Файл навичок, файл правил, конфігурація MCP. Звичайний текст, commitперевіряється як документація, перевіряється як документація, і він непомітно переписує те, що дозволено робити вашому ШІ. Xygeni виявляє шкідливі навички, отруєні підказки та небезпечні межі агентів, для пошуку яких ваші сканери коду ніколи не були створені.
Доступ лише для читання · Сканування виконується у вашій інфраструктурі · Ваш код ніколи не завантажується
Виявляйте агентів штучного інтелекту, підказки та конфігурації MCP у вашій кодовій базі, виявляйте приховані ризики та визначайте пріоритети важливих проблем, перш ніж вони потраплять у виробництво.
Безперервне автоматичне виявлення у ваших репозиторіях: моделі, фреймворки, набори даних, кінцеві точки виведення, агенти, MCP-сервери, навички, підказки, guardrails, та інструменти штучного інтелекту, які ваші розробники фактично використовують. Ніяких опитувань, жодної самостійної звітності.
Спеціалізований сканер штучного інтелекту виявляє збої, характерні для систем штучного інтелекту: впровадження запитів, впровадження інструментів, витік даних через пошук, обхід запитів системи, надмірну свободу дій. Кожна знахідка зіставляється з фреймворками безпеки штучного інтелекту, які ваша команда вже використовує, і вказує на точний рядок коду, який створює викриття.
Воронка пріоритизації звужує кожен результат відкриття ШІ до того, що доступно в коді програми, дійсно придатне для використання та міститься в коді, який активно розробляють ваші команди. Команди працюють над кількома важливими результатами.
Від тіньового штучного інтелекту до готової до аудиту інвентаризації
Перегляньте свій загальний вплив штучного інтелекту та його частку, що несе ризик, порівняно з базовим рівнем, щоб знати, чи зростає ваш вплив. Кожен актив має свій власний показник ризику, свого постачальника, свій тип і своє точне розташування у вашому коді.
Актив ШІ окремо мало що вам говорить. Графік показує зв'язки, які несуть ризик: яка модель оброблюється набором даних, який агент викликає який інструмент, який сервер MCP знаходиться за помічником і де концентрується ризик у цьому ланцюжку. Фільтруйте за категорією активу, типом, зв'язком або рівнем ризику.
Експортуйте машинозчитуваний перелік матеріалів для вашого ШІ, згенерований на основі того ж безперервного дослідження, що й для інвентаризації. Коли аудитор, клієнт або регулятор запитує, який ШІ ви використовуєте, відповіддю буде завантаження, а не тритижневе ручне тренування.cise.
Файли навичок, файли правил та конфігурації MCP є commitзаписуються як звичайний текст і розглядаються як нешкідливі, проте вони визначають, що має робити асистент і до чого йому дозволено звертатися. Xygeni аналізує їх як артефакти безпеки: він позначає шкідливі навички та файли правил, перевіряє конфігурації сервера MCP та відображає підказки, які керують вашими робочими навантаженнями ШІ.
Сканер штучного інтелекту Xygeni виявляє режими збоїв, специфічні для систем штучного інтелекту та невидимі для звичайного аналізу коду: зловмисні маніпуляції виконанням інструментів, несанкціоноване отримання конфіденційних документів через векторне сховище, обхід системних запитів, джейлбрейк через спеціально створені вхідні дані, виклик ненадійних інструментів.
Кожне виявлення ШІ містить посилання на фреймворк, ресурс та інструмент ШІ, на які вплинуло виявлення, час відкритого доступу, точний файл та рядок, пояснення важливості цього виявлення та заходи пом'якшення, розділені на загальні елементи керування та інструкції, що стосуються конкретного виявлення. Не сповіщення. Виправлення.
Прогресивна фільтрація від кожної знахідки до тих, що знаходяться в коді програми, потім до тих, що можна експлуатувати, і нарешті до тих, що перебувають у активній розробці. Список, який потрапляє до вашої команди, – це список, який загрожує продакшену.
Чесна картина ризиків, спричинених штучним інтелектом, потребує більше, ніж просто модельної інвентаризації, і Xygeni вже використовує механізми, які її завершують:
Ключі API для постачальників штучного інтелекту є секретами, як і будь-які інші, і функція виявлення секретів Xygeni знаходить їх у ваших репозиторіях, файлах конфігурації та pipelineс, перш ніж вони потраплять до публічного реєстру або журналу збірки.
