Agente di Sicurezza Interno

Monitoraggio continuo della sicurezza dei tuoi server, dall'interno. Un agente leggero installato on-premise che controlla hardening, vulnerabilità dei pacchetti e servizi esposti — e ti avvisa quando qualcosa cambia.

Le scansioni esterne vedono il tuo perimetro. L'Agente Interno vede ciò che l'esterno non può: configurazioni di sistema, pacchetti installati con CVE note, servizi in ascolto sulla rete interna. Gira sui tuoi server, invia solo i risultati e trasforma lo stato di sicurezza in un flusso monitorato nel tempo.

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Cloud o On-premise — decidi tu dove vivono i dati

La stessa piattaforma, due modalità di deployment. Scegli in base ai tuoi vincoli.

Cloud

semplice, zero infrastruttura

L'agente invia i risultati a SecureScan, che li analizza e ti dà report, dashboard e monitoraggio. Nessuna infrastruttura da gestire.

On-premise (appliance)

sovranità del dato

Un'appliance che installi sui tuoi server: raccolta, correlazione CVE e analisi AI girano tutte dentro la tua rete. Nulla di sensibile esce mai — pensata per chi ha vincoli normativi o di sovranità (banche, sanità, PA, ambienti air-gapped). La configurazione scende dal pannello cloud; i dati restano a casa tua.

QVAC Logo AI locale · nessun cloud

Analisi AI in locale, con QVAC

QVAC è il runtime di intelligenza artificiale locale di Tether: un motore open source (Apache 2.0) che esegue modelli linguistici direttamente sull'infrastruttura del cliente, senza nessuna chiamata cloud. SecureScan lo usa per trasformare i risultati grezzi dei tool in un'analisi comprensibile — rischi spiegati, priorità e passi di remediation — elaborata interamente dentro i tuoi server.

  • Gira on-premise: i tuoi dati non lasciano mai la tua rete. L'AI analizza tutto in locale, nessun dato inviato al cloud.
  • Trasforma i findings in linguaggio chiaro: cosa significa ogni vulnerabilità, quanto è urgente e come si risolve.
  • Leggero grazie a TurboQuant (compressione della memoria): meno RAM richiesta, gira anche su server modesti.
  • Interfaccia OpenAI-compatible: il modello resta configurabile e sostituibile, senza vincoli di lock-in.

Basato su QVAC, il runtime AI locale di Tether (SDK open source, Apache 2.0).

Il tuo modello LLM, anche su GPU, in casa tua

Nell'appliance on-premise l'analisi AI gira in locale. Parti con un modello leggero su CPU incluso, oppure — per più qualità e velocità — colleghi il TUO server con vLLM e GPU e il modello che preferisci. Basta incollare l'URL dell'endpoint nel pannello.

  • Modello leggero su CPU incluso: funziona senza GPU e si scarica da solo al primo avvio (zero configurazione).
  • Oppure il tuo server vLLM su GPU con un modello più potente — lo configuri dal pannello (endpoint OpenAI-compatible).
  • Runtime a scelta: vLLM, Ollama, QVAC — stessa API standard, nessun lock-in, si cambia con una riga.
  • L'analisi gira di notte in batch: la latenza non conta, puoi usare modelli grandi anche su hardware modesto.

Cosa controlla

Hardening di sistema

Audit della configurazione del sistema operativo con lynis: permessi, servizi, kernel, policy di autenticazione. Ti dice dove il server è esposto e come irrobustirlo.

Vulnerabilità dei pacchetti

Scansione del filesystem con trivy: ogni pacchetto installato è confrontato con i database CVE. Scopri le librerie e i componenti vulnerabili prima che vengano sfruttati.

Servizi interni esposti

Mappa opt-in delle porte e dei servizi in ascolto sulla rete interna: cosa è raggiungibile da dentro, spesso invisibile a una scansione esterna.

Malware (ClamAV)

Scansione antivirus dei percorsi sensibili con ClamAV: i file infetti diventano finding critici, che l'AI spiega e prioritizza (triage assistito).

Come funziona

  1. 1Crei un agente dalla dashboard e ricevi un comando di installazione: un solo copia-incolla sul server.
  2. 2L'agente si registra in sicurezza con un token monouso e gira su schedule: nessuna porta da aprire in ingresso, parla solo lui verso SecureScan.
  3. 3Ogni run invia l'output grezzo dei tool; SecureScan lo normalizza in findings con severità, pacchetto e CVE.
  4. 4Il monitoraggio continuo traccia prima e ultima osservazione, risolve i problemi spariti e riapre quelli che ritornano — vedi solo cosa è cambiato.

Correlazione CVE integrata

I findings con CVE sono arricchiti dal motore di correlazione di SecureScan: punteggio CVSS, presenza nel catalogo CISA KEV (vulnerabilità sfruttate attivamente), probabilità di sfruttamento EPSS e un priority score. Sai subito cosa guardare per primo — non un elenco piatto di CVE, ma una coda ordinata per rischio reale.

Privacy e leggerezza

L'agente è un piccolo pacchetto Python (libreria standard più due dipendenze), gira come servizio schedulato e non apre nessuna porta in ingresso. Invia solo i risultati dei tool, mai i tuoi dati. Gli aggiornamenti sono firmati (Ed25519) e verificati prima dell'installazione. lynis è invocato come processo esterno, senza codice GPL incorporato.

Digest settimanale

Ogni settimana ricevi via email un riepilogo di cosa è cambiato: nuovi problemi e problemi risolti per severità, con i critical e high in evidenza. Niente rumore quando non cambia nulla.

Requisiti di sistema

L'agente si installa e funziona in due modalità: da solo, oppure con l'analisi AI in locale. Ecco cosa serve per ciascuna.

Agente base

sempre incluso

Raccolta (lynis, trivy, nmap), findings normalizzati e correlazione CVE con KEV/EPSS e priority score. Nessuna AI richiesta: gira su risorse minime.

Sistema operativo
Linux con systemd (per la schedulazione automatica di scansioni e heartbeat).
Python
Versione 3.8 o superiore, con il modulo venv (pacchetto python3-venv). Nessun'altra dipendenza da preinstallare: l'agente crea il proprio ambiente isolato.
Privilegi
Accesso root: l'installazione avviene come servizio di sistema e le scansioni complete (hardening e filesystem) richiedono i permessi di root.
Tool di scansione
lynis e/o trivy installati dai pacchetti della distribuzione (basta la Community Edition). nmap solo se attivi la scansione della rete interna (opzionale).
Rete
Solo connessione in uscita HTTPS verso SecureScan — nessuna porta in ingresso da aprire. trivy scarica il proprio database CVE al primo avvio.
Risorse
Minime: l'agente è un piccolo pacchetto Python, non installa database né servizi pesanti sul server.

Con analisi AI locale (QVAC)

opzionale

Un modello linguistico in locale trasforma i findings in analisi leggibile: rischi spiegati, priorità e remediation in linguaggio naturale, executive summary — tutto on-premise, nessun dato lascia la tua rete.

In aggiunta ai requisiti dell'agente base:

  • 8–12 GB di RAM per il modello Qwen 7–14B (quantizzato Q4): ~8 GB per il 7B, ~12 GB per il 14B.
  • 5–10 GB di disco per il modello scaricato.
  • Runtime QVAC (o qualsiasi endpoint OpenAI-compatible).

Porta il monitoraggio dentro i tuoi server

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