Offensive Graphs utiliza algoritmos avanzados de aprendizaje automático para integrar diversas fuentes de datos de red, como reglas de firewall, configuraciones de Active Directory, activos en la nube y resultados de escáneres de vulnerabilidades. Construye automáticamente gráficos de ataque completos que muestran los caminos más efectivos para movimientos laterales y escalada de privilegios que un adversario podría explotar. Los usuarios pueden explorar estos gráficos de manera interactiva en una interfaz web sencilla, aplicar filtros por nivel de riesgo o criticidad del activo y profundizar en factores de riesgo detallados. La plataforma también prioriza tareas de remediación basadas en puntuaciones de amenazas agregadas y genera informes personalizables para cumplir con estándares y responder incidentes. Automatizando el modelado complejo de amenazas, Offensive Graphs reduce significativamente el esfuerzo manual y mejora la precisión y cobertura en evaluaciones de seguridad.

Kritisi utiliza algoritmos avanzados de IA y aprendizaje automático para realizar auditorías de seguridad de contratos inteligentes en múltiples redes blockchain. El motor de IA Gemini escanea los contratos Solidity en tiempo real, proporcionando una puntuación de seguridad integral e identificando amenazas potenciales. Kritisi ayuda a los desarrolladores a mejorar la seguridad de sus contratos ofreciendo explicaciones detalladas y sugiriendo mejoras.

ZAST.AI Helper es una herramienta de asistencia para desarrolladores diseñada para facilitar las operaciones y al personal de seguridad que utiliza el sistema ZAST.AI. Esta extensión de Chrome permite a los desarrolladores enviar sin esfuerzo información sobre la sesión de la cuenta de prueba, que es crucial para realizar evaluaciones de seguridad y detectar posibles vulnerabilidades en sistemas que requieren autenticación de usuario. Al integrarse sin problemas con la plataforma ZAST.AI, el asistente garantiza que las verificaciones de seguridad sean exhaustivas y convenientes, empoderando a los desarrolladores para mantener prácticas de seguridad sólidas y proteger sus aplicaciones de posibles amenazas.

Ostorlab aprovecha el aprendizaje automático y motores de escaneo automatizados para realizar evaluaciones de seguridad móvil de extremo a extremo. Los desarrolladores cargan binarios de aplicaciones o conectan repositorios, y la IA de Ostorlab realiza análisis de código estático, pruebas en tiempo de ejecución dinámico e inspección del tráfico de red. La plataforma destaca problemas críticos, altos y medios, ofrece orientación para remediaciones e integra en flujos de trabajo de desarrollo para monitoreo continuo y gestión de cumplimiento.