使用Agentic AI的自動漏洞掃描專案運用大型語言模型，自動規劃、執行並產生安全評估報告。結合Bandit進行靜態分析、Nmap進行網路掃描，以及CVE資料庫進行漏洞比對，建立逐步的掃描流程。分析程式碼庫中的不安全範例、測試開放的服務端口、將結果與已知漏洞比對，並產出帶有風險等級與修復建議的可操作性報告。用戶可自定義掃描流程、設定目標範圍，並將結果整合到現有的CI/CD流程中。此基於LLM的代理框架降低人力成本，並加快應用程序與基礎設施中安全風險的發現與修補。

Binarly 的透明度平台站在韌體安全的最前沿，利用自動化的 AI/ML 技術來檢測軟體供應鏈中的漏洞和惡意威脅。它識別傳遞依賴性、惡意程式碼，並迅速解決漏洞，為您的數位基礎設施提供全面的風險管理。企業可以利用 Binarly 的見解來增強其安全措施，並在潛在威脅之前保持領先，從而確保一個更具韌性的運營環境。

IDA CoPilot是一個開源插件，適用於IDA Pro反彙編器，利用GPT風格的大型語言模型來協助逆向工程師。它可以生成詳細的函數摘要，建議函數和變數的描述性名稱，產生內聯註解解釋組合語言指令，並提供偽代碼解釋。通過直接集成到IDA UI中，提供上下文感知的AI建議，加快惡意軟件分析、漏洞研究和二進制審核。