Hacktron は月間 125,526 訪問、前月比成長率 -40.9%、料金体系フリーミアム、有料、料金は要問い合わせを記録しています。Middleware は月間 35,967 訪問、成長率 -12.3%、料金体系フリーミアム、料金は要問い合わせを記録しています。
AIネイティブのオフェンシブセキュリティ：継続的レッドチーミング、ホワイトボックス診断、PRレビュー
修復まで支援するAI SREエージェントを備えたフルスタック可観測性
| 項目 / 指標 | | |
|---|---|---|
| 公式ドメイン | hacktron.ai | middleware.io |
| 料金モデル | フリーミアム、有料、料金は要問い合わせ | フリーミアム、料金は要問い合わせ |
| 月間訪問数 | 12.55万 (125,526) | 3.6万 (35,967) |
| 前月比トラフィック増減 | -8.7万 (-40.9%) | -5047 (-12.3%) |
| 主要市場とシェア | 🇮🇳 インド (22.8%) | 🇮🇳 インド (27.3%) |
| 月間ダイレクト訪問数 | 3.48万 | 8884 |
| ユーザー評価 | 4.4 | 4.3 |
| 対応プラットフォーム | ウェブサイト | ウェブサイト |
AIネイティブのオフェンシブセキュリティ：継続的レッドチーミング、ホワイトボックス診断、PRレビュー
Hacktron Redは実際の攻撃者のように組織全体を継続的に攻撃し、侵入経路を示して封じ込めを支援します。
Hacktron Whiteboxはソースコードを読み、サンドボックスまたはデプロイ済みアプリで各指摘を実証し、SOC 2やISO 27001に使える監査対応レポートを作成します。
コードベース全体を文脈としてすべてのプルリクエストを検査し、マージ前に問題を検出します。
悪用可能と証明できる指摘のみを報告し、推測ではなく検証済みの結果を示します。
修復まで支援するAI SREエージェントを備えたフルスタック可観測性
インフラ、APM、RUMのシグナルを横断して本番の問題を検知・調査し、自動修復を支援するAIエージェント。
AWS、Azure、GCP、Kubernetes上のサーバー、コンテナ、サーバーレス、クラウドサービスを一か所で監視。
AIの支援で大量ログを相関・検索し、手作業のログ探索に頼らずデバッグできます。
アプリ性能を追跡し、遅いリクエストを追跡、データベースやエンドポイントの挙動をエンドツーエンドで確認。
特化型野心的なソフトウェアをつくるAIコーディングエージェント
特化型クラウド規模のエンジニアリングチーム向け統合オブザーバビリティ・セキュリティ・インシデント対応基盤
特化型あなたのコーディングの「好み」を学習する AI コーディングエージェント
特化型あなたのコーディングの「好み」を学習する AI コーディングエージェント
特化型脆弱性を検出し自動修正するオールインワンAppSecプラットフォーム
特化型ソフトウェア開発ライフサイクル全体を担うエージェント基盤
無料・オープンソース本番AIのためのエージェント可観測性・評価・継続的改善プラットフォーム
露出箇所を発見し、悪用可能性を証明し、修正まで届けるAIセキュリティプラットフォーム
無料・オープンソース自己改善するAIエージェントの構築・シミュレーション・評価・監視
無料・オープンソース自己改善するAIエージェントの構築・シミュレーション・評価・監視
無料・オープンソースMaxim AI is a platform for evaluating, testing, and monitoring AI applications, and the home of Bifrost, an open-source LLM gateway. It helps teams ship reliable AI features with tracing, evaluation, agent simulation, and production observability.
無料・オープンソースMaxim AI is a platform for evaluating, testing, and monitoring AI applications, and the home of Bifrost, an open-source LLM gateway. It helps teams ship reliable AI features with tracing, evaluation, agent simulation, and production observability.
特化型AI エンジニアリングチームのためのコラボレーション層
組織全体でLLM評価・可観測性・レッドチーミングの基準を統一
