Un ficheiro de habilidades, un ficheiro de regras, unha configuración MCP. Texto sen formato, commitDocumentación similar á dada, revisada como documentación e reescribe silenciosamente o que a túa IA pode facer. Xygeni detecta as habilidades maliciosas, as solicitudes envelenadas e os límites de axentes inseguros que os teus escáneres de código nunca foron deseñados para buscar.
Acceso de só lectura · As análises execútanse na túa infraestrutura · O teu código nunca se carga
Descubra axentes de IA, solicitudes e configuracións de MCP na súa base de código, detecte riscos ocultos e priorice os problemas importantes antes de que cheguen á produción.
Detección automática e continua nos seus repositorios: modelos, marcos de traballo, conxuntos de datos, puntos finais de inferencia, axentes, servidores MCP, habilidades, solicitudes, guardrailse as ferramentas de codificación de IA que realmente empregan os teus desenvolvedores. Sen enquisas, sen autoinformes.
Un escáner de IA dedicado atopa os fallos específicos dos sistemas de IA: inxección de avisos, inxección de ferramentas, fuga de datos durante a recuperación, omisión de avisos do sistema, axencia excesiva. Cada achado mapéase aos marcos de seguridade de IA que o teu equipo xa usa e apunta á liña de código exacta que crea a exposición.
O funil de priorización reduce cada descubrimento da IA ao que é alcanzable no código da aplicación, realmente explotable e que se atopa no código que os teus equipos están a desenvolver activamente. Os equipos traballan nos poucos descubrimentos que importan.
Da IA na sombra a un Inventorygk listo para auditorías
Consulta a túa pegada total de IA e canta dela conleva riscos, rexistrada en función dunha liña base para que saibas se a túa exposición está a medrar. Cada activo ten a súa propia puntuación de risco, o seu provedor, o seu tipo e a súa localización exacta no teu código.
Un activo de IA illado non che di moito. O gráfico mostra as relacións que conlevan o risco: que modelo alimenta un conxunto de datos, que axente invoca que ferramenta, que servidor MCP se atopa detrás dun asistente e onde se concentra o risco en toda esa cadea. Filtra por categoría de activo, tipo, relación ou nivel de risco.
Exporta unha lista de materiais lexible por máquina para a túa IA, xerada a partir do mesmo descubrimento continuo que impulsa o inventario. Cando un auditor, un cliente ou un regulador pregunta que IA estás a executar, a resposta é unha descarga, non un exercicio manual de tres semanas.cise.
Os ficheiros de habilidades, os ficheiros de regras e as configuracións de MCP son committratados como texto sen formato e revisados coma se fosen inofensivos, pero definen o que se lle indica a un asistente que debe facer e o que se lle permite acceder. Xygeni analízaos como artefactos de seguridade: sinala ficheiros de habilidades e regras maliciosos, inspecciona as configuracións do servidor MCP e mostra as indicacións que impulsan as cargas de traballo de IA.
O escáner de IA de Xygeni detecta os modos de fallo específicos dos sistemas de IA e invisibles para a análise de código convencional: manipulación maliciosa da execución de ferramentas, recuperación non autorizada de documentos confidenciais a través dun almacén vectorial, omisión de avisos do sistema, jailbreaks mediante entrada manipulada e invocación de ferramentas non fiables.
Cada achado de IA leva a referencia do marco, o activo e a ferramenta de IA afectados, canto tempo leva aberta a exposición, o ficheiro e a liña exactos, unha explicación de por que é importante e a mitigación dividida en controis xerais e orientación específica para ese achado. Non é unha alerta. Unha solución.
Filtrado progresivo desde cada achado ata os que están no código da aplicación, despois os que son explotables e, finalmente, os que están en desenvolvemento activo. A lista que chega ao teu equipo é a lista que ameaza a produción.
