Modelli
32
OpenAI · Anthropic · HuggingFace · GGUF locali
openai/gpt-4o-minisrc/lib/chat.ts:23governatometa-llama/Llama-3.1-8Bmodels/local.ggufshadowanthropic/claude-3-7-sonnetapps/agent/index.ts:11governato
Assicurazione dal codice al cloud.
Prodotto di punta
VibeDefend
Impara le regole del tuo progetto, controlla ogni prompt e fa scrivere all'agente codice sicuro fin dall'inizio.
Agenti AI
Scanner
- AI SASTAnalisi statica con reachability
- SCADipendenze + rischio licenze
- Secret DetectionToken esposti bloccati prima del commit
- License ComplianceRischio licenze open-source, classificato
- AI IaCTerraform · Cloudformation · Ansible · K8s
- Container SecurityScansione immagini + contesto runtime
- AI CI/CDGitHub Actions · GitLab CI · Jenkinsfile · Tekton
- AI-BOMAI Bill of Materials · EU AI Act + NIST AI RMF
Scanner AI-BOM
Trova tutta l'AI nel tuo codice.Prima del tuo auditor.
Una scansione, senza questionario. Ogni modello, dataset, prompt, agente, server MCP e guardrail catalogato.
Una scansione del repository. Passa il mouse su un punto per vedere cosa rappresenta.108asset trovati
Inventario
Ogni traccia, contata, localizzata, segnalata.
Sei classi, ogni elemento legato a un file e a una riga, segnalato quando mancano scheda del modello, licenza o perimetro.
Dataset
11
training, fine-tune, eval, corpora RAG
wikipedia-en-2024notebooks/finetune.ipynbgovernatocustomer_chats_v2data/training.parquetshadowhf://glaive/code-instructscripts/data.py:8governato
Prompt
47
template di sistema e utente versionati
chat-system@v3prompts/system.mdgovernatoextract-piilib/pii.ts:17derivatriage-flow@v7agents/triage.yamlgovernato
Agenti
9
ReAct · LangChain · LlamaIndex · CrewAI
LangChain ReActapps/agent/main.pygovernatoLlamaIndex query engineapps/rag/server.tsshadowCustom MCP hostservices/mcp-host/governato
Server MCP
6
i tool che gli agenti richiamano
mcp://github.local:7001agents/.mcp.jsongovernatomcp://internal-tools.cybeapps/agent/mcp.tomlgovernatomcp://prod-postgresinfra/mcp.ts:42shadow
Guardrails
3
Llama Guard · Guardrails AI · NeMo
Llama Guard 3 8Binfra/guardrails.ts:9governatoGuardrails AI · OutputParserlib/safety.ts:14governato(none)apps/legacy-agent/assente
Il report di conformità
Le evidenze per l'Allegato IV. Basta una scansione.
Un report per ogni scansione, allineato al Regolamento (UE) 2024/1689, pronto per l'ufficio legale e per il tuo auditor.
CYBEDEFEND
EU AI Act · Report di conformità
SintesiAzione richiesta
Uno o più componenti vietati o ad alto rischio rilevati. Rivedere §4: azione richiesta prima del deployment.
Componenti totali171
Componenti GPAI104
Rischio sistemico3
StatoAzione richiesta
Per categoria di rischio (Art. 5/6/50)
§1: Descrizione generale del sistema AI (Allegato IV §1)171 componenti AI rilevati, ordinati per livello di rischio.
| Componente | Tipo | Rischio |
|---|---|---|
acme/behavioral-social-scor-v2 | Modello ML | Vietato |
acme/credit-scorer-v2 | Modello ML | Alto |
acme/customer-chatbot-v4 | Modello ML | Limitato |
openai/gpt-4o-mini | Modello ML | Minimo |
anthropic/claude-sonnet-4-5 | Modello ML | Minimo |
+166 altri componenti nel report completo
Inseriscilo nella tua pipeline
Eseguilo dove rilasci. GitHub Actions, GitLab CI, Jenkins, Tekton.
