LayerX es una plataforma de seguridad de navegadores de vanguardia que aprovecha el monitoreo basado en IA, el análisis de riesgos y el control. Esta solución innovadora asegura una visibilidad de alta resolución en todas las actividades de los usuarios del navegador a lo largo de la empresa. Emplea mecanismos avanzados de detección de amenazas para proteger contra contenido web malicioso y violaciones de datos, permitiendo así una experiencia de navegación segura para la fuerza laboral de la empresa. LayerX no solo detecta amenazas, sino que también aplica dinámicamente políticas de acceso para mitigar riesgos, brindando seguridad continua y cumplimiento de normativas.

LeakSignal es una solución avanzada que proporciona gobernanza y protección en tiempo real para sus datos, ya sea en reposo o en tránsito. Utilizando tecnología de IA, LeakSignal ofrece clasificación integral de flujos de datos, imposición de políticas y capacidades de monitoreo. Ayuda en la inspección, clasificación y protección de datos sensibles dentro de sus redes, entornos de nube y puntos finales. Al integrarse fácilmente con la infraestructura existente, garantiza cumplimiento y seguridad sin comprometer el acceso a los datos. Su robusta interfaz y sistema de alertas proporcionan información detallada y respuesta en tiempo real a posibles fugas de datos o explotaciones.

OpenDerisk ofrece una plataforma modular y extensible para evaluar y reducir riesgos en sistemas de IA. Incluye métricas de evaluación de equidad, detección de filtraciones de privacidad, pruebas de robustez adversarial, monitoreo de sesgos y verificaciones de calidad de salida. Los usuarios pueden configurar sondas preconstruidas o desarrollar módulos personalizados para áreas específicas de riesgo. Los resultados se agrupan en informes interactivos que destacan vulnerabilidades y sugieren pasos de remediación. OpenDerisk funciona como CLI y SDK en Python, permitiendo una integración fluida en flujos de trabajo de desarrollo, pipelines de integración continua y puertas automáticas de control de calidad para garantizar despliegues de IA seguros y confiables.

SecGPT envuelve las llamadas a LLM con controles de seguridad en capas y pruebas automáticas. Los desarrolladores definen perfiles de seguridad en YAML, integran la biblioteca en sus pipelines de Python y aprovechan módulos para detección de inyección de prompts, prevención de filtraciones de datos, simulación de amenazas adversarias y monitoreo de cumplimiento. SecGPT genera informes detallados sobre violaciones, soporta alertas vía webhooks y se integra sin problemas con herramientas como LangChain y LlamaIndex para garantizar despliegues AI seguros y conformes.