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.

Backmesh ist ein umfassend getesteter Backend-Service (BaaS), der einen LLM-API-Wächter bietet, mit dem Ihre App sicher LLM-APIs aufrufen kann. Durch die Verwendung von JWT-Authentifizierung, konfigurierbaren Ratenlimits und der Kontrolle des API-Ressourcenzugriffs stellt Backmesh sicher, dass nur autorisierte Benutzer Zugriff haben, während API-Missbrauch verhindert wird. Darüber hinaus bietet es LLM-Nutzeranalysen ohne zusätzliche Pakete, die es ermöglichen, Nutzungsmuster zu identifizieren, Kosten zu senken und die Benutzerzufriedenheit zu verbessern.

NoPromptInjections ist ein fortschrittliches KI-Tool, das entwickelt wurde, um Prompt-Injektion Angriff zu erkennen und zu mildern. Es gewährleistet die Integrität und Sicherheit von KI-Systemen, indem es bösartige Eingaben verhindert, die deren Funktionalität gefährden könnten. Dieses Tool ist unerlässlich für Entwickler und Organisationen, die ihre KI-gestützten Anwendungen vor potenziellen Bedrohungen schützen möchten, und bietet eine robuste Lösung zur Aufrechterhaltung der Datenintegrität und Systemzuverlässigkeit.