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El AI Pentest Engine de Ostorlab descubrió de forma sistemática una vulnerabilidad crítica de Broken Function-Level Authorization (BFLA) en un endpoint WebSocket de GraphQL, que permitía el acceso sin autenticación a un servicio de traducción en tiempo real. Este caso práctico detalla el proceso paso a paso de la IA, desde el descubrimiento hasta la prueba de concepto.

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El análisis metódico supera al fuzzing a ciegas: el motor de IA de Ostorlab descubre una debilidad de restablecimiento de contraseña entre versiones y logra tomar el control de una cuenta sin acceso al correo electrónico.

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Cómo se descubrió una cadena de exfiltración de datos de segundo orden del lado del cliente en una SPA moderna, que convirtió una simple redirección abierta en una vulnerabilidad de robo de datos en varias etapas mediante el análisis de JavaScript y la validación de la cadena de explotación.

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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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Un análisis de seguridad a gran escala de más de 500 de las principales aplicaciones bancarias móviles revela vulnerabilidades generalizadas, bases de código de hace una década y preocupantes patrones de centralización del backend.

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La precisión supera al envío masivo de payloads: el motor de IA de Ostorlab logra sistemáticamente RCE en Titiler y demuestra la exfiltración sin una sola traza de pila.

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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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Este artículo presenta un análisis práctico y exhaustivo, y la explotación en un caso real, de una cuenta de servicio de GCP incrustada en el código, con acceso excesivo a Pub/Sub, descubierta en una aplicación móvil de HackerOne. Detalla cómo el motor de pentesting con IA de Ostorlab automatizó el ciclo completo, desde la autenticación y la enumeración de permisos hasta la inyección e interceptación de mensajes de extremo a extremo, lo que permitió la corrección en cuatro días.

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Este análisis técnico revela cómo cadenas de ataque sofisticadas, combinando path traversal, manipulación de enlaces simbólicos y peculiaridades del SDK de Android, pueden vulnerar las defensas de Signal Android para extraer archivos internos sensibles, pese a que su legendario cifrado permanece intacto. Aunque Signal corrigió estas vulnerabilidades en cuestión de días, los descubrimientos ofrecen lecciones cruciales sobre cómo errores aparentemente menores pueden encadenarse en exploits potentes, y por qué incluso la mejor arquitectura de seguridad necesita múltiples capas de defensa