ORCH
Audits code and AI usage against regulatory requirements, blocks sensitive data transmission, and tests system security.
31 ссылающихся доменов
Набирает аудиторию
- Для кого
- Organizations managing AI and software risks, particularly in regulated industries
- Цена
- Цена не прочитана
- Активность
- Активно развиваетсяна сайте ничего датированного
- Компания
- год основания не известен
- check source code against applicable laws and regulations
- hide or block sensitive data before staff send it to AI tools
- test system security and generate evidence of vulnerabilities
- #810
Precogs AI
Detects vulnerabilities, secrets, and compliance risks in code, binaries, and data with auto-generated fixes.
17ЖивойОт $34.32/мес - #2240
SyntheholDB
Generates synthetic relational databases preserving schema and referential integrity while shielding sensitive production data.
Набирает аудиториюне прочитано— - #153
Mindgard
Обнаруживает, проводит красные команды и защищает AI-агентов и системы от уязвимостей безопасности и атак.
1.2kПоддерживается— - #413
Struct
Monitors production changes, triages alerts, and automatically fixes issues with pull requests.
23ЖивойОт $200/мес - #454
Cloudback MCP Server
Создаёт резервные копии репозиториев GitHub, GitLab, Azure DevOps и Linear с шифрованием, управляемым клиентом, и быстрым восстановлением.
114не прочитаноОт $10/мес - #655
Scout AI
Analyzes web applications for performance, security, SEO, and accessibility issues with real-time reports.
20Поддерживается—
Что такое ORCH?
Audits code and AI usage against regulatory requirements, blocks sensitive data transmission, and tests system security.
Для кого ORCH?
Organizations managing AI and software risks, particularly in regulated industries
Пользуются ли ORCH?
Набирает аудиторию.
ORCH ещё развивают?
Активно развивается.
Чем заменить ORCH?
В категории «Инструменты разработки», по использованию: Precogs AI, SyntheholDB, Mindgard, Struct, Cloudback MCP Server, Scout AI.
Как мы читаем инструмент
Без голосов, без отзывов, без заявлений вендора. Каждую неделю краулер читает собственный сайт инструмента и несколько публичных реестров, а слова на карточке - полосы над тем, что он прочитал.
- Использование: визиты на сайт (оценка), установки из npm и PyPI, присутствие в отчёте Chrome об использовании.
- Активность: последний релиз на GitHub, npm или PyPI; самая свежая датированная страница сайта; открытые вакансии на публичной доске.
- Цена: собственная страница цен вендора, прочитанная с датой. Число печатается, только если оно есть на той странице.
- Строку и сценарии пишем мы сами по главной странице, по одной на строку, и отбраковываем, когда они повторяют маркетинг вендора.
Как AI-ассистенты читают каждый сайт - чтение, о котором нас спрашивают вендоры, - на отдельной странице видимости каждого инструмента.