Vicarius ist eine KI-gestützte Cybersicherheitsplattform, die sich auf die Identifizierung, Priorisierung und Behebung von Softwareanfälligkeiten konzentriert. Sie nutzt fortschrittliche Erkennungsalgorithmen, um die Softwareumgebung eines Unternehmens zu analysieren und umsetzbare Einblicke und Lösungen zu bieten. Durch die Automatisierung des Prozesses zur Verwaltung von Schwachstellen ermöglicht Vicarius es Organisationen, ihre digitalen Assets proaktiv zu schützen und die mit Cyber-Bedrohungen verbundenen Risiken zu minimieren.

StopScam nutzt maschinelle Lernalgorithmen, um Inhalte online zu analysieren, verdächtige Muster zu erkennen und Betrügereien effektiv zu melden. Benutzer können von Echtzeitwarnungen über potenziellen Betrug profitieren, was die Sicherheit ihrer Online-Interaktionen gewährleistet. Durch die Bereitstellung von Bildungsressourcen befähigt die KI die Benutzer auch, nicht Opfer von Betrügereien zu werden.

Amplify Security ist eine KI-gesteuerte Plattform, die darauf ausgelegt ist, die Cybersicherheitsmaßnahmen durch den Einsatz von Machine-Learning-Algorithmen zur Bedrohungserkennung, Vorfallreaktion und Sicherheitsanalyse zu verbessern. Sie automatisiert routinebezogene Sicherheitsaufgaben, sodass Organisationen Risiken schnell identifizieren und mindern können, wobei ein umfassender Schutz gegen sich entwickelnde Bedrohungen gewährleistet wird.

Der selbstparkende Auto-KI-Agent nutzt fortschrittliche Sensoren und Algorithmen, um Fahrzeugen beim automatischen Parken zu helfen. Durch die Verarbeitung von Echtzeitdaten aus seiner Umgebung kann die KI das Fahrzeug präzise in Parklücken manövrieren, sei es parallel oder senkrecht. Diese Technologie verringert das Risiko von Kollisionen und verbessert die Effizienz des Parkplatzprozesses, was zu Innovationen in der Nutzerkomfort und Sicherheit führt.

Llama Guard ist ein KI-gesteuerter Agent, der sich auf Cybersicherheit konzentriert. Er überwacht kontinuierlich die Netzwerkaktivität, identifiziert potenzielle Bedrohungen und reagiert automatisch, um Risiken zu mindern. Durch die Nutzung von Machine-Learning-Algorithmen passt sich Llama Guard neuen Schwachstellen an und bietet Echtzeitschutz für Organisationen. Zu seinen Funktionen gehören Bedrohungsanalyse, Vorfallreaktion und Compliance-Management, was ihn zu einem unverzichtbaren Werkzeug zum Schutz kritischer Informationen und zur Minimierung von Sicherheitsverletzungen macht.

Der KI-Agent zur Erkennung von PSA-Kits nutzt fortschrittliche Techniken der Computer Vision, um die Präsenz von PSA-Kits in verschiedenen Umgebungen zu identifizieren und zu überprüfen. Diese Technologie ist entscheidend für Organisationen, die Sicherheitsprotokolle einhalten wollen, insbesondere in Hochrisikobereichen. Der Agent kann Kameraflüsse in Echtzeit analysieren und die Manager alarmieren, wenn Mitarbeiter die erforderliche Schutzausrüstung nicht tragen, wodurch die Wahrscheinlichkeit von Arbeitsunfällen verringert wird.

Shield AI nutzt fortschrittliche künstliche Intelligenz, um seine autonomen Drohnensysteme anzutreiben, und bietet unvergleichliche Fähigkeiten in den Bereichen Verteidigung, Überwachung und Aufklärung. Ihre autonomen Agenten sind darauf ausgelegt, in herausfordernden Umgebungen zu operieren, sodass Militärs und Sicherheitskräfte die operationale Effizienz und Sicherheit steigern können.

