證明哪些可被利用。 搶在攻擊者之前。

Singularity Cloud Native Security 使用 Offensive Security Engine 模擬真實的外部攻擊者，以驗證哪些曝險是真正可被利用的，而不只是理論上存在弱點。接著，它使用 Attack Path Analysis 繪製這些曝險如何相互連結以形成完整的攻擊鏈，並使用 DSPM 識別敏感資料是否位於攻擊路徑上。 

這種以證據為基礎的方法可將分析師效率提升多達 66%，並將修補工作聚焦於構成真實風險的曝險。

Attack Path Analysis 會繪製個別雲端曝險（例如錯誤設定、過度權限和弱點）如何相互連結，形成從初始存取到關鍵資產的可利用路徑。 

這很重要，因為孤立的發現缺乏脈絡。無法導向任何結果的錯誤設定屬於低優先級，但若相同的錯誤設定透過一連串可被利用的資源連結到敏感資料，則屬於關鍵風險。Attack Path Analysis 提供了這種區別。

DSPM（資料安全態勢管理）可自動探索並分類雲端環境與 AI 訓練流程中的敏感資料。Singularity Cloud Native Security 將 DSPM 與 Attack Path Analysis 整合，讓團隊不僅能看見暴露存在於何處，還能判斷敏感資料是否位於影響範圍內。這會將資料安全直接連結到可利用性，進而實現更智慧的修復優先順序安排。

AI-SPM（AI 安全態勢管理）可提供對部署於雲端環境中的 AI 模型、服務與資料流的可視性。隨著組織採用 AI 工具與服務，AI-SPM 可讓安全團隊具備治理該類使用情況所需的可視性，識別 AI 工作負載特有的錯誤設定與資料暴露風險，並確保 AI 部署符合安全與法規遵循政策。

大多數雲端安全工具會產生成千上萬筆發現，卻無法區分理論風險與已證實風險。Singularity Cloud Native Security 使用 Offensive Security Engine 來驗證實際可利用性，並透過 Verified Exploit Paths 顯示真實攻擊向量的證據。 

這種著重於已證實風險而非理論性發現的做法，透過減少人工驗證與自動化修復，使分析師效率提升了 66%，且客戶回報在找出安全問題所花費的時間最多可減少 50%。