源鉴 SCA

Xcheck Software Composition Analysis Platform

新一代 AI 供应链安全治理平台

融合 AI 资产识别、供应链风险分析与智能安全准入能力，贯通模型、智能体及开源组件的引入、开发、交付与持续治理，构建 AI 供应链全生命周期安全防线。

AI 原生生态加速演进，供应链安全治理迈向全栈时代

As AI-Native Ecosystems Expand, Supply Chain Security Requires End-to-End Governance

随着大模型与 AI 智能体深入企业研发和核心业务，软件供应链正在从传统开源代码、第三方组件与容器镜像，延伸至 AI 模型、数据集、Agent、Skill、MCP 和 Tool 等新型资产。多源组件的快速引入与组合复用，提升了 AI 应用交付效率，也使恶意组件投毒、模型文件风险、依赖漏洞及开源许可证冲突等问题更加复杂。

与此同时，SBOM、AI-BOM 等资产透明化机制，以及软件供应链漏洞管理和安全开发相关要求，正推动企业建立覆盖资产识别、风险评估、可信准入与持续追踪的供应链安全治理能力。

AI 供应链资产透明化

从传统软件成分延伸至模型、数据集及智能体组件，建立标准化资产清单与依赖关系，实现来源可查、成分可见、影响可溯。

供应链风险精准化

结合组件漏洞、真实可达性、恶意投毒及许可证风险，提升供应链威胁识别与研判能力，聚焦真正影响业务的关键风险。

安全准入与持续治理

将风险审查融入组件引入、AI 编码、制品构建及仓库分发环节，推动供应链安全从事后排查向源头管控与持续治理延伸。

AI 资产来源日趋复杂，供应链安全面临四重挑战

Four Challenges in Securing Complex AI Supply Chains

从开源模型引入到智能体应用构建，从第三方组件复用到制品交付，企业 AI 供应链涉及的资产类型、依赖层级与风险入口不断增加，传统以软件包漏洞扫描为主的治理方式面临新的挑战。

资产不可见

来源繁杂，AI 资产底数难以摸清

模型、数据集、Agent、Skill、MCP 及开源组件分散引入，缺少统一的资产清单与依赖视图，难以厘清组件来源及潜在风险影响范围。

风险难研判

漏洞告警繁多，真实威胁难以聚焦

传统组件扫描依赖漏洞等级判断风险，缺少业务调用、漏洞可达性及利用条件分析，容易造成修复优先级失准和研发资源浪费。

准入难管控

外部依赖开放，恶意组件难以阻断

开源软件、第三方 Skill 与 MCP 组件持续进入研发体系，缺少统一的安全基线和准入审查机制，投毒组件与高风险依赖可能流入业务环境。

治理难闭环

升级影响复杂，风险处置难以持续

组件修复涉及版本兼容、生命周期及许可证变更，安全团队难以兼顾风险收敛与业务稳定，新漏洞出现后也缺少持续追踪机制。

知源而鉴险，精准管控 AI 供应链安全风险

Know Your Assets. Prioritize Risks. Control Your Supply Chain.

源鉴 SCA 依托多模态软件成分分析、AI 资产识别、漏洞可达性分析与供应链威胁情报，将传统开源治理能力延伸至 AI 原生生态，帮助企业建立覆盖资产透明化、风险精准研判、可信准入与持续治理的一体化安全体系。

价值一｜资产可溯

全栈资产识别，厘清 AI 供应链依赖脉络

融合源码、二进制、运行时及 AI 资产分析能力，识别开源组件、AI 模型、数据集、Agent、Skill、MCP、Tool 等多类型资产，构建 SBOM、AI-BOM 标准化清单与模型血缘图谱，实现资产来源、依赖关系及风险影响范围可视化，为企业建立透明可信的 AI 供应链治理基础。

多模态资产识别
SBOM / AI-BOM
模型血缘追溯

价值二｜风险可辨

深入真实调用，精准研判供应链风险

结合组件漏洞、函数调用链、真实可达性及威胁情报开展多维风险分析，综合漏洞严重程度、利用条件与业务影响确定修复优先级，减少无效告警干扰，让安全团队将资源集中于真正影响业务的高风险组件。

漏洞可达性分析
多维风险评分
智能修复优先级

价值三｜源头可控

前置安全审查，严守组件可信准入关口

依托恶意组件检测、AI 资产静态审查与供应链防火墙，将安全策略融入组件引入、私服仓库、AI 编码及 CI/CD 流水线，对高风险依赖、恶意投毒与违规组件实施准入检查和策略阻断，降低供应链风险进入业务系统的可能。

恶意投毒检测
供应链防火墙
研发流水线安全门禁

价值四｜治理有方

智能升级决策，推动供应链风险持续收敛

综合组件版本兼容性、EOL/EOS 生命周期、许可证变化及漏洞修复收益，提供多策略升级建议，并联动供应链风险情报持续追踪已识别资产，帮助企业兼顾风险处置、研发效率与系统稳定性，实现供应链安全的长效治理。

