AI privata · On-premise · Human in the loop

Un red team AI on-premise, su AI privata.

Zero Hunt è un red team AI autonomo che gira interamente su hardware di tua proprietà: modelli propri, sulla propria GPU, dentro il tuo perimetro. I tuoi dati non arrivano mai a una terza parte, nessun fornitore esterno può spegnerlo o cambiarne il comportamento e il costo è fisso — lo stesso che lavori un'ora o giorno e notte. Le persone definiscono il perimetro e approvano ogni azione che conta.

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Tre motivi per cui un red team AI deve girare in casa tua

01

I tuoi dati non arrivano mai a terzi

Un red team AI lavora con il materiale più sensibile che hai: mappe di rete, debolezze non corrette, credenziali recuperate, prove che un sistema può essere compromesso. Con un servizio AI in cloud, tutto questo attraversa il perimetro a ogni chiamata al modello e viene elaborato sotto la giurisdizione e le regole di conservazione di un'altra azienda. Sull'appliance, modelli, archivio delle evidenze e console girano in locale — nessuna chiamata al cloud, nessuna telemetria, air-gap supportato.

02

Nessuno dall'esterno può spegnerlo o manometterlo

Un fornitore di AI in cloud può cambiare la propria policy d'uso (i modelli generalisti rifiutano spesso il lavoro di sicurezza offensiva), limitarti, ritirare il modello da cui dipendi, sospendere l'account, subire un disservizio o essere obbligato dalle leggi del proprio paese. Per la capacità che mette alla prova le tue difese è una dipendenza inaccettabile. On-premise l'hardware è tuo e i pesi del modello girano in locale; gli aggiornamenti firmati si applicano quando decidi tu — offline, nei siti air-gapped.

03

Un costo pianificabile: fisso, h24, senza tassametro a token

L'AI agentica consuma moltissimi token. Una campagna autonoma è fatta di migliaia di chiamate al modello — ricognizione, pianificazione, scrittura e riscrittura di codice, verifica, reportistica — ciascuna con migliaia di token di contesto. A consumo, la fattura cresce con ogni ora di lavoro dell'AI, e il comportamento che vuoi di più (continuo, esaustivo, che riprova finché non ha la prova) è proprio il più caro. On-premise il costo è l'appliance: lo stesso per una campagna o per cento, in orario d'ufficio o h24.

AI privata: modelli nostri, non un involucro attorno a quelli di altri

Zero Hunt gira su ZeroHunt Apex, la nostra famiglia di modelli addestrati per la sicurezza offensiva autorizzata: Apex (27 miliardi di parametri) sulla GPU dell'appliance e Apex Pro (284 miliardi) per le appliance di fascia superiore e i deployment sovrani in private cloud. Nessun endpoint di inferenza esterno nel processo, nessun costo a token.

Poiché i pesi sono nostri, il red team non si ferma davanti a un rifiuto, non cambia comportamento quando un fornitore aggiorna un modello e continua a lavorare con il cavo di internet scollegato.

Che cos'è l'AI privata nella cybersecurity →

Autonomo — con lo human in the loop

Ogni campagna gira a uno di cinque livelli di autonomia, dalla sola osservazione passiva fino alla valutazione completa riservata alle finestre di manutenzione pianificate. Ogni livello stabilisce cosa gli agenti fanno da soli e cosa attende una persona: al livello più basso qualsiasi scansione attiva richiede approvazione, i livelli intermedi chiedono approvazione per i test di sfruttamento, sulle credenziali e sulla disponibilità, e solo il livello più alto — scelto in modo esplicito — lavora senza soglie di approvazione dentro il proprio perimetro.

Quando il motore vuole eseguire un proof of concept che il livello della campagna non consente, non lo esegue: lo mette in una scheda di revisione, dove l'esecuzione richiede un consenso registrato, un nuovo controllo del perimetro, un permesso sul singolo script, un blocco sull'host e una registrazione firmata di chi l'ha approvata. Gli operatori possono mettere in pausa o fermare qualsiasi campagna, e il verdetto finale su ogni finding è loro.

