AI 风险评估
掌握你运行的每一个 AI，以及哪些风险真实存在。
一次免费、无代理的扫描即可在你的代码、云和网站中找出每一个模型、智能体、MCP 服务器和 AI 密钥。它会对攻击者可真正利用的 有毒组合 进行排序，将其映射到面向 LLM 与智能体应用的 OWASP Top 10，并把修复方案交给你的团队。
无代理 · 只读 · 无需信用卡，无需销售电话
有毒组合
LLM06 · ASI 过度代理权 · 3 跳
一个无人登记过的客服智能体，既能读取客户记录，又能访问互联网
每一项单独看都无害：一个公开的聊天端点、一个对客户数据库有读取权限的智能体角色、一个出站 HTTP 工具。但组合在一起，距离一次数据泄露只差一句提示词。
暴露公开聊天端点
权限过高智能体角色读取客户数据库
外泄通道出站 HTTP 工具
示例发现——仅作说明，并非真实客户案例
修复：拉取请求草稿
免费
完整的资产评估——无需信用卡，无需销售电话
4 大云平台
AWS、Azure、Google Cloud 和 Oracle——各一键连接，只读
0 个代理
需要安装。无需在你的主机上运行任何程序即可看到全貌
几分钟
从连接到看到首个排序后的风险，而非数周的访谈
一次评估，解答一切
从第一次提交到生产环境中的智能体。
大多数工具只能回答其中一个问题。而本次评估基于同一张图回答所有问题，因此在某处发现的风险，在每一个相关之处都能被理解。
安全防护
发现你不知道自己拥有的东西
影子 AI、被遗忘的智能体、代码库中的模型密钥、暴露的端点和云配置错误，全部映射到一张展示彼此连接关系的图中。
AI 安全
评估 AI 本身
提示词注入、数据泄露和过度代理权，依据面向 LLM 与智能体应用的 OWASP Top 10 进行评估。对于风险最高的应用，漏洞利用验证会用一个可运行的测试加以证明。
开发
快速交付，但不交付风险
每个拉取请求都有通过/失败检查——设为必需后，失败的检查会阻止合并——修复以草稿拉取请求而不是工单的形式送达。
智能体身份
每个智能体都获得一个可验证的身份名称
你决定保留的智能体会基于开放的 SPIFFE 标准获得加密身份，让你能够向任何人证明哪个智能体做了什么。
智能体强制执行 · 预览
你的规则，你选择的响应方式
学习每个智能体的正常行为，并展示它本会拦截的内容。可按智能体选择监视，或通过签名的 webhook 向你自己的工具发出告警。拦截功能处于预览阶段，只有在你审查真实流量之后才会开启。
合规
审计师可直接采用的证据
发现结果映射到 NIST AI RMF、ISO 42001、EU AI Act、SOC 2 等——作为支撑某项控制的证据呈现，绝不表述为通过认证。
为什么是图，而不是清单
风险存在于组合之中。
一份发现清单会告诉你有上百处可能存在问题。而本次评估会遍历整张图——从代码到云再到智能体——并对那几条攻击路径进行排序：在这些路径上，一个暴露的入口、一条通路和一个值得到达的目标恰好连成一线。
智能体带来了一种新的风险：一个被允许读取两个数据集的智能体，这两个数据集分开无害，合起来却很敏感。这类风险我们同样会标记出来。
一次评估如何运行
01 · 连接
只读，几次点击即可完成
GitHub 登录、你的网站 URL，以及对 AWS、Azure、Google Cloud 或 Oracle 的一键云端访问。可以只连接其中一项，也可以全部连接。
02 · 评估
按可达性排序
所有 AI 资产汇入一份清单，每一项风险落在图上，有毒组合排在最前——每一项都附有为何如此的证据。
03 · 行动
修复、验证，然后管控
合并修复，用可运行的测试验证关键路径，并为你保留的智能体赋予身份和策略。
与众不同之处
一个闭环，而非四款产品。
发现你智能体的那次扫描，也会为它赋予身份。
发现、身份和策略都来自同一份清单，因此你决定保留的任何东西都不会无人管辖——这正是 OWASP 智能体风险中身份滥用、供应链和流氓智能体背后的那道缺口。
从 Git 中的一个模型密钥，到它能触及的数据——通过一个拉取请求完成闭环。
这条路径贯穿代码、智能体的云角色及其通往互联网的出口。评估会端到端地找出它，而修复会落在你的工程师本就工作的地方。
云中立，且免费起步。
对 AWS、Azure、Google Cloud 和 Oracle 一视同仁——而不是某一家云控制台的功能。评估免费且无需销售电话；平台则 按你的资产规模定价，而非按扫描频率。
为每天都在交付的团队而打造
当开发的速度快过安全团队绘制它的速度时。
CIO 和 CISO
用通俗语言回答“我们在运行哪些 AI，又可能出什么问题？”，并附上背后的证据。
平台与安全工程师
一张图取代五个控制台，一个 API 把发现结果发送到你已在使用的工具，以及以拉取请求形式交付的修复。
投资者及其投资组合
为你投资的每一家公司提供一致的 AI 风险基线，每家公司的数据都保存在各自独立的工作区中。