ഒരു സ്കിൽ ഫയൽ, ഒരു റൂൾസ് ഫയൽ, ഒരു എംസിപി കോൺഫിഗറേഷൻ. പ്ലെയിൻ ടെക്സ്റ്റ്, commitഡോക്യുമെന്റേഷൻ പോലെ, ഡോക്യുമെന്റേഷൻ പോലെ അവലോകനം ചെയ്തു, നിങ്ങളുടെ AI-ക്ക് ചെയ്യാൻ അനുവാദമുള്ള കാര്യങ്ങൾ അത് നിശബ്ദമായി മാറ്റിയെഴുതുന്നു. നിങ്ങളുടെ കോഡ് സ്കാനറുകൾ ഒരിക്കലും നിർമ്മിക്കാത്ത ക്ഷുദ്ര കഴിവുകൾ, വിഷലിപ്തമായ പ്രോംപ്റ്റുകൾ, സുരക്ഷിതമല്ലാത്ത ഏജന്റ് അതിരുകൾ എന്നിവ Xygeni കണ്ടെത്തുന്നു.
വായന-മാത്രം ആക്സസ് · നിങ്ങളുടെ ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചറിൽ സ്കാനുകൾ പ്രവർത്തിക്കുന്നു · നിങ്ങളുടെ കോഡ് ഒരിക്കലും അപ്ലോഡ് ചെയ്യില്ല.
നിങ്ങളുടെ കോഡ്ബേസിൽ ഉടനീളം AI ഏജന്റുകൾ, പ്രോംപ്റ്റുകൾ, MCP കോൺഫിഗറേഷനുകൾ എന്നിവ കണ്ടെത്തുക, മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന അപകടസാധ്യതകൾ കണ്ടെത്തുക, ഉൽപ്പാദനത്തിൽ എത്തുന്നതിനുമുമ്പ് പ്രധാനപ്പെട്ട പ്രശ്നങ്ങൾക്ക് മുൻഗണന നൽകുക.
നിങ്ങളുടെ റിപ്പോസിറ്ററികളിലുടനീളം തുടർച്ചയായ, യാന്ത്രിക കണ്ടെത്തൽ: മോഡലുകൾ, ഫ്രെയിംവർക്കുകൾ, ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ, അനുമാന എൻഡ്പോയിന്റുകൾ, ഏജന്റുകൾ, എംസിപി സെർവറുകൾ, കഴിവുകൾ, പ്രോംപ്റ്റുകൾ, guardrails, നിങ്ങളുടെ ഡെവലപ്പർമാർ യഥാർത്ഥത്തിൽ ഉപയോഗിക്കുന്ന AI കോഡിംഗ് ടൂളുകളും. സർവേകളില്ല, സ്വയം റിപ്പോർട്ടിംഗില്ല.
ഒരു സമർപ്പിത AI സ്കാനർ AI സിസ്റ്റങ്ങളുടെ പ്രത്യേക പരാജയങ്ങൾ കണ്ടെത്തുന്നു: പ്രോംപ്റ്റ് ഇഞ്ചക്ഷൻ, ടൂൾ ഇഞ്ചക്ഷൻ, വീണ്ടെടുക്കലിലൂടെയുള്ള ഡാറ്റ ചോർച്ച, സിസ്റ്റം പ്രോംപ്റ്റ് ബൈപാസ്, അമിതമായ ഏജൻസി. ഓരോ കണ്ടെത്തലും നിങ്ങളുടെ ടീം ഇതിനകം ഉപയോഗിക്കുന്ന AI സുരക്ഷാ ചട്ടക്കൂടുകളിലേക്ക് മാപ്പ് ചെയ്യുകയും എക്സ്പോഷർ സൃഷ്ടിക്കുന്ന കൃത്യമായ കോഡ് ലൈനിൽ ചൂണ്ടിക്കാണിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
ആപ്ലിക്കേഷൻ കോഡിൽ ഏതൊക്കെ മേഖലകളിൽ എത്തിച്ചേരാം, യഥാർത്ഥത്തിൽ പ്രയോജനപ്പെടുത്താം, നിങ്ങളുടെ ടീമുകൾ സജീവമായി വികസിപ്പിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുന്ന കോഡിൽ എന്തെല്ലാം മേഖലകൾ ഉൾപ്പെടുന്നു എന്നിവയിലേക്ക് മുൻഗണനാക്രമീകരണ ഫണൽ ഓരോ AI കണ്ടെത്തലിനെയും ചുരുക്കുന്നു. പ്രധാനപ്പെട്ട കുറച്ച് കണ്ടെത്തലുകൾ ടീമുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു.
