Mākslīgais intelekts vairs nav tikai izstrādes rīks; tā ir uzbrukuma virsma. Modeļi, kas ģenerē jūsu kodu, ir aģenti. commitTing pull requests, MCP serveri, kas savieno AI asistentus ar jūsu pipelineun līdzpastāvēšanas programmas, kas norāda uz atkarībām, tagad ir daļa no jūsu drošības perimetra. Lielākā daļa drošības rīku netika izstrādāti nekam tādam. Šajā ceļvedī salīdzināti labākie mākslīgā intelekta drošības rīki 2026. gadam, platformas un pārdevēji, kas sniedzas tālāk par tradicionālajiem risinājumiem. SAST, SCAun DAST, lai aptvertu mākslīgajam intelektam raksturīgo uzbrukuma virsmu: mākslīgā intelekta aktīvu atklāšanu, mākslīgā intelekta ģenerētus code security, aģentu darbplūsmas aizsardzība, MCP drošība un piegādes ķēdes aizsardzība. Neatkarīgi no tā, vai izvērtējat savu pirmo mākslīgā intelekta drošības platformu vai pārdomājat steku, kas tika izveidots pirms mākslīgā intelekta aģentu pastāvēšanas, šeit ir jāsāk.
Kāpēc mākslīgā intelekta drošības rīki ir svarīgi 2026. gadā
Draudu modelis ir mainījies ātrāk nekā lielākā daļa drošības programmu ir pielāgojušās. Mākslīgā intelekta ģenerēts kods tagad veido ievērojamu un pieaugošu daļu no tā, kas nonāk ražošanas vidē. Veracode 2025. gadā veiktā analīze, kurā tika izmantoti vairāk nekā 100 modeļi, atklāja, ka tikai 55 % no mākslīgā intelekta ģenerētā koda bija drošs, kas nozīmē, ka gandrīz pusei no visa, ko raksta mākslīgais intelekts, ir ievainojamības. Un šīs ievainojamības nav tikai labi zināmās: mākslīgā intelekta kodēšanas asistenti halucinē pakotņu nosaukumus, nodrošinot neprecīzus uzbrukumus, kuros uzbrucēji iepriekš reģistrē halucinēto atkarību un gaida, kamēr izstrādātājs vai aģents to instalēs.
Piegādes ķēdes apdraudējums ir attīstījies paralēli. 2026. gada martā uzbrucēji apdraudēja Axios (pakotne ar vairāk nekā 100 miljoniem lejupielāžu nedēļā), publicējot saindētas versijas, kas ievietoja attālās piekļuves Trojas zirgu. Tajā pašā laika posmā ollama palīgi un openai-aģenti-palīgi Klasteri īpaši mērķēja uz aģentu izstrādes darbplūsmās izmantotajām pakotnēm, zinot, ka tad, kad mākslīgā intelekta aģents autonomi instalē atkarību, starp ļaunprātīgo pakotni un tās izpildi nav cilvēka recenzenta.
Izstrādātāju vide tagad ir pati par sevi uzbrukuma virsma. SkillLeak kampaņa paslēpa Chrome un Edge akreditācijas datu atšifrētāju MCP prasmē, nevis instalēšanas āķī, kas bija neredzams nevienam skenerim, kas apstājas pēc instalēšanas. MCP attālās RCE ievainojamība (CVE-2025-6514) nolaidās IDE līmenī, pirms kaut kas sasniedza pipeline.
Tradicionālie drošības rīki (SAST, SCA, DAST, pat ASPM) tika izstrādātas pasaulei, kurā kodu rakstīja cilvēki un pakotnes nāca no uzticamiem reģistriem. Šāda pasaule ir pazudusi. AI drošības rīkiem 2026. gadā ir jāaptver piecas virsmas, kuras tradicionālie rīki vai nu daļēji sedz, vai pilnībā neaptver: AI ģenerēts kods, AI ieteiktās atkarības, AI aģenti un to rīku izsaukumi, MCP serveri un IDE integrācijas, kā arī paši modeļi un datu kopas. Šajā sarakstā iekļautie mākslīgā intelekta drošības pakalpojumu sniedzēji pievēršas šīm virsmām dažādos veidos un dažādā dziļumā. Lūk, kā tie atšķiras.
