એક કૌશલ્ય ફાઇલ, એક નિયમો ફાઇલ, એક MCP રૂપરેખા. સાદો ટેક્સ્ટ, commitદસ્તાવેજીકરણની જેમ ટેડ, દસ્તાવેજીકરણની જેમ સમીક્ષા, અને તે શાંતિથી ફરીથી લખે છે કે તમારા AI ને શું કરવાની મંજૂરી છે. Xygeni દૂષિત કુશળતા, ઝેરી સંકેતો અને અસુરક્ષિત એજન્ટ સીમાઓ શોધી કાઢે છે જેને શોધવા માટે તમારા કોડ સ્કેનર્સ ક્યારેય બનાવવામાં આવ્યા ન હતા.
ફક્ત વાંચવા માટેની ઍક્સેસ · તમારા ઇન્ફ્રાસ્ટ્રક્ચરમાં સ્કેન ચાલે છે · તમારો કોડ ક્યારેય અપલોડ થતો નથી
તમારા કોડબેઝમાં AI એજન્ટ્સ, પ્રોમ્પ્ટ્સ અને MCP રૂપરેખાંકનો શોધો, છુપાયેલા જોખમો શોધો અને ઉત્પાદન સુધી પહોંચે તે પહેલાં મહત્વપૂર્ણ મુદ્દાઓને પ્રાથમિકતા આપો.
તમારા ભંડારોમાં સતત, સ્વચાલિત શોધ: મોડેલ્સ, ફ્રેમવર્ક, ડેટાસેટ્સ, અનુમાન અંતિમ બિંદુઓ, એજન્ટ્સ, MCP સર્વર્સ, કુશળતા, પ્રોમ્પ્ટ્સ, guardrails, અને તમારા ડેવલપર્સ ખરેખર જે AI કોડિંગ ટૂલ્સનો ઉપયોગ કરે છે. કોઈ સર્વેક્ષણ નહીં, કોઈ સ્વ-રિપોર્ટિંગ નહીં.
એક સમર્પિત AI સ્કેનર AI સિસ્ટમ્સમાં થતી ખામીઓ શોધી કાઢે છે: પ્રોમ્પ્ટ ઇન્જેક્શન, ટૂલ ઇન્જેક્શન, પુનઃપ્રાપ્તિ દ્વારા ડેટા લીકેજ, સિસ્ટમ પ્રોમ્પ્ટ બાયપાસ, અતિશય એજન્સી. દરેક શોધને તમારી ટીમ પહેલાથી જ ઉપયોગમાં લેતી AI સુરક્ષા ફ્રેમવર્ક સાથે મેપ કરવામાં આવે છે, અને કોડની ચોક્કસ લાઇન પર નિર્દેશ કરે છે જે એક્સપોઝર બનાવે છે.
પ્રાથમિકતા ફનલ દરેક AI શોધને એપ્લિકેશન કોડમાં શું પહોંચી શકાય છે, ખરેખર શોષણ કરી શકાય છે, અને કોડમાં બેસીને તમારી ટીમો સક્રિય રીતે વિકાસ કરી રહી છે તેના સુધી સંકુચિત કરે છે. ટીમો મહત્વપૂર્ણ એવા થોડા તારણો પર કામ કરે છે.
શેડો એઆઈ થી ઓડિટ-રેડી ઇન્વેન્ટરી સુધી
તમારા કુલ AI ફૂટપ્રિન્ટ અને તેમાંથી કેટલું જોખમ વહન કરે છે તે જુઓ, તેને બેઝલાઇન સામે ટ્રેક કરો જેથી તમને ખબર પડે કે તમારું એક્સપોઝર વધી રહ્યું છે કે નહીં. દરેક એસેટનો પોતાનો જોખમ સ્કોર, તેનો પ્રદાતા, તેનો પ્રકાર અને તમારા કોડમાં તેનું ચોક્કસ સ્થાન હોય છે.
