Проект автоматизированного сканирования уязвимостей с Agentic AI использует большие языковые модели для автономного планирования, выполнения и отчетности по оценкам безопасности. Интегрируя такие инструменты, как Bandit для статического анализа, Nmap для сетевой разведки и базы данных CVE для совпадений уязвимостей, агент создает пошаговый рабочий процесс сканирования. Он анализирует репозитории кода на предмет небезопасных шаблонов, проверяет порты сети на наличие открытых сервисов, сопоставляет результаты с известными уязвимостями и формирует отчет с оценками риска и рекомендациями по устранению. Пользователи могут настраивать пайплайны сканирования, определять целевые области и интегрировать результаты с существующими CI/CD. Эта рамочная структура на базе LLM снижает ручной труд и ускоряет обнаружение и устранение угроз безопасности в приложениях и инфраструктуре.

Ostorlab использует машинное обучение и автоматические движки сканирования для проведения комплексной оценки безопасности мобильных приложений. Разработчики загружают бины или подключают репозитории, а ИИ Ostorlab выполняет статический анализ кода, динамическое тестирование и проверку сетевого трафика. Платформа выделяет критические, высокие и средние риски, предлагает рекомендации по исправлению и интегрируется в рабочие процессы разработки для постоянного мониторинга и управления соблюдением требований.

Klavis.ai — это агент наблюдаемости корпоративного уровня, объединяющий журналы, метрики, трассировки и события в один слой, управляемый ИИ. Он поддерживает коннекторы для Prometheus, Elastic, Grafana, AWS CloudWatch и другие. Команды могут задавать вопросы на естественном языке о состоянии системы, получать мгновенные уведомления об аномалиях и получать руководства по устранению. Модели ИИ связывают данные по сервисам для выявления сбоев, снижения шума уведомлений и проактивного выявления проблем с производительностью до их воздействия на пользователей.