Ātrs salīdzinājums: labākie mākslīgā intelekta drošības rīki 2026. gadam
| Instruments | AI resursu atklāšana | AI radīts Code Security | MCP/aģentu drošība | Piegādes ķēdes aizsardzība | ASPM Korelācija | Cena | Best For |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Ksigēni | Pilns AI-SPM — modeļi, aģenti, MCP serveri, datu kopas, AI kodēšanas rīki | SAST + ļaunprogrammatūras noteikšana + mākslīgā intelekta automātiska labošana cilvēka un mākslīgā intelekta ģenerētā kodā | MCP servera inventarizācija, Shield galapunktu ieviešana, SkillLeak klases noteikšana | Ļaunprogrammatūras noteikšana reāllaikā, parakstu iepriekšēja bloķēšana, MEW agrīna brīdināšana | Dzimtā — SAST, SCA, DAST, noslēpumi, CI/CD, AI-SPM vienā platformā | No 33 USD mēnesī par līdzstrādnieku; pieejams bezmaksas līmenis | Komandām nepieciešama pilna spektra mākslīgā intelekta drošība no koda līdz izpildlaikam vienā platformā |
| Snyk | Ierobežots — nav īpašas mākslīgā intelekta aktīvu inventāra | SAST un SCA ar mākslīgā intelekta labojumu ieteikumiem; netiek atklāta ļaunprogrammatūra | Nav MCP vai aģenta drošības seguma | Spēcīgs SCA un atbilstība licencēm; nav ļaunprogrammatūras noteikšanas pirms parakstīšanas | Snyk AppRisk nodrošina ASPM-viegla; nav pilnas stājas platforma | Uz katru līdzstrādnieku; lielām komandām strauji palielinās | Izstrādātāju komandas vēlas SCA un SAST ar spēcīgu IDE integrāciju |
| Aikido drošība | Nav īpašas mākslīgā intelekta resursu atklāšanas | SAST un SCA aptverot mākslīgā intelekta ģenerētus koda modeļus; netiek atklāta ļaunprogrammatūra | Nav MCP vai aģenta drošības seguma | SCA ar sasniedzamību; bez iepriekšēja paraksta vai agrīnās brīdināšanas ļaunprogrammatūras | Vienotais dashboard pāri SAST, SCA, noslēpumi, IaC, mākonis | Caurspīdīgs; sākot no ~300 USD/mēn. mazām komandām | Mazajiem un vidējiem uzņēmumiem (MVU) un vidēja tirgus līmeņa komandām ir nepieciešama konsolidēta lietotņu drošības (AppSec) nodrošināšana par pieejamām cenām. |
| Cikkods | ASPM-koncentrēts; zināma mākslīgā intelekta rīku redzamība, izmantojot pipeline skenēšana | SAST ar mākslīgā intelekta atbalstītiem labojumu ieteikumiem; nav īpašas ļaunprogrammatūras noteikšanas | Nav MCP vai aģenta drošības seguma | SCA un pipeline securitynav iepriekš parakstīta ļaunprogrammatūras agrīnās brīdināšanas | Spēcīgs ASPM — korelācija pāri SAST, SCA, noslēpumi, IaC | Uz citātiem balstīts; enterpriseorientēts | Enterprisevēlas ASPMvadīta konsolidācija vairākos AppSec rīkos |
Kas jāmeklē mākslīgā intelekta drošības platformā
Kritēriji, kas ir svarīgi tradicionālajiem lietotņu drošības rīkiem (atklāšanas precizitāte, CI/CD integrācija, pārskatu sniegšana) joprojām ir spēkā. Taču mākslīgā intelekta drošības rīkiem 2026. gadā ir jāaptver papildu jomas, kurās lielākā daļa novērtēšanas sistēmu vēl nav tikušas galā.
- Mākslīgā intelekta resursu atklāšana visā SDLC. Jūs nevarat nodrošināt to, ko nevarat redzēt. Mākslīgā intelekta drošības platformai ir jāatklāj katrs modelis, aģents, MCP serveris, datu kopa un mākslīgā intelekta kodēšanas rīks, kas darbojas visā jūsu organizācijā, tostarp tie, ko izstrādātāji ir konfigurējuši lokāli bez apstiprinājuma. Mākonī balstīta atklāšana lielāko daļu no tā neizpauž. Meklējiet platformas, kas sasniedz koda krātuves, veido pipelines un izstrādātāju galapunkti.
