🔵 عنوان مقاله
Make Selenium Test Smarter with AI — Local/Cloud LLMs
🟢 خلاصه مقاله:
این ویدئوی کوتاه از Karthik K.K. نشان می‌دهد چگونه می‌توان با ترکیب Selenium و AI (به‌ویژه LLMs)، فرایند تست خودکار را هوشمندتر کرد. تمرکز بر قابلیت‌هایی مانند تولید خودکار اسکریپت از توضیحات طبیعی، self-healing برای locatorها، ساخت assertionهای معنادار، و تحلیل خطاها و لاگ‌ها برای ریشه‌یابی سریع‌تر است. همچنین به مزایا و معایب LLMهای Local در برابر Cloud پرداخته می‌شود: حفظ داده و هزینه قابل پیش‌بینی در Local در مقابل کیفیت، مقیاس‌پذیری و سهولت اتصال در Cloud. در نهایت، رویکردی گام‌به‌گام برای شروع پیشنهاد می‌شود تا تیم‌ها بدون جایگزین‌کردن مهارت مهندس تست، با افزودن AI به Selenium، سرعت تولید تست، پایداری و کیفیت بازخورد را بهبود دهند.
#Selenium #AI #LLM #TestAutomation #SoftwareTesting #QA #DevTools #CI_CD
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/NrcEq81?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
Make Selenium Test Smarter with AI — Local/Cloud LLMs
🟢 خلاصه مقاله:
این ویدئوی کوتاه از Karthik K.K. نشان می‌دهد چگونه می‌توان با ترکیب Selenium و AI (به‌ویژه LLMs)، فرایند تست خودکار را هوشمندتر کرد. تمرکز بر قابلیت‌هایی مانند تولید خودکار اسکریپت از توضیحات طبیعی، self-healing برای locatorها، ساخت assertionهای معنادار، و تحلیل خطاها و لاگ‌ها برای ریشه‌یابی سریع‌تر است. همچنین به مزایا و معایب LLMهای Local در برابر Cloud پرداخته می‌شود: حفظ داده و هزینه قابل پیش‌بینی در Local در مقابل کیفیت، مقیاس‌پذیری و سهولت اتصال در Cloud. در نهایت، رویکردی گام‌به‌گام برای شروع پیشنهاد می‌شود تا تیم‌ها بدون جایگزین‌کردن مهارت مهندس تست، با افزودن AI به Selenium، سرعت تولید تست، پایداری و کیفیت بازخورد را بهبود دهند.
#Selenium #AI #LLM #TestAutomation #SoftwareTesting #QA #DevTools #CI_CD
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/NrcEq81?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
YouTube
Make Selenium Test Smarter with AI - Local/Cloud LLMs
Your Selenium tests fail when the UI changes. Your locators break constantly. Your test maintenance is eating up your time. What if I told you AI could fix all of this with minimal code changes?
🤖 https://www.udemy.com/course/genai-multi-agent-software-…
🤖 https://www.udemy.com/course/genai-multi-agent-software-…
🔵 عنوان مقاله
AI Picks Tests To Run On A Bug
🟢 خلاصه مقاله:
این مقاله یک نمونه عملی از کاربست هوش مصنوعی در تست نرم‌افزار را نشان می‌دهد: Gleb Bahmutov توضیح می‌دهد چگونه می‌توان با تحلیل سرنخ‌های مرتبط با باگ—مثل پیام خطا، stack trace، تغییرات اخیر کد و نسبت تاریخی میان بخش‌های کد و تست‌ها—مجموعه‌ای از آزمون‌های واقعاً مرتبط را انتخاب و اجرا کرد. این روش با اجرای هدفمند تست‌ها، زمان بازخورد را کوتاه‌تر و هزینه اجرا را کمتر می‌کند و هم در محیط توسعه محلی و هم در CI قابل استفاده است. در عین حال، با حفظ نظارت انسانی، سنجش دقت و پوشش انتخاب‌ها، ثبت دلایل انتخاب هر تست و در صورت ابهام، بازگشت به اجرای کامل، اعتمادپذیری حفظ می‌شود. نتیجه، چرخه عیب‌یابی سریع‌تر و تمرکز بیشتر روی تست‌هایی است که بیشترین احتمال کشف یا بازتولید باگ را دارند.
