Como comparar ferramentas de segurança de aplicações: guia para tomadores de decisão

1. Comece pelo propósito da comparação

Antes de abrir qualquer dashboard, esclareça o que você pretende alcançar. O propósito do benchmark determina quais critérios têm maior peso.

• Se você é um comprador avaliando fornecedores, vai priorizar a acurácia de detecção, a facilidade de integração e o custo total de propriedade.

• Se é um líder de segurança avaliando suas ferramentas atuais, o recall e a taxa de falsos negativos se tornam fundamentais, já que a pergunta é "o que estamos deixando passar?".

• Se a comparação alimenta uma análise de go-to-market, o posicionamento competitivo e a diferenciação são o que mais importa.

• Se o benchmark apoia uma avaliação de M&A ou parceria, a escalabilidade e a compatibilidade arquitetural assumem o protagonismo.

Defina esse objetivo de forma explícita e documente sua decisão. Ele será a âncora de toas as decisões seguintes.

2. Delimite o escopo técnico

"Segurança de aplicações" é um conceito amplo demais para funcionar como categoria de benchmark. É preciso especificar quais métodos de teste e contextos serão comparados:

• SAST (análise estática de código-fonte)

• DAST (testes dinâmicos de aplicações em execução)

• SCA (análise de composição de software para dependências de terceiros)

• IAST / RASP (instrumentação e proteção em tempo de execução)

• Pentesting (avaliação de segurança manual e feita por especialistas)

• ASM / CAASM (gestão de superfície de ataque)

• Segurança cloud, de API ou de infraestrutura

Além disso, é necessário considerar o stack tecnológico e o modelo de implementação preferido. Um benchmark bem delimitado poderia ser formulado assim: "Comparação de SAST e SCA para pipelines de CI/CD com repositórios backend em Java e Node.js." Esse nível de especificidade evita comparações desiguais e mantém a avaliação focada no seu ambiente real.

3. Monte um ambiente de teste controlado

Lembre-se de que as demos guiadas pelo fornecedor são projetadas para exibir pontos fortes, não para revelar lacunas. É preciso testar as soluções em um ambiente que você controle.

• Selecione aplicações realistas: O ideal é utilizar duas ou três aplicações reais de stacks tecnológicos distintos: por exemplo, um serviço backend em Java ou Node.js, um frontend SPA e uma API. Inclua tanto CVEs conhecidos em dependências quanto falhas originais no nível de aplicação, já que ferramentas que funcionam bem em vulnerabilidades catalogadas costumam ter dificuldades com questões de lógica de negócio.

• Padronize as condições: Cada ferramenta avaliada deve escanear o mesmo commit, na mesma configuração de pipeline, com a mesma janela de execução e com políticas configuradas da forma mais equivalente possível. Sem condições controladas, você estará medindo diferenças de configuração e não capacidade de detecção.

4. Meça métricas técnicas-chave

4.1. Acurácia

Medir a acurácia exige rastrear três valores em cada ferramenta:

• Verdadeiros positivos (TP): vulnerabilidades reais corretamente identificadas

• Falsos positivos (FP): itens que não são vulnerabilidades, mas que são sinalizados como tal

• Falsos negativos (FN): vulnerabilidades reais que a ferramenta não detectou

A partir desses valores, derivam-se duas métricas essenciais. A precisão (TP / [TP + FP]) indica que proporção do resultado é de fato acionável. O recall (TP / [TP + FN]) indica que proporção do risco real está sendo detectada.

É fundamental prestar atenção a ambas. Uma ferramenta que reporta pouquíssimos falsos positivos parece eficiente, mas se alcança essa baixa taxa de FP porque também deixa escapar uma grande parte das vulnerabilidades reais, ela está oferecendo uma visão perigosamente incompleta do risco. No nosso estudo de benchmark, o scanner automatizado com o maior número de verdadeiros positivos ainda assim deixou de detectar quase 80% do universo de vulnerabilidades. O recall, sobretudo para vulnerabilidades de severidade alta e crítica, é a métrica que separa uma segurança aceitável de uma proteção genuína.