ഷാഡോ AI മുതൽ ഓഡിറ്റ്-റെഡി ഇൻവെന്ററി വരെ
നിങ്ങളുടെ മൊത്തം AI കാൽപ്പാടുകളും അതിൽ എത്രത്തോളം അപകടസാധ്യത വഹിക്കുന്നുവെന്നും ഒരു ബേസ്ലൈനിനെതിരെ ട്രാക്ക് ചെയ്ത് കാണുക, അതുവഴി നിങ്ങളുടെ എക്സ്പോഷർ വളരുന്നുണ്ടോ എന്ന് നിങ്ങൾക്ക് അറിയാൻ കഴിയും. ഓരോ അസറ്റിനും അതിന്റേതായ റിസ്ക് സ്കോർ, ദാതാവ്, തരം, നിങ്ങളുടെ കോഡിലെ കൃത്യമായ സ്ഥാനം എന്നിവയുണ്ട്.
ഒരു AI അസറ്റ് ഒറ്റപ്പെട്ട നിലയിൽ നിങ്ങളോട് വളരെ കുറച്ച് മാത്രമേ പറയുന്നുള്ളൂ. ഗ്രാഫ് അപകടസാധ്യത വഹിക്കുന്ന ബന്ധങ്ങളെ കാണിക്കുന്നു: ഒരു ഡാറ്റാസെറ്റ് ഏത് മോഡലാണ് ഫീഡ് ചെയ്യുന്നത്, ഏത് ഏജന്റ് ഏത് ടൂൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു, ഏത് MCP സെർവർ ഒരു അസിസ്റ്റന്റിന് പിന്നിൽ ഇരിക്കുന്നു, ആ ശൃംഖലയിലുടനീളം അപകടസാധ്യത എവിടെയാണ് കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നത്. അസറ്റ് വിഭാഗം, തരം, ബന്ധം അല്ലെങ്കിൽ അപകടസാധ്യത നില എന്നിവ പ്രകാരം ഫിൽട്ടർ ചെയ്യുക.
ഇൻവെന്ററിയെ ശക്തിപ്പെടുത്തുന്ന അതേ തുടർച്ചയായ കണ്ടെത്തലിൽ നിന്ന് ജനറേറ്റ് ചെയ്ത, നിങ്ങളുടെ AI-യ്ക്കായി മെഷീൻ-റീഡബിൾ ബിൽ മെറ്റീരിയലുകൾ കയറ്റുമതി ചെയ്യുക. ഒരു ഓഡിറ്ററോ, ഒരു ഉപഭോക്താവോ, അല്ലെങ്കിൽ ഒരു റെഗുലേറ്ററോ നിങ്ങൾ ഏത് AI പ്രവർത്തിപ്പിക്കുന്നുവെന്ന് ചോദിക്കുമ്പോൾ, ഉത്തരം ഒരു ഡൗൺലോഡ് ആയിരിക്കും, മൂന്ന് ആഴ്ചത്തെ മാനുവൽ വ്യായാമമല്ല.cise.
