Zenity предоставляет автоматизированные инструменты для управления позицией безопасности облака и соблюдения норм, обеспечивая эффективное и результативное выполнение регуляторных стандартов для организаций.
Zenity предоставляет автоматизированные инструменты для управления позицией безопасности облака и соблюдения норм, обеспечивая эффективное и результативное выполнение регуляторных стандартов для организаций.
Zenity предлагает решения на основе ИИ для обеспечения реальной видимости рисков безопасности облака и статуса соблюдения норм, позволяя проактивно управлять облачными средами. Его функции включают оценку рисков, мониторинг соблюдения норм и практические рекомендации, что помогает организациям улучшить свою позицию безопасности и поддерживать соответствие отраслевым нормативам. Используя современные методы машинного обучения и анализа данных, Zenity предоставляет ИТ-командам возможность выявлять уязвимости и автоматизировать процессы соблюдения норм.
Кто будет использовать Zenity?
Профессионалы в области ИТ-безопасности
Специалисты по соблюдению норм
Команды DevOps
Как использовать Zenity?
Шаг 1: Зарегистрируйтесь на платформе Zenity.
Шаг 2: Интегрируйте свои облачные сервисы.
Шаг 3: Настройте политики безопасности и соблюдения норм.
Шаг 4: Проведите оценки и просмотрите сгенерированные отчеты.
Платформа
web
Ключевые Особенности и Преимущества Zenity
Основные функции
Автоматизированные оценки безопасности
Мониторинг соблюдения норм
Управление рисками
Преимущества
Улучшенная позиция безопасности
Сниженная нагрузка по соблюдению норм
Информация в реальном времени
Основные Сценарии Использования и Приложения Zenity
Аудиты безопасности облака
Управление соблюдением норм
Оценка рисков для облачных услуг
Плюсы и минусы Zenity
Плюсы
Комплексная безопасность и управление для AI-агентов от стадии разработки до выполнения
Обнаружение и снижение рисков, уязвимостей и нарушений политик в режиме реального времени
Обеспечивает видимость поведения, намерений и взаимодействия AI-агентов с системами
Объединяет несколько возможностей безопасности (наблюдаемость, управление позицией, обнаружение, реагирование)
Подтверждено отраслевыми признаниями, такими как Gartner и Forrester
Помогает масштабировать внедрение AI-агентов в предприятиях с уменьшением ручного вмешательства и рисков
Минусы
Нет указания на доступность с открытым исходным кодом
Отсутствует прозрачная информация о ценах, доступная легко
Фокусируется конкретно на безопасности AI-агентов, возможно, не охватывает более широкое управление AI-инструментами
Нет публично ссылок на магазин приложений или наличие расширений
Часто Задаваемые Вопросы о Zenity
Что такое Zenity?
Как Zenity помогает с соблюдением норм?
Кто может использовать Zenity?
Легко ли интегрировать Zenity?
Каковы ключевые функции Zenity?
Может ли Zenity выполнять мониторинг в реальном времени?
Какие типы отчетов генерирует Zenity?
Доступна ли служба поддержки клиентов?
Нужны ли мне технические навыки для использования Zenity?
Thufir — это фреймворк с открытым исходным кодом на Python для создания автономных AI-агентов с планированием, долговременной памятью и интеграцией инструментов.
MLE Agent использует LLM для автоматизации операций машинного обучения, включая отслеживание экспериментов, мониторинг моделей, оркестрацию конвейеров.
WorFBench — это open-source-фреймворк для оценки ИИ-агентов на базе больших языковых моделей в задачах разложения, планирования и оркестрации нескольких инструментов.
Инструментарий на базе Python, позволяющий разработчикам отслеживать, логировать, фиксировать и визуализировать прозрачность принятия решений ИИ-агентов на протяжении рабочих процессов.
Agent для красного командования с искусственным интеллектом, который автоматически создает и выполняет враждебные подсказки для обнаружения уязвимостей в моделях NLP.
OpenDerisk автоматически оценивает риски моделей ИИ по справедливости, конфиденциальности, устойчивости и безопасности через настраиваемые конвейеры оценки рисков.
ZenGuard обеспечивает обнаружение угроз в реальном времени и наблюдаемость для систем ИИ, предотвращая внедрение подсказок, утечки данных и нарушения соответствия.
LLM Coordination — это фреймворк на Python, который управляет несколькими агентами на базе LLM с помощью динамических планов, процессов поиска и выполнения.
Открытая платформа на базе RAG для искусственного интеллекта, позволяющая использовать LLM для вопросов и ответов по кибербезопасности на основе данных о киберугрожениях с целью получения контекстных инсайтов.
Открытая платформа ИИ-агента, автоматизирующая задачи кибербезопасности, такие как поиск угроз, сканирование уязвимостей, анализ логов и реагирование на инциденты.
Offensive Graphs использует ИИ для автоматического создания графиков путей атаки из сетевых данных, обеспечивая командам по безопасности ясную визуализацию.
VIPER автоматизирует имитацию противника с помощью ИИ, создавая динамические цепочки атак и безупречно управляя полномасштабными операциями красной команды.
Agentic-IAM автоматизирует облачные политики идентификации и доступа с помощью conversational AI, создавая безопасные конфигурации IAM из естественного языка.
Мультифункциональный AI-агент, поддерживающий многокартинное вывод, пошаговое рассуждение и планирование с использованием конфигурируемых LLM-бэкендов.
OLI — это основанный на браузере фреймворк для агентов ИИ, позволяющий пользователям беспрепятственно управлять функциями OpenAI и автоматизировать многошаговые задачи.