#SoftwareTesting #AI #TestAutomation #QualityAssurance #BugFixing #TestSelection #CICD
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/QPMAEXI?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
AI Picks Tests To Run On A Bug
🟢 خلاصه مقاله:
این مقاله یک نمونه عملی از کاربست هوش مصنوعی در تست نرم‌افزار را نشان می‌دهد: Gleb Bahmutov توضیح می‌دهد چگونه می‌توان با تحلیل سرنخ‌های مرتبط با باگ—مثل پیام خطا، stack trace، تغییرات اخیر کد و نسبت تاریخی میان بخش‌های کد و تست‌ها—مجموعه‌ای از آزمون‌های واقعاً مرتبط را انتخاب و اجرا کرد. این روش با اجرای هدفمند تست‌ها، زمان بازخورد را کوتاه‌تر و هزینه اجرا را کمتر می‌کند و هم در محیط توسعه محلی و هم در CI قابل استفاده است. در عین حال، با حفظ نظارت انسانی، سنجش دقت و پوشش انتخاب‌ها، ثبت دلایل انتخاب هر تست و در صورت ابهام، بازگشت به اجرای کامل، اعتمادپذیری حفظ می‌شود. نتیجه، چرخه عیب‌یابی سریع‌تر و تمرکز بیشتر روی تست‌هایی است که بیشترین احتمال کشف یا بازتولید باگ را دارند.
#SoftwareTesting #AI #TestAutomation #QualityAssurance #BugFixing #TestSelection #CICD
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/QPMAEXI?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
Better world by better software
AI Picks Tests To Run On A Bug
In the blog post Test Tag Suggestions Using AI I described a system to pick a testing tag based on a pull request's title and body text. In this blog post, I will make it useful. Whenever a user o
🔵 عنوان مقاله
Contain or be contained: The security imperative of controlling autonomous AI (4 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
امنیت سایبری وارد مرحله‌ای شده که نبردها با سرعت ماشین انجام می‌شوند؛ حملات مبتنی بر AI می‌توانند در چند میلی‌ثانیه شبکه‌ها را کاوش کنند، زنجیره‌ای از سوءاستفاده‌ها بسازند و زیرساخت‌های حیاتی را دستکاری کنند، در حالی‌که عملیات انسانی برای دیدن الگوهای هماهنگ، ساعت‌ها زمان می‌برد. نویسنده می‌گوید تمرکز بر «اخلاقی کردن» AI راه‌حل عملی نیست؛ باید AI را مهار کرد: سیستم‌های احتمالاتی را آزاد بگذاریم اما فقط در مرزهای کنترلی قطعی و غیرقابل‌انعطاف. مهار مؤثر یعنی معماری چندلایه با least privilege و قابلیت‌محور، اجرای sandbox، policy engineهای ازپیش‌تعریف‌شده، بررسی مداوم قواعد و محدودیت‌ها، پایش بلادرنگ، tripwire و circuit breaker خودکار، ثبت و ممیزی کامل، امکان rollback فوری و ایزوله‌سازی control plane بر مبنای اصول zero trust و attestation. در این الگو، انسان از حلقه واکنش لحظه‌ای بیرون می‌آید اما در حلقه راهبردی باقی می‌ماند: تعیین هدف، سیاست‌گذاری، تنظیم ریسک و بازبینی نتایج، در حالی‌که ماشین‌ها پاسخ‌های سریع را فقط در مرزهای سخت اجرا می‌کنند. پیام اصلی روشن است: یا مهار می‌کنید یا مهار می‌شوید؛ برای حفاظت از زیرساخت‌های حیاتی باید همین امروز مهار عملی و قابل‌راستی‌آزمایی را پیاده‌سازی کنیم.
