Pentest di LLM, Red Team avversariale, governance ISO 42001 e monitoraggio continuo — progettati per lo stack IA reale, non adattati da test web.
Pianifica un diagnostico IAOgni fornitore di security testing promette di trovare vulnerabilità. Pochi possono garantire che ogni finding nel report sia reale, sfruttabile e correttamente prioritizzato — questa è la differenza tra un report che genera azione e un report che genera rilavorazione.
Un singolo falso positivo che arriva al cliente non è rumore operativo: è erosione di fiducia. Il cliente perde ore a investigare qualcosa che non esiste, mette in dubbio gli altri findings per associazione, e il costo reputazionale supera il valore dell'intero engagement. La nostra metodologia parte da una premessa non negoziabile — nessun finding arriva al cliente senza evidenza meccanica che lo renda difendibile.
La maggior parte degli strumenti tratta il "finding" come un'unica categoria. Noi lo trattiamo come quattro problemi distinti — perché ognuno distrugge valore in modo diverso.
Finding che non esiste nell'ambiente. Mina la fiducia direttamente.
Vulnerabilità reale non segnalata. Lo scenario peggiore: il cliente è esposto senza saperlo.
La vulnerabilità esiste, ma non è sfruttabile in quel contesto. Operativamente, costa quanto un FP.
500 finding reali senza prioritizzazione valgono, in pratica, quanto 500 falsi positivi.
Le valutazioni generiche combattono solo l'FP. Noi trattiamo tutti e quattro.
Il differenziale non è una promessa di marketing — è una pipeline con cinque componenti che lavorano insieme.
Prima di ogni test, mappiamo cosa è installato e autorizzato da policy, quali controlli sono attivi e con quale copertura, come la rete è segmentata e come identità/MFA sono configurati. È questo che permette di distinguere "RustDesk installato" da "RustDesk autorizzato da policy, con hash verificato". Senza questo contesto, i due sembrano identici.
Ogni finding riceve uno score calcolato da sei blocchi indipendenti — inventario autorizzato, comportamento dei controlli attivi, allowlist formale, sfruttabilità reale nel segmento, configurazione identità/MFA e pattern storico del settore. Lo score non decide, informa.
L'analista vede lo score, le ragioni che lo compongono e quattro opzioni mappate direttamente sulla tassonomia: confermare, rigettare come FP (con giustificazione obbligatoria), riclassificare come irrilevante o riprioritizzare. Uno score alto richiede una giustificazione registrata per audit.
Ogni decisione alimenta un database di pattern per settore e dimensione. Il sistema impara, per esempio, che un comportamento è legittimo nell'80% delle banche medie ma solo nel 17% degli ospedali — e applica questa conoscenza dal primo giorno su un nuovo cliente. La fiducia nel pattern cresce con il volume e decade nel tempo (semivita di 18 mesi), seguendo il cambiamento dello scenario.
Le decisioni entrano in coda asincrona, vengono aggregate ogni 6 ore in staging e vanno in produzione solo dopo sei quality gate: volume minimo, diversità di analisti, diversità di engagement, rilevamento di bias individuale, consistenza temporale e verifica di cambiamento brusco. Un monitor giornaliero degrada automaticamente regole che iniziano a divergere dal comportamento recente.
Ogni finding arriva con l'evidenza meccanica che ne giustifica la presenza.
VP-I e VP-MP sono filtrati prima di diventare ticket.
Più engagement nel tuo settore, più preciso il risultato — senza ricostruire da zero.
Ogni decisione registrata, pronta per la compliance.
Adattata dalla ricerca di Schneier et al. (2025), la nostra Promptware Kill Chain mappa come gli avversari reali compromettono i sistemi di IA — dal prompt injection iniziale all'esfiltrazione totale.
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