ไฟล์ทักษะ ไฟล์กฎ ไฟล์การตั้งค่า MCP ข้อความธรรมดา commitXygeni ทำงานเหมือนเอกสาร ถูกตรวจสอบเหมือนเอกสาร และมันจะแก้ไขสิ่งที่ AI ของคุณได้รับอนุญาตให้ทำโดยไม่แจ้งให้ทราบล่วงหน้า Xygeni ตรวจจับทักษะที่เป็นอันตราย ข้อความแจ้งเตือนที่บิดเบือน และขอบเขตของเอเจนต์ที่ไม่ปลอดภัย ซึ่งโปรแกรมสแกนโค้ดของคุณไม่เคยถูกสร้างมาเพื่อตรวจจับสิ่งเหล่านี้
การเข้าถึงแบบอ่านอย่างเดียว · การสแกนจะดำเนินการในโครงสร้างพื้นฐานของคุณ · โค้ดของคุณจะไม่ถูกอัปโหลด
ค้นพบเอเจนต์ AI, ข้อความแจ้งเตือน และการกำหนดค่า MCP ทั่วทั้งโค้ดเบสของคุณ ตรวจจับความเสี่ยงที่ซ่อนอยู่ และจัดลำดับความสำคัญของปัญหาที่สำคัญก่อนที่จะเข้าสู่ขั้นตอนการผลิต
การค้นหาอัตโนมัติอย่างต่อเนื่องทั่วทั้งคลังข้อมูลของคุณ: โมเดล เฟรมเวิร์ก ชุดข้อมูล จุดสิ้นสุดการอนุมาน เอเจนต์ เซิร์ฟเวอร์ MCP ทักษะ พรอมต์ guardrailsและเครื่องมือเขียนโค้ด AI ที่นักพัฒนาของคุณใช้จริง ๆ ไม่มีแบบสอบถาม ไม่มีการรายงานตนเอง
เครื่องมือสแกน AI เฉพาะทางจะค้นหาช่องโหว่ที่เกิดขึ้นเฉพาะในระบบ AI ได้แก่ การแทรกข้อความแจ้งเตือน การแทรกเครื่องมือ การรั่วไหลของข้อมูลผ่านการดึงข้อมูล การข้ามข้อความแจ้งเตือนของระบบ และการให้สิทธิ์มากเกินไป แต่ละช่องโหว่จะถูกเชื่อมโยงกับเฟรมเวิร์กด้านความปลอดภัยของ AI ที่ทีมของคุณใช้งานอยู่แล้ว และชี้ไปยังบรรทัดโค้ดที่ก่อให้เกิดช่องโหว่อย่างแม่นยำ
กระบวนการจัดลำดับความสำคัญจะคัดกรองผลลัพธ์จาก AI ทั้งหมดให้เหลือเฉพาะสิ่งที่สามารถนำไปใช้ได้ในโค้ดแอปพลิเคชัน สามารถนำไปใช้ประโยชน์ได้อย่างแท้จริง และอยู่ในโค้ดที่ทีมของคุณกำลังพัฒนาอยู่ ทีมจึงทำงานกับผลลัพธ์เพียงไม่กี่อย่างที่สำคัญเท่านั้น
จาก Shadow AI สู่ระบบสินค้าคงคลังที่พร้อมสำหรับการตรวจสอบ
ดูภาพรวมการใช้งาน AI ของคุณและดูว่าส่วนใดบ้างที่มีความเสี่ยง โดยเปรียบเทียบกับค่าพื้นฐาน เพื่อให้คุณทราบว่าความเสี่ยงของคุณเพิ่มขึ้นหรือไม่ สินทรัพย์แต่ละรายการมีคะแนนความเสี่ยง ผู้ให้บริการ ประเภท และตำแหน่งที่แน่นอนในโค้ดของคุณ
สินทรัพย์ AI เพียงอย่างเดียวให้ข้อมูลเพียงเล็กน้อย กราฟแสดงความสัมพันธ์ที่ก่อให้เกิดความเสี่ยง: ชุดข้อมูลป้อนข้อมูลให้กับโมเดลใด เอเจนต์ใดเรียกใช้เครื่องมือใด เซิร์ฟเวอร์ MCP ใดอยู่เบื้องหลังผู้ช่วย และความเสี่ยงกระจุกตัวอยู่ที่ใดในห่วงโซ่นั้น สามารถกรองตามหมวดหมู่สินทรัพย์ ประเภท ความสัมพันธ์ หรือระดับความเสี่ยงได้
ส่งออกรายการวัสดุที่เครื่องอ่านได้สำหรับ AI ของคุณ ซึ่งสร้างขึ้นจากการค้นพบอย่างต่อเนื่องแบบเดียวกับที่ขับเคลื่อนการจัดการสินค้าคงคลัง เมื่อผู้ตรวจสอบบัญชี ลูกค้า หรือหน่วยงานกำกับดูแลถามว่าคุณใช้ AI อะไร คำตอบคือการดาวน์โหลด ไม่ใช่การจัดทำด้วยตนเองเป็นเวลาสามสัปดาห์cise.
