Un runtime. Un modèle de politiques. Une piste d'audit.
Chaque appel d'outil, requête d'API et requête en base émis par vos propres agents passe par le runtime Mitrity — validé en temps réel contre la mission déclarée de l'agent, avant que l'action ne s'exécute. Les agents qui vivent dans des plateformes SaaS rejoignent le même registre grâce à des connecteurs en lecture seule. Voici la plateforme complète, pilier par pilier.
Décidez quels agents s’exécutent — et gardez les preuves.
Approbations, posture de conformité et inventaire de ce qu’utilisent vos agents, le tout construit à partir du même registre qui gouverne chaque action.
Approuvez chaque agent avant qu’il ne s’exécute
Deux décisions restent humaines : un agent peut-il s’exécuter, et une action risquée peut-elle aller au bout ? Les revues placent ce qu’un agent était censé faire à côté de ce qu’il a réellement fait, et un seul réglage décide si un agent non approuvé peut agir.
- Des statuts de cycle de vie, de proposé à approuvé, bloqué ou retiré — chaque changement dans la piste d’audit
- Des évaluations préremplies à partir de ce que l’agent a fait ces 90 derniers jours, chaque réponse avec sa preuve
- Des revues attestées avec séparation des tâches, une revue périodique et une revue de changement dès qu’un constat ou une dérive de politique l’exige
- Un verrou d’approbation qui peut refuser, au runtime, chaque action d’un agent que personne n’a approuvé
Des preuves qu’un auditeur peut vérifier, pas seulement lire
Les bibliothèques de contrôles couvrent le règlement européen sur l’IA, le NIST AI RMF, les normes ISO/IEC 42001 et 27001, le RGPD, SOC 2, l’OWASP LLM Top 10 et MITRE ATLAS. Votre posture face à chacun de ces référentiels est calculée à partir des enregistrements que détient Mitrity, contrôle par contrôle, chaque écart étant signalé. Les rapports, les dossiers de preuves et la piste d’audit qui les sous-tend portent les empreintes et les signatures qui montrent si quoi que ce soit a changé.
- Posture face à chaque bibliothèque, contrôle par contrôle — couvert, partiel, non couvert ou non évalué, jamais un pourcentage brut
- Un registre des risques IA avec des responsables et un risque résiduel calculé à côté du risque déclaré, et des déclarations de politique IA que chacun atteste
- Rapports SOC 2, RGPD, ISO 27001, d’évaluation IA et par référentiel, avec empreintes d’intégrité — plus des dossiers de preuves et des liens de partage qui expirent
- Une piste d’audit inviolable : chaque événement chaîné par hachage, scellé par des points de contrôle signés, vérifiable hors ligne
On ne gouverne pas ce qu'on ne sait pas lister
L'AI Bill of Materials est un inventaire vivant de chaque agent, outil, modèle, credential et connecteur de votre environnement — pas un tableur trimestriel, mais un graphe qui se met à jour au rythme de votre flotte.
- Découverte automatique des agents, outils, credentials et connecteurs
- Toujours à jour — l'inventaire se met à jour à chaque événement gouverné
- Repérez d'un coup d'œil agents fantômes, outils inutilisés et credentials à longue durée de vie
- Les modèles aussi : les dépôts que chargent vos agents, analysés, et les modèles hébergés qu’ils appellent, confrontés à vos politiques
Défendez chaque action — et vérifiez que la défense tient.
Une défense au runtime devant vos outils et vos fournisseurs de modèles, des tests adverses contre vos propres agents et l’analyse des modèles qu’ils chargent.
Une porte d'entrée gouvernée pour chaque modèle et chaque outil
Un point d'entrée gouverné unique devant tout ce à quoi parlent vos agents, des outils internes aux fournisseurs de modèles qu’ils appellent. Au lieu d'éparpiller les permissions dans des fichiers de config, chaque capacité s'accorde — et se révoque — au même endroit.