Стек штучного інтелекту побудовано на звичайних пакетах, а звичайні пакети містять CVE. Аналіз складу програмного забезпечення Xygeni виявляє відомі вразливості в бібліотеках штучного інтелекту та машинного навчання, від яких залежать ваші програми, на тій самій платформі, що й ресурси штучного інтелекту, які їх використовують.
Стеки штучного інтелекту швидко витягують залежності з багатьох джерел. Система виявлення шкідливих програм Xygeni виявляє шкідливі пакети, яким інструменти на основі репутації все ще довіряють, не чекаючи на CVE чи публічне повідомлення.
Одна платформа, щоб питання щодо штучного інтелекту отримало повну відповідь замість трьох часткових від трьох різних інструментів.
Побачте атаку штучного інтелекту, яку не можуть виявити ваші існуючі засоби безпеки, та керуйте нею разом із усіма іншими ризиками для додатків.
Ваш статичний аналіз не знає, що таке модель. Ваш аналіз композиції не відображає сервери MCP. Це не є недоліком цих інструментів, вони були розроблені для іншої проблеми. Xygeni інвентаризує ресурси ШІ, аналізує конфігурації MCP, позначає шкідливі файли навичок і правил, а також створює ваш ШІ-BOM.
Результати дослідження штучного інтелекту існують разом із вашим кодом, залежностями, секретом, pipeline та результати API в одній консолі з однією моделлю пріоритезації. Штучний інтелект — це нова поверхня для атаки, а не причина для нового інструменту з власним login.
Xygeni відповідає стандартам, які зараз регулюють використання штучного інтелекту в програмному забезпеченні: OWASP Top 10 для програм LLM, MCP та Agent Skills, NIST SP 800-218A та CISКерівництво A та G7 щодо специфікації матеріалів для програмного забезпечення для штучного інтелекту. Воно генерує докази, які допомагають продемонструвати застосування цих структур, та підтримує очікування щодо інвентаризації та відстеження, які такі нормативні акти, як Закон ЄС про штучний інтелект, NIS2 та іспанська ENS, ставлять перед організаціями.
Напрямок визначено: SBOM розширюється в AI-BOM. Ви не можете засвідчити те, що не інвентаризували.
Моделі, фреймворки штучного інтелекту, набори даних, кінцеві точки виведення, агенти та сервери агентів, сервери MCP, навички, підказки, guardrails, а також інструменти штучного інтелекту, що використовуються у ваших репозиторіях.
Постійно аналізуючи ваші репозиторії: код, залежності та файли конфігурації, які залишають після себе інструменти штучного інтелекту. Нічого не залежить від того, чи розробники самостійно звітують про те, що вони використовують.
Специфікація матеріалів ШІ – це машинозчитуваний перелік ШІ у вашому програмному забезпеченні: моделі, набори даних, компоненти, постачальники та залежності. Регулятори та standardОргани США сходяться навколо нього як бази доказів для управління ШІ, і ви не можете засвідчити те, чого ви не інвентаризували.
Режими збоїв, специфічні для штучного інтелекту, включаючи впровадження запитів та обхід системних запитів, впровадження інструментів та виклик ненадійних інструментів, витік даних під час отримання та надмірну втручання, що відображено в топ-10 OWASP для програм LLM.
Так. Кожна знахідка вказує на файл і рядок, пояснює, чому це важливо, і надає пом'якшувальні заходи як у вигляді загальних заходів контролю, так і вказівок, що стосуються конкретної знахідки.
Ці інструменти аналізують код та залежності. Вони не моделюють, що являє собою агент штучного інтелекту, що надає MCP-сервер або що файл навичок наказує асистенту робити. Xygeni додає цей рівень і зберігає його на тій самій платформі, що й решту ваших висновків.
Так. Інвентаризація відстежується відносно базового рівня, тому ви можете бачити, який ШІ був впроваджений, змінений або видалений між скануваннями.
Почніть безкоштовно або заплануйте демонстрацію, і ми разом з вами розглянемо вашу поверхню для атаки зі штучним інтелектом.
з платформою Xygeni All-In-One AppSec