- Drošība īpaši mākslīgā intelekta ģenerētam kodam. Mākslīgā intelekta ģenerēts kods ievieš autentifikācijas kļūdas, halucinētas atkarības un nedrošus modeļus tādā mērogā un ātrumā, kādu nevar sasniegt neviens cilvēka pārskatīšanas process. SAST kas saprot mākslīgā intelekta ģenerētus modeļus, ne tikai cilvēka rakstītu kodu, un automātisko labošanu (AutoFix), kas ģenerē drošas aizstāšanas, nevis tikai atzīmē problēmas.
- MCP un aģentu darbplūsmas drošība. MCP serveri tieši savieno AI palīgus ar jūsu rīkiem, failiem, API un pipelines. Bez inventarizācijas, atļaušanas saraksta un uzvedības uzraudzības tās ir nepārvaldīta uzbrukuma virsma. Meklējiet platformas, kas var atklāt MCP serverus, ieviest politiku galapunktā un atklāt prasmju līmeņa draudus, kurus tradicionālie skeneri nepamana.
- Ļaunprogrammatūras noteikšana pirms paraksta. Tradicionāls SCA rīki sakrīt ar zināmiem CVE. Ļaunprātīgas pakotnes, kas vērstas pret mākslīgā intelekta rīkiem, tiek publicētas un noņemtas dažu stundu laikā, ātrāk nekā tiek atjauninātas parakstu datubāzes. Meklējiet platformas, kas atklāj ļaunprātīgu uzvedību publicēšanas laikā, nevis pēc CVE piešķiršanas.
- reāls ASPM korelācija. Mākslīgā intelekta drošības atklājumi ir visefektīvākie, ja tie ir saistīti ar koda līmeņa analīzi, noslēpumu izpaušanu, CI/CD drošība un biznesa konteksts. Atsevišķs mākslīgā intelekta skeneris, kas ģenerē atsevišķu atradumu sarakstu, pievieno vēl vienu saskaņošanas rīku. Platforma, kas integrē mākslīgā intelekta drošību vienotā stāvokļa pārvaldībā, rada prioritāru, uz rīcību vērstu skatījumu.
- Pārvaldības un atbilstības rezultāti. ES Mākslīgā intelekta likums, NIST AI RMF un ISO/IEC 42001 pieprasa organizācijām dokumentēt un klasificēt to pārvaldītās mākslīgā intelekta sistēmas. Mākslīgā intelekta drošības platforma, kas ģenerē auditam gatavu AI-BOM (mašīnlasāmu katra mākslīgā intelekta resursa inventarizāciju ar riska novērtējumiem un normatīvo aktu kartējumu), pārvērš stāvokļa pārvaldību atbilstības pierādījumā.
Labākās mākslīgā intelekta drošības platformas 2026. gadam
1. Xygeni: pilna steka mākslīgā intelekta drošība no koda līdz izpildlaikam
Pārskats: Xygeni ir vienīgā platforma šajā sarakstā, kas izveidota, lai nodrošinātu pilnīgu mākslīgā intelekta uzbrukuma virsmu: mākslīgā intelekta ģenerēto kodu, tā ieteiktās atkarības un aģentus, kas darbojas tā iekšpusē. pipelines, MCP serveri, kas savieno mākslīgā intelekta palīgus ar izstrādātāju rīkiem, un modeļi un datu kopas, kas darbojas visā SDLCTas tika atzīts 2026. gada Globālajās informācijas drošības balvu pasniegšanas ceremonijā par GenAI lietojumprogrammu drošību, un tā ASPM Tajā pašā pasākumā uzņēmums Solution tika atzīts par populāru uzņēmumu.
Tur, kur citi mākslīgā intelekta drošības pakalpojumu sniedzēji koncentrējas uz vienu slāni (parasti SAST (ar mākslīgā intelekta labojumu ieteikumiem) Xygeni aptver visas piecas virsmas, izmantojot vienu platformu: AI-SPM mākslīgā intelekta aktīvu atklāšanai un inventarizācijai, DevAI IDE iegultai drošībai un MCP drošai aģentu automatizācijai, CoreAI stāvokļa analīzei un uzņēmējdarbības ietekmes prioritāšu noteikšanai, Shield izstrādātāju galapunktu ieviešanai un ļaunprogrammatūras agrīnās brīdināšanas (MEW) ļaunprātīgu pakotņu pirmsparakstīšanas noteikšanai, pirms pastāv CVE.
