En ferdighetsfil, en regelfil, en MCP-konfigurasjon. Ren tekst, commitdokumentasjon som testet, gjennomgått som dokumentasjon, og den omskriver i stillhet hva din AI har lov til å gjøre. Xygeni oppdager ondsinnede ferdigheter, forgiftede ledetekster og usikre agentgrenser som kodeskannerne dine aldri ble bygget for å se etter.
Skrivebeskyttet tilgang · Skanninger kjøres i infrastrukturen din · Koden din lastes aldri opp
Oppdag AI-agenter, ledetekster og MCP-konfigurasjoner på tvers av kodebasen din, oppdag skjulte risikoer og prioriter problemene som er viktige før de når produksjon.
Kontinuerlig, automatisk oppdagelse på tvers av databasene dine: modeller, rammeverk, datasett, slutningspunkter, agenter, MCP-servere, ferdigheter, ledetekster, guardrails, og AI-kodingsverktøyene utviklerne dine faktisk bruker. Ingen spørreundersøkelser, ingen egenrapportering.
En dedikert AI-skanner finner feil som er spesifikke for AI-systemer: umiddelbar injeksjon, verktøyinjeksjon, datalekkasje gjennom henting, omgåelse av systemprompter og overdreven handlefrihet. Hvert funn er kartlagt til AI-sikkerhetsrammeverkene teamet ditt allerede bruker, og peker på den nøyaktige kodelinjen som skaper eksponeringen.
Prioriteringstrakten snevrer inn alle AI-funn til det som er tilgjengelig i applikasjonskoden, reelt utnyttbart, og som sitter i koden teamene dine aktivt utvikler. Teamene jobber med de få funnene som betyr noe.
Fra skygge-AI til et revisjonsklart lager
Se ditt totale AI-avtrykk og hvor mye av det som bærer risiko, sporet mot en grunnlinje, slik at du vet om eksponeringen din vokser. Hvert aktivum har sin egen risikoscore, leverandør, type og nøyaktige plassering i koden din.
En AI-ressurs isolert sett forteller deg lite. Grafen viser forholdene som bærer risikoen: hvilken modell et datasett mater, hvilken agent aktiverer hvilket verktøy, hvilken MCP-server som sitter bak en assistent, og hvor risikoen konsentreres i den kjeden. Filtrer etter ressurskategori, type, forhold eller risikonivå.
Eksporter en maskinlesbar materialliste for din AI, generert fra den samme kontinuerlige oppdagelsen som driver lagerbeholdningen. Når en revisor, en kunde eller en regulator spør hvilken AI du kjører, er svaret en nedlasting, ikke en tre ukers manuell øvelse.cise.
Ferdighetsfiler, regelfiler og MCP-konfigurasjoner er commitsom ren tekst og gjennomgått som om de var harmløse, men de definerer hva en assistent er instruert til å gjøre og hva den har lov til å nå. Xygeni analyserer dem som sikkerhetsartefakter: den flagger skadelige ferdigheter og regelfiler, inspiserer MCP-serverkonfigurasjoner og avdekker ledetekstene som driver AI-arbeidsbelastningene dine.
Xygenis AI-skanner oppdager feilmodusene som er spesifikke for AI-systemer og usynlige for konvensjonell kodeanalyse: ondsinnet manipulering av verktøykjøring, uautorisert henting av sensitive dokumenter gjennom et vektorlager, omgåelse av systemledetekster, jailbreaks gjennom håndlaget input, upålitelig verktøypåkalling.
Hvert AI-funn inneholder rammeverkreferansen, det berørte AI-ressursen og -verktøyet, hvor lenge eksponeringen har vært åpen, den nøyaktige filen og linjen, en forklaring på hvorfor det er viktig, og avbøtende tiltak delt inn i generelle kontroller og veiledning spesifikt for det funnet. Ikke et varsel. En løsning.
Progressiv filtrering fra alle funn ned til de i applikasjonskoden, deretter til de som kan utnyttes, og deretter til de som er under aktiv utvikling. Listen som når teamet ditt er listen som truer produksjonen.
