新一代AI原生安全治理体系
New-Generation AI-Native Security Governance System
以AI治理AI,构建从「代码与组件」到「数据与智能」的智能体全生命周期内生安全治理体系
问境 AgentAI|智能体安全
Xmirror Seer AIST Platform
智能体安全卫士,识别防护 Agent、Skill、MCP、Tool 等智能体资产,管控智能体全链路原生安全风险。
AI 原生核心技术,驱动智能安全创新
Core AI-Native Technologies Driving Innovation in Intelligent Security
悬镜安全深耕AI原生安全技术研究,融合多模态安全检测、深度代码语义分析与AI供应链威胁情报技术,构建覆盖智能体研发、部署与运行全生命周期的核心技术体系,以AI治理AI,持续提升智能体风险识别、主动防护与安全治理能力。
多模态AIST技术
融合静态深度检测、动态行为分析与AI红队验证技术,深入解析智能体任务意图、代码实现及工具调用链路,关联识别跨组件交互中的复杂安全风险,实现AI原生资产与行为的多维度安全检测。
静态语义检测
动态红队验证
跨组件风险关联
AI代码漏洞挖掘技术
基于仓库级长上下文推理与深度代码语义分析技术,跨文件追踪函数调用链及数据流,深入还原复杂业务执行逻辑,自主推演潜在攻击路径并验证漏洞可利用性,实现复杂代码漏洞的深度挖掘与精准研判。
仓库级上下文推理
跨文件调用链分析
漏洞可利用性验证
AI代码安全护栏技术
深度融合AI代码语义理解与实时安全检测技术,适配AI Coding工具及研发工作流,在代码生成、编辑与提交过程中识别安全缺陷及高风险编码行为,实现AI生成代码的实时风险感知与前置安全防护。
AI Coding深度适配
实时风险检测
代码安全前置防护
多模态SCA技术
融合源码级成分分析、二进制深度扫描、容器镜像检测与运行时动态追踪技术,多维度识别开源组件、AI模型及其依赖关系,结合组件溯源与漏洞可达性分析,精准定位供应链资产及潜在安全风险,实现从静态资产识别到动态风险验证的全方位安全检测。
多模态成分分析
运行时动态追踪
漏洞可达性验证
AI供应链安全情报预警技术
依托AI驱动的多源威胁情报分析与关联技术,持续汇聚开源组件漏洞、供应链投毒及组件运营风险情报,结合资产依赖关系与风险影响范围分析,动态识别高危威胁并关联受影响资产,实现供应链安全风险的持续监测、精准预警与快速响应。
多源情报融合
威胁关联分析
动态风险预警
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