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Cette version apporte des améliorations majeures à notre moteur d'exploration d'interface propulsé par l'IA, pour un scan dynamique plus intelligent et plus adaptatif sur les applications modernes. Nous avons remanié notre scanner SSL pour détecter plus de 15 vulnérabilités SSL/TLS critiques avec une meilleure précision, et reconstruit le moteur de taint analysis pour une détection des vulnérabilités plus approfondie et plus fiable. La version étend aussi la couverture de la détection des secrets, des mauvaises configurations mobiles et des CVE récents. Sur l'ensemble de la plateforme, les performances ont été affinées pour plus de vitesse, de stabilité et de précision.

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Le Privacy Scan d'Ostorlab détecte automatiquement les écarts entre ce que dit la politique de confidentialité de votre application et ce qu'elle fait réellement. Cette analyse complète du texte de la politique, des autorisations, du code et des éléments d'interface aide les développeurs mobiles à éviter les infractions à la conformité et à bâtir la confiance des utilisateurs grâce à des pratiques de confidentialité exactes.

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L'intégration GitHub d'Ostorlab Security Scanner améliore les workflows de développement d'applications mobiles en intégrant la sécurité automatisée directement dans le pipeline CI/CD. Elle propose une GitHub Action pour scanner l'application mobile à chaque push de code. Elle ajoute des informations sur les vulnérabilités directement dans les pull requests, met en évidence les modifications de code exactes qui ont introduit les problèmes et suggère des corrections en un clic que les développeurs peuvent appliquer sans quitter GitHub.

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Cet article annonce la nouvelle intégration entre Ostorlab et Vanta, explique son fonctionnement, décrit les étapes de configuration et présente les principaux avantages pour les équipes sécurité et conformité.

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La mise à jour de mai 2025 d'Ostorlab apporte des capacités complètes d'analyse de la confidentialité, avec 21 nouvelles catégories de collecte de données et des outils de vérification améliorés. Cette version introduit des profils de scan Attack Surface spécialisés pour des évaluations de sécurité optimisées, ajoute l'intégration du code source GitHub pour un mappage précis des vulnérabilités et met en place une limitation du débit en QPS pour des scans maîtrisés. Parmi les autres améliorations : des contrôles par expression régulière des URL pour les scans mobiles, une intégration Jira simplifiée et des capacités d'empreinte étendues pour une détection plus précise.

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Cette version introduit la prise en charge du standard CNIL, l'export SARIF et de meilleures informations sur les vulnérabilités, avec leurs emplacements et une recherche avancée. Copilot gagne en puissance, les performances s'améliorent et les workflows liés aux actifs et à la remédiation sont plus fluides.

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Cet article retrace notre parcours dans la mise en œuvre d'Ostorlab Copilot, les défis rencontrés et les leçons que nous en avons tirées.

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La mise à jour de février introduit Ticket Aggregation V2 et Ostorlab Copilot, ainsi que des améliorations des capacités de reporting et des mécanismes de détection. Ces évolutions améliorent la gestion des vulnérabilités, l'expérience utilisateur et l'analyse de sécurité sur l'ensemble de la plateforme.

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Cet article annonce la version 2 du système de ticketing des vulnérabilités d'Ostorlab et explique comment il automatise et rationalise toute la gestion et la remédiation des vulnérabilités de sécurité, grâce à la création automatique de tickets, à la gestion du cycle de vie, à l'application de politiques et à l'intégration avec les outils existants.

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Cet article explore la gestion de la surface d'attaque automatisée par l'IA, son impact sur la cybersécurité et la façon dont elle automatise la découverte des actifs et la détection des vulnérabilités.