Et ærlig risikobilde av AI trenger mer enn en modellbeholdning, og Xygeni kjører allerede motorene som fullfører det:
API-nøkler for AI-leverandører er hemmeligheter som alle andre, og Xygenis hemmelighetsdeteksjon finner dem på tvers av databasene, konfigurasjonsfilene dine og pipelines, før de når et offentlig register eller en byggelogg.
AI-stakken er bygget på vanlige pakker, og vanlige pakker har CVE-er. Xygenis analyse av programvaresammensetning avdekker kjente sårbarheter i AI- og ML-bibliotekene som applikasjonene dine er avhengige av, på samme plattform som AI-ressursene som bruker dem.
AI-stabler henter avhengigheter raskt og fra mange kilder. Xygenis skadevaredeteksjon fanger opp ondsinnede pakker som omdømmebaserte verktøy fortsatt stoler på, uten å vente på en CVE eller en offentlig veiledning.
Én plattform, slik at AI-spørsmålet får et komplett svar i stedet for tre delvise svar fra tre forskjellige verktøy.
Se AI-angrepsflaten som dine eksisterende sikkerhetsverktøy ikke kan, og håndter den sammen med alle andre applikasjonsrisikoer.
Den statiske analysen din vet ikke hva en modell er. Komposisjonsanalysen din viser ikke MCP-servere. Dette er ikke en feil ved disse verktøyene, de ble designet for et annet problem. Xygeni lager lager for AI-ressurser, analyserer MCP-konfigurasjoner, flagger skadelige ferdighets- og regelfiler og bygger AI-BOM-en din.
AI-funn lever sammen med koden, avhengigheten og hemmeligheten din, pipeline og API-funn, i én konsoll med én prioriteringsmodell. AI er en ny angrepsflate, ikke en grunn til et nytt verktøy med sin egen login.
Xygeni samsvarer med rammeverkene som nå styrer AI i programvare: OWASP Top 10 for LLM-applikasjoner, for MCP og for agentiske ferdigheter, NIST SP 800-218A, og CISA- og G7-veiledning om en programvareliste for AI. Den genererer bevis som bidrar til å demonstrere at disse rammeverkene blir brukt, og støtter forventningene til lagerbeholdning og sporbarhet som forskrifter som EUs AI-lov, NIS2 og Spanias ENS stiller til organisasjoner.
Retningen er satt: den SBOM utvides til AI-BOM. Du kan ikke attestere det du ikke har lagret.
Modeller, AI-rammeverk, datasett, inferensendepunkter, agenter og agentservere, MCP-servere, ferdigheter, ledetekster, guardrailsog AI-kodingsverktøyene som brukes på tvers av lagringsstedene dine.
Ved å analysere databasene dine kontinuerlig: kode, avhengigheter og konfigurasjonsfiler som AI-verktøy etterlater seg. Ingenting avhenger av at utviklere selv rapporterer hva de bruker.
En materialliste for kunstig intelligens er en maskinlesbar oversikt over kunstig intelligens i programvaren din: modeller, datasett, komponenter, leverandører og avhengigheter. Regulatorer og standards organer konvergerer om det som evidensgrunnlaget for AI-styring, og du kan ikke bekrefte det du ikke har registrert.
AI-spesifikke feilmoduser, inkludert umiddelbar injeksjon og omgåelse av systemledetekster, verktøyinjeksjon og uklarert verktøypåkalling, datalekkasje gjennom henting og overdreven handlefrihet, kartlagt til OWASP Topp 10 for LLM-applikasjoner.
Ja. Hvert funn peker mot filen og linjen, forklarer hvorfor det er viktig, og gir avbøtende tiltak både som generelle kontroller og som veiledning spesifikt for det funnet.
Disse verktøyene analyserer kode og avhengigheter. De modellerer ikke hva en AI-agent er, hva en MCP-server eksponerer, eller hva en ferdighetsfil instruerer en assistent til å gjøre. Xygeni legger til det laget og holder det på samme plattform som resten av funnene dine.
Ja. Inventaret spores mot en grunnlinje, slik at du kan se hvilken AI som ble introdusert, endret eller fjernet mellom skanninger.
Start gratis, eller bestill en demonstrasjon, så går vi gjennom AI-angrepsflaten din med deg.
med Xygeni All-In-One AppSec-plattformen
