یک فایل مهارت، یک فایل قوانین، یک فایل پیکربندی MCP. متن ساده، commitمانند مستندات ted بررسی میشود، مانند مستندات بررسی میشود و بیسروصدا آنچه را که هوش مصنوعی شما مجاز به انجام آن است، بازنویسی میکند. Xygeni مهارتهای مخرب، دستورات مسموم و مرزهای عامل ناامن را که اسکنرهای کد شما هرگز برای جستجوی آنها ساخته نشدهاند، شناسایی میکند.
دسترسی فقط خواندنی · اسکنها در زیرساخت شما اجرا میشوند · کد شما هرگز آپلود نمیشود
عوامل هوش مصنوعی، اعلانها و پیکربندیهای MCP را در سراسر پایگاه کد خود کشف کنید، خطرات پنهان را تشخیص دهید و مسائل مهم را قبل از رسیدن به مرحله تولید، اولویتبندی کنید.
کشف خودکار و مداوم در مخازن شما: مدلها، چارچوبها، مجموعه دادهها، نقاط پایانی استنتاج، عاملها، سرورهای MCP، مهارتها، اعلانها، guardrailsو ابزارهای کدنویسی هوش مصنوعی که توسعهدهندگان شما واقعاً از آنها استفاده میکنند. بدون نظرسنجی، بدون خودگزارشدهی.
یک اسکنر اختصاصی هوش مصنوعی، خطاهای خاص سیستمهای هوش مصنوعی را پیدا میکند: تزریق سریع، تزریق ابزار، نشت دادهها از طریق بازیابی، دور زدن سریع سیستم، عاملیت بیش از حد. هر یافته با چارچوبهای امنیتی هوش مصنوعی که تیم شما از قبل استفاده میکند، تطبیق داده میشود و دقیقاً به خط کدی که باعث ایجاد آسیبپذیری میشود، اشاره میکند.
قیف اولویتبندی، هر یافته هوش مصنوعی را به آنچه در کد برنامه قابل دستیابی است، واقعاً قابل بهرهبرداری است و در کدی که تیمهای شما به طور فعال در حال توسعه آن هستند، قرار دارد، محدود میکند. تیمها روی معدود یافتههای مهم کار میکنند.
از هوش مصنوعی سایه تا موجودی آماده حسابرسیgk
کل ردپای هوش مصنوعی خود و میزان ریسکپذیری آن را مشاهده کنید و آن را با یک خط پایه مقایسه کنید تا بدانید که آیا میزان ریسکپذیری شما در حال افزایش است یا خیر. هر دارایی امتیاز ریسک، ارائهدهنده، نوع و مکان دقیق خود را در کد شما دارد.
یک دارایی هوش مصنوعی به تنهایی اطلاعات کمی به شما میدهد. نمودار، روابطی را که حامل ریسک هستند نشان میدهد: کدام مدل، مجموعه داده را تغذیه میکند، کدام عامل کدام ابزار را فراخوانی میکند، کدام سرور MCP پشت یک دستیار قرار دارد و ریسک در کجای آن زنجیره متمرکز است. بر اساس دسته، نوع، رابطه یا سطح ریسک دارایی فیلتر کنید.
یک فهرست مواد قابل خواندن توسط ماشین برای هوش مصنوعی خود صادر کنید، که از همان کشف مداومی که موجودی را تقویت میکند، تولید شده باشد. وقتی یک حسابرس، مشتری یا یک نهاد نظارتی میپرسد که چه هوش مصنوعی را اجرا میکنید، پاسخ دانلود است، نه یک آزمایش دستی سه هفتهای.cise.
