Cómo funciona

Ingesta → Normalización → Vectorización → Similitud & Clustering → Incidente

1

Ingesta

Entradas: logs, PRs, CVEs.
2

Normalización

Un esquema consistente.
3

Vectorización

Embeddings + features.
4

Similitud & Clustering

Coseno · K-Means/DBSCAN.
5

Incidente

Resumen y remediación.

Priorización de vulnerabilidades

Clasificamos vulnerabilidades por Impacto, Frecuencia y Confianza para ayudarte a actuar primero en lo que más mueve la aguja.

1

Recolectamos señales

Agrupamos incidentes similares (fuentes, endpoints, firmas) en un mismo clúster.
2

Medimos el impacto

Usuarios/servicios afectados, criticidad del activo, coste estimado.
3

Estimamos la frecuencia

Recurrencia, crecimiento y recencia de eventos.
4

Calculamos el score

Score 0–100 ponderando impacto, frecuencia y confianza.

Fórmula del score

El Score combina Impacto, Frecuencia y Confianza. Cambia los pesos y verás la matriz actualizarse al instante.

Impacto 0.50

Frecuencia 0.30

Confianza 0.20

Score = (Impacto × 0.50) + (Frecuencia × 0.30) + (Confianza × 0.20)

Mapa impacto × frecuencia

Arriba-derecha = mayor prioridad.

Frecuencia → ↑ Impacto

Crítica

Alta

Media

Baja

Info

Nuestras Integraciones

Funcionamiento

Del repo a la remediación en 4 pasos — con señales y contexto que importan.

Conecta repos e infra

Integra GitHub, GitLab o Bitbucket y vincula tu cloud (AWS, GCP, Azure) y tu CI/CD. Descubrimos servicios y pipelines, con mínimos permisos auditables.

OAuth / tokens de instalación con rotación
Descubrimiento de repos, ramas y pipelines
Mapeo de servicios por monorepo/microservicio
Scopes mínimos + trazabilidad por integración
On-prem y VPC vía conector ligero

Escaneo continuo

Analizamos cada commit/PR y despliegue en segundos: código, dependencias y configuración, sin frenar el flujo del equipo.

SAST, SCA e IaC con reglas específicas por stack
Triggers por push/PR y hooks en CI/CD (GitHub, GitLab, Jenkins)
Detección de secretos, SBOM, licencias y drift
Tiempo medio de análisis < 60s por servicio
Políticas por entorno (dev/stage/prod)

Priorización contextual

Ordenamos por impacto real y probabilidad, cruzando exposición en producción, frecuencia e indicadores de confianza.

Contexto de servicio (tráfico, criticidad, SLO)
Superficie afectada + blast radius
Score = Impacto × Frecuencia × Confianza
Detección de duplicados, correlación y clusters
Vista de riesgos por equipo y aplicación

Remediación y alertas

Generamos PRs automáticos y avisos útiles (Slack/Teams/Email) solo cuando importa, con verificación y ownership claro.

Diff propuesto y tests sugeridos por componente
Auto-PR / Issue con assignee y etiquetas
Alertas deduplicadas con ventana silenciosa
Webhooks para SOAR/Jira/ServiceNow
Métricas de MTTR, SLA y cobertura