קובץ מיומנות, קובץ חוקים, תצורת MCP. טקסט רגיל, commitתיעוד כמו תיעוד, תיעוד כמו תיעוד, והוא כותב מחדש בשקט את מה שהבינה המלאכותית שלך רשאית לעשות. Xygeni מזהה את המיומנויות הזדוניות, ההנחיות המורעלות וגבולות הסוכנים הלא בטוחים שסורקי הקוד שלך מעולם לא נבנו לחפש.
גישת קריאה בלבד · סריקות רצות בתשתית שלך · הקוד שלך לעולם לא מועלה
גלה סוכני בינה מלאכותית, הנחיות ותצורות MCP בבסיס הקוד שלך, זהה סיכונים נסתרים ותעדף את הבעיות החשובות לפני שהן מגיעות לייצור.
גילוי אוטומטי ורציף בכל המאגרים שלך: מודלים, מסגרות, מערכי נתונים, נקודות קצה להסקת מסקנות, סוכנים, שרתי MCP, מיומנויות, הנחיות, guardrails, וכלי קידוד הבינה המלאכותית שבהם המפתחים שלכם משתמשים בפועל. בלי סקרים, בלי דיווח עצמי.
סורק ייעודי של בינה מלאכותית מוצא את הכשלים הספציפיים למערכות בינה מלאכותית: הזרקה מהירה, הזרקת כלים, דליפת נתונים באמצעות אחזור נתונים, עקיפת הנחיות מערכת, סוכנות מוגזמת. כל ממצא ממופה למסגרות אבטחת הבינה המלאכותית שהצוות שלך כבר משתמש בהן, ומצביע על שורת הקוד המדויקת שיוצרת את החשיפה.
משפך קביעת העדיפויות מצמצם כל ממצא של בינה מלאכותית למה שניתן להשיג בקוד האפליקציה, מה שניתן לנצל אותו באמת, ומיושב בקוד שהצוותים שלכם מפתחים באופן פעיל. הצוותים עובדים על הממצאים המעטים שחשובים.
מבינה מלאכותית של צללים למלאי מוכן לביקורת
ראה את טביעת הרגל הכוללת של הבינה המלאכותית שלך וכמה ממנה נושאת סיכון, תוך מעקב אל מול קו בסיס כדי שתדע אם החשיפה שלך גדלה. לכל נכס יש ציון סיכון משלו, ספק משלו, סוג משלו ומיקומו המדויק בקוד שלך.
נכס בינה מלאכותית בפני עצמו אומר לכם מעט מאוד. הגרף מציג את הקשרים הנושאים את הסיכון: איזה מודל מזין מערך נתונים, איזה סוכן מפעיל איזה כלי, איזה שרת MCP יושב מאחורי עוזר, והיכן הסיכון מתרכז לאורך שרשרת זו. סננו לפי קטגוריית נכס, סוג, קשר או רמת סיכון.
ייצוא רשימת חומרים קריא על ידי מכונה עבור הבינה המלאכותית שלך, שנוצרה מאותו גילוי רציף שמפעיל את המלאי. כאשר רואה חשבון, לקוח או רגולטור שואלים איזו בינה מלאכותית אתם מפעילים, התשובה היא הורדה, לא תרגיל ידני של שלושה שבועות.cise.
קבצי מיומנות, קבצי כללים ותצורות MCP הם commitנכתבו כטקסט רגיל ונבדקו כאילו היו מזיקים, אך הם מגדירים מה עוזר מקבל הוראה לעשות ולאן הוא רשאי להגיע. Xygeni מנתח אותם כארכיוני אבטחה: הוא מסמן קבצי מיומנויות וכללים זדוניים, בודק תצורות שרת MCP ומציג את ההנחיות המניעות את עומסי העבודה של הבינה המלאכותית שלך.
סורק הבינה המלאכותית של Xygeni מזהה את מצבי הכשל הספציפיים למערכות בינה מלאכותית ובלתי נראים לניתוח קוד קונבנציונלי: מניפולציה זדונית של ביצוע כלים, אחזור בלתי מורשה של מסמכים רגישים דרך מאגר וקטורים, עקיפת שורת מערכת, פריצות דרך קלט מעוצב, קריאה לכלי לא מהימן.
כל ממצא של בינה מלאכותית נושא את ההתייחסות למסגרת, את נכס הבינה המלאכותית והכלי המושפעים, כמה זמן החשיפה הייתה פתוחה, את הקובץ והשורה המדויקים, הסבר מדוע זה חשוב, וחלוקה לניהול פעולות המחולקות לבקרות כלליות והנחיות ספציפיות לממצא זה. לא התראה. תיקון.
סינון הדרגתי מכל ממצא עד לאלו בקוד האפליקציה, אחר כך לאלו הניתנים לניצול, ואז לאלו הנמצאים בפיתוח פעיל. הרשימה שמגיעה לצוות שלך היא הרשימה שמאיימת על הייצור.
