LLM-ассистент для безопасности и тестирования
Ускорьте обобщение угроз, триаж логов и генерацию тестовых сценариев с помощью LLM, при котором ваши данные не покидают периметр.
Что это даёт
Обобщает оповещения и логи, ускоряя триаж.
Расширяет охват за счёт генерации тестовых сценариев на естественном языке.
Данные обрабатываются в Турции; конфиденциальный контент не покидает периметр.
LLM-ÑеÑÐ²Ð¸Ñ в этой категории
Ускорьте такие процессы, как обобщение угроз, триаж логов и автоматическая генерация тестовых сценариев, с помощью LLM-ÑеÑвиÑ, обрабатываемого в Турции, при котором ваши данные не покидают периметр.
Возможности
- Обобщение логов и оповещений, триаж
- Генерация тестовых сценариев и тестовых данных
- Поддержка проверки кода и конфигураций
- Корреляция событий с использованием длинного context
Сценарии использования
- Обобщение оповещений и логов, поддержка триажа
- Генерация тестовых сценариев на естественном языке
- Поддержка проверки кода и конфигураций
Рекомендуемые модели
Силён в рассуждениях при анализе кода и безопасности.
Обрабатывает длинный context логов и кода за один проход.
Давайте вместе выстроим LLM-ÑеÑÐ²Ð¸Ñ для «Безопасность и тестирование / качество».
Расскажите о своём сценарии использования — наша команда по решениям спланирует вместе с вами модель и интеграцию, подходящие для этой категории.
Решения для категории «Безопасность и тестирование / качество»
Показать всеAVA (Advanced Virtual Analyst)
AVA (Advanced Virtual Analyst) — платформа операций кибербезопасности на базе AI; для команд SOC выполняет обнаружение угроз, анализ и реагирование на инциденты с помощью автономных AI agent.
ПодробнееAxoft Intelligent Solutions
Axoft Intelligent Solutions — турецкая технологическая компания, разрабатывающая отечественные решения в области кибербезопасности и безопасности искусственного интеллекта. Предоставляет услуги облачной безопасности, DevSecOps и защиты данных.
ПодробнееBeyondGuard Platform
BeyondGuard Platform — платформа AI security и governance; обеспечивает безопасность и контроль на уровне prompt, данных и результатов в системах LLM, RAG и agent.
Подробнее