فایلهای مهارت، فایلهای قوانین و پیکربندیهای MCP عبارتند از commitبه صورت متن ساده ارائه میشوند و طوری بررسی میشوند که انگار بیضرر هستند، با این حال آنها مشخص میکنند که یک دستیار چه کاری را باید انجام دهد و به چه چیزی اجازه دسترسی دارد. Xygeni آنها را به عنوان مصنوعات امنیتی تجزیه و تحلیل میکند: مهارتهای مخرب و فایلهای قوانین را علامتگذاری میکند، پیکربندیهای سرور MCP را بررسی میکند و اعلانهایی را که حجم کار هوش مصنوعی شما را هدایت میکنند، نمایش میدهد.
اسکنر هوش مصنوعی Xygeni حالتهای خرابی را که مختص سیستمهای هوش مصنوعی هستند و برای تجزیه و تحلیل کد معمولی نامرئی هستند، شناسایی میکند: دستکاری مخرب اجرای ابزار، بازیابی غیرمجاز اسناد حساس از طریق یک فروشگاه بردار، دور زدن اعلان سیستم، فرار از زندان از طریق ورودی دستکاری شده، فراخوانی ابزار نامعتبر.
هر یافته هوش مصنوعی شامل مرجع چارچوب، دارایی و ابزار هوش مصنوعی آسیبدیده، مدت زمان باز بودن آسیبپذیری، فایل و خط دقیق، توضیحی در مورد اهمیت آن و تقسیمبندی اقدامات کاهش آسیب به کنترلها و راهنماییهای کلی مختص به آن یافته است. هشدار نیست. یک راهحل ارائه شده است.
فیلترینگ تدریجی از هر یافته تا یافتههای موجود در کد برنامه، سپس به آنهایی که قابل بهرهبرداری هستند و در نهایت به آنهایی که در حال توسعه فعال هستند. فهرستی که به تیم شما میرسد، فهرستی است که تولید را تهدید میکند.
یک تصویر ریسک هوش مصنوعی صادقانه به چیزی بیش از یک فهرست مدل نیاز دارد، و Xygeni در حال حاضر موتورهایی را که آن را تکمیل میکنند، راهاندازی کرده است:
کلیدهای API برای ارائه دهندگان هوش مصنوعی مانند هر چیز دیگری محرمانه هستند و تشخیص اسرار Xygeni آنها را در مخازن، فایلهای پیکربندی و ... شما پیدا میکند. pipelineقبل از اینکه به یک رجیستری عمومی یا یک گزارش ساخت برسند.
پشته هوش مصنوعی بر روی بستههای معمولی ساخته شده است و بستههای معمولی دارای CVE هستند. تجزیه و تحلیل ترکیب نرمافزار Xygeni، آسیبپذیریهای شناخته شدهای را در کتابخانههای هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی که برنامههای شما به آنها وابسته هستند، در همان پلتفرمی که داراییهای هوش مصنوعی از آنها استفاده میکنند، آشکار میکند.
هوش مصنوعی، وابستگیها را به سرعت و از منابع مختلف دریافت میکند. تشخیص بدافزار Xygeni بستههای مخربی را که ابزارهای مبتنی بر اعتبار هنوز به آنها اعتماد دارند، بدون انتظار برای یک CVE یا یک هشدار عمومی، شناسایی میکند.
یک پلتفرم، بنابراین سوال هوش مصنوعی به جای سه پاسخ ناقص از سه ابزار مختلف، یک پاسخ کامل دریافت میکند.
سطح حمله هوش مصنوعی را که ابزارهای امنیتی فعلی شما قادر به دیدن آن نیستند، ببینید و آن را در کنار سایر خطرات برنامه مدیریت کنید.
تحلیل استاتیک شما نمیداند مدل چیست. تحلیل ترکیبی شما سرورهای MCP را فهرست نمیکند. این نقص این ابزارها نیست، آنها برای مشکل دیگری طراحی شدهاند. Xygeni داراییهای هوش مصنوعی را فهرست میکند، پیکربندیهای MCP را تجزیه و تحلیل میکند، فایلهای مهارت و قوانین مخرب را علامتگذاری میکند و AI-BOM شما را میسازد.