- Contrôle d'accès par agent et par outil : opérations autorisées, périmètres et fenêtres temporelles
- Listes de destinations autorisées — les agents n'atteignent que les endpoints que vous avez approuvés
- Limites de débit par outil et par agent, pour qu'aucune action même autorisée ne soit détournée
- Les appels de modèles vers Anthropic, OpenAI, Azure OpenAI / AI Foundry, Google Vertex AI, Amazon Bedrock (API compatible OpenAI) ou tout hôte compatible OpenAI, gouvernés de la même manière
- Listes de modèles autorisés, plafonds de tokens, budgets et limites de débit par politique — appliqués avant que l’appel n’atteigne le fournisseur
Sachez ce qu’on pourrait faire faire à vos agents
Des campagnes adverses visent vos routes LLM et les endpoints de vos propres agents, selon un calendrier. Chaque tentative passe par la même gouvernance que toute autre action, et l’échange complet reste dans votre environnement.
- Des campagnes contre les routes LLM et les endpoints de vos propres agents — en simulation par défaut, avec des plafonds de tentatives, de durée, de tokens et de dépenses
- Chaque tentative gouvernée et auditée ; les prompts et réponses complets ne quittent jamais votre environnement, seulement des empreintes et un extrait caviardé
- Des oracles déterministes quand le résultat est un fait — et chaque constat étiqueté avec le niveau de confiance de l’oracle qui l’a tranché
- Des constats rattachés à l’OWASP LLM Top 10, à MITRE ATLAS, au NIST AI RMF, au règlement européen sur l’IA et à l’ISO/IEC 42001, et un score d’assurance des garde-fous par agent
Lisez le modèle avant que votre agent ne le charge
Un checkpoint PyTorch est un flux pickle, et charger un pickle exécute tout ce qu’il nomme. Mitrity lit les dépôts que chargent vos agents sans rien exécuter, et rapporte ce qu’ils contiennent — avec les décalages d’octets pour le prouver.
- Flux pickle et archives PyTorch désassemblés, jamais exécutés — chaque global qu’ils atteignent, avec son décalage d’octets
- Intégrité des en-têtes safetensors et GGUF, et instructions cachées dans les model cards, les configurations et les templates de chat
- Surfaces de code distant (auto_map, pipelines personnalisés, Python embarqué) et révisions non épinglées, signalées
- Les modèles hébergés observés au niveau de la passerelle, confrontés à vos règles de politique et à une liste de modèles dangereux connus
Trois couches entre les attaquants et vos agents
L'injection de prompts est l'attaque du confused deputy de l'ère des agents. Mitrity filtre les entrées avant qu'elles n'atterrissent — avec des défenses qui ne supposent pas d'avoir déjà vu le tour exact.
- Couche 1 : correspondance de motifs contre les signatures d'injection connues
- Couche 2 : analyse statistique qui signale les entrées structurellement suspectes
- Couche 3 : un classifieur ML pour les tentatives inédites et obfusquées
- Attrape le contournement d'instructions, l'injection de system prompt et l'évasion par encodage
Les agents empruntent les secrets. Ils ne les possèdent jamais.
Coller une clé d'API permanente dans la config d'un agent, c'est laisser le passe-partout sous le paillasson. Le broker émet des baux just-in-time à la place — et les reprend dès que le comportement dérive.
- Émission de credentials just-in-time avec des baux à courte durée de vie
- Révocation automatique dès qu'une dérive comportementale est détectée
- Les credentials ne quittent jamais votre environnement — seules les métadonnées des baux sont remontées
- Sans secrets permanents, un agent compromis n'a rien à voler
Quand des agents embauchent des agents, la lignée compte
Un bot compromis à faible privilège ne devrait pas pouvoir transformer en arme un pair à privilège élevé. Mitrity trace chaque chaîne de délégation d'agent à agent et garantit que le privilège ne peut que se réduire en aval.
