#Mobile Security

安全

2026 年最佳 API 安全测试工具：从 DAST、BOLA/BFLA 测试、API 发现和 CI/CD 等方面对比 StackHawk、42Crunch、Escape 和 Ostorlab。

产品

比较 Ostorlab、NowSecure、Quokka、Zimperium、Appknox 和 Data Theorem 在 Android 与 iOS 应用安全审查方面的运营模式、风险评分和持续监控能力。

安全

检测与执行是两种不同的安全属性。在五款由四种商业加固产品保护的生产环境银行应用中，检测相当精密，执行却十分脆弱。

产品

Ostorlab Threat Center 现在将 EUVD 情报与 NVD 数据整合在一起，在安全团队为欧盟《网络韧性法案》做准备之际，为其提供更广泛的漏洞可见性。

安全

Ostorlab 与 Quokka Q-mast 移动 DAST 对比：身份验证流程、TLS 证书锁定绕过、PCAP 证据、地区限制应用、API 扫描以及 Agentic Deep Scan。

产品

Ostorlab 推出 Mobile Shielding Scan，这是一款由 AI 驱动的自动化测试解决方案，专为加固检测与验证而设计。它让安全团队能够以简化、持续的方式验证关键的 iOS 和 Android 运行时防护，识别安全加固措施是否真实存在，以及能否经受住真实攻击。由此，企业获得了一种自动化、可扩展且强大的方式，在每一个版本中持续验证 RASP 工具和移动应用自我防御层。

工程

智能体运行框架（agentic harness）改变了大语言模型在移动应用安全测试中所能完成的工作。单靠模型本身，它可以列举出可能的风险，例如不安全的存储、暴露的密钥、高风险权限、存在漏洞的 SDK、后端问题和隐私泄露，但应用本身可能始终未被触碰。当模型周围配备了合适的工具、上下文、记忆、提示词、执行循环和运行时反馈时，它就能检查应用包、观察行为、跟踪流量、关联信号，并留下安全团队可以审查的证据。从权限分析到借助 GEF 的原生漏洞利用，差异在执行轨迹中清晰可见：留下的是应用证据、工具输出、运行时证明和可复现的步骤，而不是貌似报告的文字。

产品

Ostorlab 推出了 Cyber Models，这是面向 Agentic Deep Scan 的托管式预付费 AI 基础设施层级。它让安全团队能够通过经批准的提供商渠道，便捷地使用 GPT-5.5 Cyber 和 Opus 4.8 with Cyber Verification Program 等专用模型，无需再管理外部 API 密钥、应对提供商速率限制，或在分散的计费控制台之间来回切换。

产品

Ostorlab 推出了 App Vetting，这是一套移动应用风险评估解决方案，帮助团队在批准 Android 和 iOS 应用之前对其进行评估。它将静态分析、动态测试和安全沙箱执行与持续监控、加权风险评分和智能体式工作流相结合，用于识别漏洞、隐私风险、恶意软件迹象、遥测行为和信任问题，同时帮助团队优先处理最重要的事项。

安全

对伪装成手电筒应用的 BeatBanker/BTMOB Android 银行恶意软件 TV_V_23.apk 的静态分析：四阶段攻击链、反分析技术、归因及 IOC。