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Seguridad

Caso práctico: el motor de pentesting con IA de Ostorlab encuentra un puente JavaScript de Android WebView accesible mediante deep links y lo encadena hasta manipular la interfaz nativa.

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Compare Ostorlab, NowSecure, Appknox, Data Theorem, Quokka, Zimperium y MobSF para Android e iOS, con una matriz de funcionalidades y preguntas de prueba de valor para los proveedores.

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Cómo FLAG_SECURE de Android bloquea las capturas de pantalla, la grabación de pantalla y las vistas previas de aplicaciones recientes, con ejemplos de código, casos de uso, limitaciones y comportamiento al transmitir la pantalla.

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El motor de IA de Ostorlab, basado en el razonamiento, supera los límites de las reglas y detecta vulnerabilidades desconocidas y difíciles de encontrar, como evasiones de Safe Browsing en WebView, inyecciones SQL mediante proyecciones, exfiltración de claves con WebCrypto y fallos en el orden de verificación de JWT, y ofrece una cobertura de seguridad más profunda, más inteligente y complementaria.

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La primera suite de benchmarks de código abierto con 93 aplicaciones móviles vulnerables realistas que reproducen hallazgos reales de CVE y de programas de bug bounty, no ejemplos teóricos de manual.

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Este artículo muestra el proceso con el que el AI Pentest Engine de Ostorlab analiza una aplicación Android en busca de vulnerabilidades de redirección de intents. Siga el recorrido del motor, desde el análisis estático y los primeros hallazgos hasta una rigurosa validación dinámica, y compruebe su capacidad no solo para identificar posibles amenazas, sino también para descartar meticulosamente los falsos positivos.

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El Privacy Scan de Ostorlab detecta automáticamente las discrepancias entre lo que dice la política de privacidad de su aplicación y lo que esta hace realmente. Este análisis integral del texto de la política, los permisos, el código y los elementos de la interfaz ayuda a los desarrolladores móviles a evitar infracciones normativas y a generar confianza en los usuarios mediante prácticas de privacidad precisas.

Seguridad

En este artículo definimos una implementación segura de la autenticación biométrica móvil y ofrecemos implementaciones detalladas en los 3 principales lenguajes móviles modernos: Kotlin para Android, Swift para iOS y Dart para las aplicaciones multiplataforma de Flutter.

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En este artículo analizamos el malware para Android GodFather, que sigue apareciendo en distintos formatos y se dirige principalmente a aplicaciones bancarias y de criptomonedas para robar dinero e información sensible a los usuarios.

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Este artículo repasa los principales desafíos al implementar un pipeline de CI/CD para aplicaciones móviles. También ofrecemos ejemplos de cómo implementar un pipeline de CI/CD para aplicaciones Android e iOS en las herramientas de CI/CD móvil más utilizadas.