സ്കിൽ ഫയലുകൾ, റൂൾസ് ഫയലുകൾ, എംസിപി കോൺഫിഗുകൾ എന്നിവ commitഅവ പ്ലെയിൻ ടെക്സ്റ്റായി എഴുതുകയും നിരുപദ്രവകരമാണെന്ന് കണക്കാക്കി അവലോകനം ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു, എന്നിരുന്നാലും ഒരു അസിസ്റ്റന്റിന് എന്തുചെയ്യാൻ നിർദ്ദേശം നൽകണമെന്നും അത് എന്തിലേക്ക് എത്തിച്ചേരാൻ അനുവദിക്കണമെന്നും അവ നിർവചിക്കുന്നു. സൈജെനി അവയെ സുരക്ഷാ ആർട്ടിഫാക്റ്റുകളായി വിശകലനം ചെയ്യുന്നു: ഇത് ക്ഷുദ്രകരമായ കഴിവുകൾ ഫ്ലാഗ് ചെയ്യുകയും ഫയലുകൾ നിയന്ത്രിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു, MCP സെർവർ കോൺഫിഗറേഷനുകൾ പരിശോധിക്കുകയും നിങ്ങളുടെ AI വർക്ക്ലോഡുകളെ നയിക്കുന്ന പ്രോംപ്റ്റുകൾ ഉപരിതലത്തിലേക്ക് കൊണ്ടുവരികയും ചെയ്യുന്നു.
AI സിസ്റ്റങ്ങൾക്ക് മാത്രമുള്ളതും പരമ്പരാഗത കോഡ് വിശകലനത്തിന് അദൃശ്യവുമായ പരാജയ മോഡുകൾ സൈജെനിയുടെ AI സ്കാനർ കണ്ടെത്തുന്നു: ടൂൾ എക്സിക്യൂഷനിലെ ക്ഷുദ്രകരമായ കൃത്രിമത്വം, വെക്റ്റർ സ്റ്റോർ വഴി സെൻസിറ്റീവ് ഡോക്യുമെന്റുകളുടെ അനധികൃത വീണ്ടെടുക്കൽ, സിസ്റ്റം പ്രോംപ്റ്റ് ബൈപാസ്, ക്രാഫ്റ്റ് ചെയ്ത ഇൻപുട്ടിലൂടെ ജയിൽബ്രേക്കുകൾ, വിശ്വസനീയമല്ലാത്ത ടൂൾ ഇൻവോക്കേഷൻ.
ഓരോ AI കണ്ടെത്തലിലും ഫ്രെയിംവർക്ക് റഫറൻസ്, ബാധിച്ച AI അസറ്റ്, ടൂൾ, എക്സ്പോഷർ എത്ര സമയം തുറന്നിരിക്കുന്നു, കൃത്യമായ ഫയലും ലൈനും, അത് എന്തുകൊണ്ട് പ്രാധാന്യമർഹിക്കുന്നു എന്നതിന്റെ വിശദീകരണം, ആ കണ്ടെത്തലിന് പ്രത്യേകമായുള്ള പൊതു നിയന്ത്രണങ്ങളും മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശങ്ങളും ആയി ലഘൂകരണം വിഭജിച്ചിരിക്കുന്നു എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്നു. ഒരു അലേർട്ട് അല്ല. ഒരു പരിഹാരം.
ഓരോ കണ്ടെത്തലുകളിൽ നിന്നും ആപ്ലിക്കേഷൻ കോഡിലുള്ളവയിലേക്ക്, പിന്നീട് ചൂഷണം ചെയ്യാവുന്നവയിലേക്ക്, തുടർന്ന് സജീവമായ വികസനത്തിലുള്ളവയിലേക്ക് പ്രോഗ്രസീവ് ഫിൽട്ടറിംഗ്. നിങ്ങളുടെ ടീമിൽ എത്തുന്ന പട്ടിക ഉൽപ്പാദനത്തെ ഭീഷണിപ്പെടുത്തുന്ന പട്ടികയാണ്.
