Xygeni 对比 SonarQube

SonarQube 的替代方案:
在一个平台上实现代码质量和安全性

保持质量把关。增加供应链安全、人工智能故障排查和及时修复。 pull requests,使用相同的代码。

在您自己的代码库中,看看 Xygeni 与 SonarQube 的对比情况。

Sonarqube 的替代方案

是什么让我们与众不同

四个不同之处 那件事

01
签名前供应链防御

MEW 能够在恶意代码出现之前就标记出恶意软件包,适用于所有软件包和容器。 pipeline并且 commits.

02
真正的风险,而非原始警报

AI 会对每一项发现进行分类(真阳性或假阳性、紧急程度和工作量),并对可实现和可利用的内容进行排名。

03
专为人工智能优先而打造 SDLC

十字工具 ASPM,基于您自己的发现和第三方发现,进行 AI 库存和安全优先的修复。

04
带上你自己的LLM

 使用您自己的模型提供商。您的代码永远不会离开您的基础设施,无论是在本地还是物理隔离环境中。

代码质量

保持你的优质大门。 在同一代码中添加安全措施。

您的质量工具和安全工具分析相同的文件,分别进行优先级排序,并向不同的人员报告。Xygeni 将两者整合到一个平台,采用统一的优先级排序和修复工作流程。
一致:
一项品质 standard 在您的堆栈中

代码异味、复杂性、可维护性、死代码、重复代码和命名,以相同的方式衡量您运行的每种语言,因此结果在不同团队之间具有可比性。

粘性门
你们团队一直保持大门开启

基线感知质量门控 pull requests 阻止的是 PR 引入的内容,而不是你继承的债务。从一开始就有效,即使是遗留代码也适用。

自动修复
解决问题,而不仅仅是发现问题

 AI Remediation 提出了这项变革并开启了 pull request每项发现都按补救措施的复杂程度进行排名,并估算可节省的工作量。

一个漏斗
质量和安全性排名

质量问题与安全问题处于同一优先级排序流程中。可维护性评分最低的文件通常也是存在注入漏洞的文件。

从噪音到行动

停止分类列表。 解决真正重要的事情。

Xygeni 能将数千条警报筛选至少数真实、可触及且可利用的警报,然后修复它们。

并排

能力 快照

能力 声纳
代码质量分析(代码异味、复杂度、重复代码、死代码) ✅ 一个一致的 standard 跨语言 ✅ 是
基线感知质量门控 pull requests ✅ 是 ✅ 是
AI修复了质量发现的问题,并以如下方式交付: pull requests ✅ 打开公关稿 ⚠️ 仅供参考,无其他说明 pull request.
质量与安全在同一优先排序流程中 ✅ 统一 ⚠️ 单独的问题列表
恶意软件遍布 SDLC + 端点(Shield) ✅ 包装、容器、 pipeline并且 commits. ⚠️ CI 中已知的恶意软件包。
AI分诊:真阳性/假阳性验证 ✅ 是 ❌ 没有
噪声消除优先级(攻击路径漏斗) ✅ 可触及 + 可利用 ⚠️ 基于严重程度
自动化修复: SAST, SCA 以及秘密(了解重大变化) ✅ 是 ⚠️ AI修复建议,没有 pull request无需进行重大变更分析。
修复风险:在方法级别,修复会破坏哪些调用者。 ✅ 方法 + 呼叫站点已识别 ❌ 无影响分析
开发人员端点保护 ✅ 软件包、IDE 扩展和插件,以及网络流量,都纳入一个组织策略。 ❌ 不可用
动态测试(DAST) ✅ 是 ❌ 没有
十字工具 ASPM (吸收第三方调查结果) ✅ 是 ❌ 没有
人工智能安全:发现、检测和执行(AI-BOM) ✅ 是 ❌ 没有
自带LLM · 代码保留在您的基础设施中 ✅ 是 ⚠️ 仅限 Azure OpenAI(服务器)
行为异常检测(SCM 和 CI) ✅ 是 ❌ 没有

竞争对手信息基于公开文件,并于2026年9月进行了审核。发现信息过时了吗? 让我们知道.

保障人工智能安全

您所使用人工智能的安全保障 并用……建造

Sonar 使用 AI 来检查代码质量。Xygeni 则负责保护 AI 本身——在其整个生命周期内,确保其安全运行。 SDLC.
发现
AI-ASPM

实时掌握每个模型、数据集、代理和 MCP 服务器的清单,并提供符合欧盟人工智能法案的审计就绪型 AI-BOM。

检测
人工智能安全

确定性 + LLM 检测快速注入、不安全的 MCP 和数据泄露,符合 OWASP 标准,也适用于第三方发现。

执行
Shield

Shield 保护开发者终端:基于年龄的软件包、IDE 扩展和插件安装控制,阻止恶意 IP 和域名,隔离受感染的机器,以及由您的安全团队设置的一项策略。

差速器

检查攻击 之前它有一个名字

大多数工具会将依赖项与已知威胁列表进行匹配。最新的供应链攻击尚未出现在任何列表中。

注册表发布时的预签名恶意软件 (MEW) 

软件包、容器中的恶意软件 pipelines, commits.

CI/CD pipeline securityGitHub Actions、构建基础架构、密钥。

域名抢注和混淆有效载荷检测

Native SLSA + in-toto build attestations + CBOM

Sonarqube

仅检测公开已知的恶意软件包

CI内部的依赖关系检查 pipeline 仅由

运行中 pipeline — 并不能确保安全。

禁止域名抢注/行为分析

SBOM 一代;没有本机证明。

常见问题

Xygeni 是 SonarQube 的一个好的替代方案吗?

是的,如果您需要的不只是代码质量。Xygeni 不仅能提升代码质量,还能提供更多功能。 SAST, SCA,秘密, CI/CD 安全性、DAST、预签名恶意软件检测和 ASPM 在一个平台上,提供人工智能分类和修复服务。 pull requests.

是的。Xygeni 对质量控制实施了严格的限制。 pull requests 并且可能导致构建失败。门控机制会感知基线,因此团队会被新问题所阻碍。 pull request 引入,而非基于历史债务。

它能修复它们。AI修复方案提出变更并开启一个 pull request调查结果按修复复杂程度排序,以便团队了解他们可以首先清除哪些问题。

不。扫描器在您的基础架构内以只读权限运行,仅上传扫描结果。Xygeni 也完全运行。 on-premise 并采用气隙隔离。

是的。它在同一扫描器中运行,并向同一控制台报告,采用与安全发现相同的 AI 分类、修复和优先级排序。

看到不同 用你自己的代码

带上您在 SonarQube 评估中留下的疑问。我们将针对您的技术栈逐一解答。

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