Dependabot Can Update AI Agent Skills. Who Reviews What Changed?
Dependabot can propose version updates for agent dependencies. The change puts skills and instructions into an existing review workflow.
José Ramón Palanco is the CEO/CTO of Plexicus, a pioneering company in ASPM (Application Security Posture Management) launched in 2024, offering AI-powered remediation capabilities. Previously, he founded Dinoflux in 2014, a Threat Intelligence startup that was acquired by Telefonica, and has been working with 11paths since 2018. His experience includes roles at Ericsson`s R&D department and Optenet (Allot). He holds a Telecommunications Engineering degree from the University of Alcala de Henares and a Master`s in IT Governance from the University of Deusto. As a recognized cybersecurity expert, he has been a speaker at various prestigious conferences including OWASP, ROOTEDCON, ROOTCON, MALCON, and FAQin. His contributions to the cybersecurity field include multiple CVE publications and the development of various open source tools such as nmap-scada, ProtocolDetector, escan, pma, EKanalyzer, SCADA IDS, and more.
Dependabot can propose version updates for agent dependencies. The change puts skills and instructions into an existing review workflow.
A GitHub Actions policy change puts privileged pull request workflows under scrutiny. Here is what maintainers can do before enforcement.
An internal DeepSeek evaluation separates exploit capability from operational restraint. Define scope, evidence and cleanup before autonomous testing.
Separate PHP runtime exposure from application findings, verify worker replacement and keep remediation evidence reviewable with Plexicus.
EMBRACE is a useful reminder that an embedded browser does not automatically keep the security boundaries of a standalone browser.
Turn AI security benchmark claims into a scoped evaluation with reproducible findings, reviewed patches and deployment retests.
A source review of three high-severity n8n alerts shows why scan provenance and credential context matter before declaring a leak.
Review browser-loaded scripts, test integrity controls and retain deployment evidence after the Convertr analytics-script incident.
Map embedded Wasmtime dependencies to shipped artifacts, choose the correct advisory fix and verify rebuilt deployments with a Plexicus evidence workflow.
A practical evidence workflow for testing authorization boundaries, connecting code context to impact, and reviewing remediation with Plexicus.
Quantum readiness starts with knowing where cryptography lives. Singapore’s 2026 milestones make discovery urgent, while SBOMs alone cannot show every algorithm, runtime setting or supplier dependency that may need a migration plan.
Cloudflare’s open-source coding-agent skill uses coverage-led hunting, independent validation, and structured evidence. Here is what the workflow can—and cannot—establish.
AI can help analysts navigate compiled software, but a decompiler output is not a vulnerability report. See how REA changes analysis, why reverse- engineering agents need protection, and how teams can validate findings.
Three systems asserted a condition and none of them checked whether it still held. A registry reported a package was attested. An evaluation harness reported a model was offline. An assistant reported a package would work.
An editorial guide to security MCP integrations for AI-assisted development: repository findings, scanning, web testing, supply chain analysis, and cloud security.
How specialized attack agents share context, challenge hypotheses, and independently verify attack paths inside the Plexicus Proof-Driven AppSec workflow.
A complete guide to application security in 2026, from secure design and software supply chains to testing, exploit validation, remediation, and Proof-Driven AppSec.
A fruit-fly connectome offers a vivid test of a security principle: a demo is not proof until controls show what the advertised system contributes.
DevDay 2026 connected persistent agents, cloud coding, plugins, events, and shared work. Here is what shipped, what is still coming, and where AppSec boundaries lie.
Opus 5.5 motion-graphics demos reveal an agentic loop: plan, write code, run it, inspect, revise. Claude cybersecurity now depends on verification keeping pace.
Jev menghasilkan keputusan bertipe, bukan prosa. Pendekatan ini dapat menempatkan penilaian semantik di alur kerja keamanan, dengan kebijakan, fallback, verifikasi, dan tinjauan manusia.
MAESTRO is the Cloud Security Alliance's 7-layer framework for agentic AI threat modeling, applied by the OWASP GenAI Security Project. This guide turns each layer into a pentest checklist.
AI penetration testing in 2026 splits into three lanes: autonomous pentest agents, BAS platforms and AI-assisted PTaaS. We compared 15 tools on signed-scope evidence, replay and pricing.
Proof-Driven AppSec is a vulnerability remediation process that closes the loop from alert to merged fix once, with replayable evidence at every step: detect, verify, fix, audit.
AI can remove repetitive AppSec work without removing accountability. Learn how to decide what to automate, what to augment, and when a security decision should be escalated to a person.
A four-step automated vulnerability remediation playbook that turns a verified finding into a tested, reviewer-ready PR in under 60 seconds, with the evidence attached.