ഒരു സത്യസന്ധമായ AI റിസ്ക് ചിത്രത്തിന് ഒരു മോഡൽ ഇൻവെന്ററിയേക്കാൾ കൂടുതൽ ആവശ്യമാണ്, കൂടാതെ Xygeni ഇതിനകം തന്നെ അത് പൂർത്തിയാക്കുന്ന എഞ്ചിനുകൾ പ്രവർത്തിപ്പിക്കുന്നു:
AI ദാതാക്കൾക്കുള്ള API കീകൾ മറ്റേതൊരു രഹസ്യങ്ങളെയും പോലെയാണ്, കൂടാതെ Xygeni യുടെ രഹസ്യ കണ്ടെത്തൽ അവയെ നിങ്ങളുടെ ശേഖരണങ്ങളിലും, കോൺഫിഗറേഷൻ ഫയലുകളിലും, pipelineഅവർ ഒരു പൊതു രജിസ്ട്രിയിലോ ഒരു ബിൽഡ് ലോഗിലോ എത്തുന്നതിനുമുമ്പ്.
AI സ്റ്റാക്ക് സാധാരണ പാക്കേജുകളിലാണ് നിർമ്മിച്ചിരിക്കുന്നത്, സാധാരണ പാക്കേജുകളിൽ CVE-കൾ ഉണ്ട്. Xygeni-യുടെ സോഫ്റ്റ്വെയർ കോമ്പോസിഷൻ വിശകലനം, നിങ്ങളുടെ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ ആശ്രയിക്കുന്ന AI, ML ലൈബ്രറികളിലെ അറിയപ്പെടുന്ന ദുർബലതകളെ അവ ഉപയോഗിക്കുന്ന AI അസറ്റുകളുടെ അതേ പ്ലാറ്റ്ഫോമിൽ ഉപരിതലത്തിലേക്ക് കൊണ്ടുവരുന്നു.
AI സ്റ്റാക്കുകൾ വേഗത്തിലും പല ഉറവിടങ്ങളിൽ നിന്നും ആശ്രിതത്വങ്ങൾ വലിച്ചെടുക്കുന്നു. പ്രശസ്തി അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഉപകരണങ്ങൾ ഇപ്പോഴും വിശ്വസിക്കുന്ന ക്ഷുദ്ര പാക്കേജുകളെ Xygeni യുടെ മാൽവെയർ കണ്ടെത്തൽ പിടിച്ചെടുക്കുന്നു, ഒരു CVE അല്ലെങ്കിൽ ഒരു പൊതു ഉപദേശം കാത്തുനിൽക്കാതെ.
ഒരു പ്ലാറ്റ്ഫോം, അതിനാൽ AI ചോദ്യത്തിന് മൂന്ന് വ്യത്യസ്ത ഉപകരണങ്ങളിൽ നിന്നുള്ള മൂന്ന് ഭാഗിക ഉത്തരങ്ങൾക്ക് പകരം പൂർണ്ണമായ ഉത്തരം ലഭിക്കും.
നിങ്ങളുടെ നിലവിലുള്ള സുരക്ഷാ ഉപകരണങ്ങൾക്ക് കഴിയാത്ത AI ആക്രമണ പ്രതലം കാണുക, മറ്റ് എല്ലാ ആപ്ലിക്കേഷൻ അപകടസാധ്യതകൾക്കൊപ്പം അത് കൈകാര്യം ചെയ്യുക.
നിങ്ങളുടെ സ്റ്റാറ്റിക് വിശകലനത്തിന് ഒരു മോഡൽ എന്താണെന്ന് അറിയില്ല. നിങ്ങളുടെ കോമ്പോസിഷൻ വിശകലനം MCP സെർവറുകളെ പട്ടികപ്പെടുത്തുന്നില്ല. ഇത് ആ ഉപകരണങ്ങളിലെ ഒരു തകരാറല്ല, അവ വ്യത്യസ്തമായ ഒരു പ്രശ്നത്തിനായി രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിരിക്കുന്നു. Xygeni AI അസറ്റുകൾ ഇൻവെന്ററി ചെയ്യുന്നു, MCP കോൺഫിഗറേഷനുകൾ വിശകലനം ചെയ്യുന്നു, ക്ഷുദ്രകരമായ കഴിവുകളും റൂൾ ഫയലുകളും ഫ്ലാഗ് ചെയ്യുന്നു, കൂടാതെ നിങ്ങളുടെ AI-BOM നിർമ്മിക്കുന്നു.
