Zenity ofrece soluciones impulsadas por IA para una visibilidad en tiempo real de los riesgos de seguridad en la nube y el estado de cumplimiento, lo que permite la gestión proactiva de los entornos en la nube. Sus características incluyen evaluación de riesgos, monitoreo de cumplimiento y recomendaciones procesables, ayudando a las organizaciones a mejorar su postura de seguridad y mantener el cumplimiento con las regulaciones de la industria. Aprovechando el aprendizaje automático avanzado y el análisis de datos, Zenity capacita a los equipos de TI para identificar vulnerabilidades y automatizar los procesos de cumplimiento.

Pervaziv AI es una solución avanzada diseñada para mejorar la seguridad de las aplicaciones utilizando tecnologías de AI/ML. Permite a los usuarios escanear, remediar, construir y desplegar aplicaciones de forma segura dentro de entornos multi-nube, incluidos Microsoft Azure, Google Cloud y Amazon Web Services. El producto aprovecha modelos de AI y aprendizaje automático entrenados en una extensa base de datos de vulnerabilidades para detectar y mitigar amenazas de manera eficiente, mejorando así la seguridad y el rendimiento de las aplicaciones. Con una gama de características diseñadas para cumplir con los estándares de la industria y las mejores prácticas, Pervaziv AI ofrece una solución robusta y fácil de usar para los flujos de trabajo modernos de DevSecOps.

El proyecto de escaneo de vulnerabilidades automatizado con Agentic AI aprovecha modelos de lenguaje grandes para planear, ejecutar y reportar evaluaciones de seguridad de forma autónoma. Al integrar herramientas como Bandit para análisis estático, Nmap para enumeración de red y bases de datos CVE para coincidencia de vulnerabilidades, el agente crea un flujo de trabajo paso a paso. Analiza repositorios de código en busca de patrones inseguros, sondea puertos de red para servicios expuestos, correlaciona hallazgos con vulnerabilidades conocidas y genera un informe accionable con evaluaciones de riesgo y recomendaciones de remediación. Los usuarios pueden personalizar pipelines de escaneo, definir el alcance de los objetivos e integrar los resultados en pipelines CI/CD existentes. Este marco basado en LLM reduce el esfuerzo manual y acelera el descubrimiento y mitigación de riesgos de seguridad en aplicaciones e infraestructura.