
类似 Bitsight 的外部视角评级
外部评分
只能看到公开外部数据,看不到内部软件依赖。
隐藏链条
审批只是可见的一层。
真正的风险藏在背后:数据流动、下游依赖,以及会跨境延伸的合规义务。

为什么选择 VeriChain?
现有工具大多聚焦孤立的外部评级或技术代码扫描,企业平台却经常无法把这些技术风险直接连接到合规决策和董事会汇报。我们补的正是这一层。

类似 Bitsight 的外部视角评级
只能看到公开外部数据,看不到内部软件依赖。

类似 Snyk 的开发者扫描
只看到开发侧逐行代码,无法连接董事会层面的策略和合规决策。

面向治理的技术依赖情报
我们把深层技术与数据依赖转化为自动化风险流程和可审计的治理报告。
01
证据、系统和负责人进入同一条记录。

02
数据路径、云区域、API 和 AI 服务。
03
变更、续约和未解决事项持续可见。

01
证据已经过期。

02
路径已经上线。

03
边界仍不清晰。
领导与顾问

创始人兼首席技术架构师
信息工程专家,也是 VeriChain 自动化供应商风险流程的平台建设者,研究重点包括软件供应链漏洞。
重点 信息基础设施架构 / 软件供应链完整性

创始顾问兼战略风险负责人
企业治理与风险管理负责人,具备香港及区域科技企业的集团 CRO 和 DPO 经验。
重点 网络安全风险态势 / 企业风险策略 / 隐私与合规治理
VeriChain Labs Limited
先界定供应商范围、证据模型和跨境风险信号,再扩展保障地图。
治理问题
VeriChain 从供应商关系出发,建立相关技术依赖、数据路径、基础设施连接和下游供应商的结构化视图。
团队可以把 SBOM、安全证书、合同条款、供应商声明、数据治理记录和审查决策整理成同一份可审计历史。
科技供应商可能带来受限主体风险、出口管制问题、数据驻留要求和司法管辖依赖,这些并不一定能从合同本身看见。
网络安全和 AI 被视为供应商边界内的风险向量:外部 API、AI 服务、技术依赖和数据管道,都会在同一套供应商治理模型下审查。
一份可审阅的证据记录,用于说明哪些供应商重要、发现了哪些风险、还有什么未解决,以及需要在哪里采取行动。