AI കണ്ടെത്തലുകൾ നിങ്ങളുടെ കോഡ്, ആശ്രിതത്വം, രഹസ്യം എന്നിവയ്ക്കൊപ്പം നിലനിൽക്കുന്നു, pipeline ഒരു കൺസോളിൽ, ഒരു മുൻഗണനാ മാതൃകയിൽ, API കണ്ടെത്തലുകളും. AI ഒരു പുതിയ ആക്രമണ ഉപരിതലമാണ്, സ്വന്തമായി ഒരു പുതിയ ഉപകരണത്തിനുള്ള കാരണമല്ല. login.
സോഫ്റ്റ്വെയറിൽ ഇപ്പോൾ AI നിയന്ത്രിക്കുന്ന ചട്ടക്കൂടുകളുമായി സൈജെനി യോജിക്കുന്നു: LLM ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കായുള്ള OWASP ടോപ്പ് 10, MCP, ഏജന്റ് സ്കിൽസ് എന്നിവയ്ക്കുള്ള NIST SP 800-218A, കൂടാതെ CISAI-യ്ക്കുള്ള സോഫ്റ്റ്വെയർ ബില്ല് ഓഫ് മെറ്റീരിയൽസിനെക്കുറിച്ചുള്ള A, G7 മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശങ്ങൾ. ആ ചട്ടക്കൂടുകൾ പ്രയോഗിക്കുന്നുണ്ടെന്ന് തെളിയിക്കാൻ സഹായിക്കുന്ന തെളിവുകൾ ഇത് സൃഷ്ടിക്കുന്നു, കൂടാതെ EU AI ആക്റ്റ്, NIS2, സ്പെയിനിന്റെ ENS തുടങ്ങിയ നിയന്ത്രണങ്ങൾ സ്ഥാപനങ്ങളിൽ ഏർപ്പെടുത്തുന്ന ഇൻവെന്ററി, ട്രെയ്സബിലിറ്റി പ്രതീക്ഷകളെ പിന്തുണയ്ക്കുന്നു.
ദിശ സജ്ജീകരിച്ചിരിക്കുന്നു: ദി SBOM AI-BOM-ലേക്ക് വികസിക്കുകയാണ്. നിങ്ങൾ ഇൻവെന്ററി ചെയ്യാത്തത് സാക്ഷ്യപ്പെടുത്താൻ കഴിയില്ല.
മോഡലുകൾ, AI ഫ്രെയിംവർക്കുകൾ, ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ, അനുമാന എൻഡ്പോയിന്റുകൾ, ഏജന്റുകളും ഏജന്റ് സെർവറുകളും, MCP സെർവറുകൾ, കഴിവുകൾ, പ്രോംപ്റ്റുകൾ, guardrails, നിങ്ങളുടെ റിപ്പോസിറ്ററികളിലുടനീളം ഉപയോഗത്തിലുള്ള AI കോഡിംഗ് ടൂളുകൾ.
നിങ്ങളുടെ റിപ്പോസിറ്ററികൾ തുടർച്ചയായി വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിലൂടെ: കോഡ്, ഡിപൻഡൻസികൾ, AI ഉപകരണങ്ങൾ അവശേഷിപ്പിക്കുന്ന കോൺഫിഗറേഷൻ ഫയലുകൾ. ഡെവലപ്പർമാർ എന്താണ് ഉപയോഗിക്കുന്നതെന്ന് സ്വയം റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യുന്നതിനെ ആശ്രയിച്ചല്ല ഒന്നും.
