2329.8만/월+8.4%
특화 강점야심찬 소프트웨어를 만드는 AI 코딩 에이전트
무료+유료
로딩 중…
일대일 벤치마크
Chainrel vs Hacktron
Chainrel는 월간 방문 0, 전월 대비 성장률 0%, 무료+유료 가격 모델을 기록합니다. Hacktron는 월간 방문 125,526, 성장률 -40.9%, 무료+유료, 유료, 가격 문의 가격 모델을 기록합니다.
Chainrel는 월간 방문 0, 전월 대비 성장률 0%, 무료+유료 가격 모델을 기록합니다. Hacktron는 월간 방문 125,526, 성장률 -40.9%, 무료+유료, 유료, 가격 문의 가격 모델을 기록합니다.
AI 네이티브 오펜시브 보안: 지속적 레드팀 테스트, 화이트박스 모의해킹, PR 검토
| 항목 / 지표 |  | |
|---|---|---|
| 공식 도메인 | chainrel.com | hacktron.ai |
| 가격 모델 | 무료+유료 | 무료+유료, 유료, 가격 문의 |
| 월간 방문 수 | 0 (0) | 12.55만 (125,526) |
| 전월 대비 트래픽 변화량 | 0 (0%) | -8.7만 (-40.9%) |
| 주요 시장 및 점유율 | 🌐 글로벌 (—) | 🇮🇳 인도 (22.8%) |
| 월 직접 방문 수 | 0 | 3.48만 |
| 사용자 평점 | 4.1 | 4.4 |
| 지원 플랫폼 | 웹사이트 | 웹사이트 |
백엔드를 위한 실시간 블록체인 이벤트 웹훅
스마트 컨트랙트 이벤트를 JSON으로 백엔드 URL에 직접 전달해 자체 인덱서 구축을 없애줍니다.
Ethereum, Polygon, Binance Smart Chain, Avalanche C-Chain에서 메인넷과 테스트넷을 감시합니다.
검증된 컨트랙트 주소나 ABI 파일로 구독하고 ERC-20, ERC-721, ERC-1155 템플릿도 사용할 수 있습니다.
알림 전에 필요한 확인 수를 설정해 블록체인 재구성으로부터 워크플로를 보호합니다.
AI 네이티브 오펜시브 보안: 지속적 레드팀 테스트, 화이트박스 모의해킹, PR 검토
Hacktron Red는 실제 공격자처럼 조직 전체를 지속적으로 공격하고 침투 경로를 보여주며 차단을 돕습니다.
Hacktron Whitebox는 소스 코드를 읽고 샌드박스나 배포된 앱에서 각 발견을 입증하며 SOC 2·ISO 27001 감사에 쓸 수 있는 보고서를 만듭니다.
전체 코드베이스를 맥락으로 모든 풀 리퀘스트를 검사해 병합 전에 문제를 잡아냅니다.
악용 가능성이 입증된 발견만 보고합니다. 추정이 아니라 검증입니다.
특화 강점야심찬 소프트웨어를 만드는 AI 코딩 에이전트
특화 강점당신의 코딩 취향을 학습하는 AI 코딩 에이전트
특화 강점취약점을 찾아 자동으로 수정하는 올인원 AppSec 플랫폼
특화 강점소프트웨어 개발 전 주기를 아우르는 에이전트 오케스트레이션 플랫폼
특화 강점소프트웨어 개발 전 주기를 아우르는 에이전트 오케스트레이션 플랫폼
노출을 찾아내고 악용 가능성을 증명한 뒤 수정까지 전달하는 AI 보안 플랫폼
기관급 암호화폐·미국 주식 인텔리전스를 대화형 AI 애널리스트로 제공합니다.
기관급 암호화폐·미국 주식 인텔리전스를 대화형 AI 애널리스트로 제공합니다.
암호화폐 리서치와 스마트 컨트랙트를 위한 블록체인 AI 스위트
무료 / 오픈소스Spice.ai is an open-source, portable data lakehouse and AI runtime that lets teams federate, accelerate, and query data across databases, warehouses, and object storage — then run search and LLM inference on the same engine that scales from a laptop to a multi-node cluster.
무료 / 오픈소스Spice.ai is an open-source, portable data lakehouse and AI runtime that lets teams federate, accelerate, and query data across databases, warehouses, and object storage — then run search and LLM inference on the same engine that scales from a laptop to a multi-node cluster.
