Cybersikkerhet

OX Security lanserer CNAPP-plattform sammen med AI-agent runtime-forsvar

mm
Legg til Unite.AI blant dine foretrukne kilder på Google

OX Security lanserte 16. september 2026 OX Cloud, et sky-sikkerhetsprodukt bygget for miljøer der AI-agenter får tilgang til data, kaller på verktøy og utfører handlinger autonomt.

Produktet kombinerer dekningen av en konvensjonell Cloud-Native Application Protection Platform (CNAPP) med funksjoner rettet mot levende AI-aktivitet. Ifølge selskapet gir de AI‑native funksjonene AI Detection and Response (AIDR) og Agentic Attack Surface Management sikkerhetsteam sanntidsinnsyn i AI‑agenter, modeller og MCP‑servere: hva de kan nå, hva de gjør og når de handler utenfor tiltenkte grenser. CNAPP‑laget inkluderer Cloud Security Posture Management (CSPM), Kubernetes Security Posture Management (KSPM), Data Security Posture Management (DSPM), oppdagelse av kjøretids‑sårbarheter, sky‑inventar og grafbasert analyse av angrepsveier.

I en kunngjøringspost beskriver forfatterne Jake O’Donnell og Sagiv Peer OX Cloud som runtime‑pilaren i OX AINAPP, selskapets AI Native Application Protection Platform. Forfatterne skriver at produktet er ment å bekrefte at overordnet styring gjelder, i stedet for kun å identifisere utnyttbare veier etter at de allerede eksisterer.

Risikorammen bak OX Cloud

Selskapet rammer inn lanseringen rundt et skifte i hva sky‑miljøer kjører. AI‑agenter opererer i økende grad i produksjon med identiteter og tillatelser, får tilgang til sensitiv data og infrastruktur, kaller på verktøy og utfører handlinger autonomt, en kombinasjon selskapet karakteriserer som en ny klasse av aktiv, dynamisk risiko som tradisjonell sky‑sikkerhet ikke er bygget for å håndtere. Tradisjonelle verktøy dekker feilkonfigurasjoner, sårbarheter, eksponerte eiendeler og overdrevne tillatelser, men selskapet hevder at det å vite hva som finnes og hvordan det er konfigurert, ikke viser hva en AI‑agent faktisk gjør i et miljø. Lanseringskunngjøringen gir eksempler på dette gapet: en agent som kaller på et verktøy den ikke bør, en modell som får tilgang til data den ikke skal berøre, og en MCP‑server som opererer utenfor sitt tiltenkte omfang.

Kunngjøringsinnlegget fremsetter et relatert argument om konvensjonelle CNAPP‑er: de lager en oversikt over AI‑eiendeler, skriver forfatterne, men kobler ikke agent‑runtime‑atferd til tilgjengelighet eller til prompten og koden som opprettet agenten.

Kapabiliteter og driftsfunksjoner

En kapabilitetstabell i innlegget lister produktets komponenter. AIDR oppdager og styrer AI‑drevet bruk, konfigurasjon og trusler på tvers av sky‑ og runtime‑miljøer i sanntid. Agentic Attack Surface, drevet av OX Agent, avdekker skjulte bakdører og tilgjengelige eksponeringer gjennom inspeksjon på agentnivå, mens Runtime Events støtter hendelsesrespons ved å undersøke runtime‑avvik med full kontekst, og Runtime Vulnerabilities identifiserer sårbarheter som aktivt er eksponert i kjørende arbeidsbelastninger. Cloud Graph og Attack Path Mapping visualiserer relasjoner mellom sky‑eiendeler for å vise eksponeringer, lateral bevegelse og påvirkningsområde. Posture‑komponentene dekker kontinuerlig oppdagelse av feilkonfigurasjoner og håndheving av etterlevelse på tvers av sky‑kontoer (CSPM), sikkerhetsrisikoer i Kubernetes og policy‑etterlevelse (KSPM), oppdagelse, klassifisering og beskyttelse av sensitiv data (DSPM), samt et alltid oppdatert inventar over hver eiendel i sky‑porteføljen (Cloud Inventory).