RAG für Cybersicherheit kombiniert die Leistung großer Sprachmodelle mit vektorbasierter Suche, um den Zugriff auf und die Analyse von Cybersicherheitsinformationen zu revolutionieren. Nutzer beginnen damit, Dokumente wie MITRE ATT&CK-Matrizen, CVE-Einträge und Sicherheitswarnungen aufzunehmen. Das Framework erstellt dann Einbettungen für jedes Dokument und speichert diese in einer Vektordatenbank. Wenn eine Abfrage eingereicht wird, ruft RAG die relevantesten Dokumentabschnitte ab, leitet sie an das LLM weiter und gibt präzise, kontextreiche Antworten zurück. Dieser Ansatz stellt sicher, dass Antworten auf autoritativen Quellen basieren, Halluzinationen reduziert werden und die Genauigkeit steigt. Mit anpassbaren Datenpipelines und Unterstützung für mehrere Einbettungs- und LLM-Anbieter können Teams das System auf ihre einzigartigen Bedrohungsinformationen abstimmen.

Der KI-Agent mit Cybersicherheit ist ein vielseitiges Open-Source-KI-Framework, das darauf ausgelegt ist, Sicherheitsprozesse zu vereinfachen und zu verbessern. Es nutzt die Leistungsfähigkeit großer Sprachmodelle, um Bedrohungssuche, Schwachstellen-Scanning, Log-Analyse, bösartige Payload-Erzeugung und automatisierte Vorfallreaktion durchzuführen. Der Agent kann mit beliebten Sicherheits-APIs wie Shodan, VulnDB, VirusTotal und SIEM-Plattformen integriert werden. Durch die plugin-basierte Architektur können Entwickler die Funktionen für benutzerdefinierte Sicherheitsabläufe erweitern, z. B. Phishing-Erkennung oder Compliance-Audits. Es kann vor Ort oder in der Cloud bereitgestellt werden, um die Arbeitsabläufe der Sicherheitsteams zu beschleunigen, manuellen Aufwand zu reduzieren, die Erkennungsgenauigkeit zu verbessern und schnellere Behebungen zu ermöglichen.

Radiant Security nutzt leistungsstarke künstliche Intelligenz zur Verbesserung der Cybersicherheit, indem es Echtzeit-Bedrohungserkennung, automatisierte Vorfallreaktion und Compliance-Management bereitstellt. Die Plattform analysiert Netzwerkaktivitäten, um potenzielle Sicherheitsbedrohungen zu identifizieren und reagiert sofort zur Risikominderung. Durch die Integration von maschinellem Lernen lernt sie kontinuierlich aus neuen Bedrohungen und stellt sicher, dass Unternehmen stets gegen die neuesten Schwachstellen geschützt sind.

Enkrypt AI bietet robuste Lösungen für die sichere Dokumentenverschlüsselung, die es den Nutzern ermöglichen, ihre sensiblen Daten effektiv zu schützen. Dieser KI-Agent nutzt fortschrittliche Algorithmen, um Dateien zu verschlüsseln, sodass sie nur für autorisierte Benutzer zugänglich sind. Mit Funktionen wie automatischer Verschlüsselung, Benutzerautorisierung und einfachen Sharing-Funktionen befähigt Enkrypt AI Einzelpersonen und Organisationen, ihre Informationen vor unbefugtem Zugriff und Datenverletzungen zu schützen.

