Offensive Graphs utiliza algoritmos avançados de aprendizado de máquina para ingerir de forma fluida diversas fontes de dados de rede, como regras de firewall, configurações do Active Directory, ativos na nuvem e resultados de scanners de vulnerabilidade. Ela constrói automaticamente gráficos de ataque abrangentes que revelam os caminhos mais eficazes de movimento lateral e escalonamento de privilégios que um adversário pode explorar. Os usuários podem explorar esses gráficos de forma interativa em uma interface web fácil de usar, aplicar filtros por nível de risco ou criticidade do ativo e detalhar fatores de risco. A plataforma também prioriza tarefas de remediação com base em pontuações de ameaça agregadas e gera relatórios personalizáveis para apoiar conformidade e resposta a incidentes. Ao automatizar a complexa modelagem de ameaças, Offensive Graphs reduz significativamente o esforço manual, ao mesmo tempo em que aumenta a precisão e a cobertura das avaliações de segurança.

Kritisi utiliza algoritmos avançados de IA e aprendizado de máquina para realizar auditorias de segurança de contratos inteligentes em várias redes blockchain. O motor de IA Gemini escaneia contratos Solidity em tempo real, fornecendo uma pontuação de segurança abrangente e identificando ameaças potenciais. Kritisi ajuda os desenvolvedores a melhorar a segurança de seus contratos oferecendo explicações detalhadas e sugerindo melhorias.

ZAST.AI Helper é uma ferramenta de assistência para desenvolvedores projetada para facilitar as operações e o pessoal de segurança que utiliza o sistema ZAST.AI. Esta extensão do Chrome permite que os desenvolvedores enviem facilmente informações de sessão de conta de teste, que são cruciais para realizar avaliações de segurança e detectar potenciais vulnerabilidades em sistemas que exigem autenticação de usuário. Ao se integrar perfeitamente à plataforma ZAST.AI, o assistente garante que as verificações de segurança sejam abrangentes e convenientes, permitindo que os desenvolvedores mantenham práticas de segurança robustas e protejam seus aplicativos contra ameaças potenciais.

Ostorlab utiliza aprendizado de máquina e mecanismos de varredura automatizados para realizar avaliações de segurança de aplicativos móveis de ponta a ponta. Desenvolvedores enviam binários de aplicativos ou conectam repositórios, e a IA do Ostorlab realiza análise estática de código, testes dinâmicos em tempo de execução e inspeção de tráfego de rede. A plataforma destaca questões de risco crítico, alto e médio, oferece orientações de remediação e integra-se aos fluxos de trabalho de desenvolvimento para monitoramento contínuo e gestão de conformidade.