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面向获批 AI 编程代理的早期访问运行时控制,提供链级风险分析。

什么是 Adversa AI?

Adversa AI 是一个 AI 安全平台,目前的运行时产品主要面向 Claude Code、Copilot、Cursor 和 Codex 等 AI 编程代理。它将模型交互、工具和 MCP 调用以及端点操作连接成决策图,按链对相关活动进行风险评分,并应用已配置的策略。

该编程代理平台目前处于早期访问阶段。试点范围限定于获批的开发团队,并以观察模式开始,记录活动以及原本会被阻止的事件。随后,团队可以针对选定策略启用警告、拒绝或人工审批。该平台结合了代理安全网关和端点传感器;其基于攻击的默认策略借鉴了 Adversa AI 红队的研究成果。

Adversa AI 能做什么?

跨界面活动采集

采集模型交互、工具和 MCP 调用以及开发者端点的活动,包括代理在 IDE、命令行工具和 CI 中的使用情况。

链级风险分析

构建连接操作及其输入和影响的代理决策图,并在链形成过程中,对相关的模型、工具和端点活动进行整体风险评分。

范围限定的策略执行

先从观察和日志记录开始,然后启用警告、拒绝或人工介入操作。执行方式和风险阈值可按策略、环境和团队进行配置。

审计与事件证据

记录代理操作,并提供包含相关链、触发规则和证据的检测结果。事件可以发送到 SIEM,判定结果也可以接入 EDR 和 SOC 工作流。

预置和自定义策略

使用由红队维护的基于攻击的默认策略,或用自然语言描述策略。生成的策略会在启用前经过验证、模拟、版本管理和审批。

网关和端点部署

在自有基础设施或云端运行网关,同时配合端点传感器,监控开发者机器和 CI 中的代理操作。该平台还说明支持隔离网络环境。

使用场景

“评估编程代理的推广部署”

从一个获批的开发团队开始,以观察模式运行。在选择要执行的策略前,查看已记录的操作和原本会被阻止的活动列表。

“审查潜在的机密泄露链”

将代理访问凭据的行为与后续提交或工具调用关联起来。对高风险操作链应用已配置的策略,并检查规则和证据。

“降低破坏性命令带来的风险”

对破坏性命令、任务扩展或失控循环等高风险代理活动应用范围限定的运行时策略。检测和响应取决于已纳管的活动以及所选的执行设置。

“调查代理活动”

使用已记录的操作链、规则和支持性证据,了解代理执行了哪些操作,并为安全或审计工作流提供可供审查的记录。

常见问题

Adversa AI 覆盖哪些代理和活动?

其中列出了获批的 Claude Code、Copilot、Cursor 和 Codex 代理。其采集架构覆盖模型流量、工具和 MCP,以及 IDE、CLI 工具和 CI 中的代理端点活动。运行时产品主要面向已纳管的编程代理;它并未声称能够发现所有未知代理或覆盖所有业务代理。

如何在阻止之前测试执行效果?

试点以观察模式开始,以便团队检查自身流量中的事件、原本会被阻止的操作和误报。随后可以按策略、环境和团队范围启用警告、拒绝或人工审批。

当前平台以何种方式提供?

该平台目前处于早期访问阶段,由创始团队开展范围限定、以观察优先的试点。部署方式包括代理安全网关和端点传感器,可运行在自有基础设施或云端。公开入口是演示和试点洽谈。

如果检查功能不可用,会发生什么?

该平台说明采用故障放行设计:崩溃或过载不会阻止开发者继续工作。在评估还需要保留哪些其他控制措施时,这一运行方式很重要。

Adversa AI 会取代网关、EDR、SIEM 或 DLP 吗?

它为现有安全技术栈增加链级运行时控制和证据。它可以从现有 AI 网关读取数据,也可以作为 AI 网关运行;可以向 SIEM 发送事件,并将判定结果接入 EDR 和 SOC 工作流。它不会取代其他安全工具。

快速信息

产品重点
获批编程代理的运行时安全
主要用户
安全负责人、AppSec 以及工程和平台团队
可用性
早期访问;创始团队范围限定的试点
执行方式
先观察;按配置执行警告、拒绝或人工审批
架构
代理网关和端点传感器
故障行为
故障放行设计

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流量数据仅供参考。

域名评分
68

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