Le projet de scan automatique des vulnérabilités avec Agentic AI exploite de grands modèles de langage pour planifier, exécuter et rapporter de manière autonome les évaluations de sécurité. En intégrant des outils tels que Bandit pour l’analyse statique, Nmap pour l’inventaire réseau et les bases de données CVE pour la correspondance des vulnérabilités, l’agent crée un flux de travail étape par étape. Il analyse les dépôts de code à la recherche de motifs non sécurisés, probe les ports réseau pour détecter des services exposés, corrèle les résultats avec des vulnérabilités connues et génère un rapport exploitable avec des évaluations de risque et des conseils de remédiation. Les utilisateurs peuvent personnaliser les pipelines de scan, définir des cibles et intégrer les résultats dans des pipelines CI/CD existants. Ce cadre basé sur LLM réduit l’effort manuel et accélère la découverte et la mitigation des risques de sécurité dans les applications et l’infrastructure.

Backmesh est un Backend as a Service (BaaS) totalement testé qui offre un gardien d'API LLM, permettant à votre application d'appeler en toute sécurité les API LLM. En utilisant l'authentification JWT, des limites de taux configurables et un contrôle d'accès aux ressources API, Backmesh garantit que seuls les utilisateurs autorisés ont accès tout en empêchant l'abus des API. De plus, il fournit des analyses des utilisateurs LLM sans paquets supplémentaires, permettant d'identifier les tendances d'utilisation, de réduire les coûts et d'améliorer la satisfaction des utilisateurs.

NoPromptInjections est un outil IA avancé conçu pour détecter et atténuer les attaques par injection de commandes. Il garantit l'intégrité et la sécurité des systèmes IA en empêchant les entrées malveillantes pouvant compromettre leur fonctionnalité. Cet outil est essentiel pour les développeurs et les organisations cherchant à protéger leurs applications alimentées par IA contre les menaces potentielles, offrant une solution robuste pour maintenir l'exactitude des données et la fiabilité du système.