Recopilación de actividad en distintas superficies
Recopila actividad de las interacciones con modelos, las llamadas a herramientas y MCP, y los endpoints de desarrolladores, incluido el uso de agentes en IDE, herramientas de línea de comandos y CI.
Adversa AI
Adversa AI analiza las acciones de agentes de programación aprobados y aplica controles en tiempo de ejecución según el riesgo de cada cadena. Los equipos pueden empezar en modo de observación antes de activar advertencias, bloqueos o aprobación humana.
¿Qué es Adversa AI?
Adversa AI es una plataforma de seguridad de IA cuya oferta actual en tiempo de ejecución se centra en agentes de programación como Claude Code, Copilot, Cursor y Codex. Conecta las interacciones con modelos, las llamadas a herramientas y MCP, y las acciones en los endpoints en un grafo de decisiones; evalúa la actividad relacionada como una cadena y aplica las políticas configuradas.
La plataforma para agentes de programación está en acceso anticipado. Los programas piloto se limitan a un equipo de desarrollo aprobado y comienzan en modo de observación, registrando la actividad y los eventos que se habrían bloqueado. Después, los equipos pueden elegir advertencias, denegación o aprobación humana para determinadas políticas. La plataforma combina una puerta de enlace de seguridad para agentes y sensores de endpoint; sus valores predeterminados basados en ataques se nutren de la investigación del equipo rojo de Adversa AI.
¿Qué puede hacer Adversa AI?
Análisis de riesgos a nivel de cadena
Construye un grafo de decisiones del agente que conecta las acciones con sus entradas y efectos, y luego evalúa el riesgo de la actividad relacionada con modelos, herramientas y endpoints a medida que se forma la cadena.
Aplicación de políticas con alcance definido
Empieza con observación y registros; después, activa advertencias, denegación o intervención humana. La aplicación y los umbrales de riesgo se pueden configurar por política, entorno y equipo.
Evidencias para auditorías e incidentes
Registra las acciones de los agentes y proporciona detecciones con la cadena asociada, la regla activada y las evidencias. Los eventos se pueden enviar a un SIEM y los veredictos pueden alimentar flujos de trabajo de EDR y SOC.
Políticas predefinidas y personalizadas
Usa valores predeterminados basados en ataques y mantenidos por el equipo rojo, o describe una política en lenguaje sencillo. Las políticas generadas se validan, simulan, versionan y aprueban antes de activarse.
Implementación con puerta de enlace y endpoints
Ejecuta la puerta de enlace en tu infraestructura o en la nube, junto con sensores de endpoint para las acciones de los agentes en los equipos de desarrollo y en CI. La plataforma también indica que es compatible con entornos aislados de redes externas.
Casos de uso
“Evaluar la implementación de un agente de programación”
Empieza con un equipo de desarrollo aprobado en modo de observación. Revisa las acciones registradas y la lista de elementos que se habrían bloqueado antes de seleccionar las políticas que se aplicarán.
“Revisar posibles cadenas de exposición de secretos”
Conecta el acceso de un agente a una credencial con un commit o una llamada posterior a una herramienta. Aplica las políticas configuradas a las cadenas de acciones de riesgo e inspecciona la regla y las evidencias.
“Reducir el riesgo de comandos destructivos”
Aplica políticas de tiempo de ejecución con alcance definido a actividades de riesgo de los agentes, como comandos destructivos, ampliación de tareas o bucles descontrolados. La detección y la respuesta dependen de la actividad inscrita y de los ajustes de aplicación seleccionados.
“Investigar la actividad de los agentes”
Usa la cadena de acciones registrada, la regla y las evidencias de respaldo para entender qué hizo un agente y aportar un informe revisable para los flujos de trabajo de seguridad o auditoría.
Preguntas frecuentes
¿Qué agentes y actividades cubre Adversa AI?
