Nullify использует передовые технологии ИИ для предоставления комплексного автоматизированного решения для команд безопасности приложений (AppSec). Он объединяет инструменты в одной платформе, чтобы команды могли эффективно обнаруживать, приоритизировать и исправлять уязвимости. Используя автономные процессы, он помогает разработчикам минимизировать ручные нагрузки, одновременно обеспечивая надежную безопасность приложений. С такими функциями, как постоянное сканирование уязвимого кода, автоматическая сортировка находок и возможности автоматического исправления, Nullify повышает производительность и безопасность без увеличения размера команды.

Pervaziv AI - это продвинутое решение, разработанное для повышения безопасности приложений с использованием технологий AI/ML. Оно позволяет пользователям сканировать, устранять, создавать и безопасно развертывать приложения в многоклаудных средах, включая Microsoft Azure, Google Cloud и Amazon Web Services. Продукт использует модели AI и машинного обучения, обученные на обширной базе данных уязвимостей для эффективного обнаружения и снижения угроз, тем самым улучшая безопасность и производительность приложений. С набором функций, разработанных для соответствия отраслевым стандартам и передовым практикам, Pervaziv AI предлагает надежное и удобное решение для современных процессов DevSecOps.

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.