Satu Platform. Setiap Lapisan Risiko AI.

Eksposur AI perusahaan muncul di perangkat kerja karyawan, lingkungan pengembang, agen otonom, fitur AI tertanam, platform pihak ketiga, dan proyek yang belum terdaftar. Veranthios menyatukan seluruh lapisan risiko ini ke dalam satu sistem pencatatan resmi: menghadirkan visibilitas berkelanjutan, kepemilikan yang jelas, perbaikan yang terprioritaskan, serta bukti bagi dewan direksi, regulator, auditor, dan pelanggan.

Tata Kelola yang Menyatu dengan Operasional AI

  • Pengawasan aset AI
  • Visibilitas risiko
  • Bukti kepatuhan
  • Pelaporan siap sajikan untuk dewan direksi

Inovasi Perusahaan Tanpa Titik Buta

  • Deteksi Shadow AI
  • Eksposur AI di lingkungan pengembang
  • Risiko AI agentik
  • Kendali adopsi AI

Berorientasi Pelanggan Sejak Perancangan

  • Dirancang untuk menjawab tantangan skala perusahaan
  • Disusun untuk CIO dan pimpinan fungsi risiko
  • Terintegrasi dengan ekosistem yang sudah berjalan
  • Berfokus pada nilai yang terukur

Atur Alat AI yang Tidak Disetujui Siapa Pun

Shadow AI merujuk pada aktivitas AI yang berjalan di dalam perusahaan tanpa persetujuan IT, keamanan, fungsi risiko, maupun dewan direksi. Karyawan memakai perangkat AI publik dan pihak ketiga untuk mempercepat pekerjaan, kerap tanpa menyadari bahwa dokumen rahasia perusahaan, data pelanggan, kredensial, atau informasi yang diatur regulasi bisa keluar dari perimeter keamanan organisasi. Veranthios mendeteksi dan menata kelola perangkat AI tidak berizin secara berkelanjutan melalui berbagai sumber telemetri: aktivitas OAuth, sinyal DNS dan proxy, pemakaian SaaS, serta integrasi CASB. Hasilnya, organisasi memperoleh gambaran langsung tentang di mana AI dipakai, risiko apa yang ditimbulkannya, dan tindakan tata kelola apa yang sudah dijalankan.

Eksplorasi Deteksi AI Bayangan
Jempol

Kelola Lapisan Risiko Baru yang Lahir dari Agen AI

Sistem AI modern kian dibangun dari agen yang bertindak, berkomunikasi, mendelegasikan tugas, memanggil perangkat, mengakses plugin, dan berinteraksi lewat protokol baru seperti MCP dan A2A. Kondisi ini melahirkan permukaan serangan yang lebih luas dan lebih rumit, di mana agen yang rentan, izin akses berlebih, integrasi yang tidak terverifikasi, pemalsuan identitas, sandbox escape, dan kegagalan rantai kepercayaan dapat menimbulkan eksposur bagi perusahaan. Veranthios membantu organisasi mengidentifikasi dan mengelola risiko AI agentik dengan memantau kesehatan agen, perilaku, izin akses, eksposur protokol, dan kontribusi operasionalnya. Dengan begitu, tim dapat melihat agen mana yang berjalan aman, mana yang berkinerja buruk, dan mana yang perlu diperbaiki, dibatasi, dilatih ulang, atau dihentikan.

Jelajahi Risiko AI Agentik
Jempol

Hentikan Kebocoran Berbasis AI di Pipeline Kode Anda

Asisten pemrograman berbasis AI mempercepat pengembangan, tetapi sekaligus memperbesar risiko terbukanya kredensial, kunci API, kode milik perusahaan, dan detail arsitektur sensitif melalui repositori, prompt, kode yang dihasilkan, dan alur kerja pengembang. Kredensial yang terlanjur masuk ke riwayat Git bukan sekadar nyaris insiden: itu insiden yang terbuka selama komit tersebut masih ada. Veranthios mendeteksi eksposur AI pengembang di seluruh repositori, alur kerja CI/CD, log audit, dan sinyal asal-usul kode. Platform ini membantu tim keamanan mengenali kredensial yang bocor, memprioritaskan perbaikan berdasarkan luas dampaknya, memantau aktivitas pengembangan yang dibantu AI, dan melacak postur AI pengembang lewat skor tata kelola yang terbaca langsung di dasbor.

Jelajahi Deteksi AI Pengembang
Jempol

Bangun Sistem Pencatatan Resmi untuk AI yang Diatur

Registri Aset AI Veranthios menyediakan inventaris terpusat untuk setiap aset AI/ML yang digunakan: mulai dari model produksi yang telah disetujui dan fitur AI tertanam, hingga proyek percontohan, perangkat AI pihak ketiga, sistem agentik, dan sistem yang sedang dalam proses perbaikan. Apa pun yang beroperasi di luar Registri, secara definisi, adalah AI yang tidak diatur. Registri mendukung proses pengajuan tata kelola, penetapan kepemilikan, alur kerja persetujuan, penilaian kelayakan dan nilai, pelacakan siklus hidup, visibilitas set data pelatihan, dokumentasi alur kerja ML, serta penilaian risiko dinamis pada dimensi utama seperti akurasi, keadilan, keterjelasan model, tata kelola data, kepatuhan regulasi, ketahanan operasional, dan risiko vendor.

Eksplorasi Registri Aset AI
Jempol