Dosiero pri kapablo, dosiero pri reguloj, agordo de MCP. Simpla teksto, commitredaktita kiel dokumentaro, reviziita kiel dokumentaro, kaj ĝi silente reskribas tion, kion via artefarita inteligenteco rajtas fari. Xygeni detektas la malicajn kapablojn, venenigitajn promptojn kaj nesekurajn agentajn limojn, kiujn viaj kodoskaniloj neniam estis konstruitaj por serĉi.
Nurlegebla aliro · Skanadoj funkcias en via infrastrukturo · Via kodo neniam estas alŝutita
Malkovru AI-agentojn, promptilojn kaj MCP-agordojn tra via kodbazo, detektu kaŝitajn riskojn kaj prioritatigu la gravajn problemojn antaŭ ol ili atingas produktadon.
Kontinua, aŭtomata malkovro tra viaj deponejoj: modeloj, kadroj, datumaroj, inferencaj finpunktoj, agentoj, MCP-serviloj, kapabloj, promptoj, guardrails, kaj la AI-kodajn ilojn, kiujn viaj programistoj efektive uzas. Neniuj enketoj, neniu mem-raportado.
Dediĉita AI-skanilo trovas la erarojn specifajn por AI-sistemoj: prompta injekto, ilo-injekto, datenliko per reakiro, sistema prompta preteriro, troa agado. Ĉiu trovo estas mapita al la AI-sekurecaj kadroj, kiujn via teamo jam uzas, kaj montras al la preciza linio de kodo, kiu kreas la eksponiĝon.
La prioritatiga funelo malvastigas ĉiun trovaĵon de artefarita inteligenteco al tio, kio estas atingebla en aplikaĵa kodo, vere ekspluatebla, kaj troviĝanta en kodo, kiun viaj teamoj aktive disvolvas. Teamoj laboras pri la malmultaj trovoj, kiuj gravas.
De Ombra AI al Kontrol-Preta Inventaro
Vidu vian tutan artefaritan inteligentecan spuron kaj kiom da ĝi portas riskon, spuritan kontraŭ bazlinio, por ke vi sciu ĉu via eksponiĝo kreskas. Ĉiu aktivaĵo portas sian propran riskopoentaron, sian provizanton, sian tipon kaj sian precizan lokon en via kodo.
AI-aktivaĵo izole diras al vi malmulte. La grafikaĵo montras la rilatojn, kiuj portas la riskon: kiun modelon datumbazo nutras, kiu agento alvokas kiun ilon, kiu MCP-servilo sidas malantaŭ asistanto, kaj kie la risko koncentriĝas trans tiu ĉeno. Filtru laŭ aktivaĵkategorio, tipo, rilato aŭ riskonivelo.
Eksportu maŝinlegeblan materialliston por via artefarita inteligenteco, generitan de la sama kontinua malkovro kiu funkciigas la stokregistron. Kiam revizoro, kliento aŭ reguliganto demandas, kiun artefaritan inteligentecon vi uzas, la respondo estas elŝuto, ne trisemajna mana ekzerco.cise.
Kapablaj dosieroj, reguldosieroj kaj MCP-agordoj estas commitprezentitaj kiel simpla teksto kaj reviziitaj kvazaŭ ili estus sendanĝeraj, tamen ili difinas kion asistanto estas instrukciita fari kaj kion ĝi rajtas atingi. Xygeni analizas ilin kiel sekurecajn artefaktojn: ĝi markas malicajn kapablojn kaj regulojn, inspektas MCP-servilajn agordojn, kaj montras la promptojn kiuj pelas viajn AI-laborkvantojn.
La AI-skanilo de Xygeni detektas la fiaskajn reĝimojn specifajn por AI-sistemoj kaj nevideblajn por konvencia kodanalizo: malica manipulado de ilo-ekzekuto, neaŭtorizita rehavigo de sentemaj dokumentoj per vektora stokejo, preteriro de sistemaj promptoj, malliberejfuĝoj per kreita enigaĵo, nefidinda ilalvoko.
Ĉiu trovo de artefarita inteligenteco portas la kadran referencon, la koncernan artefaritan inteligentecan aktivaĵon kaj ilon, kiom longe la eksponiĝo estis malfermita, la precizan dosieron kaj linion, klarigon pri kial ĝi gravas, kaj mildigon dividitan en ĝeneralajn kontrolojn kaj gvidliniojn specifajn por tiu trovo. Ne alarmo. Riparo.
Progresema filtrado de ĉiu trovo malsupren al tiuj en aplikaĵa kodo, poste al tiuj, kiuj estas ekspluateblaj, kaj poste al tiuj en aktiva disvolviĝo. La listo, kiu atingas vian teamon, estas la listo, kiu minacas produktadon.
