Los tres motores

Agent Guard: el producto insignia

Los agentes de IA, los copilotos, los bots, las cuentas de servicio y los registros de aplicaciones acumulan amplios accesos en silencio, y actúan sin intervención humana. Agent Guard inventaría cada identidad no humana, evalúa su riesgo a partir del radio de impacto × el historial de acciones y responde a las dos preguntas que importan: ¿a qué puede acceder y qué ha hecho?

Cada agente lleva una política de acceso editable; al guardarla se reevalúa la actividad del agente frente a los nuevos límites y se previsualiza lo que se habría bloqueado. Los agentes de IA se muestran visualmente distintos en todo el producto para que nunca se oculten entre los usuarios humanos.

Explicabilidad: cada veredicto sobre un agente indica, en lenguaje claro, por qué una acción se permitió, se marcó o se bloqueó, con la evidencia y un paso de remediación.

Posture Guard

Un motor puro de 16 reglas en seis categorías —exposición pública, acceso externo, exceso de permisos, accesos obsoletos, riesgo de agentes de IA y configuración incorrecta— señala dónde los datos están sobreexpuestos o compartidos incorrectamente. La gravedad escala según los datos: un enlace público a un archivo sensible es CRÍTICO, no ALTO.

Los hallazgos se priorizan por radio de impacto (sensibilidad × amplitud × nivel de acceso), no solo por gravedad, de modo que la exposición más accesible y más sensible asciende a la cima. Una puntuación de postura de 0–100 con una calificación de A–F resume la organización.

El historial de análisis y una comparación entre análisis clasifican cada hallazgo como NUEVO, RECURRENTE o RESUELTO automáticamente, de modo que pueda ver exactamente qué cambió en el origen entre análisis.

Flow Guard

Flow Guard es prevención contextual de pérdida de datos. Aprende una línea base por organización del movimiento de datos normal —destinos conocidos y volúmenes típicos— y luego señala anomalías frente a esa línea base en lugar de frente a una lista de reglas genérica.

Cada movimiento de datos se convierte en un veredicto con una justificación en lenguaje sencillo. La exfiltración fuera de patrón, la exportación masiva y los nuevos destinos externos emergen como anomalías contextuales.

Qué es real y qué es simulado

Los motores en sí —las reglas, la puntuación, la comparación entre análisis, la fusión de veredictos y las explicaciones— son reales, puros y probados con pruebas unitarias. Hoy se ejecutan sobre conjuntos de datos simulados realistas por conector; el flujo de datos en vivo se activa por origen una vez que conecte credenciales reales. Los hallazgos y los informes siempre etiquetan su modo de datos.

La cobertura detectiva —observar, explicar, puntuar— está activa ahora. La aplicación preventiva (actuar en el proveedor) es un paso aparte, opcional, cubierto bajo Prevención Activa.