Amplifier Security aproveita a inteligência artificial para fornecer detecção dinâmica de ameaças, monitoramento em tempo real e relatórios detalhados para empresas. Seus recursos impulsionados por IA permitem uma identificação mais rápida de vulnerabilidades e respostas automáticas a possíveis violações. Isso garante uma gestão de segurança abrangente, aumentando a resiliência organizacional contra ameaças cibernéticas persistentes.

Offensive Graphs utiliza algoritmos avançados de aprendizado de máquina para ingerir de forma fluida diversas fontes de dados de rede, como regras de firewall, configurações do Active Directory, ativos na nuvem e resultados de scanners de vulnerabilidade. Ela constrói automaticamente gráficos de ataque abrangentes que revelam os caminhos mais eficazes de movimento lateral e escalonamento de privilégios que um adversário pode explorar. Os usuários podem explorar esses gráficos de forma interativa em uma interface web fácil de usar, aplicar filtros por nível de risco ou criticidade do ativo e detalhar fatores de risco. A plataforma também prioriza tarefas de remediação com base em pontuações de ameaça agregadas e gera relatórios personalizáveis para apoiar conformidade e resposta a incidentes. Ao automatizar a complexa modelagem de ameaças, Offensive Graphs reduz significativamente o esforço manual, ao mesmo tempo em que aumenta a precisão e a cobertura das avaliações de segurança.

RAG para Cibersegurança combina o poder de modelos de linguagem de grande escala com recuperação baseada em vetores para transformar a forma como as equipes de segurança acessam e analisam informações de cibersegurança. Os usuários começam ingerindo documentos como matrizes MITRE ATT&CK, entradas CVE e avisos de segurança. A estrutura então gera embeddings para cada documento e os armazena em um banco de dados vetorial. Quando um usuário envia uma consulta, o RAG recupera os trechos mais relevantes, passa-os para o LLM e retorna respostas precisas e ricas em contexto. Essa abordagem garante que as respostas sejam fundamentadas em fontes autoritativas, reduzindo halucinações e melhorando a precisão. Com pipelines de dados personalizáveis e suporte para múltiplos provedores de embeddings e LLM, as equipes podem adaptar o sistema às suas necessidades específicas de inteligência de ameaças.