#Cybersecurity #AI #AutonomousAgents #Containment #ZeroTrust #CriticalInfrastructure #SecurityArchitecture #MachineSpeed
🟣لینک مقاله:
https://cyberscoop.com/security-automonous-ai-threat-response/?utm_source=tldrinfosec
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
Contain or be contained: The security imperative of controlling autonomous AI (4 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
امنیت سایبری وارد مرحله‌ای شده که نبردها با سرعت ماشین انجام می‌شوند؛ حملات مبتنی بر AI می‌توانند در چند میلی‌ثانیه شبکه‌ها را کاوش کنند، زنجیره‌ای از سوءاستفاده‌ها بسازند و زیرساخت‌های حیاتی را دستکاری کنند، در حالی‌که عملیات انسانی برای دیدن الگوهای هماهنگ، ساعت‌ها زمان می‌برد. نویسنده می‌گوید تمرکز بر «اخلاقی کردن» AI راه‌حل عملی نیست؛ باید AI را مهار کرد: سیستم‌های احتمالاتی را آزاد بگذاریم اما فقط در مرزهای کنترلی قطعی و غیرقابل‌انعطاف. مهار مؤثر یعنی معماری چندلایه با least privilege و قابلیت‌محور، اجرای sandbox، policy engineهای ازپیش‌تعریف‌شده، بررسی مداوم قواعد و محدودیت‌ها، پایش بلادرنگ، tripwire و circuit breaker خودکار، ثبت و ممیزی کامل، امکان rollback فوری و ایزوله‌سازی control plane بر مبنای اصول zero trust و attestation. در این الگو، انسان از حلقه واکنش لحظه‌ای بیرون می‌آید اما در حلقه راهبردی باقی می‌ماند: تعیین هدف، سیاست‌گذاری، تنظیم ریسک و بازبینی نتایج، در حالی‌که ماشین‌ها پاسخ‌های سریع را فقط در مرزهای سخت اجرا می‌کنند. پیام اصلی روشن است: یا مهار می‌کنید یا مهار می‌شوید؛ برای حفاظت از زیرساخت‌های حیاتی باید همین امروز مهار عملی و قابل‌راستی‌آزمایی را پیاده‌سازی کنیم.
#Cybersecurity #AI #AutonomousAgents #Containment #ZeroTrust #CriticalInfrastructure #SecurityArchitecture #MachineSpeed
🟣لینک مقاله:
https://cyberscoop.com/security-automonous-ai-threat-response/?utm_source=tldrinfosec
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
CyberScoop
Contain or be contained: The security imperative of controlling autonomous AI
The most secure and resilient AI systems will be those with minimal direct human interaction, the CEO of Owl Cyber Defense argues.
🔵 عنوان مقاله
Testing AI features: from 0 to Test Strategy
🟢 خلاصه مقاله:
این مقاله از Thiago Werner با عنوان Testing AI features: from 0 to Test Strategy می‌کوشد خواننده را برای آزمون ویژگی‌های مبتنی بر هوش مصنوعی آماده کند. نویسنده ابتدا مروری کاربردی بر LLMs، MCPs و prompt engineering ارائه می‌دهد و نشان می‌دهد چرا ماهیت غیردترمینیستیک مدل‌ها، تعامل با ابزارها و طراحی پرامپت، روش ارزیابی کیفیت را تغییر می‌دهد. سپس مسیر ساختن یک استراتژی تست را ترسیم می‌کند: تعیین معیارهای کیفیت، ارزیابی آفلاین با دیتاست‌های طلایی و سناریوهای لبه، تست‌های امنیتی و خصمانه، و سنجش‌هایی مانند موفقیت وظیفه، دقت/فکتوالیتی، پایداری، تأخیر و هزینه. در نهایت، بر عملیاتی‌سازی این رویکرد تأکید می‌کند—ادغام با CI/CD، هارنس تست سبک، A/B testing، تله‌متری و مانیتورینگ در تولید، و human-in-the-loop—تا از چند سناریوی کلیدی آغاز کرده و به‌صورت تکرارشونده به یک استراتژی تست بالغ برسیم.