Offensive Graphs nutzt fortschrittliche Machine-Learning-Algorithmen, um vielfältige Netzwerkinformationen wie Firewall-Regeln, Active Directory-Konfigurationen, Cloud-Assets und Scanner-Ergebnisse zu integrieren. Es erstellt automatisch umfassende Angriffsgrafiken, die die effektivsten seitlichen Bewegungen und Privilegieneskalationspfade offenbaren, die Angreifer ausnutzen könnten. Nutzer können diese Diagramme interaktiv über eine benutzerfreundliche Weboberfläche erkunden, Filter nach Risikoniveau oder Asset-Kritikalität anwenden und tiefgehende Risikofaktoren analysieren. Die Plattform priorisiert auch Maßnahmen basierend auf aggregierten Bedrohungspunkten und generiert anpassbare Berichte zur Unterstützung von Compliance und Vorfallsmanagement. Die Automatisierung der komplexen Bedrohungsmodellierung reduziert manuellen Aufwand erheblich und steigert die Genauigkeit sowie die Abdeckung bei Sicherheitsbewertungen.

Aident.ai nutzt fortschrittliche maschinelle Lernmodelle, um Identitäten zu authentifizieren, indem es Selfies der Benutzer mit auf Regierung ausgestellten ID-Fotos vergleicht. Die Plattform bietet mehrstufiges Dokumentenscannen mit OCR, um persönliche Daten zu extrahieren und zu verifizieren, KI-gesteuerte Lebendigkeitserkennung zur Verhinderung von Spoofing-Angriffen und automatisierte Betrugsanalyse, die verdächtige Einsendungen in Echtzeit kennzeichnet. Entwickler können Aident mit RESTful APIs oder SDKs für iOS, Android und JavaScript integrieren, um eine flexible Bereitstellung in Web- und Mobilanwendungen zu ermöglichen. Eingebaute Compliance-Module unterstützen globale KYC- und AML-Regulierungen, einschließlich GDPR und eIDAS. Das Dashboard von Aident bietet Live-Überwachung, detaillierte Prüfprotokolle und anpassbare Workflows zur Optimierung der Onboarding-Effizienz, Reduzierung der Betriebskosten und Verbesserung der Sicherheit für Unternehmen im Finanz-, E-Commerce-, Krypto- und anderen Bereichen.

Ostorlab nutzt maschinelles Lernen und automatisierte Scanning-Engines, um End-to-End-Sicherheitsbewertungen für mobile Apps durchzuführen. Entwickler laden App-Binäre hoch oder verbinden Repositories, und Ostorlab’s KI führt statische Code-Analysen, dynamische Laufzeittests und Netzwerkverkehr-Inspektionen durch. Die Plattform hebt kritische, hohe und mittlere Risiken hervor, bietet Behebungsempfehlungen und integriert sich nahtlos in Entwicklungsarbeitsabläufe für kontinuierliches Monitoring und Compliance-Management.

Deep Threat Model nutzt GPT-gesteuerte Algorithmen, um die Architektur Ihrer Anwendung zu analysieren und automatisch umfassende Bedrohungsmodell-Diagramme zu erstellen. Nach Eingabe des Anwendungsnamens und einer kurzen Beschreibung identifiziert das Tool Assets, kategorisiert Vertrauensgrenzen und listet Bedrohungsakteure auf. Es verknüpft potenzielle Angriffsvektoren und schlägt Sicherheitskontrollen vor, wobei die Ergebnisse in bearbeitbare Mermaid- oder PlantUML-Notation ausgegeben werden. Die KI gewährleistet Konsistenz in den Diagrammen, erkennt fehlende Kontrollen und hebt risikoreiche Komponenten hervor. Die Diagramme können exportiert, manuell verfeinert oder in CI/CD-Pipelines integriert werden, um kontinuierliche Sicherheitsüberprüfungen durchzuführen. Dieser effiziente Ansatz reduziert manuellen Aufwand, minimiert Fehler bei der Bedrohungserkennung und beschleunigt die Sicherheitsdokumentation für Entwicklungs- und Compliance-Teams.

