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.

El proyecto de escaneo de vulnerabilidades automatizado con Agentic AI aprovecha modelos de lenguaje grandes para planear, ejecutar y reportar evaluaciones de seguridad de forma autónoma. Al integrar herramientas como Bandit para análisis estático, Nmap para enumeración de red y bases de datos CVE para coincidencia de vulnerabilidades, el agente crea un flujo de trabajo paso a paso. Analiza repositorios de código en busca de patrones inseguros, sondea puertos de red para servicios expuestos, correlaciona hallazgos con vulnerabilidades conocidas y genera un informe accionable con evaluaciones de riesgo y recomendaciones de remediación. Los usuarios pueden personalizar pipelines de escaneo, definir el alcance de los objetivos e integrar los resultados en pipelines CI/CD existentes. Este marco basado en LLM reduce el esfuerzo manual y acelera el descubrimiento y mitigación de riesgos de seguridad en aplicaciones e infraestructura.