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Herramienta de IA para Pentesting de Formularios de Pago

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Captura del Recorrido del Cliente El proceso comienza con el aprendizaje autónomo de un flujo de compra en el sitio web "promo-garden". El agente Navigather navega por los pasos de pago, completando automáticamente la información de contacto, envío y pago. Esta fase de "aprendizaje" es crucial para modelar el comportamiento del usuario y capturar interacciones clave. Simulación de Escenario de Fallo El objetivo de este ejercicio de aprendizaje es simular un escenario de rechazo de tarjeta de crédito. El agente está configurado para intentar una transacción que fallará intencionalmente, validando así el manejo de errores de pago por parte del sistema. Una vez detectado el rechazo de la tarjeta, el proceso de aprendizaje se considera completado. Generación y Ejecución del Script Después de la fase de aprendizaje, se genera automáticamente un script automatizado. Este script contiene todas las acciones registradas, listas para ser reproducidas. El video muestra la ejecución de este script por varios agentes virtuales (Josephine Boutin, William Tanguy, Étienne Delmas) que reproducen el mismo recorrido de compra y encuentran el mismo rechazo de pago, confirmando la robustez del escenario de fallo.

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