自动化代理发现和可见性
在 SaaS 平台、云服务、低代码工具和自定义环境中发现人工智能代理。集中了解代理在做什么、能访问什么以及如何做出决策--消除影子代理或第三方代理的盲点。
在 SaaS 平台、云服务、低代码工具和自定义环境中发现人工智能代理。集中了解代理在做什么、能访问什么以及如何做出决策--消除影子代理或第三方代理的盲点。
在部署代理之前阻止人工智能威胁。扫描代理人工制品(包括代理代码、MCP 服务器和技能)中的供应链漏洞。识别风险并获得明确的补救指导。
对代理进行行为测试,以便了解他们在真实环境中的行为。使用攻击库或让动态红队代理使用真实场景进行测试。
在不减慢开发速度的情况下,识别过度访问,撤销不必要的权限,并缩小受威胁或配置错误代理的爆炸半径。
保护代理免受人工智能特有的威胁(如提示注入)和代理特有的风险(如工具滥用)。执行一致的安全和管理政策,防止敏感数据泄露。
对工具调用、LLM 交互和模型上下文协议 (MCP) 连接进行集中控制--对代理如何与系统交互执行细粒度策略。