- Traçage complet des chaînes de délégation dans vos workflows multi-agents
- Détection des délégations circulaires, limites de profondeur et seuils de fan-out
- Propagation des privilèges par intersection — un délégué ne dépasse jamais son appelant
- Bloque l'escalade de privilèges d'IA à IA inline, pas dans un post-mortem
Les données sensibles restent à leur place
Les agents touchent aux données les plus sensibles de votre stack. Mitrity les classifie à la volée, les caviarde ou les bloque avant qu’elles ne sortent, et stoppe l’exfiltration vers des destinations que vous n’avez jamais approuvées.
- Classification à la volée : données personnelles, credentials, données financières et de santé
- Blocage de l'exfiltration vers les destinations non autorisées
- La détection d'accumulation stoppe le vol de données au goutte-à-goutte entre sessions
- Les prompts caviardés avant de quitter votre cluster, et les réponses du modèle avant d’atteindre l’agent
La défense de chaque client aiguise la vôtre
Le renseignement classique, ce sont des IP et des hachages de fichiers. Les attaques d'agents sont différentes — Mitrity partage donc des signatures d'attaque comportementales à travers la flotte, sans que les données d'aucun tenant ne franchissent jamais sa frontière.
- Indicateurs de menaces issus de la communauté, contribués anonymement
- Détection de motifs inter-tenants avec des garanties strictes de confidentialité
- Les indicateurs sont universels ; les correspondances, toujours limitées au tenant
- Une défense contre les attaques inédites qui s'améliore avec chaque client
Atteignez les agents qui vivent dans votre SaaS
Certains agents ne passent jamais par une passerelle : ils s'exécutent dans Microsoft 365, Salesforce, GitHub et Snowflake. Mitrity apporte l'AI Security Posture Management (AI-SPM) à ces agents : connectez chaque plateforme avec des identifiants en lecture seule que vous fournissez et gouvernez-les hors bande — découvrez-les, observez ce qu'ils ont fait, évaluez leur posture de sécurité et soumettez-les aux mêmes revues que le reste de votre flotte. Rien n'est installé dans le cloud de l'éditeur.
- GitHub Copilot — découvrez les agents de codage, importez l'activité d'audit de l'organisation, lisez la posture de sécurité
- Microsoft 365 Copilot et Copilot Studio — le Copilot du locataire, les agents publiés et chaque agent Copilot Studio, avec des contrôles de posture en lecture seule
- Salesforce Agentforce — agents Agentforce, télémétrie d'audit de configuration et proxies de posture de l'organisation
- Snowflake Cortex Agents — découvrez les Cortex Agents, importez l’activité d’observabilité IA et lisez la posture de sécurité du compte
- AI-SPM en lecture seule : Découvrir · Observer · Posture — Pro et Enterprise ; rien à installer
Gouvernance consciente de l'intention — la couche sur laquelle repose chaque pilier.
Pas seulement ce que fait un agent — mais si cela colle à la mission. Chaque action est scorée en dérive, risque et anomalie par du ML qui tourne là où tournent vos agents.
Une application qui épouse la façon de travailler de votre équipe.
Surveiller → Alerter → Appliquer
Graduez à votre rythme, par agent. Commencez par observer, passez aux alertes, puis laissez Mitrity bloquer — avec les défauts fail-open ou fail-closed de votre choix.
Approbations dans Slack
Les actions suspectes sont retenues pour un humain, avec boutons interactifs approuver/refuser et contexte complet. Délais configurables — l'agent ne reste jamais bloqué indéfiniment.
Transfert SIEM natif
Chaque événement de gouvernance est diffusé vers Splunk (HEC), syslog CEF ou n'importe quel webhook. Votre SOC garde son écran unique — Mitrity ne fait qu'y verser un meilleur signal.
Toute la plateforme, sur vos agents, en cinq minutes.
Commencez par les piliers dont vous avez besoin aujourd'hui. Activez le reste à mesure que votre flotte grandit — mêmes missions, mêmes verdicts, même piste d'audit.