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.

Kritisi nutzt fortschrittliche KI- und Machine-Learning-Algorithmen zur Durchführung von Sicherheitsprüfungen von Smart Contracts auf mehreren Blockchain-Netzwerken. Die Gemini-Ideen-Engine scannt Solidity-Verträge in Echtzeit, bietet eine umfassende Sicherheitsbewertung und identifiziert potenzielle Bedrohungen. Kritisi hilft Entwicklern, die Sicherheit ihrer Verträge zu verbessern, indem detaillierte Erklärungen sowie Verbesserungsvorschläge gemacht werden.

ZAST.AI Helper ist ein Unterstützungstool für Entwickler, das darauf ausgelegt ist, den Betrieb und die Sicherheitspersonal zu unterstützen, die das ZAST.AI-System nutzen. Dieses Chrome-Plugin ermöglicht es Entwicklern, mühelos Testkontensitzungsinformationen einzureichen, die für die Durchführung von Sicherheitsbewertungen und zur Erkennung potenzieller Schwachstellen in Systemen von entscheidender Bedeutung sind, die eine Benutzerauthentifizierung erfordern. Durch die nahtlose Integration mit der ZAST.AI-Plattform stellt der Helper sicher, dass Sicherheitsprüfungen umfassend und bequem durchgeführt werden, wodurch Entwickler befähigt werden, robuste Sicherheitspraktiken aufrechtzuerhalten und ihre Anwendungen vor potenziellen Bedrohungen zu schützen.

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.