Satu Platform. Setiap Lapisan Risiko AI.

Paparan AI perusahaan muncul di seluruh alat karyawan, lingkungan pengembang, agen otonom, fitur AI tertanam, platform pihak ketiga, dan proyek yang tidak terdaftar. Veranthios membawa lapisan risiko ini ke dalam satu sistem catatan—memberikan visibilitas berkelanjutan, kepemilikan yang jelas, perbaikan yang diprioritaskan, dan bukti untuk dewan, regulator, auditor, dan pelanggan.

Tata kelola yang terintegrasi ke dalam Operasi AI

  • Pengawasan aset AI
  • Visibilitas risiko
  • Bukti kepatuhan
  • Pelaporan yang siap diajukan ke dewan

Inovasi Perusahaan Tanpa Titik Buta

  • Deteksi AI Bayangan
  • Paparan AI Pengembang
  • Risiko AI yang bersifat agen
  • Kontrol adopsi AI

Berpusat pada Pelanggan Sejak Desain

  • Dirancang untuk mengatasi tantangan di lingkungan perusahaan
  • Dirancang untuk CIO dan pemimpin risiko
  • Terintegrasi ke dalam ekosistem yang ada
  • Berfokus pada nilai yang terukur

Atur Alat AI yang Tidak Disetujui Siapa Pun

Shadow AI merujuk pada aktivitas AI yang tidak sah yang beroperasi di dalam perusahaan tanpa persetujuan IT, keamanan, risiko, atau dewan direksi. Karyawan menggunakan alat AI publik dan pihak ketiga untuk mempercepat pekerjaan, seringkali tanpa menyadari bahwa dokumen kepemilikan, data pelanggan, kredensial, atau informasi yang diatur dapat meninggalkan perimeter keamanan organisasi. Veranthios terus mendeteksi dan mengatur alat AI yang tidak sah di berbagai sumber telemetri seperti aktivitas OAuth, sinyal DNS dan proxy, penggunaan SaaS, dan integrasi CASB — memberikan pandangan langsung kepada organisasi tentang di mana AI digunakan, risiko apa yang ditimbulkannya, dan tindakan tata kelola apa yang telah diambil.

Eksplorasi Deteksi AI Bayangan
Jempol

Kelola Lapisan Risiko Baru yang Diciptakan oleh Agen AI

Sistem AI modern semakin dibangun dari agen yang bertindak, berkomunikasi, mendelegasikan tugas, memanggil alat, mengakses plugin, dan berinteraksi melalui protokol yang muncul seperti MCP dan A2A. Hal ini menciptakan permukaan serangan yang lebih besar dan lebih kompleks, di mana agen yang lemah, izin berlebihan, integrasi yang tidak terverifikasi, identitas palsu, pelarian sandbox, dan kegagalan rantai kepercayaan dapat menciptakan eksposur perusahaan. Veranthios membantu organisasi mengidentifikasi dan mengelola risiko AI agen dengan memantau kesehatan agen, perilaku, izin, eksposur protokol, dan kontribusi operasional — memungkinkan tim untuk melihat agen mana yang berkinerja aman, mana yang berkinerja buruk, dan mana yang memerlukan perbaikan, pembatasan, pelatihan ulang, atau penghapusan.

Jelajahi Risiko AI Agentik
Jempol

Hentikan Kebocoran yang Digerakkan AI dalam Pipa Kode

Asisten pengkodean AI mempercepat pengembangan, tetapi mereka juga meningkatkan risiko kredensial, kunci API, kode hak milik, dan detail arsitektur sensitif terekspos melalui repositori, permintaan prompt, kode yang dihasilkan, dan alur kerja pengembang. Kredensial yang diserahkan ke riwayat Git bukanlah insiden yang nyaris lolos—ini adalah insiden terbuka selama komit tersebut masih ada. Veranthios mendeteksi paparan AI pengembang di seluruh repositori, alur kerja CI/CD, log audit, dan sinyal asal kode. Ini membantu tim keamanan mengidentifikasi kredensial yang bocor, memprioritaskan perbaikan berdasarkan radius dampaknya, memantau aktivitas pengembangan yang dibantu AI, dan melacak postur AI pengembang melalui skor tata kelola yang dapat dibaca di dasbor.

Jelajahi Deteksi AI Pengembang
Jempol

Buat Sistem Rekaman untuk AI yang Diatur

Registri Aset AI Veranthios menyediakan inventaris terpusat untuk setiap aset AI/ML yang digunakan — mulai dari model produksi yang disetujui dan fitur AI tertanam hingga proyek percontohan, alat AI pihak ketiga, sistem agen, dan sistem yang sedang dalam perbaikan. Apa pun yang beroperasi di luar Registri secara definisi adalah AI yang tidak diatur. Registri mendukung intak tata kelola, kepemilikan, alur kerja persetujuan, penilaian kelayakan dan nilai, pelacakan siklus hidup, visibilitas kumpulan data pelatihan, dokumentasi alur kerja ML, dan penilaian risiko dinamis di berbagai dimensi risiko utama seperti akurasi, keadilan, kemampuan penjelasan, tata kelola data, kepatuhan terhadap peraturan, ketahanan operasional, dan risiko vendor.

Eksplorasi Registri Aset AI
Jempol