Pervaziv AI

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Pervaziv AI提供專業的安全解決方案,幫助安全地掃描、修復、構建和部署應用程式,使用AI/ML技術於Azure、Google Cloud和AWS等多雲環境中。
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定價:
Nov 30 2024
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Pervaziv AI
精選

Pervaziv AI 是什麼?

Pervaziv AI是一個先進的解決方案,旨在使用AI/ML技術提高應用程序的安全性。它使用戶能夠在包括Microsoft Azure、Google Cloud和Amazon Web Services在內的多雲環境中安全地掃描、修復、構建和部署應用程序。該產品利用在大量已知脆弱性數據庫上訓練的AI和機器學習模型,來有效地檢測和減輕威脅,從而提高應用程式的安全性和性能。Pervaziv AI擁有一系列旨在滿足行業標準和最佳實踐的功能,為現代DevSecOps工作流提供了穩健且用戶友好的解決方案。

誰會使用 Pervaziv AI?

  • 雲開發者
  • DevOps工程師
  • 安全官
  • 軟件工程師
  • IT主管
  • 企業

如何使用 Pervaziv AI?

  • 步驟1: 註冊並創建帳戶。
  • 步驟2: 與雲環境(Azure、AWS、GCP)集成。
  • 步驟3: 配置安全掃描設置。
  • 步驟4: 啟動應用程式掃描。
  • 步驟5: 審核掃描結果和修復建議。
  • 步驟6: 應用建議的修復。
  • 步驟7: 部署更新和安全的應用程式。
  • 步驟8: 使用Pervaziv AI儀表板監控應用程式。

平台

  • web
  • windows
  • linux

Pervaziv AI 的核心特徵與益處

主要功能

  • AI/ML驅動的安全掃描
  • 多雲環境支援
  • 生成型AI演算法
  • 用於惡意軟體檢測的預訓練模型
  • 脆弱性評估和管理
  • 代碼修復建議
  • 身份驗證/授權功能
  • Kubernetes集群支援
  • 容器化應用支援
  • 符合行業標準

優點

  • 減少脆弱性檢測時間
  • 提高威脅識別的準確性
  • 增強多雲部署的安全性
  • 通過自動修復節省時間和成本
  • 滿足企業需求的可擴展解決方案
  • 持續監控和實時保護

Pervaziv AI 的主要使用案例與應用

  • 雲應用程式開發
  • DevSecOps工作流
  • 脆弱性管理
  • 安全代碼部署
  • 合規性和風險管理
  • 容器安全
  • Kubernetes安全
  • 企業應用安全

Pervaziv AI 的優點與缺點

優點

支援包括Azure、Google Cloud和AWS在內的多雲端環境
AI/ML驅動的安全性,可更快速及準確地檢測漏洞
包含具備修復自動化的完善DevSecOps工作流程
提供具備SBOM及檢索式增強生成(RAG)的軟體組件分析
具備Kubernetes及容器支持的可擴充及企業級解決方案
提供免費試用及靈活訂價方案
正面客戶推薦,強調節省時間與成本、提升品質及自動化

缺點

未標示是否有開源版本
找不到公開的GitHub代碼庫
無手機應用程式、瀏覽器擴充功能、或如Discord、Telegram等社群平台的連結
對所使用的特定AI模型或演算法可能透明度有限

Pervaziv AI 的定價

有免費方案No
免費試用詳情免費試用限時提供
定價模式免費試用
是否需要信用卡No
付款起點20 USD
有終身方案No
計費頻率每月

價格方案詳情

基礎版

20 USD
  • 最大專案數 – 8
  • 安全掃描
  • AI優先機器學習掃描
  • 程式碼修復
  • 驗證/授權
  • 多使用者帳戶
  • 可用性
  • 隱私

高級版

40 USD
  • 基礎版本包含的所有功能
  • 最大專案數 – 16
  • 深度掃描
  • 私有代碼庫
  • 可擴充性
  • 漏洞管理
  • 軟體組件分析
  • SBOM保護

企業版

USD
  • 高級版本包含的所有功能
  • 最大專案數 – 無限制
  • 智能功能分享
  • 多雲端建置/部署
  • 雲原生容器
  • 保密性 *
  • 應用安全姿態管理 *
  • 企業整合 *
最新價格,請訪問: https://pervaziv.com/pricing

Pervaziv AI 的常見問答

Pervaziv AI 公司信息

Pervaziv AI 的分析

訪問隨時間變化

每月訪問次數
410
平均訪問時長
00:00:00
每次訪問的頁面數
1.02
跳出率
43.28%
Sep 2025 - Nov 2025 所有流量

地理位置

前 1 區域
United States
100%
Sep 2025 - Nov 2025 全球桌面版

流量來源

Direct
41.84%
Search
32.64%
Referrals
12.70%
Social
9.99%
Paid Referrals
1.72%
Mail
0.21%
Sep 2025 - Nov 2025 桌面版

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