Menciona agentes aprobados de Claude Code, Copilot, Cursor y Codex. Su arquitectura de recopilación cubre el tráfico de modelos, las herramientas y MCP, y la actividad de los agentes en endpoints de IDE, herramientas de CLI y CI. El producto en tiempo de ejecución se centra en agentes de programación inscritos; no afirma descubrir todos los agentes desconocidos ni cubrir todos los agentes empresariales.
¿Cómo puedo probar la aplicación de políticas antes de bloquear?
Los programas piloto comienzan en modo de observación para que los equipos inspeccionen eventos, acciones que se habrían bloqueado y falsos positivos en su propio tráfico. Después, las políticas pueden emitir advertencias, denegar acciones o exigir aprobación humana, con alcance definido por política, entorno y equipo.
¿Cómo está disponible actualmente la plataforma?
Está en acceso anticipado, con programas piloto de alcance definido y prioridad a la observación, realizados con el equipo fundador. La implementación utiliza una puerta de enlace de seguridad para agentes y sensores de endpoint, en tu infraestructura o en la nube. El acceso público consiste en una demostración y una conversación sobre el programa piloto.
¿Qué ocurre si la inspección deja de estar disponible?
La plataforma describe un diseño de apertura ante fallos: una caída o una sobrecarga no bloquea al desarrollador. Esta decisión operativa es importante al evaluar qué otros controles deben mantenerse.
¿Adversa AI reemplaza una puerta de enlace, EDR, SIEM o DLP?
Añade controles en tiempo de ejecución a nivel de cadena y evidencias a la pila existente. Puede leer datos de una puerta de enlace de IA existente o funcionar como tal, enviar eventos a un SIEM e integrar veredictos en los flujos de trabajo de EDR y SOC. No reemplaza las demás herramientas de seguridad.
Datos rápidos
- Enfoque del producto
- Seguridad en tiempo de ejecución para agentes de programación aprobados
- Usuarios principales
- Responsables de seguridad, AppSec y equipos de ingeniería/plataforma
- Disponibilidad
- Acceso anticipado; programas piloto de alcance definido con el equipo fundador
- Aplicación
- Primero, observación; después, advertencias, denegación o aprobación humana configuradas
- Arquitectura
- Puerta de enlace para agentes y sensores de endpoint
- Comportamiento ante fallos
- Diseño de apertura ante fallos
Análisis de tráfico de Adversa AI
Los datos de tráfico son solo como referencia.
- Valoración del dominio
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Alternativas a Adversa AI
Tavily
tavily.com
API de acceso web en tiempo real para agentes de IA, con búsqueda, extracción, rastreo e investigación. Devuelve contexto estructurado y citado para aplicaciones y equipos de desarrollo.
Ona
ona.com
Plataforma para ejecutar agentes y desarrolladores de software con IA en segundo plano, con ejecución gobernada, entornos reproducibles y flujos de trabajo para equipos en la nube o en la VPC del cliente.
EdgeOne Makers
pages.edgeone.ai
Plataforma sobre la infraestructura de Tencent EdgeOne para desplegar aplicaciones web y agentes de IA, con alojamiento, funciones, almacenamiento, tiempo de ejecución, herramientas de sandbox, memoria, observabilidad y modelos integrados.
Wand AI
wand.ai
Wand AI permite a gobiernos y grandes empresas crear y coordinar agentes de IA junto con sus equipos, con controles de supervisión y opciones de implementación local, en nube privada o alojada.
Guardrail by NeatProxy
www.neatproxy.com
Firewall local de gasto para agentes de programación con IA: registra metadatos de uso y, en integraciones compatibles, verifica las políticas de presupuesto antes de reenviar solicitudes a los proveedores.
HAR HQ
harproject.dev
HAR HQ es una capa de gobernanza y observabilidad para equipos que ejecutan agentes de programación con HAR: estandariza la verificación, registra el trabajo y el gasto relacionados con la IA, y ayuda a mejorar los flujos de trabajo de los agentes.