Taitotiedosto, sääntötiedosto, MCP-konfiguraatio. Pelkkä teksti. commitSe on testattu kuin dokumentaatio, tarkistettu kuin dokumentaatio, ja se kirjoittaa hiljaa uudelleen, mitä tekoälysi saa tehdä. Xygeni havaitsee haitalliset taidot, myrkytetyt kehotteet ja vaaralliset agenttirajat, joita koodiskannereitasi ei koskaan rakennettu etsimään.
Vain lukuoikeus · Skannaukset suoritetaan infrastruktuurissasi · Koodiasi ei koskaan ladata palvelimelle
Löydä tekoälyagentteja, kehotteita ja MCP-konfiguraatioita koodikannassasi, havaitse piileviä riskejä ja priorisoi tärkeitä ongelmia ennen kuin ne pääsevät tuotantoon.
Jatkuva, automaattinen etsintä kaikissa tietovarastoissasi: mallit, kehykset, tietojoukot, päättelypäätepisteet, agentit, MCP-palvelimet, taidot, kehotteet, guardrails, ja tekoälykoodaustyökalut, joita kehittäjäsi todellisuudessa käyttävät. Ei kyselyitä, ei itsearviointia.
Erillinen tekoälyskanneri löytää tekoälyjärjestelmille ominaiset viat: kehotteen injektointi, työkalun injektointi, tietovuodot haun kautta, järjestelmän kehotteen ohitus ja liiallinen toimijuus. Jokainen löydös yhdistetään tiimisi jo käyttämiin tekoälyn tietoturvakehyksiin ja osoittaa tarkalleen koodiriviin, joka aiheuttaa altistumisen.
Priorisointisuppilo rajaa kaikki tekoälylöydökset siihen, mikä on saavutettavissa sovelluskoodissa, aidosti hyödynnettävissä ja mitä tiimisi aktiivisesti kehittää koodissa. Tiimit työskentelevät niiden harvojen löydösten parissa, joilla on merkitystä.
Varjo-tekoälystä auditointivalmiiksi inventaarioksi
Näe tekoälysi kokonaisjalanjälkesi ja sen riskialttius suhteessa lähtötasoon, jotta tiedät, kasvaako altistuksesi. Jokaisella resurssilla on oma riskipisteensä, toimittajansa, tyyppinsä ja tarkka sijaintinsa koodissasi.
Yksittäinen tekoälyresurssi kertoo sinulle vähän. Kaavio näyttää riskin sisältävät suhteet: mitä mallia tietojoukko syöttää, mikä agentti käynnistää mitäkin työkalua, mikä MCP-palvelin sijaitsee avustajan takana ja mihin riski keskittyy kyseisessä ketjussa. Suodata resurssikategorian, tyypin, suhteen tai riskitason mukaan.
Vie koneellisesti luettava osaluettelo tekoälyllesi, joka on luotu samasta jatkuvasta etsintäprosessista, joka pyörittää varastonhallintaa. Kun tilintarkastaja, asiakas tai sääntelyviranomainen kysyy, mitä tekoälyä käytät, vastaus on lataus, ei kolmen viikon manuaalinen harjoitus.cise.
Taitotiedostot, sääntötiedostot ja MCP-konfiguraatiot ovat commitne kirjoitetaan tavallisena tekstinä ja tarkistetaan ikään kuin ne olisivat vaarattomia, mutta ne määrittelevät, mitä avustajalle annetaan ohjeet ja mihin se saa päästä käsiksi. Xygeni analysoi niitä tietoturvaesteinä: se merkitsee haitallisia taito- ja sääntötiedostoja, tarkastaa MCP-palvelimen kokoonpanot ja näyttää kehotteet, jotka ohjaavat tekoälytyökuormiasi.
Xygenin tekoälyskanneri havaitsee tekoälyjärjestelmille ominaiset ja perinteiselle koodianalyysille näkymättömät vikatilat: työkalun suorituksen haitallinen manipulointi, arkaluonteisten asiakirjojen luvaton haku vektoritallennuksen kautta, järjestelmäkehotteen ohitus, jailbreakit muokatun syötteen kautta ja epäluotettavan työkalun kutsuminen.
Jokaisessa tekoälylöydössä on viitekehys, kyseinen tekoälyresurssi ja -työkalu, altistumisen kesto, tarkka tiedosto ja rivi, selitys siitä, miksi se on tärkeä, sekä lieventävät toimenpiteet jaettuna yleisiin hallintakeinoihin ja ohjeisiin, jotka koskevat erityisesti kyseistä löydöstä. Ei hälytys. Korjaus.
Progressiivinen suodatus kaikista löydöksistä sovelluskoodissa oleviin, sitten hyödynnettäviin ja edelleen aktiivisessa kehitysvaiheessa oleviin löydöksiin. Tiimisi eteen tuleva lista uhkaa tuotantoympäristöä.