#AI
#AITesting
#LLMs
#PromptEngineering
#MCP
#TestStrategy
#QualityAssurance
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/JJGTqaX?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
Testing AI features: from 0 to Test Strategy
🟢 خلاصه مقاله:
این مقاله از Thiago Werner با عنوان Testing AI features: from 0 to Test Strategy می‌کوشد خواننده را برای آزمون ویژگی‌های مبتنی بر هوش مصنوعی آماده کند. نویسنده ابتدا مروری کاربردی بر LLMs، MCPs و prompt engineering ارائه می‌دهد و نشان می‌دهد چرا ماهیت غیردترمینیستیک مدل‌ها، تعامل با ابزارها و طراحی پرامپت، روش ارزیابی کیفیت را تغییر می‌دهد. سپس مسیر ساختن یک استراتژی تست را ترسیم می‌کند: تعیین معیارهای کیفیت، ارزیابی آفلاین با دیتاست‌های طلایی و سناریوهای لبه، تست‌های امنیتی و خصمانه، و سنجش‌هایی مانند موفقیت وظیفه، دقت/فکتوالیتی، پایداری، تأخیر و هزینه. در نهایت، بر عملیاتی‌سازی این رویکرد تأکید می‌کند—ادغام با CI/CD، هارنس تست سبک، A/B testing، تله‌متری و مانیتورینگ در تولید، و human-in-the-loop—تا از چند سناریوی کلیدی آغاز کرده و به‌صورت تکرارشونده به یک استراتژی تست بالغ برسیم.
#AI
#AITesting
#LLMs
#PromptEngineering
#MCP
#TestStrategy
#QualityAssurance
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/JJGTqaX?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
Medium
Testing AI features: from 0 to Test Strategy
Get ready to test AI features in real world.
🔵 عنوان مقاله
Testers: Stop Competing with AI. Start Pairing with It
🟢 خلاصه مقاله:
این مقاله می‌گوید به‌جای رقابت با AI، آن را به‌عنوان شریک کاری به کار بگیرید. مدل همکاری انسان–AI که توسط Rahul Parwal معرفی شده، به تسترها کمک می‌کند مرز کار انسان و کار قابل‌واگذاری به AI را مشخص کنند: انسان‌ها مسئول زمینه، تحلیل ریسک، قضاوت اخلاقی، استراتژی تست و ارتباط با ذی‌نفعان هستند؛ AI در مقیاس و سرعت می‌درخشد—ایده‌پردازی گسترده، ساخت دادهٔ تست، تحلیل لاگ‌ها، کشف الگوها و خودکارسازی تکراری‌ها. مقاله الگوهای جفت‌کاری عملی ارائه می‌دهد (ایده‌سازی با AI و پالایش انسانی، ردیابی و پوشش با کمک AI و اعتبارسنجی انسانی) و بر ریل‌گذاری‌های ضروری مثل محرمانگی، کنترل خطا/سوگیری و بازبینی انسانی تأکید دارد. نتیجه: کیفیت بهتر و تحویل سریع‌تر، با تمرکز بیشتر تسترها بر کارهای خلاق و اثرگذار.
#SoftwareTesting #AI #HumanAICollaboration #QualityEngineering #TestAutomation #ExploratoryTesting #QA
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/zXAw6Td?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
Testers: Stop Competing with AI. Start Pairing with It
🟢 خلاصه مقاله:
این مقاله می‌گوید به‌جای رقابت با AI، آن را به‌عنوان شریک کاری به کار بگیرید. مدل همکاری انسان–AI که توسط Rahul Parwal معرفی شده، به تسترها کمک می‌کند مرز کار انسان و کار قابل‌واگذاری به AI را مشخص کنند: انسان‌ها مسئول زمینه، تحلیل ریسک، قضاوت اخلاقی، استراتژی تست و ارتباط با ذی‌نفعان هستند؛ AI در مقیاس و سرعت می‌درخشد—ایده‌پردازی گسترده، ساخت دادهٔ تست، تحلیل لاگ‌ها، کشف الگوها و خودکارسازی تکراری‌ها. مقاله الگوهای جفت‌کاری عملی ارائه می‌دهد (ایده‌سازی با AI و پالایش انسانی، ردیابی و پوشش با کمک AI و اعتبارسنجی انسانی) و بر ریل‌گذاری‌های ضروری مثل محرمانگی، کنترل خطا/سوگیری و بازبینی انسانی تأکید دارد. نتیجه: کیفیت بهتر و تحویل سریع‌تر، با تمرکز بیشتر تسترها بر کارهای خلاق و اثرگذار.
