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.

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.