Ostorlab은 머신러닝과 자동 스캔 엔진을 활용하여 모바일 앱의 안전성을 종단 간으로 평가합니다. 개발자는 앱 바이너리를 업로드하거나 저장소를 연결하며, Ostorlab의 AI가 정적 코드 분석, 동적 런타임 테스트와 네트워크 트래픽 검사를 수행합니다. 플랫폼은 치명적, 고위험, 중간 위험 문제를 강조하고, 수정 가이드라인을 제공하며, 개발 워크플로에 원활하게 통합되어 지속 모니터링 및 규정 준수 관리를 지원합니다.

Offensive Graphs는 고급 머신러닝 알고리즘을 활용하여 방화벽 규칙, Active Directory 구성, 클라우드 자산, 취약점 스캐너 출력을 비롯한 다양한 네트워크 데이터 소스를 원활하게 수집합니다. 이를 통해 공격자가 활용할 수 있는 효과적인 횡적 이동 및 권한 상승 경로를 모두 보여주는 포괄적 공격 그래프를 자동으로 구성합니다. 사용자는 쉽고 직관적인 웹 인터페이스를 통해 이 그래프를 탐색하고, 위험 수준 또는 자산 중요도별 필터를 적용하며, 상세 위험 요소까지 분석할 수 있습니다. 플랫폼은 또한 위협 점수에 근거하여 조치 우선순위를 정하고, 맞춤형 보고서를 만들어 규정 준수 및 사고 대응을 지원합니다. 복잡한 위협 모델링을 자동화하여 수작업을 줄이고, 보안 평가의 정확성과 범위를 향상시킵니다.