Nullify nutzt fortschrittliche KI-Technologien, um eine umfassende automatisierte Lösung für Anwendungssicherheitsteams (AppSec) zu liefern. Es konsolidiert Tools in einer Plattform, um Teams die effiziente Erkennung, Priorisierung und Behebung von Schwachstellen zu ermöglichen. Durch den Einsatz autonomer Prozesse hilft es Entwicklern, manuelle Arbeitsbelastungen zu minimieren und gleichzeitig eine robuste Sicherheit für Anwendungen zu gewährleisten. Mit Funktionen wie kontinuierlichem Scannen nach verwundbarem Code, automatischem Triage von Ergebnissen und automatischen Reparaturfähigkeiten verbessert Nullify die Produktivität und die Sicherheitslage, ohne die Teamgröße zu erhöhen.

Pervaziv AI ist eine fortschrittliche Lösung, die entwickelt wurde, um die Sicherheit von Anwendungen mithilfe von KI/ML-Technologien zu verbessern. Es ermöglicht den Benutzern, Anwendungen sicher in Multi-Cloud-Umgebungen zu scannen, zu beheben, zu erstellen und bereitzustellen. Dazu gehören Microsoft Azure, Google Cloud und Amazon Web Services. Das Produkt nutzt KI- und Machine-Learning-Modelle, die auf einer umfangreichen Datenbank von Schwachstellen trainiert wurden, um Bedrohungen effizient zu erkennen und zu mindern, und verbessert so die Sicherheit und Leistung von Anwendungen. Mit einer Vielzahl von Funktionen, die auf die Einhaltung von Branchenstandards und bewährten Verfahren abzielen, bietet Pervaziv AI eine robuste und benutzerfreundliche Lösung für moderne DevSecOps-Workflows.

Das Projekt Automatisierter Schwachstellen-Scan mit Agentic AI nutzt große Sprachmodelle, um autonom Sicherheitsbewertungen zu planen, durchzuführen und zu berichten. Durch die Integration von Tools wie Bandit für statische Analyse, Nmap für Netzwerkerforschung und CVE-Datenbanken für Schwachstellen-Matching erstellt der Agent einen Schritt-für-Schritt-Workflow. Er analysiert Code-Repositories auf unsichere Muster, prüft Netzwerkports auf exponierte Dienste, korreliert Ergebnisse mit bekannten Schwachstellen und generiert einen umsetzbaren Bericht mit Risikobewertungen und Behebungsanleitungen. Benutzer können Scan-Pipelines anpassen, Zielbereiche festlegen und Ergebnisse in bestehende CI/CD-Pipelines integrieren. Dieser LLM-gesteuerte agentenbasierte Rahmen reduziert manuellen Aufwand und beschleunigt die Entdeckung und Behebung von Sicherheitsrisiken in Anwendungen und Infrastruktur.