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Sécurité

Guide pratique pour concevoir des workflows de test de sécurité assistés par l'IA qui transforment des preuves délimitées en résultats vérifiables, grâce à des sorties structurées, des points de validation et une exécution contrôlée.

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Parcourez les allées de n'importe quelle grande conférence de cybersécurité aujourd'hui et vous entendrez parler de la promesse des plateformes autonomes alimentées par l'IA. Mais les tests uniquement basés sur l'IA ne passent pas à l'échelle. Un programme AppSec résilient exige une pile à plusieurs niveaux, attentive aux coûts, qui combine des scanners traditionnels rapides, des revues sémantiques privées et une orchestration sélective de modèles de pointe.

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PentestGPT, PentAGI, HexStrike AI, Strix, CAI, Nebula, NeuroSploit, Deadend CLI et RedAmon comparés : fonctionnalités clés de chaque agent de pentest IA, étoiles GitHub et licences.

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L'AI Pentest Engine d'Ostorlab a mis au jour de manière systématique une vulnérabilité critique de Broken Function-Level Authorization (BFLA) sur un endpoint WebSocket GraphQL, qui permettait un accès non authentifié à un service de traduction en temps réel. Cette étude de cas détaille, étape par étape, la démarche de l'IA, de la découverte à la preuve de concept.

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Une analyse méthodique vaut mieux que le fuzzing à l'aveugle : le moteur d'IA d'Ostorlab découvre une faille de réinitialisation de mot de passe entre versions d'API et prend le contrôle d'un compte sans accès à l'e-mail.

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Le moteur d’IA d’Ostorlab, fondé sur le raisonnement, dépasse les limites des approches à base de règles pour révéler des vulnérabilités jusque-là inconnues et difficiles à détecter, dont des contournements de Safe Browsing dans WebView, des injections SQL via les projections, l’exfiltration de clés WebCrypto et des défauts d’ordre de vérification des JWT, pour une couverture de sécurité plus profonde, plus intelligente et complémentaire.

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La précision l'emporte sur la pulvérisation de payloads : le moteur IA d'Ostorlab parvient systématiquement à une RCE sur Titiler et prouve l'exfiltration sans la moindre stack trace.

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Cet article présente la démarche de l'AI Pentest Engine d'Ostorlab pour analyser une application Android à la recherche de vulnérabilités de redirection d'intents. Suivez le parcours du moteur, de l'analyse statique et des premiers résultats jusqu'à une validation dynamique rigoureuse, et voyez comment il sait non seulement identifier des menaces potentielles, mais aussi écarter méticuleusement les faux positifs.

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Cet article présente une analyse approfondie et concrète, ainsi que l'exploitation en conditions réelles, d'un compte de service GCP codé en dur avec un accès Pub/Sub surdimensionné, découvert dans une application mobile HackerOne. Il détaille comment le moteur de pentest par IA d'Ostorlab a automatisé tout le cycle, de l'authentification et de l'énumération des permissions jusqu'à l'injection et l'interception de messages de bout en bout, ce qui a permis une remédiation en quatre jours.

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Cet article présente une analyse approfondie et pratique, ainsi qu'une preuve de concept, de l'exploitation d'une vulnérabilité XXE hors bande (OOB) CVE-2021-29620 dans Report Portal. Il détaille comment le moteur de pentest piloté par l'IA d'Ostorlab a servi à automatiser tout le cycle.