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.

Backmesh - это тщательно протестированный Backend as a Service (BaaS), который предлагает ЛЛМ API Gatekeeper, позволяющий вашему приложению безопасно вызывать API LLM. Используя аутентификацию JWT, настраиваемые лимиты запросов и контроль доступа к ресурсам API, Backmesh гарантирует, что доступ имеют только авторизованные пользователи, предотвращая злоупотребление API. Кроме того, он предоставляет аналитику пользователей LLM без дополнительных пакетов, позволяя выявить модели использования, снизить затраты и повысить удовлетворенность пользователей.

NoPromptInjections — это передовой инструмент ИИ, предназначенный для обнаружения и смягчения атак инъекции запросов. Он обеспечивает целостность и безопасность систем ИИ, предотвращая вредоносные вводы, которые могут скомпрометировать их функциональность. Этот инструмент жизненно важен для разработчиков и организаций, стремящихся защитить свои приложения на базе ИИ от потенциальных угроз, предлагая надежное решение для поддержания точности данных и надежности системы.