#SoftwareTesting #AI #HumanAICollaboration #QualityEngineering #TestAutomation #ExploratoryTesting #QA
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/zXAw6Td?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
Rahul's Testing Titbits - Testing Tales, Tips, and Treasures
Testers: Stop Competing with AI. Start Pairing with It
You don’t need to compete with AI. You need to learn to collaborate with it. Use it. Shape it. Grow with it. Synergetic usage of AI capabilities is essential.
🔵 عنوان مقاله
Playwright Agentic Coding Tips
🟢 خلاصه مقاله:
با نگاهی عمل‌گرایانه، این مقاله نشان می‌دهد چگونه می‌توان با رویکرد agentic از AI برای نوشتن تست‌های Playwright استفاده کرد: ابتدا برنامه‌ریزی و خردکردن سناریوها، سپس حلقه‌ای از تولید تغییرات کوچک، اجرای تست، مشاهده خطا و بازبینی. برای موفقیت، باید کانتکست کافی به مدل بدهیم (Playwright config، الگوهای کدنویسی TypeScript/JavaScript، مسیرهای اپ، نقش‌ها، test-idها، و استراتژی لاگین)، و آن را به استفاده از locatorهای پایدار مثل getByRole و getByTestId هدایت کنیم.
این راهنما بر قابلیت اطمینان تاکید دارد: انتظارهای مبتنی بر locator به جای sleep، شبیه‌سازی شبکه یا routeها در صورت نیاز، کنترل زمان، داده‌سازی و تمیزکاری ایزوله با fixtures، و استخراج helperهای تکرارشونده. در CI، گردآوری trace، ویدیو و اسکرین‌شات، کنترل parallelism/sharding، استفاده محدود از retry، پین‌کردن نسخه‌ها، و ایمن‌سازی secrets توصیه شده است.
برای ساختار کد، از Page Object/Screen Object به‌صورت منعطف استفاده کنید، نام‌گذاری و مستندسازی شفاف داشته باشید، و ترکیبی از component test و end-to-end برای پوشش متوازن بسازید. الگوهای پرامپت شامل few-shotهای خوب و بد، بازیابی اسناد مرتبط، و واداشتن مدل به توضیح فرضیه‌های flakiness و توجیه انتخاب locatorهاست. در نهایت، human-in-the-loop، بازبینی کد و هدف‌گذاری پوشش، کلید حفظ کیفیت و نگه‌داشت هستند.
#Playwright #AgenticCoding #TestAutomation #EndToEndTesting #AI #LLM #QualityEngineering
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/iDPLZwj?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
Playwright Agentic Coding Tips
🟢 خلاصه مقاله:
با نگاهی عمل‌گرایانه، این مقاله نشان می‌دهد چگونه می‌توان با رویکرد agentic از AI برای نوشتن تست‌های Playwright استفاده کرد: ابتدا برنامه‌ریزی و خردکردن سناریوها، سپس حلقه‌ای از تولید تغییرات کوچک، اجرای تست، مشاهده خطا و بازبینی. برای موفقیت، باید کانتکست کافی به مدل بدهیم (Playwright config، الگوهای کدنویسی TypeScript/JavaScript، مسیرهای اپ، نقش‌ها، test-idها، و استراتژی لاگین)، و آن را به استفاده از locatorهای پایدار مثل getByRole و getByTestId هدایت کنیم.
این راهنما بر قابلیت اطمینان تاکید دارد: انتظارهای مبتنی بر locator به جای sleep، شبیه‌سازی شبکه یا routeها در صورت نیاز، کنترل زمان، داده‌سازی و تمیزکاری ایزوله با fixtures، و استخراج helperهای تکرارشونده. در CI، گردآوری trace، ویدیو و اسکرین‌شات، کنترل parallelism/sharding، استفاده محدود از retry، پین‌کردن نسخه‌ها، و ایمن‌سازی secrets توصیه شده است.