એકલા AI સંપત્તિ તમને બહુ ઓછી માહિતી આપે છે. ગ્રાફ એવા સંબંધો બતાવે છે જે જોખમ વહન કરે છે: ડેટાસેટ કયું મોડેલ ફીડ કરે છે, કયો એજન્ટ કયા સાધનનો ઉપયોગ કરે છે, કયો MCP સર્વર સહાયકની પાછળ બેસે છે, અને તે સાંકળમાં જોખમ ક્યાં કેન્દ્રિત છે. સંપત્તિ શ્રેણી, પ્રકાર, સંબંધ અથવા જોખમ સ્તર દ્વારા ફિલ્ટર કરો.
તમારા AI માટે મશીન-રીડેબલ બિલ ઓફ મટિરિયલ્સ નિકાસ કરો, જે ઇન્વેન્ટરીને શક્તિ આપતી સતત શોધમાંથી જનરેટ થાય છે. જ્યારે કોઈ ઓડિટર, ગ્રાહક અથવા નિયમનકાર પૂછે છે કે તમે કયું AI ચલાવી રહ્યા છો, ત્યારે જવાબ ડાઉનલોડ છે, ત્રણ અઠવાડિયાની મેન્યુઅલ કસરત નહીં.cise.
કૌશલ્ય ફાઇલો, નિયમો ફાઇલો અને MCP રૂપરેખાઓ છે commitસાદા ટેક્સ્ટ તરીકે ટેડ કરવામાં આવે છે અને એવી રીતે સમીક્ષા કરવામાં આવે છે કે જાણે તે હાનિકારક હોય, છતાં તેઓ વ્યાખ્યાયિત કરે છે કે સહાયકને શું કરવાની સૂચના આપવામાં આવે છે અને તેને શું પહોંચવાની મંજૂરી છે. Xygeni તેમને સુરક્ષા કલાકૃતિઓ તરીકે વિશ્લેષણ કરે છે: તે દૂષિત કુશળતા અને નિયમો ફાઇલોને ફ્લેગ કરે છે, MCP સર્વર ગોઠવણીઓનું નિરીક્ષણ કરે છે, અને તમારા AI વર્કલોડને ચલાવતા પ્રોમ્પ્ટ્સને સપાટી પર લાવે છે.
ઝાયજેનીનું એઆઈ સ્કેનર એઆઈ સિસ્ટમ્સ માટે વિશિષ્ટ અને પરંપરાગત કોડ વિશ્લેષણ માટે અદ્રશ્ય નિષ્ફળતા મોડ્સ શોધી કાઢે છે: ટૂલ એક્ઝિક્યુશનમાં દૂષિત હેરફેર, વેક્ટર સ્ટોર દ્વારા સંવેદનશીલ દસ્તાવેજોની અનધિકૃત પુનઃપ્રાપ્તિ, સિસ્ટમ પ્રોમ્પ્ટ બાયપાસ, ક્રાફ્ટેડ ઇનપુટ દ્વારા જેલબ્રેક, અવિશ્વસનીય ટૂલ ઇન્વોકેશન.
દરેક AI શોધમાં ફ્રેમવર્ક સંદર્ભ, અસરગ્રસ્ત AI સંપત્તિ અને સાધન, એક્સપોઝર કેટલા સમયથી ખુલ્લું છે, ચોક્કસ ફાઇલ અને લાઇન, તે શા માટે મહત્વનું છે તેનું સમજૂતી અને શમન તે શોધ માટે વિશિષ્ટ સામાન્ય નિયંત્રણો અને માર્ગદર્શનમાં વિભાજિત થાય છે. ચેતવણી નહીં. એક સુધારો.
દરેક શોધથી લઈને એપ્લિકેશન કોડમાં, પછી જે શોષણ કરી શકાય તેવા હોય, અને પછી સક્રિય વિકાસમાં હોય ત્યાં સુધી પ્રગતિશીલ ફિલ્ટરિંગ. તમારી ટીમ સુધી પહોંચતી યાદી એ યાદી છે જે ઉત્પાદનને જોખમમાં મૂકે છે.