Rehellinen tekoälyn riskikuva vaatii enemmän kuin mallikartoituksen, ja Xygeni käyttää jo moottoreita, jotka täydentävät sen:
Tekoälypalveluntarjoajien API-avaimet ovat salaisuuksia kuten mitkä tahansa muutkin, ja Xygenin salaisuuksien tunnistus löytää ne tietovarastoistasi, asetustiedostoistasi ja pipelineennen kuin ne päätyvät julkiseen rekisteriin tai koontilokiin.
Tekoälypino perustuu tavallisiin paketteihin, ja tavallisissa paketeissa on CVE-haavoittuvuuksia. Xygenin ohjelmistokoostumusanalyysi paljastaa tunnettuja haavoittuvuuksia tekoäly- ja koneoppimiskirjastoissa, joista sovelluksesi ovat riippuvaisia, samalla alustalla kuin niitä käyttävät tekoälyresurssit.
Tekoälypinot hakevat riippuvuuksia nopeasti ja monista lähteistä. Xygenin haittaohjelmien tunnistus havaitsee haitalliset paketit, joihin mainepohjaiset työkalut edelleen luottavat, odottamatta CVE-hyökkäystä tai julkista tiedotetta.
Yksi alusta, joten tekoälykysymys saa täydellisen vastauksen kolmen osittaisen vastauksen sijaan kolmelta eri työkalulta.
Näe tekoälyhyökkäysten pinta, johon nykyiset tietoturvatyökalusi eivät pysty, ja hallitse niitä kaikkien muiden sovellusriskien rinnalla.
Staattinen analyysisi ei tiedä, mikä malli on. Koostumusanalyysisi ei listaa MCP-palvelimia. Tämä ei ole näiden työkalujen vika, ne on suunniteltu eri ongelmaan. Xygeni inventoi tekoälyresurssit, analysoi MCP-kokoonpanot, merkitsee haitalliset taito- ja sääntötiedostot ja rakentaa tekoälykokoelmasi.
Tekoälyn löydökset elävät koodisi, riippuvuutesi ja salaisuutesi rinnalla. pipeline ja API-löydökset yhdessä konsolissa yhdellä priorisointimallilla. Tekoäly on uusi hyökkäysalusta, ei syy uudelle työkalulle omalla login.
Xygeni on linjassa ohjelmistojen tekoälyä nykyään ohjaavien viitekehysten kanssa: OWASP Top 10 LLM-sovelluksille, MCP:lle ja agenttitaitoille, NIST SP 800-218A:lle ja CISA- ja G7-ohjeet tekoälyohjelmistojen materiaaliluettelosta. Se tuottaa näyttöä, joka auttaa osoittamaan, että näitä viitekehyksiä sovelletaan, ja tukee luettelointi- ja jäljitettävyysodotuksia, joita säännökset, kuten EU:n tekoälylaki, NIS2 ja Espanjan ENS, asettavat organisaatioille.
Suunta on asetettu: SBOM laajenee AI-BOM:iin. Et voi vahvistaa sellaista, mitä et ole inventoinut.
Mallit, tekoälykehykset, datajoukot, päättelypäätepisteet, agentit ja agenttipalvelimet, MCP-palvelimet, taidot, kehotteet guardrailsja tekoälykoodaustyökalut, joita käytetään eri arkistoissasi.
Analysoimalla repositorioitasi jatkuvasti: koodia, riippuvuuksia ja tekoälytyökalujen jälkeensä jättämiä asetustiedostoja. Mikään ei ole riippuvainen kehittäjien itse raportoimista käyttämistään tiedostoista.
Tekoälyn materiaaliluettelo on koneellisesti luettava luettelo ohjelmistosi tekoälystä: malleista, tietojoukoista, komponenteista, toimittajista ja riippuvuuksista. Sääntelyviranomaiset ja standardelimet yhtyvät siihen tekoälyn hallinnan näyttöön perustuvana pohjana, etkä voi todistaa sitä, mitä et ole inventoinut.
Tekoälyyn liittyvät vikatilat, kuten kehotteen injektointi ja järjestelmäkehotteen ohitus, työkalun injektointi ja epäluotettavan työkalun kutsuminen, tietovuoto haun kautta ja liiallinen toimijuus, on kartoitettu OWASP:n kymmenen suosituimman LLM-sovellusten luetteloon.
Kyllä. Jokainen löydös viittaa tiedostoon ja riviin, selittää, miksi se on tärkeä, ja tarjoaa lieventäviä toimenpiteitä sekä yleisinä hallintakeinoina että kyseiseen löydökseen liittyvinä erityisohjeina.
Nämä työkalut analysoivat koodia ja riippuvuuksia. Ne eivät mallinna, mikä tekoälyagentti on, mitä MCP-palvelin paljastaa tai mitä osaamistiedosto ohjeistaa avustajaa tekemään. Xygeni lisää tämän tason ja pitää sen samalla alustalla kuin muutkin löydökset.
Kyllä. Inventaariossa seurataan perustasoa, joten näet, mitä tekoälyä on otettu käyttöön, muutettu tai poistettu skannausten välillä.
Aloita ilmaiseksi tai varaa demo, niin käymme läpi tekoälyhyökkäyspintasi kanssasi.
Xygeni All-In-One AppSec -alustan avulla