智能升级推荐
许可证合规
持续情报预警

多模态引擎协同，构建 AI 供应链安全治理体系

Multimodal Analysis for End-to-End AI Supply Chain Security

以源码、二进制、运行时及 AI 资产分析引擎为基础，融合 SBOM / AI-BOM 资产管理、漏洞可达性分析、供应链投毒检测与 XSBOM 风险情报，构建覆盖软件成分与 AI 原生资产的多层次安全检测体系，贯通资产识别、风险评估、安全准入与持续治理。

AI 供应链资产层

软件组件与 AI 原生资产

软件供应链源码・开源依赖・二进制・容器镜像
AI 供应链Model・Dataset・Agent・Skill・MCP・Tool

多模态资产识别与分析层

源码成分分析
二进制成分分析
运行时成分分析
容器镜像扫描
AI 模型与血缘分析
Agent / Skill / MCP 识别

供应链风险检测与治理层

组件漏洞与可达性分析
恶意组件与投毒检测
许可证与升级风险分析
AI 资产安全审查
风险评分与修复推荐
仓库防火墙与安全门禁

SBOM / AI-BOM资产清单・依赖图谱・模型血缘
云脉 AI 情报底座XSBOM 情报・漏洞预警・恶意投毒情报

全生命周期治理层

AI 供应链安全治理闭环

资产识别 → 风险检测 → 可信准入 → 精准修复 → 持续追踪

贯通 AI 资产引入与研发交付，筑牢供应链安全防线

Securing AI Development and Delivery Across the Supply Chain

面向企业 AI 应用建设、智能体研发及软件供应链治理需求，源鉴 SCA 将资产识别、风险审查、可信准入与持续情报联动融入实际业务流程，帮助企业从源头控制高风险依赖，提升 AI 供应链安全治理能力。

场景一

AI 模型与智能体资产安全治理

溯清模型来源，掌握智能体供应链资产全貌

企业在建设知识助手、研发智能体及业务自动化应用时，往往引入多个开源模型、数据集、第三方 Skill 与 MCP 服务，资产来源分散、依赖关系复杂，难以统一掌握组件构成与潜在风险。

源鉴 SCA 通过 AI 模型识别、血缘追溯与 Agent 应用包扫描，建立覆盖 Model、Agent、Skill、MCP、Tool 的资产清单，结合 AI-BOM 与风险分析能力，帮助企业厘清资产来源、组件关系及风险影响范围，支撑 AI 资产统一治理。

场景二

第三方组件与 AI 资产可信准入

严守供应链入口，降低恶意组件引入风险

金融、政企及大型企业在软件研发和智能体应用建设中，需要持续引入开源组件、第三方插件与外部工具，来源复杂的组件可能携带恶意代码、已知漏洞或许可证合规风险。

源鉴 SCA 结合供应链威胁情报、恶意组件检测与私服仓库防火墙，对组件进行引入前安全审查，并通过仓库入库、出库及 CI/CD 安全策略实施风险阻断，帮助企业建立可信组件准入机制。

场景三

AI Coding 与 DevSecOps 安全治理

安全检测融入研发流程，推动供应链风险前置收敛

企业采用 AI 编码工具与敏捷研发模式后，组件引入和版本更新更加频繁，传统安全检测流程容易与开发工作割裂，导致高风险依赖在上线前集中暴露。

源鉴 SCA 通过 AI-SCA、IDE 插件与 CI/CD 集成，将组件漏洞、许可证及恶意依赖检测融入编码和构建环节，并结合漏洞可达性分析与智能升级建议，帮助研发团队及时识别、优先处置关键风险。

场景四

供应链漏洞应急与持续治理

情报关联资产，快速定位风险影响范围

当开源组件出现重大漏洞、恶意投毒或版本停止维护时，企业往往需要跨多个系统排查组件使用情况，确认受影响业务，并评估升级可能带来的兼容性与合规风险。

源鉴 SCA 依托 SBOM / AI-BOM 资产清单与 XSBOM 供应链情报联动，关联风险组件及依赖路径，结合漏洞可达性、修复优先级与升级影响分析

以AI治理AI，新一代AI供应链安全治理平台

从 AI 资产透明化到供应链风险精准研判，从恶意组件可信准入到全生命周期持续治理，源鉴 SCA 助力企业构建覆盖 AI 模型、智能体及软件依赖的供应链安全治理体系，筑牢 AI 原生应用可信交付根基。

申请试用

客户

Clients

首创基于“智能体安全+AI供应链安全+AI代码安全”的新一代AI原生安全治理体系，以AI治理AI，从源头治理AI数据准备、模型训练调试、智能体开发部署到运行迭代等关键环节面临的AI原生安全风险，帮助企业用户构筑一套从“代码与组件”到“数据与智能”的智能体全生命周期内生安全治理体系，持续守护新一代AI原生安全。