એક પ્રામાણિક AI જોખમ ચિત્ર માટે ફક્ત એક મોડેલ ઇન્વેન્ટરીની જરૂર છે, અને Xygeni પહેલાથી જ એન્જિન ચલાવે છે જે તેને પૂર્ણ કરે છે:
AI પ્રદાતાઓ માટે API કી અન્ય કોઈપણની જેમ રહસ્યો છે, અને Xygeni ની રહસ્યો શોધ તેમને તમારા ભંડારો, રૂપરેખાંકન ફાઇલો અને pipelines, તેઓ જાહેર રજિસ્ટ્રી અથવા બિલ્ડ લોગ સુધી પહોંચે તે પહેલાં.
AI સ્ટેક સામાન્ય પેકેજો પર બનેલ છે, અને સામાન્ય પેકેજો CVE ધરાવે છે. Xygeni નું સોફ્ટવેર કમ્પોઝિશન વિશ્લેષણ AI અને ML લાઇબ્રેરીઓમાં જાણીતી નબળાઈઓને સપાટી પર લાવે છે જેના પર તમારી એપ્લિકેશનો આધાર રાખે છે, તે જ પ્લેટફોર્મ પર જે AI સંપત્તિઓનો ઉપયોગ કરે છે.
AI સ્ટેક્સ ઝડપથી અને ઘણા સ્ત્રોતોમાંથી નિર્ભરતાઓ ખેંચે છે. Xygeni નું માલવેર ડિટેક્શન એવા દૂષિત પેકેજોને પકડી લે છે જેના પર પ્રતિષ્ઠા-આધારિત સાધનો હજુ પણ વિશ્વાસ કરે છે, CVE અથવા જાહેર સલાહકારની રાહ જોયા વિના.
એક પ્લેટફોર્મ, જેથી AI પ્રશ્નનો જવાબ ત્રણ અલગ અલગ ટૂલ્સમાંથી ત્રણ આંશિક જવાબોને બદલે સંપૂર્ણ મળે.
તમારા હાલના સુરક્ષા સાધનો જે AI હુમલાની સપાટીને ન કરી શકે તે જુઓ અને તેને દરેક અન્ય એપ્લિકેશન જોખમ સાથે મેનેજ કરો.
તમારા સ્ટેટિક વિશ્લેષણને ખબર નથી કે મોડેલ શું છે. તમારા કમ્પોઝિશન વિશ્લેષણમાં MCP સર્વર્સની યાદી નથી. આ તે ટૂલ્સમાં ખામી નથી, તે એક અલગ સમસ્યા માટે ડિઝાઇન કરવામાં આવ્યા હતા. Xygeni AI સંપત્તિઓની ઇન્વેન્ટરી કરે છે, MCP રૂપરેખાંકનોનું વિશ્લેષણ કરે છે, દૂષિત કૌશલ્ય અને નિયમ ફાઇલોને ફ્લેગ કરે છે અને તમારા AI-BOM બનાવે છે.
AI તારણો તમારા કોડ, નિર્ભરતા, ગુપ્તતા સાથે રહે છે, pipeline અને API તારણો, એક કન્સોલમાં એક પ્રાથમિકતા મોડેલ સાથે. AI એ એક નવી હુમલો સપાટી છે, તેના પોતાના સાથે નવા સાધનનું કારણ નથી login.
ઝાયજેની હવે સોફ્ટવેરમાં AI ને સંચાલિત કરતા ફ્રેમવર્ક સાથે સુસંગત છે: LLM એપ્લિકેશન્સ માટે OWASP ટોપ 10, MCP અને એજન્ટિક સ્કિલ્સ માટે, NIST SP 800-218A, અને CISAI માટે સોફ્ટવેર બિલ ઓફ મટિરિયલ્સ પર A અને G7 માર્ગદર્શન. તે એવા પુરાવા ઉત્પન્ન કરે છે જે તે માળખાને લાગુ કરવામાં મદદ કરે છે તે દર્શાવવામાં મદદ કરે છે, અને EU AI એક્ટ, NIS2 અને સ્પેનના ENS જેવા નિયમો સંસ્થાઓ પર જે ઇન્વેન્ટરી અને ટ્રેસેબિલિટી અપેક્ષાઓ મૂકી રહ્યા છે તેને સમર્થન આપે છે.