നിങ്ങളുടെ സോഫ്റ്റ്വെയറിലെ AI-യുടെ മെഷീൻ-റീഡബിൾ ഇൻവെന്ററിയാണ് ഒരു AI ബിൽ ഓഫ് മെറ്റീരിയൽസ്: മോഡലുകൾ, ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ, ഘടകങ്ങൾ, ദാതാക്കൾ, ആശ്രിതത്വങ്ങൾ. റെഗുലേറ്റർമാർ, standardAI ഗവേണൻസിനുള്ള തെളിവുകളുടെ അടിസ്ഥാനമായി യുടെ സ്ഥാപനങ്ങൾ അതിൽ ഒത്തുചേരുന്നു, നിങ്ങൾ ഇൻവെന്ററി ചെയ്യാത്ത കാര്യങ്ങൾ സാക്ഷ്യപ്പെടുത്താൻ നിങ്ങൾക്ക് കഴിയില്ല.
പ്രോംപ്റ്റ് ഇഞ്ചക്ഷൻ, സിസ്റ്റം പ്രോംപ്റ്റ് ബൈപാസ്, ടൂൾ ഇഞ്ചക്ഷൻ, അൺട്രസ്റ്റഡ് ടൂൾ ഇൻവോക്കേഷൻ, വീണ്ടെടുക്കൽ വഴിയുള്ള ഡാറ്റ ചോർച്ച, അമിതമായ ഏജൻസി എന്നിവയുൾപ്പെടെയുള്ള AI-നിർദ്ദിഷ്ട പരാജയ മോഡുകൾ, LLM ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കായുള്ള OWASP ടോപ്പ് 10 ലേക്ക് മാപ്പ് ചെയ്തിരിക്കുന്നു.
അതെ. ഓരോ കണ്ടെത്തലും ഫയലിലേക്കും വരിയിലേക്കും വിരൽ ചൂണ്ടുന്നു, അത് എന്തുകൊണ്ട് പ്രാധാന്യമർഹിക്കുന്നു എന്ന് വിശദീകരിക്കുന്നു, കൂടാതെ പൊതുവായ നിയന്ത്രണങ്ങളായും ആ കണ്ടെത്തലിന് പ്രത്യേക മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശമായും ലഘൂകരണം നൽകുന്നു.
ആ ഉപകരണങ്ങൾ കോഡും ഡിപൻഡൻസികളും വിശകലനം ചെയ്യുന്നു. ഒരു AI ഏജന്റ് എന്താണെന്നോ, ഒരു MCP സെർവർ എന്താണെന്നോ, ഒരു സ്കിൽ ഫയൽ ഒരു അസിസ്റ്റന്റിന് എന്ത് ചെയ്യണമെന്ന് നിർദ്ദേശിക്കുന്നുണ്ടെന്നോ അവ മാതൃകയാക്കുന്നില്ല. സൈജെനി ആ ലെയർ ചേർക്കുകയും നിങ്ങളുടെ മറ്റ് കണ്ടെത്തലുകളുടെ അതേ പ്ലാറ്റ്ഫോമിൽ നിലനിർത്തുകയും ചെയ്യുന്നു.
അതെ. ഇൻവെന്ററി ഒരു അടിസ്ഥാനരേഖയ്ക്ക് അനുസൃതമായി ട്രാക്ക് ചെയ്യുന്നതിനാൽ, സ്കാനുകൾക്കിടയിൽ എന്ത് AI അവതരിപ്പിച്ചു, മാറ്റി, നീക്കം ചെയ്തു എന്ന് നിങ്ങൾക്ക് കാണാൻ കഴിയും.
സൗജന്യമായി ആരംഭിക്കുക, അല്ലെങ്കിൽ ഒരു ഡെമോ ഷെഡ്യൂൾ ചെയ്യുക, ഞങ്ങൾ നിങ്ങളോടൊപ്പം നിങ്ങളുടെ AI ആക്രമണ ഉപരിതലത്തിലൂടെ സഞ്ചരിക്കും.
Xygeni ഓൾ-ഇൻ-വൺ ആപ്പ്സെക് പ്ലാറ്റ്ഫോമിനൊപ്പം