Aggiungi la cybedefend-action al tuo workflow GitHub, oppure chiama la CybeDefend CLI da qualsiasi altra pipeline.
.github/workflows/ai-bom.yml
- name: CybeDefend Security Scan
uses: CybeDefend/cybedefend-action@v2
with:
pat: ${{ secrets.CYBEDEFEND_PAT }}
project_id: ${{ secrets.CYBEDEFEND_PROJECT_ID }}
branch: ${{ github.ref_name }}
break_on_severity: highPerché AI-BOM
Non puoi governare l'AI che non vedi. La shadow AI è già nei tuoi repo.
Prima la scoperta
Ogni modello, dataset, prompt, agente, server MCP e guardrail rilevato automaticamente.
Pensato per l'Allegato IV dell'EU AI Act
Ogni sezione dell'Allegato IV ha la sua regola di emissione. La documentazione dell'Articolo 11 passa da progetto trimestrale ad artefatto di CI.
Allineato al NIST AI RMF
Ogni componente è classificato secondo le funzioni Govern / Map / Measure / Manage.
Come funziona,
nel dettaglio.
La documentazione spiega l'installazione, la configurazione e ogni opzione.
Leggi la documentazionein inglesePlatform Overview / Key Features
AI-BOM & EU AI Act Compliance
Cosa viene rilevato e come, l'inventario, le categorie di rischio dell'AI Act e il report di conformità.
FAQ
Cosa rileva AI-BOM, e cosa no.
Cosa rileva esattamente AI-BOM?
Modelli richiamati per nome (ID HuggingFace, stringhe modello OpenAI / Anthropic / Google, pesi locali .gguf / .onnx), dataset citati nel codice o nella configurazione, prompt versionati presenti nel repo, URL di server MCP usati dai tuoi agenti, grafi LangChain e LlamaIndex, framework di orchestrazione di agenti (Semantic Kernel, AutoGen, CrewAI, ReAct custom) e librerie di guardrail in uso (Llama Guard, NeMo, Guardrails AI). Ogni elemento entra nell'inventario con la sua posizione nel codice sorgente, la versione fissata e una classificazione euristica.
AI-BOM è richiesto dall'EU AI Act?
L'Articolo 11 e l'Allegato IV dell'EU AI Act richiedono un pacchetto di documentazione tecnica per i sistemi AI ad alto rischio prima che entrino nel mercato UE. Quel pacchetto elenca modelli, fonti dei dati di addestramento, uso previsto, metriche di performance e misure di gestione del rischio. AI-BOM produce le evidenze in formato leggibile da macchina, così la fase di documentazione diventa un export invece di un progetto trimestrale.
Come si integra in CI/CD?
Aggiungi la cybedefend-action al tuo workflow GitHub, oppure chiama la CybeDefend CLI da qualsiasi altra pipeline (GitLab CI, Jenkinsfile, Tekton). La scansione parte a ogni push, il report viene pubblicato come artefatto di build e il gate restituisce un codice di uscita diverso da zero quando entra un nuovo componente vietato o ad alto rischio senza documentazione di governance.
Qual è la differenza tra AI-BOM e SBOM?
Lo SBOM elenca componenti software e CVE. L'AI-BOM elenca i componenti AI e i loro aspetti di governance specifici: origine dei dati di addestramento, provenienza del fine-tuning, versioni dei prompt, perimetro delle capacità degli agenti, copertura dei guardrail, rischio residuo. Sono complementari: CybeDefend li produce entrambi e l'output AI-BOM è esportabile anche in CycloneDX, così si integra nei tuoi strumenti SBOM esistenti.
AI-BOM si addestra sul nostro codice?
No. La scansione legge il tuo repository e produce un inventario strutturato; il codice sorgente non lascia il tuo ambiente. La dashboard opzionale riceve solo metadati (nomi dei componenti, versioni, classificazione del rischio), mai codice grezzo o contenuto dei prompt.
Dalla shadow AI a un'AI governata
Avvia la scansione. Il tuo inventario AI in 4 secondi.
Prima scansione gratuita. Nessuna carta di credito.