En færdighedsfil, en regelfil, en MCP-konfiguration. Almindelig tekst, commitdokumentation som dokumentation, gennemgået som dokumentation, og den omskriver lydløst, hvad din AI har tilladelse til at gøre. Xygeni registrerer ondsindede færdigheder, forgiftede prompts og usikre agentgrænser, som dine kodescannere aldrig blev bygget til at lede efter.
Skrivebeskyttet adgang · Scanninger kører i din infrastruktur · Din kode uploades aldrig
Opdag AI-agenter, prompts og MCP-konfigurationer på tværs af din kodebase, opdag skjulte risici, og prioritér de problemer, der er vigtige, før de når produktion.
Kontinuerlig, automatisk registrering på tværs af dine lagre: modeller, frameworks, datasæt, inferens-slutpunkter, agenter, MCP-servere, færdigheder, prompts, guardrailsog de AI-kodningsværktøjer, dine udviklere rent faktisk bruger. Ingen spørgeskemaer, ingen selvrapportering.
En dedikeret AI-scanner finder de fejl, der er specifikke for AI-systemer: prompt injection, værktøjsinjection, datalækage gennem hentning, system prompt bypass, overdreven handlefrihed. Hvert fund er knyttet til de AI-sikkerhedsrammer, dit team allerede bruger, og peger på den præcise kodelinje, der skaber eksponeringen.
Prioriteringstragten indsnævrer alle AI-fund til det, der er tilgængeligt i applikationskoden, reelt kan udnyttes, og som dine teams aktivt udvikler i koden. Teams arbejder med de få fund, der betyder noget.
Fra skygge-AI til en revisionsklar opgørelse
Se dit samlede AI-fodaftryk, og hvor meget af det bærer risiko, sporet mod en baseline, så du ved, om din eksponering vokser. Hvert aktiv har sin egen risikoscore, sin udbyder, sin type og sin nøjagtige placering i din kode.
Et AI-aktiv alene fortæller dig ikke meget. Grafen viser de relationer, der bærer risikoen: hvilken model et datasæt bruger, hvilken agent der aktiverer hvilket værktøj, hvilken MCP-server der sidder bag en assistent, og hvor risikoen er koncentreret på tværs af den kæde. Filtrer efter aktivkategori, type, relation eller risikoniveau.
Eksporter en maskinlæsbar stykliste til din AI, genereret fra den samme kontinuerlige registrering, der driver lagerbeholdningen. Når en revisor, en kunde eller en regulator spørger, hvilken AI du kører, er svaret en download, ikke en tre ugers manuel øvelse.cise.
Færdighedsfiler, regelfiler og MCP-konfigurationer er commitnedskrives som almindelig tekst og gennemgås, som om de var harmløse, men de definerer, hvad en assistent instrueres i at gøre, og hvad den har tilladelse til at nå. Xygeni analyserer dem som sikkerhedsartefakter: den markerer skadelige færdigheds- og regelfiler, inspicerer MCP-serverkonfigurationer og viser de prompter, der driver dine AI-arbejdsbelastninger.
Xygenis AI-scanner registrerer de fejltilstande, der er specifikke for AI-systemer og usynlige for konventionel kodeanalyse: ondsindet manipulation af værktøjsudførelse, uautoriseret hentning af følsomme dokumenter via et vektorlager, omgåelse af systemprompter, jailbreaks via specialfremstillet input, upålidelig værktøjskald.
Hvert AI-fund indeholder rammereferencen, det berørte AI-aktiv og -værktøj, hvor længe eksponeringen har været åben, den nøjagtige fil og linje, en forklaring på, hvorfor det er vigtigt, og afhjælpning opdelt i generelle kontroller og vejledning specifikt for det pågældende fund. Ikke en advarsel. En løsning.
Progressiv filtrering fra alle fund ned til dem i applikationskoden, derefter til dem, der kan udnyttes, og derefter til dem, der er under aktiv udvikling. Den liste, der når dit team, er den liste, der truer produktionen.
