Applicazioni web e mobile, API, cloud, sistemi IoT e OT, componenti AI e LLM ampliano la superficie d’attacco più rapidamente della capacità di testarla. Il penetration testing tradizionale opera spesso in finestre limitate; gli scanner automatici aumentano la copertura, ma possono produrre grandi quantità di falsi positivi che rallentano i team di sicurezza.
Unguess Security affronta questo trade-off per i clienti attraverso una piattaforma di offensive security che combina agenti AI specializzati e una community di oltre 200 security researcher europei. L’AI aumenta velocità e scala delle attività; la verifica umana conferma riproducibilità, impatto e contesto di business di ogni finding.
Indice degli argomenti
Cinque fasi dalla ricognizione al reporting
Il sistema parte dall’Intelligent Reconnaissance, con scanning degli scope, enumerazione dei servizi, fingerprinting delle applicazioni web e mappatura della superficie d’attacco. Il risultato è un grafo live della superficie d’attacco esterna, con ogni vulnerabilità collegata all’host su cui è stata rilevata e tracciata scansione dopo scansione. Nella prioritizzazione, un AI Security Agent con accesso ai dati della scansione aiuta a leggere i finding, separare i rischi reali dal rumore e decidere da dove partire.
La validazione dell’exploitability è affidata ai security researcher della community (“hacker-in-control”), raggiungibili direttamente dalla dashboard: verificano in modo controllato vulnerabilità come SQL injection, XSS, SSRF, RCE, misconfigurazioni e API flaw, eliminano i falsi positivi e confermano quali esposizioni sono realmente sfruttabili (fase di Reporting & Verification). Soltanto dopo questa validazione il finding viene pubblicato con proof-of-exploitation, analisi d’impatto e indicazioni di remediation prioritizzate.
Agenti isolati e supervisione dei cybersecurity engineer
Ogni agente opera in un ambiente isolato, con esecuzione sandboxed, browser automation e osservabilità sulle decisioni agentiche. Un orchestratore centrale coordina ricognizione, attacco, verifica e reporting, sotto la supervisione dei cybersecurity engineer interni, mentre la conferma di ogni exploit resta in mano ai ricercatori umani.
Il servizio è fully managed per i programmi di bug bounty e continuous penetration test: il cliente definisce scope e regole d’ingaggio, mentre Unguess gestisce agenti, ricercatori, triage e report. Il recon tool è invece accessibile anche in self-service. La community comprende più di 200 security researcher europei con certificazioni quali OSCP, OSWE, CPTS e BSCP, selezionati attraverso un percorso di vetting in cinque passaggi.
Testing continuo e costo legato ai risultati
L’approccio è continuativo, rispetto alle due o tre settimane indicate per un VA/PT classico. La validazione umana prima della consegna riduce drasticamente, in base a quanto comunicato, il problema dei falsi positivi e fornisce ai team di sviluppo un segnale immediatamente azionabile. Il modello pay-per-validated-vulnerability lega il costo ai finding effettivi.
La piattaforma centralizza dati provenienti da recon della superficie d’attacco esterna, Bug Bounty e VA/PT, accelera remediation e patch verification on-demand e sostiene la gestione strutturata delle vulnerabilità richiesta da NIS2, DORA e CRA, oltre a standard come ISO 27001 e PCI DSS. Ricercatori verificati in Europa, sedi a Milano, Monaco e Lione e dati in giurisdizione UE completano il posizionamento europeo. L’architettura asset-agnostica e il network di hacker rendono il modello applicabile a organizzazioni di settori e dimensioni differenti.
Il progetto è entrato nella rosa dei finalisti per i Digital360 Awards nella categoria “Information & Cybersecurity”.
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