Abir Jelti

製品

Ostorlab Mobile Shielding Scanは、root検知、改ざん防止、証明書ピンニング、難読化など、AndroidとiOSの保護機能を実際のバイパス手法に対してテストします。

製品

Ostorlab Threat CenterはNVDのデータに加えてEUVDのインテリジェンスも提供するようになり、EUサイバーレジリエンス法への準備を進めるセキュリティチームに、より広範な脆弱性の可視性をもたらします。

エンジニアリング

AIを活用したスキャンとAIペンテストを分けるものは何か、そしてOstorlab Deep Agentic Scanがエビデンスをたどって実際の攻撃経路をどのように検証するのかを解説します。

エンジニアリング

ソースコードセキュリティテストの仕組み、従来のSASTが誤検知を生む理由、そしてエージェント型分析がスキャナーのシグナルをすぐ対応に着手できる検出結果へと変える方法を解説します。

エンジニアリング

エージェント型ハーネスは、モバイルアプリのセキュリティテストにおいて大規模言語モデル（LLM）にできることを変えます。モデル単体でも、安全でないストレージ、露出したシークレット、リスクのある権限、脆弱なSDK、バックエンドの問題、プライバシーの露出といった起こり得るリスクを挙げることはできますが、アプリそのものには一切触れていないかもしれません。適切なツール、コンテキスト、メモリ、プロンプト、実行ループ、実行時のフィードバックをモデルの周囲に備えることで、モデルはアプリパッケージを調べ、挙動を観察し、トラフィックを追跡し、シグナルを結び付け、セキュリティチームがレビューできるエビデンスを残せるようになります。権限の解析からGEFを活用したネイティブコードの悪用まで、その違いはトレースに表れます。レポートの体裁をしたテキストではなく、アプリのエビデンス、ツールの出力、実行時の実証、再現可能な手順が残るのです。

製品

Ostorlabは、Android・iOSアプリを承認前に評価できるモバイルアプリのリスク評価ソリューション、App Vettingをリリースしました。静的解析、動的テスト、安全なサンドボックス実行に、継続的な監視、重み付けされたリスクスコアリング、エージェント型ワークフローを組み合わせ、脆弱性、プライバシーリスク、マルウェアの兆候、テレメトリの挙動、信頼性の問題を特定しながら、最も重要な事項の優先順位付けを支援します。

エンジニアリング

当社はAIによるプルリクエストレビュアーを構築しましたが、ハルシネーションと誤検知によって開発者の信頼が損なわれたため運用を停止し、より優れたモデル、より広いコンテキスト、より慎重なエージェントアーキテクチャで再構築しました。本記事では、自動コードレビューについて学んだこと、カバレッジよりも信頼が重要な理由、そしてAIレビュアーが人間の判断に取って代わることなく、エンジニアリングチームの反復的なレビュー作業の削減にどう役立つかを紹介します。

セキュリティ

DORAコンプライアンスチェックリストは、銀行・フィンテック組織がICTリスク、インシデント対応、レジリエンステスト、サードパーティのガバナンス、監督といった主要領域にわたってオペレーショナル・レジリエンスを評価し、実装の進捗を追跡して監査への対応準備を支えるのに役立ちます。

セキュリティ

モバイルバンキングアプリを守るには、クライアントを保護するだけでは不十分です。本ガイドでは、端末、ネットワーク、バックエンドシステムにまたがるリスクを整理し、金融データと取引を守るために継続的なモバイルセキュリティテストが不可欠である理由を解説します。

製品

OstorlabがHarness CIと連携し、CIパイプライン内で自動化されたモバイルアプリケーションのセキュリティスキャンを実行できるようになりました。Harness SecretsとシンプルなRunステップを使って、チームはOstorlab CLIをインストールし、パイプラインが生成したものと同じビルド成果物（Android APK、Android AAB、iOS IPAなど）に対してostorlab ci-scan runを実行できます。この連携により、フィードバックを迅速化し脆弱性をより早く検出することで、セキュリティをCIに組み込めます。プロファイル（fast、full）によるスキャンの調整や、テスト用認証情報、SBOM、UIプロンプトなどの任意の入力にも対応しています。