エージェント的AIによる自動脆弱性スキャンプロジェクトは、大規模言語モデルを活用して自律的にセキュリティ評価の計画実行と報告を行います。静的解析にはBandit、ネットワーク列挙にはNmap、脆弱性の一致にはCVEデータベースを統合し、段階的なスキャンワークフローを作成します。コードリポジトリの不安全なパターンを分析し、ネットワークポートを調査して公開されたサービスを検出し、既知の脆弱性と相関させ、リスク評価や修正指針を含む実用的なレポートを生成します。ユーザーはスキャンパイプラインをカスタマイズし、ターゲット範囲を設定し、結果を既存のCI/CDパイプラインに統合できます。このLLM駆動のエージェント枠組みは手作業を削減し、アプリケーションやインフラストラクチャ全体のセキュリティリスクの発見と緩和を加速します。

Ostorlabは機械学習と自動スキャンエンジンを利用して、エンドツーエンドのモバイルアプリのセキュリティ評価を行います。開発者はアプリのバイナリをアップロードするかリポジトリに接続し、OstorlabのAIが静的コード分析、動的ランタイムテスト、ネットワークトラフィック検査を実行します。このプラットフォームは重要、高リスク、中リスクの問題をハイライトし、修正ガイダンスを提供し、開発ワークフローにシームレスに組み込み、継続的な監視とコンプライアンス管理を行います。

Klavis.aiは企業向けのAI駆動の観測エージェントであり、ロギング、メトリクス、トレース、イベントを1つのAI駆動層に統合します。Prometheus、Elastic、Grafana、AWS CloudWatchなどのコネクターをサポートします。チームは自然言語でシステムの状態に関する質問を行い、瞬時に異常アラートを受け取り、ガイド付きの修復ステップを得ることができます。AIモデルはサービス間のデータを相関させ、障害を特定し、アラートのノイズを減らし、パフォーマンスの問題を事前に把握してユーザーに影響を与える前に対処します。