4.2. Qualidade da descoberta

Contar as detecções não é suficiente. Para cada descoberta, avalie o seguinte:

• Exploitabilidade: Isso é uma fraqueza teórica ou uma vulnerabilidade que pode ser explorada na prática?

• Evidence: A descoberta inclui uma prova clara de conceito ou caminho de exploração? Descobertas sem evidências criam sobrecarga de triagem e erodem a confiança do desenvolvedor.

• Contexto de negócios: O relatório ajuda a entender o impacto do mundo real da vulnerabilidade em nossa aplicação e dados específicos?

• Precisão de priorização: A severidade atribuída (CVSS ou equivalente) é realista ou outra métrica é necessária? Métricas baseadas em risco, como nossa CVSSF, e um conjunto de fatores, como acessibilidade, custo de reparo e status KEV, ajudam as organizações a avançar além de números de severidade bruta em direção a uma imagem mais precisa da exposição ao risco agregado.

4.3. Desempenho

Meça a pegada operacional de cada ferramenta:

• Duração do teste: Tempo total desde o início até os resultados

• Impacto no CI/CD: O escaneamento bloqueia o pipeline? Se sim, por quanto tempo? Ele pode ser executado de forma incremental, ou requer uma varredura completa a cada vez?

• Consumo de recursos: Uso de CPU, memória e carga de rede durante a execução, particularmente importante em escala

5. Avalie a experiência do desenvolvedor

Uma ferramenta que os desenvolvedores evitam ou desconfiam produz menos remediação, tempos de correção mais longos e menor adoção—independentemente de sua precisão de detecção.

Tenha um desenvolvedor real em sua equipe para avaliar cada ferramenta com base nos seguintes critérios:

• Fricção de integração: Quanto tempo leva para um desenvolvedor ir do primeiro login a entender e agir sobre uma descoberta?

• Clareza das descobertas: As descobertas estão escritas em uma linguagem que os desenvolvedores entendem, com contexto suficiente para reproduzir e corrigir o problema?

• Orientação para remediação: A ferramenta fornece sugestões específicas em nível de código, ou apenas descrições genéricas de CWE?

• Integração profunda: Funciona dentro dos ambientes que seus desenvolvedores já usam, como GitHub, GitLab, Jira? Ela traz descobertas em solicitações de pull?

• Eficiência do fluxo de trabalho: Quantos passos são necessários para passar de uma vulnerabilidade reportada a uma questão encerrada? A implementação de IA e menos cliques e trocas de contexto significam remediação mais rápida.

6. Avalie a capacidade operacional

Testes de segurança não se resumem apenas a descobertas; trata-se de saber se a solução pode operar de forma confiável na escala de sua organização e dentro de seus requisitos de governança. Portanto, certifique-se de pensar nisso:

• Escalabilidade: Teste O comportamento à medida que o volume aumenta. Digamos que uma ferramenta funciona bem para 10 repositórios. Ela ainda funciona em 100, em 1.000? Avalie o suporte a multi-inquilinos, o desempenho sob análises concorrentes e as limites de taxa da API.

• Governança e gerenciamento: Veja como a solução lida com políticas de segurança, fluxos de trabalho de exceção, rastreamento de SLA em descobertas abertas e estratégias de reteste. Ela pode executar varreduras inteligentes e incrementais, ou cada mudança aciona uma avaliação completa? Você pode definir políticas que bloqueiam a construção quando vulnerabilidades inaceitáveis permanecem? Nossos dados mostram que organizações que quebram a construção remediaram vulnerabilidades 50% mais rápido do que aquelas que não o fazem.

7. Quantifique o valor para o negócio

Para os tomadores de decisão executivos, o benchmark deve ser traduzido em termos comerciais:

• Custo total de propriedade (TCO): Inclua taxas de licenciamento, custos de infraestrutura e o esforço humano necessário para operar e triagem a saída da ferramenta. Uma ferramenta mais barata que gera uma carga pesada de triagem pode custar mais na prática do que uma solução mais cara e mais precisa.

