Ostorlab nutzt maschinelles Lernen und automatisierte Scanning-Engines, um End-to-End-Sicherheitsbewertungen für mobile Apps durchzuführen. Entwickler laden App-Binäre hoch oder verbinden Repositories, und Ostorlab’s KI führt statische Code-Analysen, dynamische Laufzeittests und Netzwerkverkehr-Inspektionen durch. Die Plattform hebt kritische, hohe und mittlere Risiken hervor, bietet Behebungsempfehlungen und integriert sich nahtlos in Entwicklungsarbeitsabläufe für kontinuierliches Monitoring und Compliance-Management.

Trustero AI stärkt Agile GRC durch die Echtzeit-Eingabe und Analyse von GRC-Daten. Es automatisiert zeitaufwendige Aufgaben wie Lückenanalysen, Remediation-Anleitungen, Automatisierung von Fragebögen und Beweissammlungen, um Produktivität und Compliance zu steigern. Trustero lässt sich nahtlos in bestehende Tools wie Google Cloud, AWS und GitHub integrieren und bietet eine effiziente End-to-End-GRC-Management-Lösung, die den Teams monatlich Hunderte von Stunden spart.

Das Projekt Automatisierter Schwachstellen-Scan mit Agentic AI nutzt große Sprachmodelle, um autonom Sicherheitsbewertungen zu planen, durchzuführen und zu berichten. Durch die Integration von Tools wie Bandit für statische Analyse, Nmap für Netzwerkerforschung und CVE-Datenbanken für Schwachstellen-Matching erstellt der Agent einen Schritt-für-Schritt-Workflow. Er analysiert Code-Repositories auf unsichere Muster, prüft Netzwerkports auf exponierte Dienste, korreliert Ergebnisse mit bekannten Schwachstellen und generiert einen umsetzbaren Bericht mit Risikobewertungen und Behebungsanleitungen. Benutzer können Scan-Pipelines anpassen, Zielbereiche festlegen und Ergebnisse in bestehende CI/CD-Pipelines integrieren. Dieser LLM-gesteuerte agentenbasierte Rahmen reduziert manuellen Aufwand und beschleunigt die Entdeckung und Behebung von Sicherheitsrisiken in Anwendungen und Infrastruktur.