תמונת סיכונים כנה של בינה מלאכותית דורשת יותר ממלאי מודלים, ו-Xygeni כבר מפעילה את המנועים שמשלימים אותה:
מפתחות API עבור ספקי בינה מלאכותית הם סודות כמו כל סוד אחר, וזיהוי הסודות של Xygeni מוצא אותם במאגרים, קבצי תצורה ו... pipelineים, לפני שהם מגיעים לרישום ציבורי או ליומן בנייה.
מחסנית הבינה המלאכותית בנויה על חבילות רגילות, וחבילות רגילות נושאות CVEs. ניתוח הרכב התוכנה של Xygeni חושף פגיעויות ידועות בספריות הבינה המלאכותית והלמידה בחשמל שהיישומים שלך תלויים בהן, באותה פלטפורמה שבה נכסי הבינה המלאכותית משתמשים בהן.
ערימות של בינה מלאכותית מושכות תלויות במהירות וממקורות רבים. זיהוי התוכנות הזדוניות של Xygeni לוכד חבילות זדוניות שכלי מוניטין עדיין סומכים עליהן, מבלי להמתין ל-CVE או לייעוץ ציבורי.
פלטפורמה אחת, כך ששאלת הבינה המלאכותית מקבלת תשובה מלאה במקום שלוש תשובות חלקיות משלושה כלים שונים.
ראה את משטח התקיפה של בינה מלאכותית שכלי האבטחה הקיימים שלך אינם מסוגלים לו, ונהל אותו לצד כל סיכון יישום אחר.
הניתוח הסטטי שלך לא יודע מהו מודל. ניתוח הקומפוזיציה שלך לא מפרט שרתי MCP. זה לא פגם בכלים האלה, הם תוכננו לבעיה אחרת. Xygeni מבצעת מלאי של נכסי בינה מלאכותית, מנתחת תצורות MCP, מסמנת קבצי מיומנויות וכללים זדוניים, ובונה את חומר הבנייה של הבינה המלאי שלך.
ממצאי בינה מלאכותית חיים לצד הקוד, התלות, הסוד שלך, pipeline וממצאי API, בקונסולה אחת עם מודל סדר עדיפויות אחד. בינה מלאכותית היא משטח התקפה חדש, לא סיבה לכלי חדש משלה login.
Xygeni מתיישרת עם המסגרות השולטות כיום בבינה מלאכותית בתוכנה: עשרת המובילים של OWASP עבור יישומי LLM, עבור MCP ועבור מיומנויות סוכנות, NIST SP 800-218A, ו- CISהנחיות A ו-G7 בנושא רשימת חומרים לתוכנה עבור בינה מלאכותית. הן מייצרות את הראיות המסייעות להדגים כי מסגרות אלה מיושמות, ותומכות בציפיות המלאי והמעקב שתקנות כמו חוק הבינה המלאה של האיחוד האירופי, NIS2 ו-ENS של ספרד מציבות על ארגונים.
הכיוון נקבע: ה SBOM מתרחב ל-AI-BOM. אינך יכול לאשר את מה שלא ריכזת.
מודלים, מסגרות בינה מלאכותית, מערכי נתונים, נקודות קצה של הסקה, סוכנים ושרתי סוכנים, שרתי MCP, מיומנויות, הנחיות, guardrails, וכלי קידוד הבינה המלאכותית הנמצאים בשימוש במאגרים שלך.
על ידי ניתוח מתמשך של המאגרים שלכם: קוד, תלויות וקבצי תצורה שכלי בינה מלאכותית משאירים אחריהם. שום דבר לא תלוי בדיווח עצמי של מפתחים על מה שהם משתמשים בו.
רשימת חומרים של בינה מלאכותית היא רשימת מלאי קריאה על ידי מכונה של הבינה המלאכותית בתוכנה שלך: מודלים, מערכי נתונים, רכיבים, ספקים ותלויות. רגולטורים ו... standardגופים אלה מתכנסים סביב זה כבסיס ראיות לממשל בינה מלאכותית, ואתה לא יכול להעיד על מה שלא ריכזת.
מצבי כשל ספציפיים לבינה מלאכותית, כולל הזרקה מיידית ועקיפת הנחיות מערכת, הזרקת כלים וקריאה לכלי לא מהימן, דליפת נתונים במהלך אחזור נתונים וסוכנות מוגזמת, ממופים לעשרת המובילים של OWASP עבור יישומי LLM.
כן. כל ממצא מצביע על הקובץ והשורה, מסביר מדוע הוא חשוב, ומספק אמצעי הפחתה הן כבקרות כלליות והן כהנחיות ספציפיות לממצא זה.
כלים אלה מנתחים קוד ותלויות. הם אינם ממדלים מהו סוכן בינה מלאכותית, מה חושף שרת MCP, או מה קובץ מיומנות מורה לעוזר לעשות. Xygeni מוסיף את השכבה הזו ושומר אותה באותה פלטפורמה כמו שאר הממצאים שלך.
כן. המלאי עוקב אחר קו בסיס, כך שתוכלו לראות איזו בינה מלאכותית הוצגה, שונתה או הוסרה בין סריקות.
התחילו בחינם, או קבעו הדגמה ונסביר לכם על משטח התקיפה הבינה המלאכותית שלכם.
עם פלטפורמת ה-AppSec All-In-One של Xygeni
