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Sécurité

Étude de cas : le moteur de pentest IA d'Ostorlab découvre un pont JavaScript de WebView Android accessible via des deep links et l'enchaîne en manipulation de l'interface native.

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Comparez Ostorlab, NowSecure, Appknox, Data Theorem, Quokka, Zimperium et MobSF pour Android et iOS, avec une matrice de fonctionnalités et des questions de preuve de valeur à poser aux éditeurs.

Sécurité

Comment FLAG_SECURE d'Android bloque les captures d'écran, l'enregistrement d'écran et les aperçus dans les applications récentes, avec des exemples de code, des cas d'usage, des limites et son comportement avec le casting.

Sécurité

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 première suite de benchmarks open source regroupant 93 applications mobiles vulnérables réalistes, qui reproduisent de véritables vulnérabilités issues de CVE et de programmes de bug bounty - et non des exemples théoriques de manuel.

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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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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.

Sécurité

Dans cet article, nous définissons une implémentation sécurisée de l'authentification biométrique mobile et en proposons des implémentations détaillées dans les 3 principaux langages mobiles modernes : Kotlin pour Android, Swift pour iOS et Dart pour les applications multiplateformes Flutter.

Sécurité

Dans cet article, nous analysons le malware Android GodFather, qui continue d'apparaître sous différentes formes et cible principalement les applications bancaires et de cryptomonnaies afin de voler de l'argent et des informations sensibles aux utilisateurs.

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Cet article présente les principaux défis de la mise en place d'un pipeline CI/CD pour les applications mobiles. Il fournit aussi des exemples de pipeline CI/CD pour des applications Android et iOS dans les outils de CI/CD mobile les plus utilisés.