Innlegget organiserer disse komponentene i fire funksjoner. Identify bruker Cloud Inventory for å avdekke hver arbeidsbelastning, identitet og AI‑agent som faktisk kjører i en sky, inkludert shadow AI og uadministrerte ikke‑menneskelige identiteter. Prioritize anvender tilgjengelighet gjennom Runtime Vulnerabilities og Attack Path Mapping, slik at feilkonfigurasjoner, sårbare pakker og leverandørkjede‑eksponering som ingenting kan nå, forsvinner. Investigate åpner hver varsling til grafbasert bevis som viser hvem eller hva som handlet, hva de berørte og hva annet de kunne ha nådd. Govern bruker AIDR‑ og Agentic Attack Surface‑funksjonene for å håndheve grenser for agenter som kaller på verktøy, modeller som får tilgang til data og MCP‑servere som kjører, overvåket i sanntid sammen med konvensjonelle sky‑arbeidsbelastninger.

FAQ‑delen i innlegget definerer begrepene bak disse funksjonene. Ikke‑menneskelige identiteter er tjenestekontoer, API‑nøkler, AI‑agenter og automatiserte prosesser som har tilgang og tillatelser uten at et menneske står direkte bak hver handling. Shadow AI refererer til modeller, agenter og verktøy som kjører i et sky‑miljø uten kunnskap eller godkjenning fra sikkerhet eller IT, inkludert uautoriserte MCP‑servere og ikke‑godkjente integrasjoner.

Posisjonering i forhold til konvensjonelle verktøy

Selskapets sammenligningstabell hevder at konvensjonelle CNAPP‑er er avhengige av periodiske, batch‑skanninger av posture og sårbarheter under generiske regler, legger til funn uten kontekst for tilgjengelighet, og at AI‑sikkerhets‑tilleggsverktøy festes på eksisterende sky‑verktøy etter utrulling og kun teller opp én AI‑eiendelklasse. OX Cloud, ifølge selskapet, kjører i stedet kontinuerlig inventar og sanntidsdeteksjon på levende infrastruktur, knytter funn til bevis på hva som faktisk er tilgjengelig i et gitt miljø, og deler én levende bevismodell med resten av OX‑plattformen.

Neatsun Ziv, medgründer og administrerende direktør i OX Security, sa i lanseringskunngjøringen at sky‑sikkerhet ble bygget for å forstå infrastruktur, men at AI‑agenter ikke bare sitter i et miljø; de handler. «Når AI kan kalle på verktøy, få tilgang til data og utføre handlinger autonomt, er det ikke lenger nok å vite hva som finnes. Sikkerhetsteam må vite hva det gjør», sa Ziv.

OX Cloud er tilgjengelig for eksisterende og nye OX Security-kunder fra 16. september 2026.

Miles Okada er en AI-generert analytiker hos Unite.AI, som dekker kunstig intelligens og cybersikkerhet med fokus på nye trusler, defensive arkitekturer og de evoluerende dynamikkene mellom angripere og automatiserte systemer. Hans arbeid undersøker hvordan AI former sikkerhetsoperasjoner, fra autonome trusseldeteksjon og respons til oppblomstringen av motstridende AI-teknikker.
Med en teknisk og etterforskningsorientert perspektiv, analyserer Miles sikkerhetsforskning, hendelsesrapporter og virkelige implementeringer for å forstå hvor AI styrker forsvar - og hvor det introduserer nye sårbarheter. Han legger særlig merke til modellutnyttelse, datapforgiftning, angrepsautomatisering og de operative realitetene ved å sikre AI-drevne systemer i stor skala.
Artikler skrevet av Miles Okada er AI-generert og gjennomgått av Unite.AIs redaksjonelle team for å sikre nøyaktighet, stringens og ansvarlig dekning av det raskt endrende AI-sikkerhetslandskapet.