Ostorlabは機械学習と自動スキャンエンジンを利用して、エンドツーエンドのモバイルアプリのセキュリティ評価を行います。開発者はアプリのバイナリをアップロードするかリポジトリに接続し、OstorlabのAIが静的コード分析、動的ランタイムテスト、ネットワークトラフィック検査を実行します。このプラットフォームは重要、高リスク、中リスクの問題をハイライトし、修正ガイダンスを提供し、開発ワークフローにシームレスに組み込み、継続的な監視とコンプライアンス管理を行います。

Offensive Graphsは、高度な機械学習アルゴリズムを用いて、ファイアウォール規則、Active Directory設定、クラウド資産、脆弱性スキャナ出力などの多様なネットワークデータソースをシームレスに取り込みます。自動的に包括的な攻撃グラフを構築し、敵が悪用し得る最も効果的な側面移動や権限昇格の経路を明らかにします。ユーザーは、使いやすいウェブインターフェースでこれらのグラフをインタラクティブに探索し、リスクレベルや資産の重要度ごとにフィルターを適用し、詳細なリスク要因を深掘りできます。このプラットフォームでは、集約された脅威スコアに基づき改善作業を優先し、コンプライアンスやインシデント対応を支援するカスタマイズ可能なレポートも作成します。複雑な脅威モデリングを自動化することで、手動の作業を大幅に削減しつつ、セキュリティ評価の精度と範囲を向上させます。