Um runtime. Um modelo de políticas. Um registo de auditoria.
Cada chamada de ferramenta, pedido de API e consulta à base de dados feitos pelos seus próprios agentes passa pelo runtime do Mitrity — validado em tempo real contra a missão declarada do agente, antes de a ação executar. Os agentes que vivem dentro de plataformas SaaS juntam-se ao mesmo registo através de conectores só de leitura. Aqui está a plataforma completa, pilar a pilar.
Decida que agentes são executados — e guarde as evidências.
Aprovações, postura de conformidade e um inventário do que os seus agentes usam, tudo construído a partir do mesmo registo que governa cada ação.
Aprove cada agente antes de ser executado
Duas decisões ficam com as pessoas: se um agente pode ser executado e se uma ação arriscada pode avançar. As revisões põem o que o agente declarou fazer ao lado do que realmente fez, e uma única definição decide se um agente não aprovado pode agir.
- Estados de ciclo de vida, de proposto a aprovado, bloqueado ou desativado — cada alteração no registo de auditoria
- Avaliações pré-preenchidas com o que o agente fez nos últimos 90 dias, cada resposta com a sua evidência
- Revisões atestadas com separação de funções, revisão periódica e uma revisão de alteração sempre que um achado ou um desvio da política o exija
- Uma barreira de aprovação que pode recusar, no runtime, cada ação de um agente que ninguém aprovou
Evidências que um auditor pode verificar, não só ler
As bibliotecas de controlos cobrem o Regulamento da IA da UE, o NIST AI RMF, as normas ISO/IEC 42001 e 27001, o RGPD, o SOC 2, o OWASP LLM Top 10 e o MITRE ATLAS. A sua postura face a cada referencial é calculada a partir dos registos que o Mitrity detém, controlo a controlo, com cada lacuna indicada. Os relatórios, os pacotes de evidências e o registo de auditoria por baixo deles levam os hashes e as assinaturas que mostram se algo mudou.
- Postura face a cada biblioteca, controlo a controlo — coberto, parcial, não coberto ou não avaliado, nunca uma percentagem solta
- Um registo de riscos de IA com responsáveis e um risco residual calculado ao lado do declarado, e declarações de política de IA que as pessoas atestam
- Relatórios SOC 2, RGPD, ISO 27001, de avaliação de IA e de referencial, com hashes de integridade — além de pacotes de evidências e links de partilha que expiram
- Um registo de auditoria à prova de adulteração: cada evento encadeado por hash, selado por pontos de verificação assinados, verificável offline
Não se governa o que não se consegue listar
O AI Bill of Materials é um inventário vivo de cada agente, ferramenta, modelo, credencial e conector do seu ambiente — não uma folha de cálculo trimestral, mas um grafo que se atualiza ao ritmo da sua frota.
- Descoberta automática de agentes, ferramentas, credenciais e conectores
- Sempre atual — o inventário atualiza-se a cada evento governado
- Detete num relance agentes-sombra, ferramentas sem uso e credenciais de longa duração
- Também os modelos: os repositórios que os seus agentes carregam, analisados, e os modelos alojados que chamam, confrontados com as suas políticas
Defenda cada ação — e teste se a defesa aguenta.
Defesa em runtime à frente das suas ferramentas e fornecedores de modelos, testes adversariais aos seus próprios agentes e varredura dos modelos que carregam.
Uma porta de entrada governada para cada modelo e ferramenta
Um único ponto de entrada governado à frente de tudo aquilo com que os seus agentes falam, das ferramentas internas aos fornecedores de modelos que chamam. Em vez de espalhar permissões por configurações, cada capacidade é concedida — e revogada — num só lugar.
- Controlo de acesso por agente e por ferramenta: operações permitidas, âmbitos e janelas de tempo
- Listas de destinos permitidos — os agentes só alcançam endpoints que você aprovou
- Limites de taxa por ferramenta e por agente, para que nem as ações permitidas possam ser abusadas
- Chamadas a modelos da Anthropic, OpenAI, Azure OpenAI / AI Foundry, Google Vertex AI, Amazon Bedrock (API compatível com OpenAI) ou qualquer host compatível com OpenAI, governadas da mesma forma
- Listas de modelos permitidos, limites de tokens, orçamentos e limites de taxa por política — aplicados antes de a chamada chegar ao fornecedor
Saiba o que alguém conseguiria pôr os seus agentes a fazer
Campanhas adversariais correm contra as suas rotas LLM e os endpoints dos seus próprios agentes, de forma agendada. Cada tentativa passa pela mesma governança que qualquer outra ação, e a troca completa fica no seu ambiente.
- Campanhas contra rotas LLM e os endpoints dos seus próprios agentes — em simulação por predefinição, com limites de tentativas, tempo, tokens e custo
- Cada tentativa governada e auditada; os prompts e respostas completos nunca saem do seu ambiente, apenas hashes e um excerto mascarado
- Oráculos determinísticos quando o resultado é um facto — e cada achado identificado com a confiança do oráculo que o decidiu
- Achados mapeados para OWASP LLM Top 10, MITRE ATLAS, NIST AI RMF, o Regulamento da IA da UE e a ISO/IEC 42001, e uma pontuação de garantia das proteções por agente
Leia o modelo antes de o seu agente o carregar
Um checkpoint PyTorch é um fluxo pickle, e carregar um pickle executa tudo o que ele nomeia. O Mitrity lê os repositórios que os seus agentes carregam sem executar nada e reporta o que contêm — com os deslocamentos de bytes que o provam.
