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今回のリリースでは、AIを活用したUI探索エンジンを大幅に強化し、最新のアプリケーションに対して、よりスマートで適応性の高い動的スキャンを実現しました。SSLスキャナーを全面的に刷新して15以上の重大なSSL/TLS脆弱性をより高い精度で検出できるようにしたほか、テイント解析エンジンを再構築し、より深く信頼性の高い脆弱性検出を可能にしました。また、シークレット検出、モバイルの設定ミス、最新のCVEに対するカバレッジも拡大しました。全体として、プラットフォームのパフォーマンスを改善し、速度、安定性、精度を高めました。

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OstorlabのPrivacy Scanは、アプリのプライバシーポリシーの記載内容と、アプリが実際に行っていることとの食い違いを自動的に検出します。ポリシーの文面、権限、コード、UI要素を包括的に分析することで、モバイル開発者がコンプライアンス違反を回避し、正確なプライバシー対応を通じてユーザーの信頼を築けるよう支援します。

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Ostorlab Security ScannerのGitHub連携は、自動化されたセキュリティをCI/CDパイプラインに直接組み込むことで、モバイルアプリ開発のワークフローを強化します。コードがプッシュされるたびにモバイルアプリケーションをスキャンするGitHub Actionを提供します。プルリクエストに脆弱性のインサイトをインラインで直接追加し、問題を持ち込んだ正確なコード変更を強調し、開発者がGitHubを離れることなく適用できるワンクリックの修正を提案します。

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本稿では、OstorlabとVantaの新しい連携を発表し、その仕組みを説明し、セットアップの手順を概説し、セキュリティチームとコンプライアンスチームにとっての主な利点を紹介します。

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Ostorlabの2025年5月のアップデートでは、21の新しいデータ収集カテゴリと強化された検証ツールにより、包括的なプライバシー分析機能を提供します。今回のリリースでは、セキュリティ評価を最適化するAttack Surface専用のスキャンプロファイルを導入し、脆弱性を正確にマッピングするためのGitHubソースコード連携を追加し、スキャンを制御するQPSレート制限を実装しました。そのほか、モバイルスキャンのURL正規表現による制御、Jira連携の効率化、検出精度を高めるフィンガープリント機能の拡充などの改善も含まれます。

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今回のリリースでは、CNIL標準への対応とSARIFエクスポートを導入し、脆弱性の位置情報と高度な検索によって脆弱性に関する情報を充実させました。Copilotはより強力になり、パフォーマンスは高速化し、アセットと修復のワークフローもよりスムーズになりました。

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Ostorlab Copilotの実装に至るまでの当社の歩み、直面した課題、そしてその過程で得た教訓を紹介します。

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2月のアップデートでは、Ticket Aggregation V2とOstorlab Copilotを導入し、レポート機能と検出メカニズムも改善しました。これらのアップデートにより、プラットフォーム全体で脆弱性管理、ユーザーエクスペリエンス、セキュリティ分析が強化されます。

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本記事では、Ostorlabの脆弱性チケットシステムV2と、自動化されたチケット作成、ライフサイクル管理、ポリシーの適用、既存ツールとの連携といった機能を通じて、セキュリティ脆弱性の管理と修復のプロセス全体をどのように自動化・効率化するかを紹介します。

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本記事では、AIで自動化するアタックサーフェス管理について、サイバーセキュリティへの影響と、アセットの検出や脆弱性の検出をどのように自動化するのかを解説します。