpezialisiertDie multimodale Datenschicht für Computer-Vision- und Physical-AI-Teams
SpezialisiertDie multimodale Datenschicht für Computer-Vision- und Physical-AI-Teams
ProjectDiscovery Neo is an AI-driven offensive security platform that continuously maps your external, internal, cloud and code attack surface, replays every finding against the live target to prove exploitability, then opens fix pull requests and regression tests. It is built by the team behind nuclei, subfinder and httpx.
ProjectDiscovery Neo is an AI-driven offensive security platform that continuously maps your external, internal, cloud and code attack surface, replays every finding against the live target to prove exploitability, then opens fix pull requests and regression tests. It is built by the team behind nuclei, subfinder and httpx.
KI-gestützte Testplattform für Web, Mobile, API und Desktop
Angreifergeleitete KI-Sicherheitstests und Red Teaming
Angreifergeleitete KI-Sicherheitstests und Red Teaming
Bietet vorgefertigte KI-Trainingsdatensätze und benutzerdefinierte Datenerfassungsdienste, hat aber eine kleinere globale Crowd als Appen.
Bietet vorgefertigte KI-Trainingsdatensätze und benutzerdefinierte Datenerfassungsdienste, hat aber eine kleinere globale Crowd als Appen.
