Mend.io Funktionen

Verwaltung (6)

API / Integrationen: Application Programming Interface Spezifikation für die Kommunikation der Anwendung mit anderer Software. APIs ermöglichen in der Regel die Integration von Daten, Logik, Objekten usw. in andere Softwareanwendungen.
Dehnbarkeit: Bietet die Möglichkeit, die Plattform um zusätzliche Features und Funktionalitäten zu erweitern
Risiko-Scoring: Bietet eine Risikobewertung für verdächtige Aktivitäten, Schwachstellen und andere Bedrohungen.
Verwaltung von Geheimnissen: Stellt Tools zum Verwalten von Anmeldeinformationen für die Authentifizierung bereit, z. B. Schlüssel und Kennwörter.
Sicherheits-Audits: Analysiert Daten im Zusammenhang mit Sicherheitskonfigurationen und -infrastrukturen, um Einblicke in Schwachstellen und Best Practices zu erhalten.
Konfigurationsverwaltung: Überwacht Konfigurationsregelsätze und Maßnahmen zur Durchsetzung von Richtlinien und dokumentiert Änderungen, um die Compliance zu gewährleisten.

Berichte und Analysen: Tools zum Visualisieren und Analysieren von Daten.
Problemverfolgung: Verfolgen Sie Probleme, wenn Schwachstellen entdeckt werden. Dokumentiert die Aktivität während des gesamten Lösungsprozesses.
Statische Codeanalyse: Untersucht den Quellcode von Anwendungen auf Sicherheitslücken, ohne ihn auszuführen.
Code-Analyse: Scannt den Quellcode der Anwendung auf Sicherheitslücken, ohne ihn auszuführen.

Befehlszeilen-Tools: Ermöglicht Benutzern den Zugriff auf ein Terminal-Host-System und die Eingabe von Befehlssequenzen.
Test-Automatisierung: Führt vorgefertigte Sicherheitstests aus, ohne dass manuelle Arbeit erforderlich ist.
Konformitätsprüfung: Ermöglicht es Benutzern, Anwendungen auf bestimmte Compliance-Anforderungen zu testen.
Erkennungsrate: Die Rate, mit der Scans alle mit dem Ziel verbundenen Schwachstellen genau erkennen.
Falsch positive Ergebnisse: Die Rate, mit der Scans fälschlicherweise die Erkennung einer Schwachstelle anzeigen, obwohl keine Schwachstelle rechtmäßig vorhanden ist.

Problemverfolgung: Verfolgen Sie Probleme, wenn Schwachstellen entdeckt werden. Dokumentiert die Aktivität während des gesamten Lösungsprozesses.
Erkennungsrate: Die Rate, mit der Scans alle mit dem Ziel verbundenen Schwachstellen genau erkennen.
Falsch positive Ergebnisse: Die Rate, mit der Scans fälschlicherweise die Erkennung einer Schwachstelle anzeigen, obwohl keine Schwachstelle rechtmäßig vorhanden ist.
Automatisierte Scans: Führt vorgefertigte Schwachstellen-Scans durch, ohne dass manuelle Arbeit erforderlich ist.

Konformitätsprüfung: Ermöglicht es Benutzern, Anwendungen und Netzwerke auf bestimmte Compliance-Anforderungen zu überprüfen.
Perimeter-Scanning: Analysiert Netzwerkgeräte, Server und Betriebssysteme auf Schwachstellen.
Überwachung der Konfiguration: Überwacht Konfigurationsregelsätze und Maßnahmen zur Durchsetzung von Richtlinien und dokumentiert Änderungen, um die Compliance zu gewährleisten.

Unterstützte Sprachen: Unterstützt eine nützliche und große Auswahl an Programmiersprachen.
Integration: Lässt sich nahtlos in die Build-Umgebung und Entwicklungswerkzeuge wie Repositories, Paketmanager usw. integrieren.
Transparenz: Gewährt einen umfassenden, benutzerfreundlichen Einblick in alle Open-Source-Komponenten.

Vorschläge zur Problembehebung: Bietet relevante und hilfreiche Vorschläge zur Behebung von Schwachstellen nach der Erkennung.
Kontinuierliche Überwachung: Überwacht Open-Source-Komponenten proaktiv und kontinuierlich.
Gründliche Erkennung: Identifiziert umfassend alle Open-Source-Versionsupdates, Schwachstellen und Compliance-Probleme.

Eingabehärtung: Bietet spezifische Fähigkeiten, um KI-Assets vor gegnerischen Angriffen zu verteidigen (einschließlich Prompt-Injektion, Datenvergiftung, Modellinversion oder -extraktion), ohne dass ein erneutes Training des zugrunde liegenden Modells erforderlich ist.
Eingabe/Ausgabe-Inspektion: Ermöglicht die automatische Überprüfung von Modelleingaben (Eingabeaufforderungen) und/oder Ausgaben (Antworten), um unsichere, sensible oder manipulierte Inhalte zu verhindern.
Integritätsüberwachung: Überwacht die Integrität von Modellgewichten, Abhängigkeiten oder Metadaten (zum Beispiel über SBOM/AIBOM), um Manipulation, Drift oder unbefugte Änderungen zu erkennen.
Modellzugriffskontrolle: Überprüft die Fähigkeit, zu erzwingen, wer oder was (Benutzer, Agenten, Systeme) auf ein Modell oder LLM-Asset zugreifen darf.

KI-Verhaltensanomalieerkennung: Erkennt ungewöhnliches oder schädliches Laufzeitverhalten von KI-Modellen, -Agenten oder -Workflows (wie unerwartete Ausgabemuster, übermäßige Berechtigungsnutzung oder unbekannte Agenten).
Prüfpfad: Bietet ein dauerhaftes, durchsuchbares Prüfprotokoll von KI-Asset-Eingaben, -Ausgaben und -Interaktionen (einschließlich wer/was das Modell aufgerufen hat, wann und mit welchen Daten) für Forensik und Compliance.

Skalierbare Governance: Stellt sicher, dass die KI-Sicherheitsplattform die Skalierung des Schutzes von KI-Vermögenswerten (Modelle, Agenten, Multi-Cloud-Bereitstellungen) unterstützt und Governance-/Compliance-Rahmen anwendet, während die Nutzung von KI zunimmt.
Integrationen: Ermöglicht die Integration der KI-Sicherheitslösung mit traditionellen Sicherheitsstacks (SIEM, SOAR, Cloud-Sicherheit, Anwendungssicherheit, Identitäts-/Zugriffsmanagement), um Sichtbarkeit und Reaktion zu vereinheitlichen.
Schatten-KI: Bietet Einblick in die unverwaltete oder unautorisierte Nutzung von KI/Agenten ("Schatten-KI") in der gesamten Organisation und erzwingt die Kontrolle über eine solche Nutzung (z. B. Agentenerstellung, LLM-basierte Dienste).
Richtlinien-als-Code für KI-Assets: Unterstützt kodifizierte, maschinell durchsetzbare Sicherheitsrichtlinien, die auf KI-Modelle/Agenten abzielen (zum Beispiel das Blockieren bestimmter Kategorien von Eingaben, das Erzwingen des Prinzips der minimalen Rechte für die Modellenutzung, das Erzwingen von „keine externen Daten“-Regeln).