Human in the loop nei test di sicurezza AI →

Black box e gray box, come lavorano gli attaccanti veri

Black box

La modalità di default. Il motore parte dal perimetro autorizzato senza credenziali né sorgente — solo ciò che i tuoi sistemi rivelano, come un attaccante esterno o non autenticato.

Gray box: autenticato

Con le credenziali che fornisci, percorre i veri flussi di login e verifica applicazioni web e API come farebbe un utente connesso.

Gray box: basato sul sorgente

Identifica la versione esatta del software che usi, ne studia il sorgente e convalida un finding con un proof of concept — il Generative Zero-Day PoC.

Black box e gray box a confronto →

Chi deve portarlo on-premise

Per alcune organizzazioni l'on-premise è un obbligo normativo; per altre è l'unica scelta strategica difendibile. I casi tipici, nel mondo:

  • Governi, ministeri e pubblica amministrazione

    Regole di sicurezza nazionale e di classificazione dei dati — come il Perimetro di sicurezza nazionale cibernetica in Italia, NIST SP 800-53 / FedRAMP negli Stati Uniti e i framework nazionali di Arabia Saudita, Emirati e Qatar — e il principio per cui gli strumenti che difendono lo Stato devono restare sotto il suo controllo.

  • Difesa, forze armate, intelligence e industria della difesa

    Informazioni classificate e controllate (CMMC per i fornitori della difesa USA, regimi nazionali di accreditamento in Europa e nel Golfo) e reti air-gapped per regola.

  • Infrastrutture critiche: energia, acqua, trasporti, telecomunicazioni, infrastrutture digitali

    Entità essenziali NIS2 nell'UE, Cyber Assessment Framework dell'NCSC nel Regno Unito, framework nazionali per le infrastrutture critiche altrove — più reti OT volutamente isolate.

  • Banche, assicurazioni, pagamenti e infrastrutture di mercato

    Rischio ICT di terze parti e di concentrazione con DORA e test threat-led con TIBER-EU nell'UE; CBEST nel Regno Unito; NYDFS Part 500 a New York; MAS TRM a Singapore; APRA CPS 234 in Australia; OSFI B-13 in Canada.

  • Ospedali, sanità e scienze della vita

    Categorie particolari di dati personali (art. 9 GDPR), obblighi HIPAA per i business associate negli Stati Uniti e ospedali classificati come entità essenziali NIS2.

  • Manifattura, industria e OT

    Segreti industriali e proprietà intellettuale, reti di stabilimento air-gapped e obblighi di filiera della difesa come CMMC.

  • Studi legali, consulenza e servizi professionali

    Segreto professionale e riservatezza verso i clienti, incompatibili con la condivisione verso un fornitore AI esterno.

  • Managed security service provider (MSSP)

    I finding dei clienti non possono finire in un'AI di terzi condivisa; le evidenze di ciascun cliente devono restare separate e sotto controllo contrattuale.

  • Società quotate e grandi imprese

    Regole SEC sulla disclosure cyber e SOX negli Stati Uniti, responsabilità del board ovunque — e dati di sicurezza sensibili per il mercato.

Cosa chiedono davvero le norme

Poche norme scrivono «on-premise» in modo esplicito. Quello che chiedono è il controllo su ogni terza parte che tocca i tuoi dati di sicurezza: art. 21 NIS2 (sicurezza della catena di approvvigionamento), Capo V DORA (rischio ICT di terze parti, rischio di concentrazione, strategie di uscita), art. 28 e Capo V GDPR (responsabili del trattamento e trasferimenti internazionali), NYDFS Part 500 (fornitori terzi), HIPAA (business associate) e art. 14 dell'AI Act europeo (sorveglianza umana dell'AI ad alto rischio).

Un'AI in cloud dentro il tuo red team è una terza parte in più da valutare, contrattualizzare, monitorare e da cui pianificare l'uscita — per i dati più sensibili che possiedi. Portare il red team on-premise, su AI privata, elimina quella terza parte invece di documentarla.