Mākslīgā intelekta drošības iespējas:
- AI-SPM (AI drošības stāvokļa pārvaldība): Nepārtraukti atklāj visus mākslīgā intelekta resursus visā SDLC (modeļi, aģenti, MCP serveri, datu kopas, mākslīgā intelekta kodēšanas rīki un mākslīgā intelekta ietvari) ar riska rādītājiem, attiecību grafikiem un eksportējamu mākslīgā intelekta BOM, kas saskaņots ar ES mākslīgā intelekta likumu, NIST mākslīgā intelekta RMF un ISO/IEC 42001. Noteikšana saskaņota ar OWASP Top 10 LLM lietojumprogrammām, aģentu lietotņu Top 10 un MCP Top 10.
- DevAI: Aģenta mākslīgā intelekta drošības koppilots: IDE iegults drošības aģents, kas reāllaikā analizē cilvēka un mākslīgā intelekta ģenerētu kodu, tiek piemērots guardrails kas aptur nedrošas izmaiņas un nodrošina tūlītējus drošus labojumus tieši integrētajās vidēs (IDE) un mākslīgā intelekta palīgos. Iebūvētais MCP serveris droši organizē koppilotu un aģentu darbības, vienlaikus novērtējot koriģējošo risku, lai komandas varētu izmantot mākslīgā intelekta atbalstītas izstrādes produktivitāti bez drošības aklajiem punktiem.
- CoreAI: AI Copilot drošības līderiem: Pārvērš fragmentētus drošības datus reālā ieskatā un rīcībā. Dabas valodas saskarne brīdinājumiem, tendencēm un ievainojamībām. Vadībai gatavas atskaites un pārvaldības izsekošana. Uz risku balstīta prioritāšu noteikšana ar uzņēmējdarbības ietekmes skaidrojumiem.
- Aizsardzība pret ļaunprogrammatūru un MEW: Ļaunprātīgu pakotņu noteikšana un bloķēšana reāllaikā npm, PyPI un citos reģistros, tostarp tradicionālie pirmsparakstīšanas draudi. SCA rīki pilnībā neizmanto informāciju. MEW (ļaunprogrammatūras agrīnās brīdināšanas sistēma) analizē jaunpublicētas pakotnes un atzīmē draudus publicēšanas brīdī, nevis pēc CVE piešķiršanas. Xygeni pētniecības komanda publicē iknedēļas atklājumus ļaunprātīgā koda apkopojumā.
- Shield: Izstrādātāja galapunktu ieviešana: bloķē neapstiprinātus MCP serverus, noraida ļaunprātīgas atkarības pirms instalēšanas un izolē apdraudētus galapunktus, pirms incidents izplatās. Atklāj SkillLeak klases draudus (akreditācijas datu atšifrētājus, kas paslēpti MCP prasmēs, nevis instalē). hooks) neredzams skeneriem, kas apstājas pēc instalēšanas.
- SAST ar AI automātisko labošanu: Uzlabota statiskā analīze, kas aptver gan cilvēka rakstītu, gan mākslīgā intelekta ģenerētu kodu, apvienojumā ar intelektuālu ļaunprogrammatūras noteikšanu. Mākslīgā intelekta automātiskā labošana ģenerē drošus, kontekstam atbilstošus labojumus, kas tiek piegādāti tieši adresātam. pull requests, ar pārmaiņu izpratnes laušanu un labojumu skaidrojumiem.
Cenas: Standard plāns no 330 €/mēnesī 10 līdzstrādniekiem (33 €/līdzstrādnieks/mēnesī), rēķins tiek aprēķināts katru gadu. Pieejams bezmaksas līmenis, kredītkarte nav nepieciešama.
Ierobežojumi:
- Kā jaunāks dalībnieks, Xygeni vēl nepiemīt analītiķu atskaišu ietekme kā mantotiem pārdevējiem, kas ir apsvērums pircējiem, kuri galvenokārt izvēlas, pamatojoties uz Gartner vai Forrester pozicionējumu.
