Prasmju fails, noteikumu fails, MCP konfigurācija. Vienkāršs teksts. committiek pārskatīta kā dokumentācija, pārskatīta kā dokumentācija, un tā klusībā pārraksta, ko jūsu mākslīgais intelekts drīkst darīt. Xygeni atklāj ļaunprātīgas prasmes, saindētas uzvednes un nedrošas aģentu robežas, kuru meklēšanai jūsu koda skeneri nekad nebija paredzēti.
Tikai lasīšanas piekļuve · Skenēšana notiek jūsu infrastruktūrā · Jūsu kods nekad netiek augšupielādēts
Atklājiet mākslīgā intelekta aģentus, uzvednes un MCP konfigurācijas visā kodbāzē, atklājiet slēptos riskus un prioritizējiet svarīgās problēmas, pirms tās nonāk ražošanā.
Nepārtraukta, automātiska atklāšana jūsu repozitorijos: modeļi, ietvari, datu kopas, secinājumu galapunkti, aģenti, MCP serveri, prasmes, uzvednes, guardrails, un mākslīgā intelekta kodēšanas rīki, ko jūsu izstrādātāji faktiski izmanto. Nav aptauju, nav pašziņošanas.
Īpašs mākslīgā intelekta skeneris atrod mākslīgā intelekta sistēmām raksturīgās kļūmes: tūlītēju ievadīšanu, rīku ievadīšanu, datu noplūdi izguves ceļā, sistēmas ievades apiešanu, pārmērīgu rīcībspēju. Katrs atradums tiek sasaistīts ar mākslīgā intelekta drošības ietvariem, ko jūsu komanda jau izmanto, un norāda uz precīzu koda rindiņu, kas rada apdraudējumu.
Prioritāšu piltuve sašaurina katru mākslīgā intelekta atradumu līdz tam, kas ir sasniedzams lietojumprogrammas kodā, patiesi izmantojams un atrodas kodā, ko jūsu komandas aktīvi izstrādā. Komandas strādā pie nedaudzajiem atradumiem, kuriem ir nozīme.
No ēnu mākslīgā intelekta līdz auditam gatavai inventarizācijai
Skatiet savu kopējo mākslīgā intelekta ietekmi un to, cik liela daļa no tās ir saistīta ar risku, salīdzinot ar sākotnējo līmeni, lai jūs zinātu, vai jūsu pakļautība pieaug. Katram resursam ir savs riska rādītājs, tā nodrošinātājs, veids un precīza atrašanās vieta jūsu kodā.
Atsevišķi aplūkots mākslīgā intelekta resurs maz ko pasaka. Grafikā ir parādītas attiecības, kas rada risku: kuru modeli datu kopa baro, kurš aģents izsauc kuru rīku, kurš MCP serveris atrodas aiz asistenta un kur šajā ķēdē koncentrējas risks. Filtrējiet pēc resursu kategorijas, veida, attiecībām vai riska līmeņa.
Eksportējiet mašīnlasāmu materiālu sarakstu savam mākslīgajam intelektam, kas ģenerēts no tās pašas nepārtrauktās noteikšanas, kas nodrošina inventāra uzskaiti. Kad auditors, klients vai regulators jautā, kādu mākslīgo intelektu jūs izmantojat, atbilde ir lejupielāde, nevis trīs nedēļu manuāla uzdevuma veikšana.cise.
Prasmju faili, noteikumu faili un MCP konfigurācijas ir committiek aprakstīti kā vienkāršs teksts un pārskatīti tā, it kā tie būtu nekaitīgi, tomēr tie nosaka, kas asistentam tiek uzdots darīt un kam tam ir atļauts piekļūt. Xygeni tos analizē kā drošības artefaktus: tas atzīmē ļaunprātīgas prasmes un noteikumu failus, pārbauda MCP servera konfigurācijas un parāda uzvednes, kas vada jūsu AI darba slodzes.
Xygeni mākslīgā intelekta skeneris atklāj kļūmes režīmus, kas ir raksturīgi mākslīgā intelekta sistēmām un nav redzami tradicionālajai koda analīzei: ļaunprātīga rīka izpildes manipulācija, sensitīvu dokumentu neatļauta izgūšana, izmantojot vektoru krātuvi, sistēmas uzvednes apiešana, jailbreak, izmantojot mākslīgi veidotu ievadi, neuzticama rīka izsaukšana.
Katrā mākslīgā intelekta atradumā ir ietverta atsauce uz ietvaru, skartais mākslīgā intelekta resurs un rīks, cik ilgi ir bijusi atklāta iedarbība, precīzs fails un rinda, skaidrojums, kāpēc tas ir svarīgi, un mazināšanas pasākumi, kas sadalīti vispārīgās kontrolēs un norādījumos, kas attiecas uz konkrēto atradumu. Tas nav brīdinājums. Risinājums.
Pakāpeniska filtrēšana no katra atraduma līdz tiem, kas atrodas lietojumprogrammas kodā, tad uz tiem, kas ir izmantojami, un visbeidzot uz tiem, kas atrodas aktīvā izstrādē. Saraksts, kas nonāk jūsu komandā, ir saraksts, kas apdraud ražošanu.