ไฟล์ทักษะ ไฟล์กฎ และไฟล์การกำหนดค่า MCP คือ commitไฟล์เหล่านี้ถูกแสดงเป็นข้อความธรรมดาและตรวจสอบราวกับว่าไม่มีอันตรายใดๆ แต่แท้จริงแล้วมันเป็นตัวกำหนดว่าผู้ช่วยได้รับคำสั่งให้ทำอะไรและได้รับอนุญาตให้เข้าถึงอะไรได้บ้าง Xygeni วิเคราะห์ไฟล์เหล่านี้ในฐานะหลักฐานด้านความปลอดภัย: มันจะระบุทักษะและไฟล์กฎที่เป็นอันตราย ตรวจสอบการกำหนดค่าเซิร์ฟเวอร์ MCP และแสดงข้อความแจ้งเตือนที่ขับเคลื่อนเวิร์กโหลด AI ของคุณ
เครื่องมือสแกน AI ของ Xygeni ตรวจจับโหมดความล้มเหลวที่เฉพาะเจาะจงกับระบบ AI และมองไม่เห็นด้วยวิธีการวิเคราะห์โค้ดแบบเดิม ได้แก่ การดัดแปลงการทำงานของเครื่องมืออย่างเป็นอันตราย การดึงเอกสารสำคัญโดยไม่ได้รับอนุญาตผ่านทางแหล่งเก็บข้อมูลแบบเวกเตอร์ การข้ามการแจ้งเตือนของระบบ การเจาะระบบผ่านอินพุตที่สร้างขึ้น และการเรียกใช้เครื่องมือที่ไม่น่าเชื่อถือ
การค้นพบช่องโหว่ AI ทุกครั้งจะระบุถึงกรอบอ้างอิง ทรัพย์สินและเครื่องมือ AI ที่ได้รับผลกระทบ ระยะเวลาที่ช่องโหว่เปิดอยู่ ไฟล์และบรรทัดที่ระบุอย่างแม่นยำ คำอธิบายว่าทำไมจึงมีความสำคัญ และมาตรการแก้ไขที่แบ่งออกเป็นมาตรการควบคุมทั่วไปและคำแนะนำเฉพาะสำหรับช่องโหว่นั้นๆ ไม่ใช่แค่การแจ้งเตือน แต่เป็นการแก้ไขปัญหา
การกรองแบบค่อยเป็นค่อยไป ตั้งแต่การค้นพบทุกอย่างไปจนถึงสิ่งที่อยู่ในโค้ดแอปพลิเคชัน จากนั้นไปยังสิ่งที่สามารถใช้ประโยชน์ได้ และสุดท้ายไปยังสิ่งที่อยู่ในระหว่างการพัฒนา รายชื่อที่ส่งถึงทีมของคุณคือรายชื่อที่คุกคามระบบการผลิต
ภาพรวมความเสี่ยงของ AI ที่แท้จริงนั้นต้องการมากกว่าแค่รายการโมเดล และ Xygeni ก็ได้ดำเนินการเครื่องมือต่างๆ ที่ช่วยให้ภาพรวมนั้นสมบูรณ์แล้ว:
คีย์ API สำหรับผู้ให้บริการ AI ถือเป็นความลับเช่นเดียวกับความลับอื่นๆ และระบบตรวจจับความลับของ Xygeni จะค้นหาคีย์เหล่านั้นในที่เก็บข้อมูล ไฟล์การกำหนดค่า และอื่นๆ ของคุณ pipelineก่อนที่ข้อมูลเหล่านั้นจะถูกบันทึกในทะเบียนสาธารณะหรือบันทึกการสร้าง
ระบบ AI นั้นสร้างขึ้นจากแพ็กเกจทั่วไป และแพ็กเกจทั่วไปเหล่านั้นก็มีช่องโหว่ด้านความปลอดภัย (CVE) อยู่ การวิเคราะห์ส่วนประกอบซอฟต์แวร์ของ Xygeni จะเปิดเผยช่องโหว่ที่ทราบแล้วในไลบรารี AI และ ML ที่แอปพลิเคชันของคุณใช้งานอยู่ ซึ่งอยู่ในแพลตฟอร์มเดียวกันกับสินทรัพย์ AI ที่ใช้งานไลบรารีเหล่านั้น
ระบบ AI ดึงข้อมูลส่วนประกอบที่จำเป็นได้อย่างรวดเร็วและจากหลายแหล่ง ระบบตรวจจับมัลแวร์ของ Xygeni ตรวจจับแพ็กเกจที่เป็นอันตรายซึ่งเครื่องมือที่ใช้เกณฑ์ความน่าเชื่อถือยังคงไว้วางใจได้ โดยไม่ต้องรอ CVE หรือคำแนะนำสาธารณะ
ใช้แพลตฟอร์มเดียว เพื่อให้คำถามเกี่ยวกับ AI ได้รับคำตอบที่สมบูรณ์ แทนที่จะได้รับคำตอบเพียงบางส่วนจากเครื่องมือสามอย่างที่แตกต่างกัน
มองเห็นช่องโหว่การโจมตีด้วย AI ที่เครื่องมือรักษาความปลอดภัยที่มีอยู่ของคุณตรวจไม่พบ และจัดการช่องโหว่นี้ควบคู่ไปกับความเสี่ยงด้านแอปพลิเคชันอื่นๆ ทั้งหมด
การวิเคราะห์แบบคงที่ของคุณไม่รู้จักโมเดล การวิเคราะห์องค์ประกอบของคุณไม่แสดงรายการเซิร์ฟเวอร์ MCP นี่ไม่ใช่ข้อบกพร่องของเครื่องมือเหล่านั้น แต่เครื่องมือเหล่านั้นถูกออกแบบมาเพื่อแก้ปัญหาที่แตกต่างกัน Xygeni จะทำการสำรวจสินทรัพย์ AI วิเคราะห์การกำหนดค่า MCP ระบุไฟล์ทักษะและกฎที่เป็นอันตราย และสร้าง AI-BOM ของคุณ
ผลลัพธ์จาก AI จะอยู่ควบคู่ไปกับโค้ด ส่วนประกอบ และข้อมูลลับของคุณ pipeline และผลการค้นหา API ในคอนโซลเดียว พร้อมโมเดลการจัดลำดับความสำคัญแบบเดียว AI เป็นช่องทางการโจมตีใหม่ ไม่ใช่เหตุผลสำหรับเครื่องมือใหม่ที่มีรูปแบบเฉพาะของตัวเอง login.