- Pilns mākslīgā intelekta drošības stāsts ir visspēcīgākais, darbinot visu platformu; komandas, kas izmanto tikai atsevišķus moduļus, gūst mazāku labumu no savstarpējās signālu korelācijas.
Grunts līnija: Xygeni ir pareizā izvēle drošības un DevSecOps komandām, kurām ir jānodrošina mākslīgā intelekta drošība visā SDLC (no koda AI raksta aģentiem, kas darbojas iekšpusē) pipelines) nesavienojot kopā piecus atsevišķus instrumentus vai nemaksājot enterprise- tikai cenas, lai sāktu.
2. Snyk: Izstrādātāju pirmajā vietā esoša drošība ar AI labojumu ieteikumiem
Pārskats: Snyk ir viena no visplašāk izmantotajām izstrādātāju drošības platformām ar spēcīgu SAST un SCA iespējas un izstrādātāju pirmajā vietā esoša integrācijas pieeja. Pēdējos gados tā ir pievienojusi ar mākslīgo intelektu atbalstītus labojumu ieteikumus un paplašinājusi savu darbību ASPM-viegli pieejama teritorija, izmantojot Snyk AppRisk. Tā ir labi nostiprinājusies tirgū un plaši atzīta analītiķu vidū.
Galvenās funkcijas:
- SAST un SCA ar plašu valodu pārklājumu un spēcīgu IDE integrāciju
- Izstrādātāja darbplūsmā sniegtie mākslīgā intelekta labojumu ieteikumi
- Snyk AppRisk aktīvu inventarizācijai un risku prioritāšu noteikšanai visos Snyk rīkos
- Licenču atbilstība un atvērtā pirmkoda pārvaldība
- Spēcīgs CI/CD integrācijas starp GitHub, GitLab, Jenkins un Azure DevOps
Mīnusi:
- Nav īpašas mākslīgā intelekta resursu atklāšanas, modeļi, aģenti un MCP serveri netiek inventarizēti
- Nav MCP vai aģenta drošības seguma
- Nav ļaunprogrammatūras noteikšanas pirms paraksta, balstās uz CVE datubāzēm, nevis uzvedības analīzi
- Snyk AppRisk ir ASPM-viegls slānis, nevis pilna poza platforma
- Cenu skala strauji mainās lielākām komandām un pilnas platformas piekļuvei
- Nav konstatēta ļaunprogrammatūra piegādes ķēdes apdraudējumiem, kas īpaši vērsti pret mākslīgā intelekta rīkiem
Cenas: Cenas tiek aprēķinātas par katru līdzstrādnieku, pamatojoties uz moduļiem. Pilnai piekļuvei platformai nepieciešami vairāki produktu abonementi. Nav publiskas kopējās cenas.
Grunts līnija: Snyk ir lieliska izvēle izstrādātāju komandām, kurām nepieciešams SCA un SAST ar labu IDE integrāciju un mākslīgā intelekta atbalstītiem labojumu ieteikumiem. Komandas, kurām ir jānodrošina sava uzņēmuma mākslīgā intelekta slānis SDLC (aģentiem, MCP serveriem, mākslīgā intelekta līdzekļu inventarizācijai) tas būs ievērojami jāpapildina.
3. Aikido drošība: konsolidēta lietotņu aizsardzība vidēja lieluma komandām
Pārskats: Aikido Security ir mākonī bāzēta AppSec platforma, kas izstrādāta vidēja lieluma komandām, kuras vēlas konsolidētu drošības pārklājumu (SAST, SCA, noslēpumu atklāšana, IaC, DAST un konteineru skenēšana) vienā, pieejamā platformā. Tā konkurē ar vienkāršību, pārredzamu cenu noteikšanu un plašu pārklājumu, nevis ar jebkuras atsevišķas iespējas dziļumu.
