Adversa AI

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Adversa AI Ltd. · Détection d’IA

Adversa AI est une plateforme de sécurité à l'exécution pour les agents de code. Elle enregistre ce que font Claude Code, Copilot, Cursor et Codex, relie chaque étape en chaîne et bloque les actions dangereuses.

Aperçu de l'interface de Adversa AI

À propos de Adversa AI

About

Qu'est-ce qu'Adversa AI

Adversa AI est une plateforme de sécurité des agents IA construite autour d'un problème précis : les agents de programmation lisent des fichiers, lancent des commandes et poussent du code, et aucune brique du stack de sécurité classique ne voit la séquence entière. L'éditeur vend une passerelle et un capteur léger installé sur la machine du développeur, qui observe chaque appel au modèle et chaque appel d'outil, puis coupe une chaîne d'actions au moment où elle devient destructrice.

Le produit vient du travail offensif. Adversa AI Ltd. fait tourner une équipe de red teaming IA, publie des recherches sur l'IA adversariale et écrit les règles par défaut de la plateforme à partir de ce que son laboratoire casse. Cette origine explique l'argument commercial : la plupart des acheteurs ont déjà validé trois ou quatre marques d'agents, et chaque éditeur ne gouverne que la sienne. La société range ce travail sous la bannière de la sécurité du développement agentique, et la même couche revient dans les projets de détection et réponse IA quand l'équipe sécurité veut l'activité des agents dans sa supervision existante.

La limite tient au périmètre. L'outil couvre les agents de code, pas tout le parc IA d'une entreprise. Aucun tarif public, aucune inscription en libre service, aucune offre gratuite : vous ne pouvez pas l'évaluer sans parler aux ventes. Une petite équipe sans fonction sécurité et sans agents réellement déployés n'a guère de raison de s'y intéresser.

Premiers pas

  1. Demandez une démonstration, puis convenez d'un pilote limité en mode observation, avec les agents et les dépôts à couvrir.
  2. Déployez la passerelle là où circule votre trafic de modèles et installez le capteur sur un premier groupe de postes de développeurs.
  3. Branchez les API de conformité des éditeurs pour que les sessions de Claude Code, Copilot, Cursor et Codex arrivent dans une seule vue.
  4. Travaillez une semaine en observation, lisez les chaînes que la plateforme reconstitue et ajustez les séquences que vous jugez dangereuses.
  5. Passez en blocage sur les règles qui vous inspirent confiance, puis remettez le journal d'audit à l'équipe qui pilote votre revue de sécurité.

Informations sur le produit

Aperçu des tarifs, des plateformes compatibles et des performances de Adversa AI.

Offre gratuiteNon
Offres payantesCustom pricing (quote after a scoped pilot)
PlateformeWeb console, on-premises and air-gapped deployments, macOS and Linux sensors
DéveloppeurAdversa AI Ltd.
CatégorieDétection d’IA
Date de lancementJan 2018
Dernière mise à jourOct 2026
Visites du site20.9K
Classement mondial du site1.3M
Disponibilité de l’APIN/A

Idéal pour

Les utilisateurs, tâches et cas d'usage où cet outil convient le mieux.

Utilisateurs

  • Responsables sécurité d'entreprises qui font déjà tourner plusieurs agents de code
  • Ingénieurs AppSec et plateforme
  • Analystes SOC
  • Équipes risque et conformité

Tâches

  • Retenir une commande destructrice avant son exécution
  • Repérer une fuite d'identifiants
  • Bloquer l'injection de prompt et le contexte empoisonné
  • Reconstituer les faits après un incident

Cas d'usage

  • Généraliser les agents de code à toute l'ingénierie
  • Un environnement régulé qui ne peut pas envoyer de données dans le cloud d'un éditeur
  • Une première frayeur, comme un agent qui a lu des secrets d'API internes et tenté de les envoyer à l'extérieur

Fonctionnalités clés

Quatre points de capture

La plateforme observe en même temps le trafic du modèle, le harnais de l'agent, le poste du développeur et les API de conformité des éditeurs. Chaque point pris seul laisse un trou : le trafic montre l'intention, le poste montre l'effet, le harnais montre les outils entre les deux. Adversa AI relie le tout dans un seul graphe.

Graphe de comportement de l'agent

Chaque étape de raisonnement, appel d'outil, fichier touché et connexion sortante devient un nœud, avec ses entrées et ses effets. Le risque est noté à mesure que la chaîne se forme, pas événement par événement. Une étape bizarre isolée reste du contexte, d'où le rapport de 2 000 signaux bruts pour un incident confirmé qu'annonce l'éditeur.

Blocage au niveau de la chaîne

Les règles portent sur des séquences, pas seulement sur des actions isolées. Un dépôt empoisonné qui est installé, lu, puis exfiltré est arrêté à l'exfiltration, alors que la même lecture seule passe. La décision de blocage prend 0,2 ms en médiane en production, selon Adversa AI, assez peu pour que le développeur ne remarque pas la couche.

Plus de 300 règles prêtes

Le règlement est livré rempli et couvre les techniques connues d'attaque d'agents de code, plus les incidents publics. Les règles de sécurité MCP en font partie, car une description d'outil malveillante reste l'un des moyens les moins chers de détourner un agent. Les trouvailles de l'équipe offensive compilent dans les mêmes règles : une technique qui marchait au laboratoire cesse de marcher chez vous sans que vous écriviez une ligne.

Preuves et piste d'audit

Chaque session est enregistrée avec la conversation, les appels d'outils et les actions qui en découlent. Quand un auditeur demande ce qu'un agent a fait des données clients le mois dernier, la réponse sort d'un registre et non d'une reconstruction à l'aveugle. Les secrets ne sont jamais stockés, d'après la documentation de confiance de l'éditeur.

Déploiement et certifications

Les options cloud, sur site et en réseau isolé couvrent les équipes qui ne peuvent pas faire transiter leur trafic par un tiers. Les audits SOC 2 Type I et II, la certification ISO 27001 et la conformité RGPD règlent les questions achats qui bloquent les projets d'agents. Authentification unique et permissions par rôle viennent par-dessus.

Avantages et inconvénients

Avantages

  • Couvre plusieurs marques d'agents dans une seule couche, ce qui compte quand chaque développeur choisit son outil et que le contrôle de l'éditeur s'arrête à son produit.
  • Juge les actions en contexte, donc le travail légitime des agents continue pendant que les chaînes vraiment destructrices s'arrêtent.
  • Arrive avec un jeu de règles déjà rempli, ce qui raccourcit l'écart entre l'installation et une protection utile.
  • Enregistre ce que les agents ont fait dans un format qui tient devant un auditeur, un avantage réel pour les acheteurs régulés.
  • S'appuie sur une équipe de recherche active, et le framework open source SecureClaw donne aux équipes sécurité de quoi inspecter avant d'acheter.

Inconvénients

  • Aucun tarif public et aucune offre gratuite : une petite équipe ne peut pas tester sans cycle commercial ni pilote.
  • La valeur dépend d'une vraie adoption des agents. Une entreprise qui débat encore de leur autorisation tirera peu d'une couche de contrôle à l'exécution.
  • Le périmètre s'arrête aux agents de code, pas au reste de votre IA : endpoints de modèles, chatbots et copilotes internes demandent une couverture séparée.
  • Le déploiement exige du travail réseau et poste de travail en amont, c'est un projet, pas une installation du jour même.

Questions fréquentes

La plateforme se place entre vos agents de code et tout ce qu'ils touchent, enregistre chaque action et arrête les chaînes qui tournent à l'incident. Le résultat est un graphe de comportement en direct et un registre conservé de chaque session.

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