Honesta bildo de riskoj pri artefarita inteligenteco bezonas pli ol nur modelan inventaron, kaj Xygeni jam funkciigas la motorojn, kiuj kompletigas ĝin:
API-ŝlosiloj por AI-provizantoj estas sekretoj kiel ĉiuj aliaj, kaj la sekretodetekto de Xygeni trovas ilin tra viaj deponejoj, agordodosieroj kaj pipelines, antaŭ ol ili atingas publikan registron aŭ konstruoprotokolon.
La AI-stako estas konstruita sur ordinaraj pakaĵoj, kaj ordinaraj pakaĵoj portas CVE-ojn. La analizo de programara konsisto de Xygeni malkaŝas konatajn vundeblecojn en la AI- kaj ML-bibliotekoj de kiuj viaj aplikaĵoj dependas, en la sama platformo kiel la AI-aktivaĵoj kiuj uzas ilin.
AI-stakoj tiras dependecojn rapide kaj el multaj fontoj. La detekto de malica programaro de Xygeni kaptas malicajn pakaĵojn, kiujn reputaci-bazitaj iloj ankoraŭ fidas, sen atendi CVE-on aŭ publikan averton.
Unu platformo, do la demando pri AI ricevas kompletan respondon anstataŭ tri partajn de tri malsamaj iloj.
Vidu la AI-atakan surfacon, kiun viaj ekzistantaj sekurecaj iloj ne povas, kaj administru ĝin kune kun ĉiu alia aplikaĵa risko.
Via statika analizo ne scias, kio estas modelo. Via komponaĵa analizo ne listigas MCP-servilojn. Ĉi tio ne estas difekto en tiuj iloj, ili estis desegnitaj por malsama problemo. Xygeni inventarias AI-aktivaĵojn, analizas MCP-agordojn, markas malicajn kapablo- kaj reguldosierojn, kaj konstruas vian AI-BOM.
Trovoj de artefarita inteligenteco vivas kune kun via kodo, dependeco, sekreto, pipeline kaj API-rezultoj, en unu konzolo kun unu prioritatiga modelo. AI estas nova ataksurfaco, ne kialo por nova ilo kun sia propra login.
Xygeni akordiĝas kun la kadroj, kiuj nun regas AI en programaro: la OWASP Top 10 por LLM-Aplikoj, por MCP kaj por Agentic Skills, NIST SP 800-218A, kaj la CISGvidlinioj A kaj G7 pri Listo de Materialoj por AI. Ĝi generas la pruvojn, kiuj helpas montri, ke tiuj kadroj estas aplikataj, kaj subtenas la atendojn pri inventaro kaj spureblo, kiujn regularoj kiel la EU AI-Leĝo, NIS2 kaj la hispana ENS metas sur organizojn.
La direkto estas difinita: la SBOM disetendiĝas en la AI-BOM. Vi ne povas atesti tion, kion vi ne inventaris.
Modeloj, AI-kadroj, datumaroj, inferencaj finpunktoj, agentoj kaj agentaj serviloj, MCP-serviloj, kapabloj, promptoj, guardrails, kaj la AI-kodajn ilojn uzatajn tra viaj deponejoj.
Per kontinua analizo de viaj deponejoj: kodo, dependecoj, kaj la agordodosieroj, kiujn artefarita inteligenteco-iloj postlasas. Nenio dependas de programistoj mem raportantaj tion, kion ili uzas.
Materiallisto por artefarita inteligenteco estas maŝinlegebla inventaro de la artefarita inteligenteco en via programaro: modeloj, datumaroj, komponantoj, provizantoj kaj dependecoj. Reguligistoj kaj standards-instancoj konverĝas al ĝi kiel la pruvobazo por AI-regado, kaj vi ne povas atesti tion, kion vi ne inventaris.
AI-specifaj fiaskaj reĝimoj inkluzive de prompta injekto kaj sistemprompta preteriro, ilinjekto kaj nefidinda ilalvoko, datenelfluado pro rehavigo, kaj troa agado, mapitaj al la OWASP Supraj 10 por LLM-Aplikoj.
Jes. Ĉiu trovo montras al la dosiero kaj linio, klarigas kial ĝi gravas, kaj donas mildigon kaj kiel ĝeneralajn kontrolojn kaj kiel gvidliniojn specifajn por tiu trovo.
Tiuj iloj analizas kodon kaj dependecojn. Ili ne modeligas kio estas AI-agento, kion MCP-servilo malkaŝas, aŭ kion kapablodosiero instrukcias asistanton fari. Xygeni aldonas tiun tavolon kaj konservas ĝin en la sama platformo kiel la resto de viaj rezultoj.
Jes. La inventaro spuras laŭ bazlinio, do vi povas vidi, kiu AI estis enkondukita, ŝanĝita aŭ forigita inter skanadoj.
Komencu senpage, aŭ planu demonstraĵon kaj ni trairos vian AI-atakan surfacon kun vi.
kun la platformo Xygeni All-In-One AppSec