• Redução de risco: Rastreie vulnerabilidades críticas e de alta severidade encerradas por mês e o tempo médio para remediar (MTTR). Essas são as métricas que conectam seu investimento em AppSec a uma melhoria de segurança mensurável.

• Adoção por desenvolvedores: Meça quantas equipes de desenvolvimento usam ativamente a ferramenta e como isso afeta seu fluxo de trabalho. Prefira uma solução que quebre silos de dados, pois silos manterão as taxas de remediação baixas.

8. Use um cartão de pontuação ponderado

Depois de coletar dados em todas as dimensões, estruture sua comparação com um cartão de pontuação ponderado. Atribua pesos com base no objetivo que você definiu no passo 1, e então pontue cada solução de forma consistente.

Um exemplo simplificado:

Os pesos e categorias específicos devem refletir as prioridades de sua organização. O importante é que a pontuação seja explícita e defensável.

9. Documente tudo com evidências

Cada reivindicação em seu benchmark deve ser rastreável. Colete capturas de tela das descobertas, logs de varredura, relatórios de vulnerabilidades exportados e os commits específicos onde cada verdadeiro positivo e falso positivo foi validado. Essa base de evidências elimina disputas subjetivas e torna a avaliação reproduzível, o que é útil tanto para a tomada de decisões internas quanto para revisar a comparação quando as ferramentas lançarem novas versões.

10. Evite erros comuns

Vários padrões podem minar seu benchmark de AppSec:

• Comparar listas de recursos em vez de resultados: A página de recursos de um fornecedor diz o que uma ferramenta ou serviço afirma fazer, não o que realmente faz contra suas aplicações, portanto, concentre-se em resultados medidos.

• Usar apenas aplicações de teste padrão: Aplicações intencionalmente vulneráveis são pontos de partida úteis, mas não representam a complexidade de bases de código do mundo real. Inclua aplicações com lógica de negócios personalizada e arquitetura realista.

• Dar demasiada importância a demonstrações guiadas: Uma demonstração controlada pelo fornecedor é otimizada para mostrar o produto em seu melhor. Insista em testar com suas próprias aplicações em um ambiente que você gerencia.

• Ignorar falsos negativos: Uma ferramenta que relata menos descobertas não é necessariamente mais precisa, uma vez que pode estar perdendo vulnerabilidades reais. Sem medir o recall, você não pode distinguir uma ferramenta ou solução precisa de uma cega.

• Excluir desenvolvedores da avaliação: Se as pessoas que vão remediar vulnerabilidades não estão envolvidas na avaliação das ferramentas, você corre o risco de selecionar uma solução que falha operacionalmente.

O caso por uma abordagem híbrida, tudo-em-um

Um benchmark conduzido com esse nível de rigor tende a revelar um padrão consistente: nenhuma ferramenta automatizada única cobre todo o espectro de risco de aplicação, mesmo com os avanços recentes em IA (por exemplo, IA SAST). Scanners automatizados se destacam em velocidade, consistência e cobertura de padrões de vulnerabilidades conhecidos; mas eles perdem sistematicamente questões complexas, de nível lógico e dependentes do contexto que constituem os riscos mais severos. Nossos dados mostram que a expertise humana é necessária para detectar quase 99% das vulnerabilidades de alta severidade. 

É por isso que defendemos — e construímos nossa solução de Hacking Contínuo em torno de — um modelo híbrido que integra ferramentas automatizadas impulsionadas por IA com pentesting especializado em uma única plataforma. Quando ambos os métodos operam continuamente ao longo do SDLC e suas descobertas fluem para uma visualização unificada de gerenciamento, disponível para equipes de Dev e Sec, as organizações obtêm a profundidade de detecção, precisão de priorização e velocidade de remediação necessárias para realmente reduzir o risco. A estrutura de benchmark neste guia ajudará você a verificar essa afirmação por si mesmo, com suas próprias aplicações e em seus próprios termos.