Dalla scansione all’exploit validato: il modello “hacker-in-control” di Unguess

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 100 ethical hacker italiani certificati. L’AI aumenta velocità e scala delle attività; la verifica umana conferma riproducibilità, impatto e contesto di business di ogni finding.

Cinque fasi dalla ricognizione al reporting

Il sistema multi-agente parte dall’Intelligent Reconnaissance, con scanning degli scope, enumerazione dei servizi, fingerprinting delle applicazioni web e mappatura della superficie d’attacco. Nell’Attack Planning, agenti specializzati scompongono i risultati in task per tipologia di asset e definiscono i percorsi d’attacco più probabili.

La Controlled Exploitation esegue in ambienti monitorati exploit come SQL injection, XSS, SSRF, RCE, misconfigurazioni e API flaw. Ogni finding passa poi a un agente indipendente di verifica e al team Unguess (fase di Reporting & Verification). Soltanto dopo questa doppia validazione viene pubblicato con proof-of-exploitation, analisi d’impatto e indicazioni di remediation prioritizzate, esportabili via API verso sistemi come Jira.

Agenti isolati e supervisione dei cybersecurity engineer

Ogni agente opera in un ambiente Docker isolato, con esecuzione sandboxed, browser automation tramite Playwright e osservabilità sulle decisioni agentiche. Un orchestratore centrale coordina ricognizione, attacco, verifica e reporting, sotto la supervisione dei cybersecurity engineer interni.

Il servizio è fully managed: il cliente definisce scope e regole d’ingaggio, mentre Unguess gestisce agenti, ricercatori, triage e report. La community comprende più di 100 security researcher italiani 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 elimina, 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 AI Pentest, 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. Ricercatori verificati in Italia 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”.