Godīgam mākslīgā intelekta riska attēlam ir nepieciešams vairāk nekā tikai modeļa inventarizācija, un Xygeni jau darbina dzinējus, kas to pabeidz:
API atslēgas mākslīgā intelekta pakalpojumu sniedzējiem ir tādi paši noslēpumi kā jebkurš cits, un Xygeni noslēpumu noteikšanas funkcija tos atrod jūsu krātuvēs, konfigurācijas failos un… pipelines, pirms tie nonāk publiskā reģistrā vai būvēšanas žurnālā.
Mākslīgā intelekta steks ir veidots uz parastām pakotnēm, un parastās pakotnes satur CVE. Xygeni programmatūras sastāva analīze atklāj zināmas ievainojamības mākslīgā intelekta un mašīnmācīšanās bibliotēkās, no kurām ir atkarīgas jūsu lietojumprogrammas, tajā pašā platformā, kurā atrodas mākslīgā intelekta resursi, kas tos izmanto.
Mākslīgā intelekta komplekti ātri un no daudziem avotiem iegūst atkarības. Xygeni ļaunprogrammatūras noteikšanas funkcija uztver ļaunprātīgas pakotnes, kurām reputācijas rīki joprojām uzticas, negaidot CVE vai publisku brīdinājumu.
Viena platforma, tāpēc mākslīgā intelekta jautājums saņem pilnīgu atbildi, nevis trīs daļējas atbildes no trim dažādiem rīkiem.
Skatiet mākslīgā intelekta uzbrukuma virsmu, ko jūsu esošie drošības rīki nevar atklāt, un pārvaldiet to līdzās visiem citiem lietojumprogrammu riskiem.
Jūsu statiskā analīze nezina, kas ir modelis. Jūsu kompozīcijas analīze neuzskaita MCP serverus. Tas nav šo rīku defekts, tie tika izstrādāti citai problēmai. Xygeni inventarizē AI resursus, analizē MCP konfigurācijas, atzīmē ļaunprātīgus prasmju un noteikumu failus un izveido jūsu AI-BOM.
Mākslīgā intelekta atklājumi pastāv līdzās jūsu kodam, atkarībām, noslēpumam, pipeline un API atradumi vienā konsolē ar vienu prioritāšu modeli. Mākslīgais intelekts ir jauna uzbrukuma virsma, nevis iemesls jaunam rīkam ar savu login.
Xygeni atbilst ietvariem, kas tagad regulē mākslīgo intelektu programmatūrā: OWASP Top 10 LLM lietojumprogrammām, MCP un aģentūru prasmēm, NIST SP 800-218A un CISA un G7 vadlīnijas par programmatūras materiālu sarakstu mākslīgajam intelektam. Tās ģenerē pierādījumus, kas palīdz pierādīt, ka šīs sistēmas tiek piemērotas, un atbalsta inventarizācijas un izsekojamības prasības, ko organizācijām nosaka tādi noteikumi kā ES Mākslīgā intelekta likums, NIS2 un Spānijas ENS.
Virziens ir noteikts: SBOM paplašinās AI-BOM. Jūs nevarat apliecināt to, ko neesat inventarizējis.
Modeļi, mākslīgā intelekta ietvari, datu kopas, secinājumu galapunkti, aģenti un aģentu serveri, MCP serveri, prasmes, uzvednes, guardrailsun jūsu repozitorijos izmantotajiem mākslīgā intelekta kodēšanas rīkiem.
Nepārtraukti analizējot jūsu repozitorijus: kodu, atkarības un konfigurācijas failus, ko atstāj mākslīgā intelekta rīki. Nekas nav atkarīgs no izstrādātāju pašziņojumiem par to, ko viņi izmanto.
Mākslīgā intelekta materiālu saraksts ir mašīnlasāms jūsu programmatūrā izmantotā mākslīgā intelekta saraksts: modeļi, datu kopas, komponenti, pakalpojumu sniedzēji un atkarības. Regulatori un standardIestādes to izmanto kā pierādījumu bāzi mākslīgā intelekta pārvaldībai, un jūs nevarat apliecināt to, ko neesat inventarizējis.
Mākslīgajam intelektam raksturīgie kļūmju režīmi, tostarp tūlītēja injekcija un sistēmas uzvednes apiešana, rīka injekcija un neuzticama rīka izsaukšana, datu noplūde izguves laikā un pārmērīga rīcībspēja, kas ir piesaistīti OWASP 10 populārākajiem LLM lietojumprogrammu veidiem.
Jā. Katrs atradums norāda uz failu un rindu, paskaidro, kāpēc tas ir svarīgi, un sniedz mazināšanas pasākumus gan kā vispārīgus kontroles pasākumus, gan kā norādījumus, kas attiecas uz šo atradumu.
Šie rīki analizē kodu un atkarības. Tie nemodelē, kas ir mākslīgā intelekta aģents, ko atklāj MCP serveris vai ko prasmju fails norāda asistentam darīt. Xygeni pievieno šo slāni un saglabā to tajā pašā platformā, kur pārējie jūsu atklājumi.
Jā. Inventarizācija tiek izsekota atbilstoši bāzes līnijai, tāpēc varat redzēt, kāda mākslīgā intelekta funkcija tika ieviesta, mainīta vai noņemta starp skenēšanām.
Sāciet bez maksas vai ieplānojiet demonstrāciju, un mēs kopā ar jums izpētīsim jūsu mākslīgā intelekta uzbrukuma virsmu.
ar Xygeni universālo lietotņu saudzēšanas platformu
