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.

Ostorlab utilise l'apprentissage automatique et des moteurs de scan automatisés pour effectuer des évaluations de sécurité mobiles de bout en bout. Les développeurs téléchargent des binaires d'app ou connectent des dépôts, et l'IA d'Ostorlab effectue des analyses de code statique, des tests d'exécution dynamique et l'inspection du trafic réseau. La plateforme met en évidence les problèmes critiques, graves et moyens, offre des conseils de correction et s'intègre de manière transparente dans les flux de travail de développement pour une surveillance continue et une gestion de la conformité.

Klavis.ai est un agent d'observabilité d'entreprise basé sur l'IA qui unifie logs, métriques, traces et événements en une seule couche pilotée par l'IA. Il supporte des connecteurs pour Prometheus, Elastic, Grafana, AWS CloudWatch et plus encore. Les équipes peuvent poser des questions en langage naturel sur la santé du système, recevoir des alertes d'anomalies instantanées et suivre des étapes de remédiation guidée. Ses modèles d'IA croisent les données des services pour localiser les erreurs, réduire le bruit des alertes et détecter proactivement les problèmes de performance avant qu'ils n'affectent les utilisateurs.