
AI sicura
Pluribus One trasforma risultati di ricerca di frontiera in prodotti commerciali e soluzioni innovative basate sull'intelligenza artificiale e su algoritmi robusti di Machine Learning. Spesso le AI sono considerate l'anello debole nella catena della Cybersecurity, i nostri prodotti invece si contraddistinguono per la loro sicurezza.

Pionieri nell'Adversarial ML
Pluribus One è una spin-off del laboratorio PRA Lab (Università degli studi di Cagliari) che vanta più di 25 anni di esperienza internazionale nella ricerca sull'Adversarial Machine Learning e nello sviluppo di soluzioni basate sul Pattern Recognition (riconoscimento di forme) e su algoritmi sicuri di apprendimento automatico.

Proteggi il tuo business
Pluribus One sviluppa applicazioni e soluzioni personalizzate per mettere in sicurezza la tua azienda, i tuoi dati e i tuoi dispositivi. I nostri clienti utilizzano i nostri prodotti per proteggere i loro servizi e le loro applicazioni web in questi settori: Pubblica Amministrazione, Sanità, Finanza, Difesa, Istruzione, E-commerce.

Pluribus One Web Application Security® è una soluzione on-premise per il monitoraggio e la protezione dei servizi web, pensata per garantire la sicurezza delle applicazioni web critiche.
Grazie a Pluribus One WAS® è possibile:
- Monitorare e proteggere l'infrastruttura in pochi passi
- Proteggere i servizi web tramite un modello personalizzato
- Mantenere totale controllo dei propri dati

Non invasivo e altamente compatibile, Pluribus One WAS® è progettato per lavorare in parallelo all’infrastruttura esistente e per utilizzare le soluzioni già presenti nel sistema come sorgenti dati.
Proteggi il tuo business. Applicazioni e Servizi web
finalmente sicuri con Pluribus One WAS®
Le grandi squadre si costruiscono su forti difese.
Insieme costruiremo una grande squadra.
Vuoi provare Pluribus One WAS®?
Prenota una dimostrazione
Per proteggersi dalle minacce informatiche
non servono numerosi strumenti

Basta avere i giusti numeri

Le tecnologie intelligenti risolvono i problemi
Le tecnologie efficaci li prevengono

Pluribus One Internet Security® è un servizio gratuito per la navigazione sicura su Internet. Si occupa di prevenire e rilevare attacchi di diversa natura come malware, ransomware, phishing e scam. Inoltre blocca e nasconde banner e pubblicità indesiderata che rallentano e appesantiscono le pagine web durante la navigazione supportata da browser.

Per utilizzare Pluribus One Internet Security® è sufficiente impostare sul proprio dispositivo i DNS sicuri forniti da Pluribus One:
- DNS primario: 15.161.13.182
- DNS secondario: 15.161.200.219
- DNS primario: 15.161.13.182
- DNS secondario: 15.161.200.219
Proteggi i tuoi dispositivi. Navigazione web
finalmente sicura e ads-free con Pluribus One IS®

Leader nella Ricerca
I fondatori di Pluribus One hanno grande esperienza nel coordinamento di progetti di ricerca e sviluppo in sicurezza informatica, pattern recognition, machine learning e aree di ricerca correlate, finanziati nell'ambito dei programmi quadro di ricerca europei (FP6 - FP7 - Horizon2020)
Finanziato dalla UE (Programma H2020).
AIDA fornirà alle forze dell'ordine una piattaforma di analisi di dati descrittiva e predittiva, basata su Intelligenza Artificiale e Machine learing, e un insieme di tool per la prevenzione, il rilevamento, l’analisi e la lotta contro la criminalità informatica e le attività terroristiche.
Finanziato dalla UE (Programma H2020).
L'obiettivo principale di ALOHA è quello facilitare l'implementazione di algoritmi di Deep Learning su sistemi embedded a bassa potenza e su piattaforme a bassa capacità computazionale, garantendo l'automazione per la selezione ottimale degli algoritmi e una equilibrata implementazione e allocazione delle risorse.
Finanziato dalla UE (Programma H2020)
SIMARGL si propone di affrontare lo spinoso problema rappresentato dal malware, raccogliendo le nuove sfide nel campo della sicurezza informatica, che comprendono metodi di offuscamento delle informazioni, anomalie di rete, stegomalware, ransomware e mobile malware.
In evidenza
BLOG & MEDIA

Steganalysis and Machine Learning: a European answer
Dal nostro Blog (disponibile solo in lingua Inglese). Steganography is a secret mechanism for encoding information by any means of transmission. Its use has been known since ancient Greece and defined in the glossaries towards the end of the fifteenth century. Both encoding and medium of transmission are secret, that is, known only to the parties who intend to communicate in an occult way.
Steganography differs from cryptography, in which encoding of information and medium of transmission are generally known (think for example to the HTTPS protocol used by this site)
Machine learning may represent a sophisticated weapon at the service of those who intend to unmask steganography. ...
DEMO & PROTOTIPI

Secure ML Demo - Deep Learning security
Questa demo consente di valutare il livello di sicurezza di una rete neurale rispetto alle perturbazioni worst-case dell’input. Aggiungendo questa perturbazione mirata nei dati in input, un attaccante ha modo di creare gli adversarial example ed effettuare attacchi evasivi contro la rete neurale. Il primo passo per difendere il sistema è quello di valutare l’efficacia di questi attacchi. Il processo di valutazione della sicurezza consiste nel monitorare l’accuratezza del sistema contro livelli crescenti della massima perturbazione, al fine di creare una curva rappresentante la valutazione. Questa curva, che mostra il calo di prestazione del sistema all’aumentare della perturbazione, può essere utilizzata direttamente dal progettista per scegliere l’architettura della rete o le contromisure da applicare al sistema.
EDIZIONI DI WILD PATTERNS

WILD Patterns Tutorial sull'Adversarial Machine Learning
WILD PATTERNS è il nostro tutorial gratuito di successo sulla sicurezza dei sistemi Machine Learning e di Intelligenza Artificiale, che ha visto negli ultimi anni la partecipazione complessiva di oltre 1000 partecipanti in tutto il mondo. WILD PATTERNS introduce le basi dell'apprendimento automatico in ambiente ostile (Adversarial Machine Learning), presentando tecniche recentemente proposte per valutare la vulnerabilità degli algoritmi di apprendimento automatico e alcune delle contromisure più efficaci. Nel tutorial consideriamo queste minacce in diversi domini applicativi (riconoscimento di oggetti all'interno di immagini, riconoscimento dell'identità biometrica, rilevazione di spam e malware). La prossima edizione di WILD PATTERNS verrà annunciata a breve; la precedente edizione si è tenuta presso MLS 2019, 9 Settembre, Padova, Italia.
I nostri prodotti sono stati parzialmente sviluppati col supporto della Regione Autonoma della Sardegna
(POR FESR RAS 2014-2020 - Asse 1 Azione 1.1.3)