Xygeni สอดคล้องกับกรอบการทำงานที่ควบคุม AI ในซอฟต์แวร์ในปัจจุบัน ได้แก่ OWASP Top 10 สำหรับแอปพลิเคชัน LLM, MCP และทักษะเชิงตัวแทน, NIST SP 800-218A และอื่นๆ CISแนวทาง A และ G7 เกี่ยวกับรายการส่วนประกอบซอฟต์แวร์สำหรับ AI สร้างหลักฐานที่ช่วยแสดงให้เห็นว่ากรอบการทำงานเหล่านั้นได้รับการนำไปใช้ และสนับสนุนความคาดหวังด้านสินค้าคงคลังและการตรวจสอบย้อนกลับที่กฎระเบียบต่างๆ เช่น กฎหมาย AI ของสหภาพยุโรป NIS2 และ ENS ของสเปน กำหนดไว้สำหรับองค์กร
ทิศทางได้ถูกกำหนดแล้ว: SBOM กำลังขยายไปสู่ AI-BOM คุณไม่สามารถรับรองสิ่งที่คุณยังไม่ได้ทำการตรวจสอบสินค้าคงคลังได้
โมเดล, เฟรมเวิร์ก AI, ชุดข้อมูล, จุดสิ้นสุดการอนุมาน, เอเจนต์และเซิร์ฟเวอร์เอเจนต์, เซิร์ฟเวอร์ MCP, ทักษะ, ข้อความแจ้งเตือน guardrailsและเครื่องมือเขียนโค้ด AI ที่ใช้ในคลังเก็บโค้ดของคุณ
โดยการวิเคราะห์คลังเก็บโค้ดของคุณอย่างต่อเนื่อง: โค้ด, ส่วนประกอบต่างๆ และไฟล์การกำหนดค่าที่เครื่องมือ AI ทิ้งไว้ ไม่ต้องพึ่งพาการรายงานตนเองของนักพัฒนาเกี่ยวกับสิ่งที่พวกเขาใช้
รายการส่วนประกอบ AI (AI Bill of Materials) คือรายการส่วนประกอบ AI ในซอฟต์แวร์ของคุณที่เครื่องสามารถอ่านได้ ประกอบด้วย โมเดล ชุดข้อมูล ส่วนประกอบ ผู้ให้บริการ และการพึ่งพาต่างๆ หน่วยงานกำกับดูแลและ standardหน่วยงานต่างๆ กำลังใช้สิ่งนี้เป็นฐานข้อมูลหลักในการกำกับดูแล AI และคุณไม่สามารถรับรองสิ่งที่คุณยังไม่ได้สำรวจได้
โหมดความล้มเหลวเฉพาะด้าน AI รวมถึงการฉีดข้อความแจ้งเตือนและการข้ามข้อความแจ้งเตือนของระบบ การฉีดเครื่องมือและการเรียกใช้เครื่องมือที่ไม่น่าเชื่อถือ การรั่วไหลของข้อมูลผ่านการดึงข้อมูล และอำนาจการตัดสินใจที่มากเกินไป ซึ่งเชื่อมโยงกับ OWASP Top 10 สำหรับแอปพลิเคชัน LLM
ใช่แล้ว ทุกข้อค้นพบจะระบุถึงไฟล์และบรรทัด อธิบายว่าทำไมจึงมีความสำคัญ และเสนอแนวทางแก้ไขทั้งในรูปแบบการควบคุมทั่วไปและคำแนะนำเฉพาะสำหรับข้อค้นพบนั้นๆ
เครื่องมือเหล่านั้นวิเคราะห์โค้ดและความสัมพันธ์ของส่วนประกอบต่างๆ แต่ไม่ได้จำลองว่าเอเจนต์ AI คืออะไร เซิร์ฟเวอร์ MCP เปิดเผยอะไร หรือไฟล์ทักษะสั่งให้ผู้ช่วยทำอะไร Xygeni เพิ่มเลเยอร์นั้นเข้าไปและเก็บไว้ในแพลตฟอร์มเดียวกันกับผลลัพธ์อื่นๆ ของคุณ
ใช่แล้ว การตรวจสอบสินค้าคงคลังจะเทียบกับค่าพื้นฐาน ดังนั้นคุณจึงสามารถดูได้ว่ามีการนำ AI เข้ามา เปลี่ยนแปลง หรือลบอะไรไปบ้างระหว่างการสแกนแต่ละครั้ง
เริ่มต้นใช้งานฟรี หรือนัดหมายเพื่อชมการสาธิต แล้วเราจะอธิบายรายละเอียดเกี่ยวกับช่องโหว่ด้านความปลอดภัยของ AI ให้คุณฟัง
ด้วยแพลตฟอร์ม AppSec แบบครบวงจร Xygeni
