OMNEX nasce da un problema concreto: gli strumenti di sicurezza basati su AI mentono. Trovano centinaia di "vulnerabilità" che non esistono, generano report gonfiati, e lasciano le aziende con una falsa sensazione di sicurezza — o di pericolo. Abbiamo costruito qualcosa di diverso.
Ogni scanner di sicurezza basato su AI soffre di confirmation bias: il modello che trova una vulnerabilità tende naturalmente a confermarla. Il risultato sono report pieni di falsi positivi, lavoro sprecato per correggerli, e fiducia erosa nei test automatici. Le aziende finiscono per ignorare gli avvisi — compresi quelli reali.
In OMNEX, il modello che trova una vulnerabilità non è quello che la valida. Un modello diverso analizza le prove grezze alla cieca. Un terzo modello sfida l'analisi e cerca di demolirla. Solo ciò che sopravvive a questa pipeline avversaria viene segnalato. La chiamiamo Validazione Cieca.
Non usiamo una sola AI. Ne usiamo sette, e le mettiamo in competizione.
Claude, DeepSeek, Grok, Gemini, GPT, Llama e modelli locali via Ollama. Ognuno con training diverso, bias diversi, punti ciechi diversi. Il loro disaccordo è la nostra forza: una vulnerabilità confermata da modelli indipendenti è reale.
La nostra rete neurale proprietaria Spiking Neural Network, addestrata su centinaia di migliaia di report di vulnerabilità reali. Classifica le minacce in microsecondi usando plasticità sinaptica biologicamente ispirata.
Monitoraggio continuo di file, processi e traffico di rete. Migliaia di regole di rilevamento per malware, ransomware, reverse shell, lateral movement. Playbook di risposta automatica per contenere le minacce.
Feed di intelligence live con correlazione automatica. Monitoraggio IOC, mappatura MITRE ATT&CK per ogni finding, analisi della superficie di attacco. Sapere chi ti prende di mira prima che colpisca.
Mappatura automatica dei finding ai controlli GDPR, NIS2, ISO 27001, PCI DSS, SOC 2 e OWASP Top 10. Report pronti per auditor e autorità di controllo.
Tre round di validazione avversaria multi-modello. Le informazioni interpretative vengono rimosse tra una fase e l'altra, così ogni analista vede solo dati grezzi. Il default è: “non è una vulnerabilità” finché non viene dimostrato il contrario.
Queste non sono dichiarazioni di marketing. Sono le regole che governano ogni analisi che facciamo.
Un componente esposto è un candidato, non una vulnerabilità. Serve un proof-of-concept con impatto reale dimostrato. Non gonfiamo mai i numeri.
CRITICAL e HIGH solo dopo exploit con estrazione dati dimostrata. La teoria è teoria. La prova è prova. Non c'è via di mezzo.
L'analista è cieco rispetto a cosa è stato cercato. Il challenger è cieco rispetto all'ipotesi. Parlano solo i dati grezzi.
Preferiamo consegnare 5 finding reali che 500 presunti. La credibilità si costruisce con la precisione, non con il volume.
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