En färdighetsfil, en regelfil, en MCP-konfiguration. Vanlig text, commitdokumentation som granskas, och den skriver tyst om vad din AI får göra. Xygeni upptäcker skadliga färdigheter, förgiftade prompter och osäkra agentgränser som dina kodskannrar aldrig byggdes för att leta efter.
Skrivskyddad åtkomst · Skanningar körs i din infrastruktur · Din kod laddas aldrig upp
Upptäck AI-agenter, prompter och MCP-konfigurationer i hela din kodbas, upptäck dolda risker och prioritera de problem som är viktiga innan de når produktion.
Kontinuerlig, automatisk identifiering över dina databaser: modeller, ramverk, datamängder, slutpunkter för inferens, agenter, MCP-servrar, färdigheter, prompter, guardrailsoch de AI-kodningsverktyg som dina utvecklare faktiskt använder. Inga undersökningar, ingen självrapportering.
En dedikerad AI-skanner hittar fel som är specifika för AI-system: snabb injektion, verktygsinjektion, dataläckage genom hämtning, systempromptbypass, överdriven agency. Varje fynd mappas till de AI-säkerhetsramverk som ditt team redan använder och pekar på exakt den kodrad som skapar exponeringen.
Prioriteringsfunnet begränsar varje AI-fynd till vad som är tillgängligt i applikationskoden, verkligt exploaterbart och som sitter i koden som era team aktivt utvecklar. Teamen arbetar med de få fynd som är viktiga.
Från skugg-AI till en revisionsklar inventering
Se ditt totala AI-avtryck och hur mycket av det som bär risk, spårat mot en baslinje så att du vet om din exponering växer. Varje tillgång har sin egen riskpoäng, sin leverantör, sin typ och sin exakta plats i din kod.
En AI-tillgång i sig säger lite. Diagrammet visar de relationer som bär risken: vilken modell en datauppsättning matar, vilken agent anropar vilket verktyg, vilken MCP-server som sitter bakom en assistent och var risken är koncentrerad i den kedjan. Filtrera efter tillgångskategori, typ, relation eller risknivå.
Exportera en maskinläsbar stycklista för din AI, genererad från samma kontinuerliga identifiering som driver lagret. När en revisor, en kund eller en tillsynsmyndighet frågar vilken AI du kör är svaret en nedladdning, inte en tre veckors manuell övning.cise.
Färdighetsfiler, regelfiler och MCP-konfigurationer är commitsom vanlig text och granskas som om de vore ofarliga, men de definierar vad en assistent instrueras att göra och vad den får nå. Xygeni analyserar dem som säkerhetsartefakter: den flaggar skadliga färdighets- och regelfiler, inspekterar MCP-serverkonfigurationer och visar de uppmaningar som driver dina AI-arbetsbelastningar.
Xygenis AI-skanner upptäcker de fellägen som är specifika för AI-system och osynliga för konventionell kodanalys: skadlig manipulation av verktygskörning, obehörig hämtning av känsliga dokument via ett vektorarkiv, kringgå systemprompter, jailbreaks genom specialtillverkad inmatning, otillförlitligt verktygsanrop.
Varje AI-fynd innehåller ramverksreferensen, den berörda AI-tillgången och verktyget, hur länge exponeringen har varit öppen, den exakta filen och raden, en förklaring av varför det är viktigt, och begränsningsåtgärder uppdelade i allmänna kontroller och vägledning specifikt för det fyndet. Inte en varning. En åtgärd.
Progressiv filtrering från alla fynd ner till de i applikationskoden, sedan till de som är exploaterbara, och sedan till de som är under aktiv utveckling. Listan som når ditt team är den lista som hotar produktionen.
En ärlig AI-riskbild behöver mer än en modellinventering, och Xygeni kör redan de motorer som kompletterar den:
API-nycklar för AI-leverantörer är hemligheter som alla andra, och Xygenis hemlighetsdetektering hittar dem i dina arkiv, konfigurationsfiler och pipelines, innan de når ett offentligt register eller en bygglogg.
AI-stacken är byggd på vanliga paket, och vanliga paket bär CVE:er. Xygenis analys av programvarusammansättning avslöjar kända sårbarheter i de AI- och ML-bibliotek som dina applikationer är beroende av, på samma plattform som de AI-tillgångar som använder dem.
AI-stackar hämtar beroenden snabbt och från många källor. Xygenis detektering av skadlig kod fångar upp skadliga paket som ryktesbaserade verktyg fortfarande litar på, utan att vänta på en CVE eller ett offentligt utlåtande.
En plattform, så AI-frågan får ett komplett svar istället för tre delsvar från tre olika verktyg.
Se den AI-attackyta som dina befintliga säkerhetsverktyg inte klarar av och hantera den tillsammans med alla andra applikationsrisker.
Din statiska analys vet inte vad en modell är. Din kompositionsanalys listar inte MCP-servrar. Detta är inte en defekt i dessa verktyg, de utformades för ett annat problem. Xygeni inventerar AI-tillgångar, analyserar MCP-konfigurationer, flaggar skadliga färdighets- och regelfiler och bygger din AI-BOM.
AI-fynd lever tillsammans med din kod, ditt beroende, din hemlighet, pipeline och API-fynd, i en konsol med en prioriteringsmodell. AI är en ny attackyta, inte en anledning till ett nytt verktyg med sin egen login.
Xygeni anpassar sig till de ramverk som nu styr AI inom programvara: OWASP Top 10 för LLM-applikationer, för MCP och för agentiska färdigheter, NIST SP 800-218A och CISA- och G7-vägledning om en programvaruförteckning för AI. Den genererar bevis som hjälper till att visa att dessa ramverk tillämpas och stöder de förväntningar på inventering och spårbarhet som förordningar som EU:s AI-lag, NIS2 och Spaniens ENS ställer på organisationer.
Riktningen är satt: den SBOM expanderar till AI-BOM. Du kan inte attestera det du inte har inventerat.
Modeller, AI-ramverk, datamängder, slutpunkter för inferens, agenter och agentservrar, MCP-servrar, färdigheter, prompter, guardrailsoch de AI-kodningsverktyg som används i dina arkiv.
Genom att kontinuerligt analysera dina repositories: kod, beroenden och de konfigurationsfiler som AI-verktyg lämnar efter sig. Ingenting är beroende av att utvecklare själva rapporterar vad de använder.
En AI-materiallista är en maskinläsbar inventering av AI:n i din programvara: modeller, datamängder, komponenter, leverantörer och beroenden. Tillsynsmyndigheter och standards organ konvergerar om det som evidensbas för AI-styrning, och du kan inte intyga det du inte har inventerat.
AI-specifika fellägen inklusive snabb injektion och systempromptförbigång, verktygsinjektion och otillförlitligt verktygsanrop, dataläckage vid hämtning och överdriven agency, mappade till OWASP Top 10 för LLM-applikationer.
Ja. Varje fynd pekar på filen och raden, förklarar varför det är viktigt och ger riskreducerande åtgärder både som allmänna kontroller och som vägledning specifikt för det fyndet.
De verktygen analyserar kod och beroenden. De modellerar inte vad en AI-agent är, vad en MCP-server exponerar eller vad en färdighetsfil instruerar en assistent att göra. Xygeni lägger till det lagret och behåller det på samma plattform som resten av dina resultat.
Ja. Inventeringen mäts mot en baslinje, så att du kan se vilken AI som introducerades, ändrades eller togs bort mellan skanningarna.
Börja gratis, eller boka en demo så går vi igenom er AI-attackyta med er.
med Xygeni All-In-One AppSec-plattformen
