Offensive Graphs использует продвинутые алгоритмы машинного обучения для беспрепятственного внедрения различных источников сетевых данных, таких как правила файрвола, конфигурации Active Directory, облачные активы и результаты сканеров уязвимостей. Она автоматически создает исчерпывающие графики атаки, раскрывающие наиболее эффективные пути перемещения по сети и повышения привилегий, которые злоумышленник может использовать. Пользователи могут интерактивно исследовать эти графики через удобный веб-интерфейс, применять фильтры по уровню риска или критичности активов и углубляться в подробные факторы риска. Платформа также приоритизирует задачи по устранению уязвимостей на основе агрегированных показателей угроз и создает настраиваемые отчеты для поддержки соблюдения требований и реагирования на инциденты. Автоматизация сложного моделирования угроз значительно сокращает ручную работу и одновременно повышает точность и покрытие оценки безопасности.

Kritisi использует современные алгоритмы ИИ и машинного обучения для проведения аудитов безопасности смарт-контрактов на нескольких блокчейн-сетях. Движок ИИ Gemini сканирует контракты Solidity в режиме реального времени, предоставляя полную оценку безопасности и выявляя потенциальные угрозы. Kritisi помогает разработчикам улучшать безопасность их контрактов, предлагая подробные объяснения и рекомендации по улучшению.

ZAST.AI Helper — это инструмент помощи разработчикам, предназначенный для облегчения работы операционного и охранного персонала, использующих систему ZAST.AI. Это расширение для Chrome позволяет разработчикам без усилий отправлять информацию о сессии тестовой учетной записи, что имеет решающее значение для проведения оценок безопасности и выявления потенциальных уязвимостей в системах, требующих аутентификации пользователей. Благодаря бесшовной интеграции с платформой ZAST.AI, помощник гарантирует, что проверки безопасности будут тщательными и удобными, позволяя разработчикам поддерживать надежные практики безопасности и защищать свои приложения от потенциальных угроз.

Ostorlab использует машинное обучение и автоматические движки сканирования для проведения комплексной оценки безопасности мобильных приложений. Разработчики загружают бины или подключают репозитории, а ИИ Ostorlab выполняет статический анализ кода, динамическое тестирование и проверку сетевого трафика. Платформа выделяет критические, высокие и средние риски, предлагает рекомендации по исправлению и интегрируется в рабочие процессы разработки для постоянного мониторинга и управления соблюдением требований.