Galvenās funkcijas:
- Vienotais dashboard pāri SAST, SCA, noslēpumi, IaC, DAST un konteineru skenēšana
- Sasniedzamības pamatā SCA prioritātes noteikšana trokšņa samazināšanai
- Ar mākslīgo intelektu atbalstīti labojumu ieteikumi dažādiem meklēšanas veidiem
- Caurspīdīga cenu noteikšana ar bezmaksas līmeni mazām komandām
- Spēcīgas integrācijas ar GitHub, GitLab, Bitbucket un Jira
Mīnusi:
- Nav īpašas mākslīgā intelekta resursu atklāšanas, nav modeļu, aģentu, MCP serveru vai datu kopu inventāra
- Nav MCP vai aģenta drošības seguma
- Nav iepriekšējas ļaunprogrammatūras noteikšanas vai agrīnas brīdināšanas par piegādes ķēdes apdraudējumiem, kas vērsti pret mākslīgā intelekta rīkiem
- ASPM iespējas ir ierobežotākas nekā specializētām stājas pārvaldības platformām
- Mazāk piemērots enterprisemēroga izvietošanas ar sarežģītām atbilstības prasībām
Cenas: Caurspīdīgas cenas, sākot no aptuveni 300 USD mēnesī mazām komandām. Pieejams bezmaksas līmenis.
Grunts līnija: Aikido Security ir lieliski piemērots maziem un vidējiem uzņēmumiem un vidēja lieluma komandām, kas vēlas plašu lietotņu drošības pārklājumu par pieejamu cenu bez sarežģījumiem. enterprise platformas. Komandām, kurām dziļumā ir jānodrošina mākslīgā intelekta aģentu, MCP serveru vai mākslīgā intelekta ģenerēta koda aizsardzība, tā pārklājums vēl neattiecas uz šīm virsmām.
4. Cikods: ASPM-Vadīta konsolidācija Enterprise AppSec
Pārskats: Cikods ir application security posture management platforma, kas radīta priekš enterprise komandām, kurām ir jāapkopo vairāku lietotņu drošības rīku rezultāti vienotā riska skatījumā. Tās stiprā puse ir korelācija, apvienojot rezultātus no SAST, SCA, noslēpumi, IaC, un pipeline security rīkus un izveidojot prioritāru, dedublētu skatu visā programmā. CyberArk to iegādājās 2024. gadā.
Galvenās funkcijas:
- Spēcīgs ASPMkorelācija visā SAST, SCA, noslēpumi, IaC, un CI/CD rezultāti
- Ar mākslīgo intelektu atbalstīti labojumu ieteikumi platformā
- Pipeline security skenēšana CI/CD nepareizas konfigurācijas
- Atbilstības regulējuma kartēšana un pārvaldības ziņošana
- Plašas integrācijas ar trešo pušu AppSec rīkiem
Mīnusi:
- Nav īpašas mākslīgā intelekta resursu atklāšanas, modeļi, aģenti un MCP serveri nav iekļauti inventārā.
- Nav MCP vai aģenta drošības seguma
- Nav iepriekšējas ļaunprogrammatūras noteikšanas piegādes ķēdes apdraudējumiem, kas vērsti pret mākslīgā intelekta rīkiem
- Enterpriseorientēta cenu noteikšana bez publiska pašapkalpošanās līmeņa
- Pēc iegādes integrācija ar CyberArk var ietekmēt rīcības plānu un produkta virzienu.
Cenas: uz citātu, enterpriseorientēts. Nav publiskas cenas vai pašapkalpošanās izmēģinājuma versijas.
Grunts līnija: Cycode ir laba izvēle enterprisekas vēlas ASPMvadīta konsolidācija esošajā daudzfunkcionālajā AppSec programmā. Komandas, kurām jāpaplašina drošība mākslīgā intelekta līmenī (mākslīgā intelekta līdzekļu atklāšana, MCP drošība, aģentu darbplūsmas aizsardzība), atradīs nepilnības, kurām nepieciešami papildu rīki.
Kāpēc Xygeni izceļas starp mākslīgā intelekta drošības pārdevējiem 2026. gadā
Katrs šajā sarakstā iekļautais rīks aptver kādu daļu no mākslīgā intelekta drošības problēmas. Snyk un Aikido sniedz spēcīgu atbalstu. SAST un SCA pamati ar Ar mākslīgo intelektu atbalstīta korekcijaCycode piedāvā enterprise ASPM un konsolidāciju. Taču neviens no tiem neaptver mākslīgā intelekta uzbrukuma virsmu, kas nosaka apdraudējumu ainavu 2026. gadā: pašus mākslīgā intelekta resursus.
Lielākajai daļai organizāciju, kas ievieš mākslīgā intelekta kodēšanas asistentus, MCP serverus un autonomus aģentus, nav sistemātiska veida, kā atklāt, ko mākslīgais intelekts (MI) darbojas viņu vidē, novērtēt tā risku, ieviest politiku galapunktā vai atklāt piegādes ķēdes uzbrukumus, kas īpaši izstrādāti, lai vērstos pret MI rīkiem. Tieši šīs plaisas novēršanai tika izveidots Xygeni.
