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.

Offensive Graphs nutzt fortschrittliche Machine-Learning-Algorithmen, um vielfältige Netzwerkinformationen wie Firewall-Regeln, Active Directory-Konfigurationen, Cloud-Assets und Scanner-Ergebnisse zu integrieren. Es erstellt automatisch umfassende Angriffsgrafiken, die die effektivsten seitlichen Bewegungen und Privilegieneskalationspfade offenbaren, die Angreifer ausnutzen könnten. Nutzer können diese Diagramme interaktiv über eine benutzerfreundliche Weboberfläche erkunden, Filter nach Risikoniveau oder Asset-Kritikalität anwenden und tiefgehende Risikofaktoren analysieren. Die Plattform priorisiert auch Maßnahmen basierend auf aggregierten Bedrohungspunkten und generiert anpassbare Berichte zur Unterstützung von Compliance und Vorfallsmanagement. Die Automatisierung der komplexen Bedrohungsmodellierung reduziert manuellen Aufwand erheblich und steigert die Genauigkeit sowie die Abdeckung bei Sicherheitsbewertungen.