Compliance, in tutto il mondo

34 framework in 8 aree geografiche, mappati in automatico

Ogni finding, evidenza e remediation è mappato sui framework usati dai tuoi auditor, regolatori e clienti — in Unione Europea, Stati Uniti, Regno Unito, Canada, Asia-Pacifico, Medio Oriente, America Latina e Africa. L'appliance gira on-premise ovunque tu operi; le evidenze non lasciano mai la tua giurisdizione.

Globali / trasversali
  • ISO/IEC 27001:2022
  • SOC 2
  • NIST Cybersecurity Framework
  • CIS Critical Security Controls v8
  • PCI DSS
  • SWIFT Customer Security Programme
  • OWASP ASVS
  • CSA STAR
Unione Europea
  • NIS2 Directive
  • DORA
  • TIBER-EU
Stati Uniti
  • NIST SP 800-53 / FedRAMP
  • CMMC
  • HIPAA Security Rule
  • NYDFS Part 500
  • GLBA / FTC Safeguards Rule
  • SOX IT controls
  • SEC cybersecurity disclosure rules
  • CCPA / CPRA cybersecurity audit
Regno Unito
  • CBEST / STAR-FS
  • NCSC Cyber Assessment Framework
Canada
  • OSFI Guideline B-13
Asia-Pacifico
  • APRA CPS 234
  • MAS Technology Risk Management
  • Singapore Cybersecurity Act / PDPA
  • RBI Cybersecurity Framework
  • FISC Security Guidelines
  • Korea ISMS-P
Medio Oriente
  • Saudi NCA ECC / SAMA CSF
  • UAE Information Assurance (NESA)
  • Qatar NCSA framework
  • Bank of Israel Directive 361
America Latina
  • Brazil LGPD
Africa
  • South Africa POPIA

Le domande che riceviamo sul red teaming AI on-premise

Che cos'è un red team AI on-premise?

Un red team AI autonomo i cui modelli, agenti, evidenze e console girano tutti su hardware dentro la tua rete. Mette alla prova la tua infrastruttura in continuo come farebbe un avversario, e nulla di ciò che vede o produce esce dal perimetro.

Cosa significa AI privata per uno strumento di sicurezza?

Che i modelli AI girano su infrastruttura che controlli, senza API AI esterne nel processo. Zero Hunt usa i propri modelli ZeroHunt Apex sulla GPU dell'appliance: nessuna chiamata al cloud, nessuna telemetria, e funziona anche air-gapped.

Perché non usare un servizio AI in cloud per il pentest autonomo?

Per tre motivi: i dati più sensibili uscirebbero dal perimetro a ogni chiamata; il fornitore potrebbe rifiutare, limitare, modificare o sospendere il servizio da cui dipende la tua difesa; e la tariffazione a token rende costoso il test continuo e approfondito proprio quando è più utile.

Come si confronta il costo con l'AI a consumo?

Una campagna autonoma fa migliaia di chiamate al modello, ciascuna con migliaia di token di contesto, quindi l'AI a consumo costa di più a ogni ora di test. On-premise i modelli girano sull'appliance di tua proprietà: costo fisso, h24, qualunque sia il numero di campagne.

C'è uno human in the loop o lavora da solo?

Entrambe le cose, a tua scelta. Cinque livelli di autonomia definiscono cosa gira in automatico e cosa attende un'approvazione; le azioni fuori dal livello scelto finiscono in una scheda di revisione con consenso registrato e traccia firmata. Gli operatori possono mettere in pausa o fermare qualsiasi campagna in ogni momento.

Fa test black box o gray box?

Entrambi. Le campagne sono black box per default — nessuna credenziale, nessun sorgente. Il gray box aggiunge il test autenticato con credenziali fornite da te e l'analisi basata sul sorgente della versione esatta del software in uso.

Può funzionare in una rete air-gapped?

Sì. L'air-gap è una modalità di deployment nativa: nessuna connettività esterna in esercizio e aggiornamenti consegnati come pacchetti offline firmati.

Tieni il red team dentro le mura che sta mettendo alla prova

Bastano 30 minuti per capire se ambiente, normativa e vincoli di deployment sono compatibili — appliance desktop per le sedi più piccole, rack 2U per enterprise e data center, air-gapped dove serve.

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