Unha imaxe honesta de riscos da IA precisa máis que un inventario de modelos, e Xygeni xa executa os motores que a completan:
As claves API para os provedores de IA son segredos como calquera outro, e a detección de segredos de Xygeni atópaos nos teus repositorios, ficheiros de configuración e pipelines, antes de que cheguen a un rexistro público ou a un rexistro de compilación.
A pila de IA baséase en paquetes ordinarios, e os paquetes ordinarios levan CVE. A análise da composición do software de Xygeni saca á luz vulnerabilidades coñecidas nas bibliotecas de IA e ML das que dependen as túas aplicacións, na mesma plataforma que os recursos de IA que os usan.
As pilas de IA extraen dependencias rapidamente e de moitas fontes. A detección de software malicioso de Xygeni detecta paquetes maliciosos nos que as ferramentas baseadas na reputación aínda confían, sen esperar unha CVE ou un aviso público.
Unha plataforma, de xeito que a pregunta sobre a IA obteña unha resposta completa en lugar de tres respostas parciais de tres ferramentas diferentes.
Visualiza a superficie de ataque da IA que as túas ferramentas de seguridade existentes non poden ver e xestionaa xunto con calquera outro risco de aplicación.
A túa análise estática non sabe o que é un modelo. A túa análise de composición non enumera os servidores MCP. Isto non é un defecto nesas ferramentas, foron deseñadas para un problema diferente. Xygeni inventaria os recursos de IA, analiza as configuracións de MCP, sinala ficheiros de habilidades e regras maliciosos e constrúe a túa IA-BOM.
Os achados da IA conviven co teu código, dependencia, segredo, pipeline e achados da API, nunha consola cun modelo de priorización. A IA é unha nova superficie de ataque, non unha razón para unha nova ferramenta coa súa propia login.
Xygeni aliñase cos marcos que agora rexen a IA no software: o OWASP Top 10 para aplicacións LLM, para MCP e para habilidades axentes, NIST SP 800-218A e o CISOrientacións A e G7 sobre unha lista de materiais de software para IA. Xera a evidencia que axuda a demostrar que se están aplicando eses marcos e apoia as expectativas de inventario e trazabilidade que regulamentos como a Lei de IA da UE, NIS2 e o ENS de España impoñen ás organizacións.
A dirección está establecida: o SBOM está a expandirse á IA-BOM. Non podes dar fe do que non inventariaches.
Modelos, marcos de IA, conxuntos de datos, puntos finais de inferencia, axentes e servidores de axentes, servidores MCP, habilidades, avisos, guardrailse as ferramentas de codificación de IA que se usan nos seus repositorios.
Analizando os teus repositorios de forma continua: código, dependencias e ficheiros de configuración que as ferramentas de IA deixan atrás. Nada depende de que os desenvolvedores autodeclaren o que usan.
Unha lista de materiais de IA é un inventario lexible por máquina da IA do teu software: modelos, conxuntos de datos, compoñentes, provedores e dependencias. Reguladores e standardOs organismos están a converxer nela como base de evidencias para a gobernanza da IA, e non se pode atestar o que non se inventariou.
Modos de fallo específicos da IA, incluíndo a inxección rápida e o bypass da solicitude do sistema, a inxección de ferramentas e a invocación de ferramentas non fiables, a fuga de datos a través da recuperación e a axencia excesiva, mapeados co Top 10 de OWASP para aplicacións LLM.
Si. Cada achado apunta ao ficheiro e á liña, explica por que é importante e ofrece medidas de mitigación tanto como controis xerais como orientación específica para ese achado.
Esas ferramentas analizan o código e as dependencias. Non modelan o que é un axente de IA, o que expón un servidor MCP ou o que un ficheiro de habilidades lle indica a un asistente. Xygeni engade esa capa e mantena na mesma plataforma que o resto dos teus achados.
Si. O inventario compárase cunha liña base, polo que podes ver que IA se introduciu, modificou ou eliminou entre os escaneos.
Comeza gratis ou programa unha demostración e percorreremos contigo a túa superficie de ataque de IA.
coa plataforma Xygeni All-In-One AppSec
