Amplifier Security utilise l'intelligence artificielle pour fournir une détection dynamique des menaces, une surveillance en temps réel et des rapports détaillés pour les entreprises. Ses fonctionnalités basées sur l'IA permettent une identification plus rapide des vulnérabilités et des réponses automatiques aux violations potentielles. Cela garantit une gestion complète de la sécurité, améliorant la résilience organisationnelle face aux menaces cybernétiques persistantes.

Offensive Graphs utilise des algorithmes avancés d'apprentissage automatique pour intégrer diverses sources de données réseau telles que les règles de pare-feu, les configurations Active Directory, les actifs cloud et les résultats de scanners de vulnérabilités. Elle construit automatiquement des graphiques d'attaque complets révélant les chemins de mouvement latéral et d'escalade des privilèges que pourrait exploiter un adversaire. Les utilisateurs peuvent explorer ces graphiques de manière interactive via une interface web conviviale, appliquer des filtres selon le niveau de risque ou la criticité des actifs, et approfondir les facteurs de risque. La plateforme priorise également les tâches de remédiation en se basant sur des scores de menace agrégés et génère des rapports personnalisables pour soutenir la conformité et la réponse aux incidents. En automatisant la modélisation complexe des menaces, Offensive Graphs réduit considérablement l'effort manuel tout en améliorant la précision et la couverture des évaluations de sécurité.

RAG pour la cybersécurité combine la puissance des grands modèles de langage avec une recherche basée sur des vecteurs pour transformer l'accès et l'analyse des informations de cybersécurité. Les utilisateurs commencent par importer des documents tels que matrices MITRE ATT&CK, entrées CVE et avis de sécurité. Le cadre génère alors des embeddings pour chaque document et les stocke dans une base de données vectorielle. Lorsqu'une requête est soumise, RAG récupère les extraits de document les plus pertinents, les transmet au LLM et retourne des réponses précises et riches en contexte. Cette approche garantit que les réponses sont basées sur des sources fiables, réduit les hallucinations et améliore la précision. Avec des pipelines de données personnalisables et le support de plusieurs fournisseurs d'embeddings et de LLM, les équipes peuvent adapter le système à leurs besoins spécifiques en matière d'intelligence sur les menaces.