Utveckling av cybersäkerhetsmjukvara — från PoC till enterprise-plattformar

Vi bygger ett inbyggt AI-lager ovanpå er befintliga produkt, utan att skriva om kärnan. För en amerikansk cybersäkerhetsplattform lade vi till ett konversationsbaserat gränssnitt, agentiska arbetsflöden som frågar mot den levande säkerhetsstacken, och multi-persona-UX. Onboarding minskade från 45 minuter till under 2 minuter. Den befintliga säkerhetsarkitekturen förblev oförändrad, så inget nytt compliance-omfång uppstod.

Tenant-isolation avgör om en AI-agent kan komma åt data över kundgränser. De flesta implementationer filtrerar agentens output, vilket lämnar en attackyta: prompt injection eller jailbreaks kan hämta data mellan tenanter. Vi bygger isolation i verktygslagret: varje verktygsanrop är kopplat till den autentiserade användaren, organisationen och profilen redan vid skapandet. Modellen kan varken se, vidarebefordra eller ändra dessa identifierare. Anrop mellan tenanter är arkitektoniskt omöjliga.

Compliance-krav kartläggs in i arkitekturbeslut från första sprinten: dataflöden, åtkomstkontroller, krypteringsstandarder och granskningsspår designade mot de ramverk som gäller er. Vår drift är ISO 27001-certifierad, och vi har levererat NIST- och CIS-kompatibla plattformar för amerikanska cybersäkerhetskunder.

Dedikerade molnkluster i den region ni anger, kryptering i vila och under överföring, read-only-integrationer som standard, och fullständiga granskningsspår. Vi tränar aldrig AI-modeller på er data. För en cybersäkerhetskund driver vi ett dedikerat GCP-kluster uteslutande för deras känsliga beräkningar.

Tre saker. För det första köparen: säkerhetsprodukter genomgår enterprise-säkerhetsgranskningar innan någon ser demot, så arkitekturbeslut har säljmässig tyngd. För det andra datan: threat intelligence och riskdata kräver striktare isolation, kryptering och granskningsbarhet än typisk B2B-data. För det tredje compliance: NIST, ISO 27001 och SOC 2 är inga valfria tillägg utan grundläggande produktkrav från dag ett.