AI-SPM apvienojums nepārtrauktai AI resursu atklāšanai, DevAI IDE iegultai drošībai un MCP drošai aģentu automatizācijai, MEW ļaunprogrammatūras noteikšanai pirms parakstīšanas un Shield izstrādātāju galapunktu ieviešanai nodrošina drošības komandām pārredzamību un kontroli visos piecos aspektos. AI uzbrukuma virsmas, neprasot tiem katram atsevišķi salikt kopā atsevišķus rīkus.
Un ar cenām, kas veidotas vidēja tirgus komandām, nevis enterprise- tikai budžeti un bezmaksas līmenis, kam nav nepieciešama kredītkarte, Ksigēni ir vienīgā platforma šajā sarakstā, kur jebkura komanda jau šodien var sākt nodrošināt savu AI uzbrukuma virsmu.
Biežāk uzdotie jautājumi
Kāda ir atšķirība starp mākslīgā intelekta drošības rīkiem un tradicionālajiem lietotņu drošības rīkiem?
Tradicionālie lietotņu drošības rīki (SAST, SCA, DAST) tika izstrādāti, lai aizsargātu cilvēka rakstītu kodu un zināmas atkarību ievainojamības. Mākslīgā intelekta drošības rīki paplašina šo darbības jomu, aptverot mākslīgajam intelektam specifisku uzbrukuma virsmu: modeļus un datu kopas, mākslīgā intelekta aģentus, kas darbojas tā iekšpusē. pipelines, MCP serveri, kas savieno mākslīgā intelekta asistentus ar izstrādātāju rīkiem, mākslīgā intelekta ģenerēti koda modeļi un piegādes ķēdes uzbrukumi, kas īpaši izstrādāti, lai mērķētu uz mākslīgā intelekta darbplūsmām. Lielākā daļa tradicionālo rīku netika veidoti, lai saprastu, kas ir modelis, ko var darīt aģents vai ko var sasniegt MCP serveris.
Kuri mākslīgā intelekta drošības pakalpojumu sniedzēji nodrošina MCP drošību?
Starp šajā sarakstā iekļautajām platformām Xygeni ir vienīgais pārdevējs ar īpašu MCP drošības pārklājumu, tostarp MCP serveru inventarizāciju, izmantojot AI-SPM, politikas ieviešanu izstrādātāja galapunktā, izmantojot Shield, un prasmju slāņa draudu, piemēram, SkillLeak, noteikšanu, kas slēpj ļaunprātīgu darbību MCP prasmēs, nevis instalē. hooks.
Vai mākslīgā intelekta drošības rīki aizstāj SAST un SCA?
Nē, mākslīgā intelekta drošības rīki paplašinās SAST un SCA nevis aizstājot tos. Labākās platformas integrē mākslīgā intelekta drošības iespējas līdzās tradicionālajām SAST, SCA, noslēpumu atklāšana, IaCun DAST, korelējot visu avotu atradumus vienotā skatījumā. Komandas, kas vada mākslīgā intelekta drošību izolēti, nepievienojot to esošajai lietotņu drošības programmai, zaudē savstarpējo signālu korelāciju, kas padara prioritāšu noteikšanu precīzu.
Kas man jāmeklē, izvērtējot mākslīgā intelekta drošības pakalpojumu sniedzējus?
Sešas vissvarīgākās izvērtējamās iespējas ir: mākslīgā intelekta resursu atklāšana, kas sniedzas līdz SDLC nevis paļaujoties tikai uz mākoņkonsolēm; drošība tieši mākslīgā intelekta ģenerētam kodam, ne tikai cilvēku rakstītiem modeļiem; MCP un aģentu darbplūsmas pārklājums; ļaunprogrammatūras noteikšana pirms parakstīšanas piegādes ķēdes apdraudējumiem, kas vērsti pret mākslīgā intelekta rīkiem; reāla ASPM korelācija, kas savieno AI drošības atklājumus ar koda līmeni un pipeline risku un pārvaldības rezultātus, eksportējamu AI-BOM auditoriem un enterprise pircēji.
