Beagle Security verzeichnet 38.309 monatliche Besuche mit -35,8 % Wachstum gegenüber dem Vormonat und einem Preismodell „Freemium, Kostenlose Testversion, Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage“. Labelbox verzeichnet 762.803 monatliche Besuche mit -22,8 % Wachstum und einem Preismodell „Preise auf Anfrage“.
Agentisches KI-Pentesting für Web-Apps, APIs und GraphQL
Die Umgebungen, auf denen Frontier-KI trainiert — und die Agenten für die Routinearbeit
| Dimension / Kennzahl | | |
|---|---|---|
| Offizielle Domain | beaglesecurity.com | labelbox.com |
| Preismodell | Freemium, Kostenlose Testversion, Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage | Preise auf Anfrage |
| Monatliche Besuche | 38.309 (38.309) | 762.803 (762.803) |
| MoM-Traffic-Delta | -21.318 (-35,8 %) | -225.168 (-22,8 %) |
|---|
| Primärmarkt und Anteil | 🇮🇳 Indien (15,9 %) | 🇺🇸 Vereinigte Staaten (21,9 %) |
|---|
| Direkte Besuche / Monat | 8395 | 370.024 |
|---|
| Nutzerbewertung | 4,4 | 4,4 |
|---|
| Unterstützte Plattformen | Website | Website |
|---|
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.
Die Umgebungen, auf denen Frontier-KI trainiert — und die Agenten für die Routinearbeit
Strukturierte Annotation, Datenkuration, Model Evaluation und Human-in-the-Loop-Review über Vision-, Sprach- und generative Aufgaben hinweg als Grundlage für Trainings- und Eval-Daten.
Recursion-Agenten starten selbstständig durch Builds, Alerts, Commits, Checkpoints und Zeitpläne und arbeiten im Hintergrund, bis die Aufgabe erledigt und prüfbar ist.
Spezialisten-Agenten decken Software Engineering, Reliability, Security, ML Research, Evals, R&D, Produkt und Finance ab — von flaky-Test-Fixes bis zu Postmortem-Entwürfen.
Jeder Agentenlauf wird benotet, und benotete Sessions hinterlassen Memories, Notizen und Skills, die die nächste Session vor dem Handeln liest.
SpezialisiertOptimiert End-to-End-Computer-Vision-Workflows von der Annotation bis zum Modell-Deployment, bietet jedoch nicht Labelboxs allgemeine Enterprise-Agenten-Orchestrierung.
All-in-One-AppSec-Plattform, die Schwachstellen findet und automatisch behebt
SpezialisiertSetzt stark auf verwaltete Human-in-the-Loop-Arbeitskräfte für die Datenvalidierung und bietet weniger Self-Service-technische Tools als Labelbox.
Bietet Enterprise-Grade-Labeling und Modellbewertung im großen Stil, erfordert jedoch oft höhere Budgetvorgaben als Labelbox.
Bietet robuste multimodale Annotation und Workflow-Automatisierung mit etwas intuitiveren Datenkuration-Pipelines für Computer-Vision-Teams.
SpezialisiertVerfolge, evaluiere und liefere KI-Modelle und Agenten in einer verbundenen Umgebung.
Spezialisiert sich auf fortgeschrittene Computer-Vision- und Physical-AI-Datenpipelines, hat jedoch einen engeren Fokus als die allgemeine Text- und Bildannotation.
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
Kostenlos / Open SourceBietet eine flexible Open-Source-Alternative für benutzerdefinierte Datenannotation, erfordert jedoch Self-Hosting und manuelle Infrastrukturpflege.
AI-native Offensive Security: kontinuierliches Red Teaming, Whitebox-Pentests und PR-Review
SpezialisiertOptimiert End-to-End-Computer-Vision-Workflows von der Annotation bis zum Modell-Deployment, bietet jedoch nicht Labelboxs allgemeine Enterprise-Agenten-Orchestrierung.
All-in-One-AppSec-Plattform, die Schwachstellen findet und automatisch behebt
SpezialisiertSetzt stark auf verwaltete Human-in-the-Loop-Arbeitskräfte für die Datenvalidierung und bietet weniger Self-Service-technische Tools als Labelbox.
Bietet Enterprise-Grade-Labeling und Modellbewertung im großen Stil, erfordert jedoch oft höhere Budgetvorgaben als Labelbox.
Bietet robuste multimodale Annotation und Workflow-Automatisierung mit etwas intuitiveren Datenkuration-Pipelines für Computer-Vision-Teams.
SpezialisiertVerfolge, evaluiere und liefere KI-Modelle und Agenten in einer verbundenen Umgebung.
Spezialisiert sich auf fortgeschrittene Computer-Vision- und Physical-AI-Datenpipelines, hat jedoch einen engeren Fokus als die allgemeine Text- und Bildannotation.
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.
Angreifergeleitete KI-Sicherheitstests und Red Teaming
Kostenlos / Open SourceBietet eine flexible Open-Source-Alternative für benutzerdefinierte Datenannotation, erfordert jedoch Self-Hosting und manuelle Infrastrukturpflege.
