AI 驱动的建议与修复、改进的 Flutter 检测，以及更多更新

新版本带来了全新的 AI 引擎以提供更好的修复建议，为 Flutter 检测新增了强大的功能，还有更多其他改进。

AI 驱动的修复建议

Ostorlab 新增了 AI 增强的修复建议能力，它会结合应用的上下文数据，提供分步骤的修复方法和代码修改建议。

如上方截图所示，新的 AI 建议显示在摘要部分。

您可以点击自定义按钮，与 AI 引擎交互，向其提供任何需要考虑的补充信息，从而为建议添加更多上下文数据。

增强后的建议同样会显示在各条发现的详情部分：引擎会读取问题本身以及实际存在漏洞的代码或配置，并给出附带代码修复的定制化建议。

下面是一个为“公开暴露的 Firebase 数据库”生成分步骤修复说明的示例：

另一个生成修复后代码的示例：

要启用 AI 引擎，请确保您拥有企业版许可证，然后进入组织设置菜单。

这项新增功能只是冰山一角。平台已经加入了大量利用最新 AI 进展的重要改进，尤其是在漏洞检测领域。

其他强大的集成也正在开发中，很快就会发布。

改进的 Flutter 检测

Ostorlab 还对 Flutter 检测引擎做了重大改进。 Flutter 运行时的最新变更破坏了对运行时进行内省和执行动态分析的能力。Ostorlab 通过收集类和方法的元数据来增强分析，从而解决了这些破坏性变更带来的问题。

Flutter 检测现在能够提取包含 Flutter 方法名称的调用栈，以实现准确的漏洞识别。

Ostorlab 还新增了超过两百（200）条漏洞检测规则，覆盖拥有 120k 个方法的 Dart SDK，以及拥有超过 1,000,000 个方法的前 1000 个软件包。

Ostorlab 的修复建议也得到了改进，可以同时展示存在漏洞的 Dart 代码和修复后的 Dart 代码。

我们还向多个热门软件包报告了若干漏洞，类型从不安全的序列化到 zip 解压路径遍历不等。

更多更新

我们还加入了多项小改进，从支持使用 Github 和 Google OpenID Connect 进行社交登录，到采用全新的博客设计以提升阅读体验。

我们的博客文章页面也经过了重新设计，以提供更好的阅读体验。