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此次发布大幅增强了我们由 AI 驱动的 UI 探索引擎，为现代应用带来更智能、适应性更强的动态扫描。我们全面重构了 SSL 扫描器，可更精确地检测 15 种以上的严重 SSL/TLS 漏洞，并重建了污点分析引擎，实现更深入、更可靠的漏洞检测。此次发布还扩大了对密钥检测、移动应用错误配置和最新 CVE 的覆盖范围。平台性能也得到全面优化，速度更快、更稳定、更准确。

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Ostorlab 的隐私扫描（Privacy Scan）能够自动检测您应用隐私政策的声明与其实际行为之间的不一致。这种对政策文本、权限、代码和 UI 元素的全面分析，帮助移动开发者避免合规违规，并通过准确的隐私实践建立用户信任。

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Ostorlab Security Scanner 的 GitHub 集成将自动化安全直接嵌入 CI/CD 流水线，优化移动应用开发工作流。它提供一个 GitHub Action，可在每次代码推送时扫描移动应用；它还直接在拉取请求中添加内联漏洞洞察，精确标出引入问题的代码变更，并提供开发者无需离开 GitHub 即可一键应用的修复建议。

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本文宣布 Ostorlab 与 Vanta 的全新集成，介绍其工作原理和配置流程，并重点说明它为安全团队和合规团队带来的主要好处。

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Ostorlab 2025 年 5 月更新带来了全面的隐私分析能力，新增 21 个数据收集类别并增强了验证工具。此次发布推出了专门的 Attack Surface 扫描配置文件以优化安全评估，新增 GitHub 源代码集成以精确映射漏洞，并实现了 QPS 速率限制以控制扫描。其他改进包括移动扫描的 URL 正则表达式控制、更简洁的 Jira 集成，以及扩展的指纹识别能力，以提高检测准确性。

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此次发布新增了对 CNIL 标准的支持和 SARIF 导出，并通过漏洞位置和高级搜索提供更深入的漏洞洞察。Copilot 功能更强大，性能更快，资产和修复工作流也更加顺畅。

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本文梳理了我们实现 Ostorlab Copilot 的历程、过程中遇到的挑战，以及我们一路走来总结的经验。

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2 月更新推出了 Ticket Aggregation V2 和 Ostorlab Copilot，同时改进了报告功能和检测机制。这些更新增强了整个平台的漏洞管理、用户体验和安全分析。

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本文宣布推出 Ostorlab 漏洞工单系统 V2，并介绍它如何通过自动创建工单、生命周期管理、策略执行以及与现有工具集成等功能，实现安全漏洞管理与修复全流程的自动化和精简化。

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本文探讨 AI 自动化攻击面管理、它对网络安全的影响，以及它如何实现资产发现和漏洞检测的自动化。