દિશા નક્કી થઈ ગઈ છે: SBOM AI-BOM માં વિસ્તરણ થઈ રહ્યું છે. તમે જે ઇન્વેન્ટરી નથી કરી તે તમે પ્રમાણિત કરી શકતા નથી.
મોડેલ્સ, AI ફ્રેમવર્ક, ડેટાસેટ્સ, અનુમાન અંતિમ બિંદુઓ, એજન્ટો અને એજન્ટ સર્વર્સ, MCP સર્વર્સ, કુશળતા, પ્રોમ્પ્ટ્સ, guardrails, અને તમારા ભંડારોમાં ઉપયોગમાં લેવાતા AI કોડિંગ ટૂલ્સ.
તમારા ભંડારોનું સતત વિશ્લેષણ કરીને: કોડ, ડિપેન્ડન્સી અને AI ટૂલ્સ પાછળ છોડી દેતી ગોઠવણી ફાઇલો. વિકાસકર્તાઓ શું ઉપયોગ કરે છે તે સ્વ-રિપોર્ટિંગ કરે છે તેના પર કંઈ નિર્ભર નથી.
AI બિલ ઓફ મટિરિયલ્સ એ તમારા સોફ્ટવેરમાં AI ની મશીન-રીડેબલ ઇન્વેન્ટરી છે: મોડેલ્સ, ડેટાસેટ્સ, ઘટકો, પ્રદાતાઓ અને નિર્ભરતાઓ. નિયમનકારો અને standardAI ગવર્નન્સ માટે પુરાવા આધાર તરીકે તેના પર સંસ્થાઓ એકઠી થઈ રહી છે, અને તમે જે શોધ્યું નથી તેની પુષ્ટિ તમે કરી શકતા નથી.
પ્રોમ્પ્ટ ઇન્જેક્શન અને સિસ્ટમ પ્રોમ્પ્ટ બાયપાસ, ટૂલ ઇન્જેક્શન અને અવિશ્વસનીય ટૂલ ઇન્વોકેશન, પુનઃપ્રાપ્તિ દ્વારા ડેટા લિકેજ અને અતિશય એજન્સી સહિત AI-વિશિષ્ટ નિષ્ફળતા મોડ્સને LLM એપ્લિકેશન્સ માટે OWASP ટોપ 10 માં મેપ કરવામાં આવ્યા છે.
હા. દરેક શોધ ફાઇલ અને લાઇન તરફ નિર્દેશ કરે છે, તે શા માટે મહત્વપૂર્ણ છે તે સમજાવે છે, અને સામાન્ય નિયંત્રણો તરીકે અને તે શોધ માટે વિશિષ્ટ માર્ગદર્શન તરીકે શમન આપે છે.
તે સાધનો કોડ અને નિર્ભરતાઓનું વિશ્લેષણ કરે છે. તેઓ AI એજન્ટ શું છે, MCP સર્વર શું એક્સપોઝ કરે છે, અથવા સ્કીલ ફાઇલ સહાયકને શું કરવા માટે સૂચના આપે છે તેનું મોડેલિંગ કરતા નથી. Xygeni તે સ્તર ઉમેરે છે અને તેને તમારા બાકીના તારણો જેવા જ પ્લેટફોર્મ પર રાખે છે.
હા. ઇન્વેન્ટરી બેઝલાઇન સામે ટ્રેક કરે છે, જેથી તમે સ્કેન વચ્ચે જોઈ શકો કે AI શું રજૂ કરવામાં આવ્યું હતું, શું બદલાયું હતું અથવા શું દૂર કરવામાં આવ્યું હતું.
મફતમાં શરૂઆત કરો, અથવા ડેમો શેડ્યૂલ કરો અને અમે તમારી સાથે તમારા AI હુમલાની સપાટી પર ચાલીશું.
ઝાયજેની ઓલ-ઇન-વન એપસેક પ્લેટફોર્મ સાથે