یافتههای هوش مصنوعی در کنار کد، وابستگی، راز و رمز شما زندگی میکنند. pipeline و یافتههای API، در یک کنسول با یک مدل اولویتبندی. هوش مصنوعی یک سطح حمله جدید است، نه دلیلی برای وجود یک ابزار جدید با ویژگیهای خاص خود. login.
Xygeni با چارچوبهایی که اکنون هوش مصنوعی را در نرمافزار مدیریت میکنند، همسو است: 10 مورد برتر OWASP برای برنامههای LLM، برای MCP و برای مهارتهای Agentic، NIST SP 800-218A، و CISراهنمای A و G7 در مورد لایحه مواد نرمافزاری برای هوش مصنوعی. این راهنما شواهدی را ارائه میدهد که به اثبات اعمال این چارچوبها کمک میکند و از انتظارات مربوط به موجودی و قابلیت ردیابی که مقرراتی مانند قانون هوش مصنوعی اتحادیه اروپا، NIS2 و ENS اسپانیا بر سازمانها اعمال میکنند، پشتیبانی میکند.
جهت تنظیم شده است: SBOM در حال گسترش به AI-BOM است. شما نمیتوانید آنچه را که موجودیگیری نکردهاید، گواهی دهید.
مدلها، چارچوبهای هوش مصنوعی، مجموعه دادهها، نقاط پایانی استنتاج، عاملها و سرورهای عامل، سرورهای MCP، مهارتها، دستورالعملها، guardrailsو ابزارهای کدنویسی هوش مصنوعی که در مخازن شما استفاده میشوند.
با تجزیه و تحلیل مداوم مخازن شما: کد، وابستگیها و فایلهای پیکربندی که ابزارهای هوش مصنوعی از خود به جا میگذارند. هیچ چیز به گزارش خود توسعهدهندگان از آنچه استفاده میکنند بستگی ندارد.
فهرست مواد هوش مصنوعی، فهرستی از هوش مصنوعی موجود در نرمافزار شما است که توسط ماشین قابل خواندن است: مدلها، مجموعه دادهها، اجزا، ارائهدهندگان و وابستگیها. تنظیمکنندهها و standardنهادهای مختلف در حال همگرایی بر روی آن به عنوان مبنای شواهد برای مدیریت هوش مصنوعی هستند، و شما نمیتوانید چیزی را که فهرست نکردهاید، گواهی دهید.
حالتهای خرابی مختص هوش مصنوعی شامل تزریق سریع و دور زدن سریع سیستم، تزریق ابزار و فراخوانی ابزار غیرقابل اعتماد، نشت دادهها از طریق بازیابی و عاملیت بیش از حد، که در فهرست 10 مورد برتر OWASP برای برنامههای کاربردی LLM قرار گرفتهاند.
بله. هر یافته به فایل و خط مربوطه اشاره میکند، اهمیت آن را توضیح میدهد و هم به عنوان کنترلهای کلی و هم به عنوان راهنمایی خاص برای آن یافته، راهکارهای کاهش خطر را ارائه میدهد.
این ابزارها کد و وابستگیها را تجزیه و تحلیل میکنند. آنها مدلسازی نمیکنند که یک عامل هوش مصنوعی چیست، یک سرور MCP چه چیزی را در معرض نمایش قرار میدهد، یا یک فایل مهارت به یک دستیار چه کاری را دستور میدهد. Xygeni این لایه را اضافه میکند و آن را در همان پلتفرمی که بقیه یافتههای شما قرار دارد، نگه میدارد.
بله. موجودی با یک خط مبنا مطابقت دارد، بنابراین میتوانید ببینید چه هوش مصنوعی بین اسکنها معرفی، تغییر یا حذف شده است.
رایگان شروع کنید، یا یک نسخه آزمایشی (دمو) برنامهریزی کنید و ما با شما سطح حمله هوش مصنوعی را بررسی خواهیم کرد.
با پلتفرم AppSec همهکاره Xygeni
