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.

Sectricity RedSOC는 인공지능을 활용하여 자동화된 취약점 스캔을 수행하고 시스템의 약점을 분석하며 사이버 보안 조치를 개선하기 위한 실행 가능한 통찰력을 제공합니다. 이 AI 기반 에이전트는 잠재적인 위협에 대해 지속적으로 시스템을 모니터링하고 보안 위반 사항을 사용자에게 경고하며, 사전 위험 관리를 위한 솔루션을 제공합니다. RedSOC을 사용하는 조직은 끊임없이 변화하는 디지털 환경에서 데이터의 무결성과 보안을 보장할 수 있습니다.

Token Security는 사이버 보안 전략을 최적화하기 위해 설계된 고급 AI 에이전트입니다. 위험 평가 프로세스를 자동화하고 취약성을 평가하며 조직이 잠재적인 위협에 신속하게 대응할 수 있도록 돕는 위협 정보 보고서를 생성합니다. 데이터 분석과 머신 러닝을 활용하여 플랫폼은 새로운 위험에 대한 통찰력을 지속적으로 개선하여 귀하의 보안 프레임워크가 강력하고 능동적으로 유지되도록 합니다.

Surfaceer는 조직이 사이버 보안 위협을 식별하고 완화하는 데 도움을 주기 위해 설계된 강력한 공격 표면 관리 도구입니다. 디지털 자산을 지속적으로 스캔하고 모니터링하여 잠재적인 취약점에 대한 실시간 가시성을 제공합니다. Surfaceer는 실행 가능한 통찰력과 자세한 보고서를 제공하여 보안 팀이 중요한 문제를 우선순위에 두고 해결할 수 있도록 돕습니다. 사용자 친화적인 대시보드와 견고한 분석 기능은 안전하고 탄력적인 디지털 환경을 유지하기 위한 필수 도구입니다.