Mantenha seus controles de qualidade. Adicione segurança na cadeia de suprimentos, triagem por IA e correções que chegam como pull requests, no mesmo código.
Veja como o Xygeni se compara ao SonarQube em seus próprios repositórios.
O que nos diferencia
O MEW identifica pacotes maliciosos antes mesmo de existir uma assinatura, abrangendo diversos pacotes e contêineres. pipelineareia commits.
A IA tria cada descoberta (verdadeiro ou falso positivo, urgência e esforço) e classifica o que é viável e explorável.
Ferramenta cruzada ASPMInventário de IA e remediação com foco em segurança, com base em suas próprias descobertas e nas de terceiros.
Use seu próprio provedor de modelos. Seu código nunca sai da sua infraestrutura, seja ela local ou isolada da internet.
Qualidade do código
Os problemas de código, a complexidade, a manutenibilidade, o código morto, a duplicação e a nomenclatura são medidos da mesma forma em todas as linguagens que você utiliza, para que os resultados sejam comparáveis entre as equipes.
Portões de qualidade com reconhecimento de linha de base em pull requests Bloqueia o que uma solicitação de pull request introduz, não a dívida que você herdou. Exigível desde o primeiro dia, mesmo em código legado.
A AI Remediation propõe a mudança e abre o pull requestCada descoberta é classificada por complexidade de remediação, com estimativa do esforço economizado.
As constatações de qualidade seguem o mesmo funil de priorização das constatações de segurança. O arquivo com a pior pontuação de manutenibilidade geralmente é aquele que contém a falha de injeção.
Do ruído à ação
A Xygeni filtra milhares de alertas, reduzindo-os aos poucos que são reais, acessíveis e exploráveis. Em seguida, corrige-os.
Lado a lado
| Capacidade |  | SonarQubeGenericName |
|---|---|---|
| Análise da qualidade do código (cheiros, complexidade, duplicação, código morto) | Um consistente standard em todos os idiomas | Sim |
| Portões de qualidade com reconhecimento de linha de base em pull requests | Sim | Sim |
| Correções de IA para resultados de qualidade entregues como pull requests | Abre a assessoria de imprensa | Apenas sugestões, não. pull request. |
| Qualidade e segurança em um único funil de priorização. | unificado | Listas de problemas separadas |
| Malware em todo o SDLC + ponto final (Shield) | Pacotes, recipientes, pipelineareia commits. | Pacotes maliciosos conhecidos, em CI. |
| Triagem por IA: verificação de verdadeiros/falso-positivos | Sim | Não |
| Priorização de redução de ruído (funil de caminho de ataque) | Acessível + explorável | Baseado na gravidade |
| Correção automatizada: SAST, SCA e segredos (com conhecimento de mudanças radicais) | Sim | Sugestões de correção por IA, não. pull request, sem análise de alterações significativas. |
| Risco de remediação: quais chamadas são afetadas por uma correção, no nível do método. | Método + locais de chamada identificados | Sem análise de impacto |
| Proteção de endpoints do desenvolvedor | Pacotes, extensões e plugins de IDE, além do tráfego de rede, sob uma única política organizacional. | Não disponível |
| Teste dinâmico (DAST) | Sim | Não |
| Ferramenta cruzada ASPM (ingerir resultados de terceiros) | Sim | Não |
| Segurança com IA: descobrir, detectar e aplicar (AI-BOM) | Sim | Não |
| Traga seu próprio LLM · o código permanece em sua infraestrutura | Sim | Azure OpenAI apenas (Servidor) |
| Detecção de anomalias comportamentais (SCM e CI) | Sim | Não |
As informações sobre a concorrência são baseadas em documentação disponível publicamente, revisada em setembro de 2026. Encontrou alguma informação desatualizada? Nos informe.
Proteja a IA
Inventário em tempo real de todos os modelos, conjuntos de dados, agentes e servidores MCP, com uma lista de materiais de IA (AI-BOM) pronta para auditoria e mapeada de acordo com a Lei de IA da UE.
Detecção determinística + LLM de injeção imediata, MCP inseguro e exposição de dados, alinhada ao OWASP, aplicada também a descobertas de terceiros.
Shield Protege o endpoint do desenvolvedor: controle de instalação baseado na idade para pacotes, extensões e plugins de IDE, bloqueio de IPs e domínios maliciosos, isolamento de máquinas comprometidas e uma política definida pela sua equipe de segurança.
Diferencial
Malware pré-assinatura (MEW) na publicação do registro
Malware em pacotes, contêineres, pipelines, commits.
CI/CD pipeline securityGitHub Actions, infraestrutura de compilação, segredos.
Detecção de typosquatting e carga útil ofuscada
SLSA nativo + in-toto build attestations + CBOM
Detecta apenas pacotes maliciosos conhecidos publicamente.
Verificação de dependências dentro da CI pipeline só
Corre no pipeline — não garante isso.
Sem typosquatting / análise comportamental
SBOM geração; sem atestados nativos.
Sim, se você precisar de mais do que qualidade de código. O Xygeni cobre a qualidade do código e adiciona SAST, SCA, segredos, CI/CD segurança, DAST, detecção de malware pré-assinatura e ASPM em uma única plataforma, com triagem por IA e correções entregues como pull requests.
Sim. A Xygeni impõe controles de qualidade em pull requests e podem causar falha em uma compilação. Os gates levam em consideração a versão base, portanto, as equipes são bloqueadas em novos problemas. pull request introduz, não sobre dívida histórica.
Isso resolve os problemas. A Remediação por IA propõe a mudança e abre um processo. pull requestE as descobertas são classificadas por complexidade de remediação, para que as equipes vejam o que podem resolver primeiro.
Não. O scanner é executado dentro da sua infraestrutura com acesso somente leitura, e apenas os resultados são enviados. O Xygeni também é executado totalmente em segundo plano. on-premise e com espaço de ar.
Sim. Ele é executado no mesmo scanner e gera relatórios no mesmo console, com a mesma triagem, correção e priorização por IA que as descobertas de segurança.
Traga as perguntas que ficaram em aberto na sua avaliação do SonarQube. Vamos analisá-las em sua plataforma.
