Setiap layanan dibangun, ditayangkan, dan dijalankan untuk Anda dengan paket bulanan. Cari atau filter berdasarkan sektor dan kategori.
Untuk perusahaan yang laporannya memperlambat basis data utama atau menampilkan angka kemarin. Kami menyiapkan salinan langsung yang mengalirkan setiap rekaman baru, berubah, dan terhapus dari basis data produksi Anda ke gudang data atau replika, tanpa kueri berat pada yang asli. AI memantau salinan dan menjelaskan setiap keterlambatan.
Kami membangun rangkaian pengujian adversarial yang secara otomatis menguji AI Anda terhadap jailbreak, kebocoran data, bias, dan pelanggaran kebijakan, serta dijalankan ulang pada setiap rilis. Temuan dilengkapi tingkat keparahan, langkah reproduksi, dan panduan perbaikan.
Untuk pemberi kerja yang banyak mengeluarkan biaya pelatihan staf. Kami mengaitkan data penyelesaian kursus dengan hasil berikutnya seperti promosi dan retensi, serta membandingkan staf serupa yang mengikuti dan tidak mengikuti kursus, sehingga Anda melihat program mana yang layak didanai.
Untuk bisnis yang tidak yakin apakah alat keamanan mereka dapat mendeteksi serangan. Kami menjalankan simulasi serangan yang aman secara terjadwal, memeriksa pertahanan mana yang bereaksi, dan mengirim setiap celah ke tim Anda sebagai tiket.
Untuk tim yang pengaturan cloud langsungnya menyimpang dari apa yang dikatakan kode mereka. Kami membandingkan keduanya terus-menerus, mengurutkan setiap perbedaan berdasarkan risiko nyata, dan membuka perbaikan siap pakai di kode Anda.
Untuk tim yang menjalankan aplikasi di Kubernetes. Kami mempelajari bagaimana setiap beban kerja berperilaku normal dan memperingatkan saat salah satunya mulai melakukan hal tidak biasa, seperti membuka shell atau memanggil alamat yang aneh.
Untuk bisnis tempat staf menghubungkan aplikasi luar ke email dan file perusahaan. Kami mendaftar setiap aplikasi yang terhubung, menilai risikonya, dan mencabut atau mengarahkan yang berisiko untuk persetujuan.
Untuk tim perangkat lunak yang ujinya lolos tetapi tetap melewatkan bug. Kami menemukan jalur kode yang tidak benar-benar dilindungi oleh uji Anda, menulis uji baru khusus untuk jalur tersebut, dan menambahkan pemeriksaan yang mencegah cakupan uji yang lebih lemah digabungkan.