HoundDog.ai bietet eine proaktive, leichte und ultraschnelle Lösung zum Scannen statischer Codes, um PII (personenbezogene Daten) zu verhindern und die Datenschutzkonformität auf Codeebene zu gewährleisten. Durch den Einsatz von KI erkennt er kontinuierlich Schwachstellen, die sensible Daten in verschiedenen Medien, wie z.B. Protokollen, Dateien, Tokens, Cookies und Drittanbietersystemen, offenlegen. Neben der Identifizierung potenzieller Datenverletzungen bietet HoundDog.ai kontextuelle Maßnahmen zur Behebung, verfolgt und visualisiert Datenströme und automatisiert die Erstellung von Verzeichnissen von Verarbeitungstätigkeiten (RoPA) zur Einhaltung der GDPR. Es integriert sich nahtlos in die Arbeitsabläufe von Entwicklern, CI/CD-Pipelines und beliebte Frameworks wie GitHub, GitLab und Jenkins.

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.

Aptori ist eine fortschrittliche AI-gesteuerte autonome Testplattform für moderne Softwareanwendungen. Durch den Einsatz von Semantic Reasoning Technology führt es umfassende Sicherheitsprüfungen durch, einschließlich statischer, dynamischer, semantischer und Laufzeitanalysen. Der innovative Ansatz von Aptori minimiert Fehlalarme und optimiert die Erkennung komplexer Schwachstellen in den APIs Ihrer Anwendung. Die umsetzbaren Erkenntnisse, die es liefert, helfen Entwicklern, Probleme schnell zu beheben und sicherzustellen, dass Softwareveröffentlichungen sicher, konform und von hoher Qualität sind.