Behalten Sie Ihre Qualitätsstandards bei. Ergänzen Sie Ihre Lieferkettensicherheit, KI-gestützte Priorisierung und Fehlerbehebungen, die umgehend eintreffen. pull requests, auf demselben Code.
Finden Sie heraus, wie Xygeni im Vergleich zu SonarQube in Ihren eigenen Repositories abschneidet.
Was uns auszeichnet
MEW kennzeichnet schädliche Pakete, bevor eine Signatur existiert, und zwar paket- und containerübergreifend. pipelines und commits.
Die KI bewertet jedes Ergebnis (richtig oder falsch positiv, Dringlichkeit und Aufwand) und ordnet es nach Erreichbarkeit und Nutzbarkeit.
Kreuzwerkzeug ASPM, KI-gestützte Bestandsaufnahme und sicherheitsorientierte Behebung von Mängeln, basierend auf Ihren eigenen Erkenntnissen und denen von Drittanbietern.
Verwenden Sie Ihren eigenen Modellanbieter. Ihr Code verlässt niemals Ihre Infrastruktur, weder lokal noch abgeschottet.
Codequalität
Code-Smells, Komplexität, Wartbarkeit, toter Code, Duplikation und Namensgebung werden in jeder verwendeten Sprache auf die gleiche Weise gemessen, sodass die Ergebnisse teamübergreifend vergleichbar sind.
Basislinienbewusste Qualitätstore auf pull requests Blockiere, was ein Pull Request mit sich bringt, nicht die übernommenen Schulden. Durchsetzbar vom ersten Tag an, auch bei Legacy-Code.
AI Remediation schlägt die Änderung vor und eröffnet die Möglichkeit pull requestJeder Befund wird nach Komplexität der Sanierungsmaßnahmen und dem geschätzten Aufwand für die Einsparung eingestuft.
Qualitätsbefunde werden im selben Priorisierungsprozess wie Sicherheitsbefunde behandelt. Die Datei mit der schlechtesten Wartbarkeitsbewertung ist häufig diejenige mit der Sicherheitslücke.
Vom Lärm zur Tat
Xygeni filtert aus Tausenden von Warnmeldungen die wenigen heraus, die tatsächlich real, erreichbar und ausnutzbar sind. Anschließend behebt es diese.
Seite an Seite
| Capability |  | SonarQube |
|---|---|---|
| Codequalitätsanalyse (Code-Gerüche, Komplexität, Duplikation, toter Code) | Ein beständiger standard über Sprachen hinweg | Ja |
| Basislinienbewusste Qualitätstore auf pull requests | Ja | Ja |
| KI-gestützte Korrekturen für qualitativ hochwertige Ergebnisse werden bereitgestellt als pull requests | Öffnet die PR | Nur Vorschläge, keine pull request. |
| Qualität und Sicherheit in einem Priorisierungstrichter | Einheitlicher | Separate Problemlisten |
| Malware im gesamten SDLC + Endpunkt (Shield) | Pakete, Behälter, pipelines und commits. | Bekannte schädliche Pakete in CI. |
| KI-Triage: Überprüfung von richtig-positiven und falsch-positiven Ergebnissen | Ja | Nein |
| Priorisierung der Rauschunterdrückung (Angriffspfad-Trichter) | Erreichbar + ausnutzbar | Schweregradbasiert |
| Automatisierte Korrektur: SAST, SCA & Geheimnisse (mit Kenntnis über mögliche Änderungen) | Ja | Vorschläge zur KI-Behebung, nein pull request, keine Breaking-Change-Analyse. |
| Behebungsrisiko: Welche Aufrufer werden durch eine Korrektur auf Methodenebene beeinträchtigt? | Methode + Anrufstellen identifiziert | Keine Wirkungsanalyse |
| Entwickler-Endpunktschutz | Pakete, IDE-Erweiterungen und Plugins sowie Netzwerkverkehr unterliegen einer einheitlichen Organisationsrichtlinie. | Nicht verfügbar |
| Dynamisches Testen (DAST) | Ja | Nein |
| Kreuzwerkzeug ASPM (Einbeziehung von Erkenntnissen Dritter) | Ja | Nein |
| KI-Sicherheit: Entdecken, Erkennen & Durchsetzen (KI-BOM) | Ja | Nein |
| Bringen Sie Ihren eigenen LLM mit · Der Code bleibt in Ihrer Infrastruktur | Ja | Azure OpenAI (nur Server) |
| Verhaltensanomalieerkennung (SCM & CI) | Ja | Nein |
Die Informationen zu Wettbewerbern basieren auf öffentlich zugänglichen Dokumenten und wurden im September 2026 überprüft. Ist Ihnen etwas Veraltetes aufgefallen? Sag uns.
Sichern Sie die KI
Live-Inventarisierung aller Modelle, Datensätze, Agenten und MCP-Server mit einer revisionssicheren KI-Stückliste, die dem EU-KI-Gesetz zugeordnet ist.
Deterministische + LLM-Erkennung von prompter Injektion, unsicherer MCP und Datenexposition, ausgerichtet an OWASP, auch auf Ergebnisse von Drittanbietern angewendet.
Shield Schützt den Entwickler-Endpunkt: Altersbasierte Installationskontrolle für Pakete, IDE-Erweiterungen und Plugins, Blockierung schädlicher IPs und Domains, Isolation eines kompromittierten Rechners und eine von Ihrem Sicherheitsteam festgelegte Richtlinie.
Differentiell
Malware vor der Signatur (MEW) bei der Registrierungsveröffentlichung
Schadsoftware in Paketen und Containern pipelines, commits.
CI/CD pipeline securityGitHub Actions, Infrastruktur aufbauen, Geheimnisse.
Typosquatting- und Verschleierungserkennung
Native SLSA + in-toto build attestations + CBOM
Erkennt nur öffentlich bekannte schädliche Pakete
Abhängigkeitsprüfung innerhalb der CI pipeline einzige
Läuft in der pipeline — sichert es nicht.
Keine Typosquatting-Verhaltensanalyse
SBOM Generation; keine einheimischen Zeugnisse.
Ja, wenn Sie mehr als nur Codequalität benötigen. Xygeni deckt die Codequalität ab und bietet darüber hinaus weitere Vorteile. SAST, SCA, Geheimnisse, CI/CD Sicherheit, DAST, Malware-Erkennung vor der Signatur und ASPM auf einer Plattform, mit KI-gestützter Triage und Fehlerbehebung als pull requests.
Ja. Xygeni setzt Qualitätskontrollen durch. pull requests und können einen Build fehlschlagen lassen. Gates sind baseline-bewusst, sodass Teams bei neuen Problemen blockiert werden. pull request stellt vor, nicht auf historischen Schulden.
Es behebt sie. KI-gestützte Sanierung schlägt die Änderung vor und eröffnet eine pull requestDie Ergebnisse werden nach Komplexität der Behebungsmaßnahmen geordnet, damit die Teams sehen, was sie zuerst beheben können.
Nein. Der Scanner läuft innerhalb Ihrer Infrastruktur mit Lesezugriff, und es werden nur die Ergebnisse hochgeladen. Xygeni läuft ebenfalls vollständig. on-premise und luftgetrennt.
Ja. Es läuft im selben Scanner und meldet Daten in derselben Konsole, mit derselben KI-gestützten Triage, Behebung und Priorisierung wie Sicherheitsbefunde.
Bringen Sie die Fragen mit, die Ihre SonarQube-Evaluierung offen gelassen hat. Wir werden sie anhand Ihrer Systemarchitektur durchgehen.