برای ساختار کد، از Page Object/Screen Object به‌صورت منعطف استفاده کنید، نام‌گذاری و مستندسازی شفاف داشته باشید، و ترکیبی از component test و end-to-end برای پوشش متوازن بسازید. الگوهای پرامپت شامل few-shotهای خوب و بد، بازیابی اسناد مرتبط، و واداشتن مدل به توضیح فرضیه‌های flakiness و توجیه انتخاب locatorهاست. در نهایت، human-in-the-loop، بازبینی کد و هدف‌گذاری پوشش، کلید حفظ کیفیت و نگه‌داشت هستند.
#Playwright #AgenticCoding #TestAutomation #EndToEndTesting #AI #LLM #QualityEngineering
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/iDPLZwj?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
Awesome Testing
Playwright Agentic Coding Tips
Playwright Agentic Coding Tips for writing/generating API and UI tests.
🔵 عنوان مقاله
The Industry's First Real AI SOC Benchmark Study (Sponsor)
🟢 خلاصه مقاله:
این مطالعه توسط Cloud Security Alliance با همکاری Dropzone AI برای نخستین‌بار عملکرد واقعی AI در محیط‌های SOC را بنچمارک می‌کند. به‌جای آزمایش‌های آزمایشگاهی، رفتار تحلیل‌گران واقعی روی هشدارهای واقعی بررسی شده تا اثر واقعی کمک‌های AI بر جریان کار و تصمیم‌گیری روشن شود. این پژوهش مستقل و بدون ملاحظات تبلیغاتی، داده‌های قابل اتکایی فراهم می‌کند تا هیئت‌مدیره و رهبران امنیت درباره سرمایه‌گذاری در AI تصمیم‌های آگاهانه بگیرند. برای جزئیات روش‌شناسی، نتایج کلیدی و توصیه‌های اجرایی، مطالعه را دانلود کنید.
#SOC #AI #Cybersecurity #SecurityOperations #Benchmark #CloudSecurity #AIAssistance #Infosec
🟣لینک مقاله:
https://www.dropzone.ai/ai-soc-benchmark-study?utm_campaign=25529265-%5BDigital%20Sponsorship%5D%20TLDR%20InfoSec%20Newsletter%20Secondary%2010-16-25&utm_source=sponosorship&utm_medium=newsletter&utm_content=CSA%20benchmark%20study
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
The Industry's First Real AI SOC Benchmark Study (Sponsor)
🟢 خلاصه مقاله:
این مطالعه توسط Cloud Security Alliance با همکاری Dropzone AI برای نخستین‌بار عملکرد واقعی AI در محیط‌های SOC را بنچمارک می‌کند. به‌جای آزمایش‌های آزمایشگاهی، رفتار تحلیل‌گران واقعی روی هشدارهای واقعی بررسی شده تا اثر واقعی کمک‌های AI بر جریان کار و تصمیم‌گیری روشن شود. این پژوهش مستقل و بدون ملاحظات تبلیغاتی، داده‌های قابل اتکایی فراهم می‌کند تا هیئت‌مدیره و رهبران امنیت درباره سرمایه‌گذاری در AI تصمیم‌های آگاهانه بگیرند. برای جزئیات روش‌شناسی، نتایج کلیدی و توصیه‌های اجرایی، مطالعه را دانلود کنید.
#SOC #AI #Cybersecurity #SecurityOperations #Benchmark #CloudSecurity #AIAssistance #Infosec
🟣لینک مقاله:
https://www.dropzone.ai/ai-soc-benchmark-study?utm_campaign=25529265-%5BDigital%20Sponsorship%5D%20TLDR%20InfoSec%20Newsletter%20Secondary%2010-16-25&utm_source=sponosorship&utm_medium=newsletter&utm_content=CSA%20benchmark%20study
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
www.dropzone.ai
Beyond the Hype: AI SOC Benchmark Study | CSA 2025
Download CSA's AI SOC benchmark study proving 45-61% faster investigations. 148 analysts tested. 94% became advocates. Get board-ready data to justify AI your investment.