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.

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.

Klavis.ai ist ein unternehmensgerechter KI-Observability-Agent, der Protokolle, Metriken, Spuren und Ereignisse zu einer einzigen KI-gesteuerten Schicht vereint. Es unterstützt Konnektoren für Prometheus, Elastic, Grafana, AWS CloudWatch und mehr. Teams können in natürlicher Sprache Fragen zur Systemgesundheit stellen, sofortige Anomaliealarme erhalten und geführte Behebungsmaßnahmen durchführen. Seine KI-Modelle korrelieren Daten über Dienste hinweg, um Fehler zu identifizieren, Alarmgeräusche zu reduzieren und Leistungsprobleme proaktiv sichtbar zu machen, bevor sie Nutzer beeinträchtigen.