에이전트형 AI 기반 자동 취약점 스캐닝 프로젝트는 대규모 언어 모델을 활용해 보안 평가를 자율적으로 계획하고 수행하며 보고합니다. 정적 분석에는 Bandit, 네트워크 열거에는 Nmap, 취약점 매칭에는 CVE 데이터베이스를 통합하여 단계별 스캐닝 워크플로우를 만듭니다. 코드 저장소의 보안 취약 패턴을 분석하고, 네트워크 포트를 탐색하며, 발견된 내용을 알려진 취약점과 연관 짓고, 위험등급과 수정 가이드를 포함한 실용적 보고서를 생성합니다. 사용자는 스캔 파이프라인을 맞춤 설정하고, 대상 범위를 정의하며, 결과를 기존 CI/CD 파이프라인에 통합할 수 있습니다. 이 LLM 기반 에이전트 프레임워크는 수작업을 줄이고 애플리케이션과 인프라 전체의 보안 위험 발견과 대응을 가속화합니다.

Patrolling-Zoo는 Python에서 다중 에이전트 순찰 작업을 생성하고 실험할 수 있는 유연한 프레임워크를 제공합니다. 이 라이브러리에는 감시, 모니터링, 커버리지 시나리오를 시뮬레이션하는 다양한 격자 기반 및 그래프 기반 환경이 포함되어 있습니다. 사용자는 에이전트 수, 맵 크기, 토폴로지, 보상 함수, 관측 공간을 구성할 수 있습니다. PettingZoo 및 Gym API와의 호환성 덕분에 인기 있는 강화 학습 알고리즘과 원활하게 통합됩니다. 이 환경은 일관된 설정에서 MARL 기법의 벤치마크 및 비교를 용이하게 합니다. 표준 시나리오와 새로운 시나리오를 맞춤화하는 도구를 제공하여 Patrolling-Zoo는 자율 로보틱스, 보안 감시, 수색 및 구조 작업, 대규모 영역 커버리지 연구를 가속화합니다.

AIShieldNet은 고급 AI 및 머신 러닝 알고리즘 기반의 종합 사이버 보안 솔루션을 제공합니다. 이는 제로데이 랜섬웨어, 피싱 공격, 악성 소프트웨어 및 바이러스로부터 보호하기 위해 실시간 분석 및 위협 탐지를 제공합니다. 클라우드 기반 아키텍처를 통해 엔드포인트에서 처리 부하를 줄여 효율적이고 신속한 위협 완화를 가능하게 합니다. 이 플랫폼은 Excel, Word 문서 및 PDF를 포함한 파일 분석을 지원하여 숨겨진 위협이 간과되지 않도록 합니다. 또한 사용자 정의 방어 모드와 보안 조치를 모니터링하고 조정하기 위한 사용자 친화적인 SaaS 보고 대시보드를 갖추고 있습니다.

Overwatch Data는 뉴스, 소셜 미디어, 딥 웹을 포함한 다양한 출처의 데이터 스트림을 모니터링하고 분석하기 위해 설계된 AI 기반 인텔리전스 플랫폼입니다. 이를 통해 보안, 사기 탐지 및 전략 팀에 맞춘 실시간으로 실현 가능한 인사이트를 제공하여 노이즈를 제거하고 가장 중요한 정보를 직접 전달함으로써 정보에 기반한 결정을 내리는 데 도움을 줍니다.

삼성 발리는 귀하의 주거 환경과 원활하게 통합되어 보안 모니터링, 스마트 장치 제어 및 개인화된 커뮤니케이션을 포함한 다양한 기능을 제공하는 혁신적인 AI 에이전트입니다. 고급 센서와 기계 학습 기능을 갖춘 발리는 귀하의 집을 탐색하고 활동을 모니터링하며 음성 명령을 통해 가족 구성원과 상호 작용할 수 있습니다. 사용자의 선호도를 시간을 두고 학습하여 가정 생활을 향상시키는 맞춤형 경험을 제공합니다.