- Fluxos pickle e arquivos PyTorch desmontados, nunca executados — cada global que alcançam, com o respetivo deslocamento de bytes
- Integridade dos cabeçalhos safetensors e GGUF, e instruções ocultas em model cards, configurações e templates de chat
- Superfícies de código remoto (auto_map, pipelines personalizados, Python incluído) e revisões não fixadas, assinaladas
- Modelos alojados observados no gateway, confrontados com as suas regras de política e com uma lista curada de modelos inseguros conhecidos
Três camadas entre os atacantes e os seus agentes
O prompt injection é o ataque de confused deputy da era dos agentes. O Mitrity filtra as entradas antes de aterrarem — com defesas que não dependem de já ter visto o truque exato.
- Camada 1: correspondência de padrões contra assinaturas de injeção conhecidas
- Camada 2: análise estatística que assinala entradas estruturalmente suspeitas
- Camada 3: um classificador de ML para tentativas novas e ofuscadas
- Apanha anulação de instruções, injeção de system prompt e evasão por codificação
Os agentes pedem segredos emprestados. Nunca são deles.
Colar uma chave de API permanente na configuração de um agente é deixar a chave-mestra debaixo do tapete. O broker emite concessões just-in-time — e recupera-as no momento em que o comportamento se desvia.
- Emissão de credenciais just-in-time com concessões de curta duração
- Revogação automática no momento em que um desvio de comportamento é detetado
- As credenciais nunca saem do seu ambiente — só os metadados das concessões são reportados
- Sem segredos permanentes, um agente comprometido não tem nada para roubar
Quando agentes contratam agentes, a linhagem importa
Um bot comprometido de baixo privilégio não deveria conseguir transformar em arma um colega de alto privilégio. O Mitrity rastreia cada cadeia de delegação agente-a-agente e garante que o privilégio só pode estreitar a jusante.
- Rastreio completo das cadeias de delegação nos seus fluxos multiagente
- Deteção de delegação circular, limites de profundidade e limiares de fan-out
- Propagação de privilégios por interseção — um delegado nunca excede quem o chamou
- Bloqueia a escalada de privilégios de IA para IA inline, não num post-mortem
Os dados sensíveis ficam onde pertencem
Os agentes tocam nos dados mais sensíveis da sua stack. O Mitrity classifica-os em trânsito, mascara-os ou bloqueia-os antes de saírem e trava a exfiltração para destinos que nunca aprovou.
- Classificação em trânsito: PII, credenciais, dados financeiros e de saúde
- Bloqueio de exfiltração para destinos não autorizados
- A deteção de acumulação trava o roubo de dados gota a gota entre sessões
- Prompts mascarados antes de saírem do seu cluster, e respostas do modelo antes de chegarem ao agente
A defesa de cada cliente afia a sua
A inteligência de ameaças tradicional são IPs e hashes de ficheiros. Os ataques a agentes são diferentes — por isso o Mitrity partilha assinaturas de ataque comportamentais por toda a frota, sem que os dados de nenhum tenant saiam alguma vez da sua fronteira.
- Indicadores de ameaças da comunidade, contribuídos anonimamente
- Deteção de padrões entre tenants com garantias estritas de privacidade
- Os indicadores são universais; as correspondências ficam sempre no tenant
- Defesa contra ataques inéditos que melhora com cada cliente
Alcance os agentes que vivem dentro do seu SaaS
Alguns agentes nunca passam por um gateway — correm dentro do Microsoft 365, Salesforce, GitHub e Snowflake. O Mitrity traz AI Security Posture Management (AI-SPM) a esses agentes: ligue cada plataforma com credenciais só de leitura que fornece e governe-os fora de banda — descubra-os, observe o que fizeram, avalie a sua postura de segurança e submeta-os às mesmas revisões que o resto da sua frota. Nada é instalado na nuvem do fornecedor.
- GitHub Copilot — descubra agentes de codificação, importe a atividade de auditoria da organização, leia a postura de segurança
- Microsoft 365 Copilot e Copilot Studio — o Copilot do tenant, os agentes publicados e cada agente do Copilot Studio, com verificações de postura só de leitura
- Salesforce Agentforce — agentes do Agentforce, telemetria de auditoria de configuração e proxies de postura da organização
- Snowflake Cortex Agents — descubra os Cortex Agents, importe a atividade de observabilidade de IA e leia a postura de segurança da conta
- AI-SPM somente leitura: Descobrir · Observar · Postura — Pro e Enterprise; nada a instalar
Governança consciente da intenção — a camada onde assenta cada pilar.
Não é só o que um agente faz — é se encaixa na missão. Cada ação é pontuada por desvio, risco e anomalia por ML que corre onde correm os seus agentes.
Imposição que se ajusta à forma como a sua equipa trabalha.
Monitorizar → Alertar → Impor
Suba de nível ao seu ritmo, por agente. Comece a observar, passe aos alertas e depois deixe o Mitrity bloquear — com as predefinições fail-open ou fail-closed que escolher.
Aprovações no Slack
As ações suspeitas ficam retidas para um humano, com botões interativos de aprovar/negar e contexto completo. Timeouts configuráveis — o agente nunca fica preso para sempre.
Reencaminhamento SIEM nativo
Cada evento de governança flui para o Splunk (HEC), syslog CEF ou qualquer webhook. O seu SOC mantém o painel único — o Mitrity só o enche com melhor sinal.
A plataforma inteira, nos seus agentes, em cinco minutos.
Comece pelos pilares de que precisa hoje. Ligue os restantes à medida que a frota cresce — mesmas missões, mesmos veredictos, mesmo registo de auditoria.