運用 AI 提升錯誤頁面偵測與 LLM 測試驗證的智慧化程度
動態應用程式安全測試 (DAST) 的智慧型發現項目分析 (IFA) 透過減少誤判及增強測試結果,來強化錯誤頁面的偵測能力。HCL AppScan DAST 使用探索和全面的方法來辨識錯誤頁面,現在也選擇性使用生成式 AI 技術來確認錯誤和處理邊緣案例,進而提高準確度並盡可能減少掃描時間。配置 Azure OpenAI 也是驗證 LLM 測試所必需的作業。
執行這項作業的原因和時機
程序
- 導覽至。
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在掃描功能區段下,按一下自備 LLM 來啟用 Azure OpenAI 配置。
註:
- AppScan 為支援 Chat Completions API 的部署提供支援。測試時使用 GPT 5 mini 模型。
- Azure OpenAI 服務會根據記號使用量(輸入和輸出)計費。請遵循最佳實務並定期監控使用狀況,以確保符合成本效益。
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輸入下列格式的端點:
https://{azure_openai_endpoint}表 1. 端點元素 元素 說明 範例 {azure_openai_endpoint}以 Azure 入口網站中金鑰與端點區段下的端點欄位中的值取代。
https://aoairesource.openai.azure.com其中aoairesource是您 Azure OpenAI 資源的專屬名稱。 -
輸入 API 金鑰。從 Azure 入口網站檢查資源時,可在金鑰與端點區段找到此值。您可以使用
KEY1或KEY2。 - 輸入部署 ID。這是您在建立模型部署時指派的自訂名稱。您可以在 Azure 入口網站的 Azure OpenAI Studio 中找到此值。
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按一下「儲存」為貴組織套用配置。
Azure OpenAI 端點、API 金鑰與部署 ID 已配置完成。如果 Azure OpenAI 端點、API 金鑰或部署 ID 配置不正確,掃描就會失敗。要驗證這些值是否正確,必要時進行更新,然後再次執行掃描。