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从随机到智能：AI 驱动的 Monkey 测试如何将移动应用覆盖率提升 10 倍
Ostorlab 的 AI Monkey Tester 借助自然语言提示词和生成式 AI，自动生成理解上下文的智能测试场景，革新了移动应用安全测试，与传统的基于规则的测试方法相比，应用覆盖率最高可提升 10 倍。
2025年8月1日
安全研究自动化：AI 引擎利用 Zulip 存储型 XSS（CVE-2025-52559）
本文对 Zulip 中的存储型 XSS 漏洞 CVE-2025-52559 的利用进行了深入、实操的分析与概念验证（PoC），详细介绍了如何使用 Ostorlab 由 AI 驱动的渗透测试引擎来...
2025年7月28日
借助 DalvikFLIRT 与 LLM 实现 Android 反混淆
本研究提出一种开创性的双重方法，将基于签名的匹配（DalvikFLIRT）与 LLM 驱动的代码转换相结合，以绕过复杂的 Android 应用代码混淆，从而对以往难以分析的代码进行自动化安全分析。
2025年4月16日
从登月计划到生产环境：构建 Ostorlab Copilot
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。
2025年2月24日
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借助 Ostorlab 的 AI 驱动 Monkey Tester 革新移动安全测试
隆重推出 Ostorlab 移动漏洞扫描器中的 AI 驱动 Monkey Tester，它显著提升了测试覆盖率和速度，带来更全面、更高效的测试体验。
2024年7月16日