由持證白帽駭客親自模擬攻擊
每場測試由 UD 內部團隊執行,不外判第三方。攻擊者用甚麼手法,我們同樣用甚麼手法,先一步發現你的漏洞。
業務的年度體檢,而不是事故後的急救。
滲透測試是委託白帽駭客(道德駭客)針對你的系統模擬真實攻擊,在攻擊者之前主動發掘並排序漏洞。
線上與實地測試均可安排,覆蓋網站、網絡、流動應用、企業內網與操作系統,並提供合規驗證報告格式。
每場測試由 UD 內部團隊執行,不外判第三方。攻擊者用甚麼手法,我們同樣用甚麼手法,先一步發現你的漏洞。
按 OWASP Top 10、PTES、NIST SP 800-115 執行,可對應 ISO 27001 Annex A、PCI-DSS 11.3、PDPO 第 4 原則及 HKMA TM-G-1 / TM-E-1,方便交付審計師與董事會。
就每項已識別漏洞重新測試、簽發修補確認函(Clearance Letter),給予量化的風險下降證明;報告附 CVSS、商業影響與修補優先級。
AI 加速資產探索、漏洞關聯、誤報過濾與攻擊路徑模擬,讓專家集中於最高風險的業務邏輯與複雜攻擊鏈。每項關鍵漏洞最終仍由 OSCP 級工程師人手驗證,AI 負責量,專家負責質。
自 1998 年服務逾 4,000 間香港與跨國企業,銀行新網站上線審計、NGO 募捐平台權限漏洞、大型節慶後台、學校年度審計皆有案例。100% 本地團隊、內部直聘。
覆蓋企業常見六大攻擊面,按 OWASP、PTES、NIST 方法論執行,並依你的合規對象調整報告格式。範疇橫跨多層面亦可出整合方案。
公司網站、後台系統、SaaS、Web API 與支付流程
iOS、Android App 與 Mobile API、SDK 整合
對外 IP、防火牆、VPN、DNS 與雲端網絡邊界
Active Directory、檔案 / ERP / CRM 與員工端點
Windows、Linux、macOS、容器與虛擬化平台
按 ISO 27001、PCI-DSS、HKMA 等標準出具報告
確認目標、資產與授權範圍,簽署測試規約(RoE)。
商用掃描器建立基線,AI 引擎關聯漏洞、過濾誤報。
白帽駭客驗證 OWASP、提權、橫向移動等可利用性。
交付含 CVSS、PoC、修補建議的報告並安排解說。
複測已修補漏洞,簽發修補確認函。
任何持有大量個人資料、處理付款,或高度依賴系統穩定性的機構,都應將滲透測試納入年度安全預算,尤其受 PDPO、PCI-DSS、HKMA、SFC、ISO 27001 監管者。
兩者互補而非互斥,最佳實務為每季掃描配合每年滲透測試。
無論你想索取正式報價,還是一般查詢,UD 安全專家將於 盡快與你聯絡,協助界定範圍、估算工時,並提供專屬報價。
漏洞掃描為自動化持續檢測,覆蓋面廣但深度有限,主要識別已知 CVE;滲透測試則由白帽駭客手動深入模擬攻擊,會將多個低風險漏洞串成完整攻擊鏈,並驗證業務邏輯漏洞。最佳實務為每季漏洞掃描配合每年滲透測試;屬 DPO 機構級審計請另行考慮 SRAA。
提交頁底查詢表單,註明目標系統類型(網站、流動應用、網絡、內網、紅隊等)、大致規模(頁面數、用戶角色、API endpoint 數)、合規需求與預計時間,UD 安全專家將盡快回覆並安排範圍界定會議,會議後提供正式報價。
我們會於範圍界定階段協調測試時段及手法。高風險動作(如 DoS 模擬、暴力破解)會避開繁忙時段或於預備環境執行;常規 OWASP 測試對生產環境的影響可控制於極低水平。所有測試前簽署測試規約,明確界定不允許的操作。
建議至少每年一次。下列時機應另行追加:新系統或新網站上線前、重大架構變更後(如雲端遷移、核心系統升級)、合規審計前(ISO 27001、PCI-DSS、HKMA)、收購合併前的盡職審查,以及可疑事故發生後的復盤。
可以。我們的報告格式符合 OWASP、PTES、NIST 國際標準,並可按需要對應至 ISO 27001 Annex A、PCI-DSS Requirement 11.3、HKMA TM-G-1、HKPDPO 第 4 原則,曾被跨國銀行、上市公司審計、私隱專員公署等場景引用。
無法保證絕對安全,此為業內誠實答案。滲透測試為特定時間點、特定範圍的快照式評估。要達致持續安全,建議配合 MSSP 24×7 託管監控、定期漏洞掃描與員工釣魚電郵測試。
需要。其一,獨立性原則:內部團隊測試自身系統存在利益衝突,外部測試方具審計效力;其二,攻擊視角專業度:白帽駭客每年處理過百宗委託,掌握最新攻防技術;其三,合規要求:PCI-DSS、ISO 27001 等明確要求由具獨立性的第三方執行。
不會。AI 在 UD 流程中只負責加速重複性高的工序,資產探索、漏洞關聯、誤報過濾、攻擊路徑模擬,把人手時間留給真正需要判斷力的部分。每一項中、高風險漏洞最終都由 OSCP 級白帽駭客人手驗證,並附概念驗證、重現步驟與修補建議。簡單講:AI 負責量,專家負責質。