自動化代理程式探索與可視性
在 SaaS 平台、雲端服務、低程式碼工具和自訂環境中探索 AI 代理程式。獲得集中化的可視性,掌握代理工具正在執行什麼、可以存取什麼以及如何做出決策—消除影子代理程式或第三方代理程式的盲點。
在 SaaS 平台、雲端服務、低程式碼工具和自訂環境中探索 AI 代理程式。獲得集中化的可視性,掌握代理工具正在執行什麼、可以存取什麼以及如何做出決策—消除影子代理程式或第三方代理程式的盲點。
在部署代理程式之前阻止 AI 威脅。掃描代理式構件中的供應鏈弱點,包括代理式程式碼、MCP 伺服器和技能。識別風險並獲得明確的補救指引。
對代理程式進行行為測試,以便了解瑯在真實環境中的行為。使用攻擊資料庫或讓動態紅隊代理程式使用真實的情境進行測試。
識別過度存取、撤銷不必要的權限,並在不減慢開發速度的情況下,縮小受攻擊或錯誤設定的代理程式的損害範圍。
保護代理程式免於 AI 特定的威脅(例如提示注入),以及代理程式特定的風險(例如工具濫用)。執行一致的安全與治理政策,以防止敏感資料外洩。
取得工具呼叫、LLM 互動和模型脈絡通訊協定 (MCP) 連線的集中式控制—強制執行代理程式與系統互動方式的精細政策。