VIPER ist eine umfassende KI-Red-Team-Plattform, die Organisationen befähigt, fortschrittliche Gegner-Emulationen und Penetrationstests durchzuführen. Durch die Kombination von KI-gesteuerten Entscheidungsprozessen mit einer Reihe integrierter Module automatisiert VIPER die Erstellung von Angriffsketten basierend auf Zielsetzungen, führt individuell angepasste Schwachstellen-Scans durch und koordiniert Aktivitäten nach der Nutzung über mehrere Endpunkte hinweg. Die intelligente Orchestrierungs-Engine passt Taktiken in Echtzeit an, optimiert Payload-Delivery und seitliche Bewegungsstrategien. Benutzer verwalten Sitzungen über eine sichere Weboberfläche, arbeiten in Live-Umgebungen zusammen und generieren automatisch detaillierte analytische Berichte. Mit Unterstützung für die Integration benutzerdefinierter Module und flexibler Bereitstellung auf Linux rationalisiert VIPER Red-Team-Operationen, reduziert manuellen Aufwand und erhöht die organisatorische Resilienz gegenüber sich entwickelnden Cyber-Bedrohungen.

Privasea ist ein KI-gesteuerter Agent, der entwickelt wurde, um Benutzerdaten und Online-Datenschutz zu schützen. Es nutzt maschinelles Lernen und proaktive Überwachung, um potenzielle Bedrohungen zu erkennen, Datenverletzungen zu verwalten und personalisierte Datenschutzeinstellungen zu bieten. Benutzer können sicher durch ihre Online-Präsenz navigieren, mit Funktionen, die für Echtzeitwarnungen bei verdächtigen Aktivitäten, sicheres Datenmanagement und Datenschutzverwaltung auf verschiedenen Plattformen ausgelegt sind. Privasea ist ideal für Benutzer, die sich um Datenschutz sorgen und nach einer zuverlässigen Möglichkeit suchen, ihre Online-Aktivitäten zu schützen.

Amplifier Security nutzt künstliche Intelligenz, um dynamische Bedrohungserkennung, Echtzeitüberwachung und detaillierte Berichterstattung für Unternehmen bereitzustellen. Die KI-gesteuerten Funktionen ermöglichen eine schnellere Identifizierung von Schwachstellen und automatische Antworten auf potenzielle Sicherheitsverletzungen. Dies gewährleistet ein umfassendes Sicherheitsmanagement und stärkt die organisatorische Resilienz gegenüber anhaltenden Cyberbedrohungen.

Secure Agent Augmentation bietet ein Python-SDK und eine Reihe von Hilfemodulen, um AI-Agenten-Tool-Aufrufe mit Sicherheitskontrollen zu umwickeln. Es unterstützt die Integration mit beliebten LLM-Frameworks wie LangChain und Semantic Kernel und verbindet sich mit Geheimnisspeichern (z. B. HashiCorp Vault, AWS Secrets Manager). Verschlüsselung im Ruhezustand und während der Übertragung, rollenbasierte Zugriffskontrolle und Prüfpfade stellen sicher, dass Agenten ihre Überlegungen mit internen Wissensdatenbanken und APIs erweitern können, ohne sensible Daten offenzulegen. Entwickler definieren geschützte Tool-Endpunkte, konfigurieren Authentifizierungsrichtlinien und initialisieren eine augmentierte Agenteninstanz, um sichere Abfragen gegen private Datenquellen auszuführen.

Agentic-IAM nutzt ein großes Sprachmodell, um natürliche Sprachaufforderungen in AWS-Identitäts- und Zugriffsmanagement-Konfigurationen umzuwandeln. Benutzer beschreiben gewünschte Rollen, Berechtigungen und Sicherheitsanforderungen in einfachem Englisch, und der Agent erstellt Least-Privilege-IAM-Richtlinien, baut CloudFormation-Vorlagen, erkennt potenzielle Schwachstellen und kann Änderungen optional über AWS-APIs bereitstellen. Entwürfe der Richtlinien können automatisch überprüft, verfeinert und versioniert werden. Die Integration mit AWS CLI und SDK stellt eine nahtlose End-to-End-Automatisierung der IAM-Aufgaben sicher, von der ersten Gestaltung bis zur Anwendung und Auditierung.