Menjalankan `trivy image` bukanlah DevSecOps—itu adalah pembuatan kebisingan. Rekayasa keamanan yang sesungguhnya adalah tentang rasio sinyal terhadap kebisingan. Panduan ini menyediakan konfigurasi tingkat produksi untuk 17 alat standar industri untuk menghentikan kerentanan tanpa menghentikan bisnis, yang diorganisir dalam tiga fase: pra-komit, penjaga gerbang CI, dan pemindaian waktu nyata.
Menginstal alat keamanan adalah bagian yang mudah. Bagian yang sulit dimulai pada 'Hari 2,' ketika alat tersebut melaporkan 5.000 kerentanan baru. Panduan ini berfokus pada manajemen kerentanan: bagaimana menyaring peringatan duplikat, mengelola positif palsu, dan melacak metrik yang benar-benar mengukur keberhasilan. Pelajari cara beralih dari 'menemukan bug' ke 'memperbaiki risiko' tanpa membebani tim Anda.
SAST dan DAST adalah metode pengujian keamanan yang digunakan untuk melindungi aplikasi dari serangan. Untuk melihat bagaimana masing-masing membantu keamanan aplikasi, mari kita lihat perbedaan mereka dan di mana mereka cocok dalam alur kerja Anda
Bandingkan alat ASPM terkemuka seperti Plexicus, Cycode, Wiz, dan Apiiro untuk mengotomatisasi pengujian AppSec dan manajemen kerentanan
Temukan alat keamanan API terbaik untuk mendeteksi kerentanan, menghentikan serangan API, dan melindungi aplikasi Anda dengan pemindaian dan pengujian lanjutan.
Aplikasi modern sangat bergantung pada pustaka pihak ketiga dan sumber terbuka. Ini mempercepat pengembangan, tetapi juga meningkatkan risiko serangan. Setiap ketergantungan dapat memperkenalkan masalah seperti kelemahan keamanan yang belum ditambal, lisensi berisiko, atau paket yang sudah usang. Alat Analisis Komposisi Perangkat Lunak (SCA) membantu mengatasi masalah ini.
Ada puluhan alat SAST di pasar, mulai dari open-source hingga tingkat perusahaan. Tantangannya adalah: Alat SAST mana yang terbaik untuk tim Anda?
Keamanan aplikasi web sangat penting untuk melindungi aplikasi Anda dari serangan siber yang menargetkan data sensitif dan mengganggu operasi. Panduan ini mencakup pentingnya keamanan aplikasi web, kerentanan umum, praktik terbaik, dan metode pengujian, membantu Anda mengamankan aplikasi, memastikan kepatuhan, dan mempertahankan kepercayaan pengguna
Pelanggaran keamanan yang mengerikan telah menjadi kenyataan bagi banyak perusahaan Eropa. Pelajari 15 tren DevSecOps transformatif yang harus Anda ketahui untuk tetap aman dari daftar pelanggaran.
Plexicus lulus dari program akselerator Startup Wise Guys Spring Batch 2025.
Jika Anda membangun atau menjalankan perangkat lunak saat ini, Anda mungkin sedang mengelola layanan mikro, fungsi tanpa server, kontainer, paket pihak ketiga, dan banyak kotak centang kepatuhan. Setiap bagian yang bergerak menghasilkan temuan, dasbor, dan peringatan merah yang marah. Tidak lama kemudian, visibilitas risiko terasa seperti mengemudi dalam kabut San Francisco pada pukul 2 pagi—Anda tahu ada bahaya di luar sana, tetapi Anda tidak bisa benar-benar melihatnya.
Plexicus telah mendapatkan investasi sebesar $150,000 dari Microsoft untuk memperluas infrastruktur cloud-nya. Pendanaan ini akan meningkatkan kinerja sistem, skalabilitas, dan keandalan, memungkinkan Plexicus untuk mendukung lebih banyak bisnis dengan solusi perusahaan bertenaga AI.
Temukan bagaimana integrasi BlackDuck baru dari Plexicus meningkatkan keamanan open-source dengan deteksi kerentanan waktu nyata, prioritas risiko otomatis, dan alur kerja DevSecOps yang mulus.
Plexicus meluncurkan platform keamanan berbasis AI untuk remediasi kerentanan secara real-time. Agen otonom mendeteksi, memprioritaskan, dan memperbaiki ancaman secara instan.
Kolaborasi baru antara Plexicus dan Céfiros akan meningkatkan keamanan aplikasi di 19 negara di Latam dan Iberia. Kolaborasi keamanan siber ini menghadirkan solusi Manajemen Postur Keamanan Aplikasi (ASPM) canggih kepada organisasi yang ingin secara proaktif melindungi diri dari ancaman siber.
Kerangka seperti DORA, ISO 27001, dan NIST SP 800-53 sangat penting untuk Manajemen Posisi Keamanan Aplikasi yang kuat, membantu organisasi memenuhi standar, mengurangi risiko, dan mempertahankan kepatuhan regulasi.
Plexicus is Proof-Driven AppSec: validated findings, contextual understanding, and reviewed remediation — anchored in evidence, scoped with you.