Offensive Graphs utilise des algorithmes avancés d'apprentissage automatique pour intégrer diverses sources de données réseau telles que les règles de pare-feu, les configurations Active Directory, les actifs cloud et les résultats de scanners de vulnérabilités. Elle construit automatiquement des graphiques d'attaque complets révélant les chemins de mouvement latéral et d'escalade des privilèges que pourrait exploiter un adversaire. Les utilisateurs peuvent explorer ces graphiques de manière interactive via une interface web conviviale, appliquer des filtres selon le niveau de risque ou la criticité des actifs, et approfondir les facteurs de risque. La plateforme priorise également les tâches de remédiation en se basant sur des scores de menace agrégés et génère des rapports personnalisables pour soutenir la conformité et la réponse aux incidents. En automatisant la modélisation complexe des menaces, Offensive Graphs réduit considérablement l'effort manuel tout en améliorant la précision et la couverture des évaluations de sécurité.

Kritisi utilise des algorithmes avancés d'IA et d'apprentissage automatique pour effectuer des audits de sécurité des contrats intelligents sur plusieurs réseaux blockchain. Le moteur IA Gemini scanne les contrats Solidity en temps réel, fournissant un score de sécurité complet et identifiant les menaces potentielles. Kritisi aide les développeurs à améliorer la sécurité de leurs contrats en offrant des explications détaillées et en suggérant des améliorations.

ZAST.AI Helper est un outil d'assistance aux développeurs conçu pour faciliter le travail des opérations et du personnel de sécurité qui utilise le système ZAST.AI. Cette extension Chrome permet aux développeurs de soumettre facilement des informations de session de compte de test, essentielles pour réaliser des évaluations de sécurité et détecter les vulnérabilités potentielles dans les systèmes exigeant une authentification utilisateur. En s'intégrant parfaitement à la plateforme ZAST.AI, l'assistant garantit que les vérifications de sécurité sont complètes et pratiques, permettant aux développeurs de maintenir des pratiques de sécurité solides et de protéger leurs applications contre les menaces potentielles.

Ostorlab utilise l'apprentissage automatique et des moteurs de scan automatisés pour effectuer des évaluations de sécurité mobiles de bout en bout. Les développeurs téléchargent des binaires d'app ou connectent des dépôts, et l'IA d'Ostorlab effectue des analyses de code statique, des tests d'exécution dynamique et l'inspection du trafic réseau. La plateforme met en évidence les problèmes critiques, graves et moyens, offre des conseils de correction et s'intègre de manière transparente dans les flux de travail de développement pour une surveillance continue et une gestion de la conformité.