Et ærligt risikobillede af AI kræver mere end en modelopgørelse, og Xygeni kører allerede de motorer, der fuldender det:
API-nøgler til AI-udbydere er hemmeligheder som alle andre, og Xygenis hemmelighedsdetektion finder dem på tværs af dine lagre, konfigurationsfiler og pipelines, før de når et offentligt register eller en byggelog.
AI-stakken er bygget på almindelige pakker, og almindelige pakker bærer CVE'er. Xygenis analyse af softwarekomposition afdækker kendte sårbarheder i de AI- og ML-biblioteker, dine applikationer er afhængige af, på den samme platform som de AI-aktiver, der bruger dem.
AI-stacks henter afhængigheder hurtigt og fra mange kilder. Xygenis malware-detektion fanger ondsindede pakker, som omdømmebaserede værktøjer stadig har tillid til, uden at vente på en CVE eller en offentlig meddelelse.
Én platform, så AI-spørgsmålet får et komplet svar i stedet for tre delvise svar fra tre forskellige værktøjer.
Se den AI-angrebsflade, som dine eksisterende sikkerhedsværktøjer ikke kan, og håndter den sideløbende med alle andre applikationsrisici.
Din statiske analyse ved ikke, hvad en model er. Din kompositionsanalyse viser ikke MCP-servere. Dette er ikke en fejl i disse værktøjer, de blev designet til et andet problem. Xygeni optegner AI-aktiver, analyserer MCP-konfigurationer, markerer skadelige færdigheds- og regelfiler og bygger din AI-BOM.
AI-fund lever sammen med din kode, afhængighed, hemmelighed, pipeline og API-fund, i én konsol med én prioriteringsmodel. AI er en ny angrebsflade, ikke en grund til et nyt værktøj med sin egen login.
Xygeni er i overensstemmelse med de rammer, der nu styrer AI i software: OWASP Top 10 for LLM-applikationer, for MCP og for agentiske færdigheder, NIST SP 800-218A og CISA- og G7-vejledning om en softwareliste til AI. Den genererer beviser, der hjælper med at demonstrere, at disse rammer anvendes, og understøtter de forventninger til lagerbeholdning og sporbarhed, som regler som EU's AI-lov, NIS2 og Spaniens ENS stiller til organisationer.
Retningen er sat: den SBOM udvider sig til AI-BOM. Du kan ikke attestere det, du ikke har opgjort.
Modeller, AI-frameworks, datasæt, inferens-slutpunkter, agenter og agentservere, MCP-servere, færdigheder, prompts, guardrailsog de AI-kodningsværktøjer, der bruges på tværs af dine lagre.
Ved løbende at analysere dine repositories: kode, afhængigheder og de konfigurationsfiler, som AI-værktøjer efterlader. Intet afhænger af, at udviklere selv rapporterer, hvad de bruger.
En AI-materialeliste er en maskinlæsbar oversigt over AI'en i din software: modeller, datasæt, komponenter, udbydere og afhængigheder. Regulatorer og standards organer konvergerer om det som evidensgrundlaget for AI-styring, og du kan ikke bevidne det, du ikke har gjort en opgørelse over.
AI-specifikke fejltilstande, herunder prompt injektion og systemprompt-omgåelse, værktøjsinjektion og upålidelig værktøjsaktivering, datalækage under hentning og overdreven handlefrihed, kortlagt til OWASP Top 10 for LLM-applikationer.
Ja. Hvert fund peger på filen og linjen, forklarer hvorfor det er vigtigt, og giver afhjælpende foranstaltninger både som generelle kontroller og som vejledning specifikt for det pågældende fund.
Disse værktøjer analyserer kode og afhængigheder. De modellerer ikke, hvad en AI-agent er, hvad en MCP-server eksponerer, eller hvad en færdighedsfil instruerer en assistent i at gøre. Xygeni tilføjer dette lag og holder det på samme platform som resten af dine fund.
Ja. Opgørelsen spores i forhold til en baseline, så du kan se, hvilken AI der blev introduceret, ændret eller fjernet mellem scanningerne.
Start gratis, eller book en demo, så gennemgår vi din AI-angrebsflade med dig.
med Xygeni All-In-One AppSec-platformen
