In Breve
- Quali sono i rischi legati all'espansione delle applicazioni SaaS?
- L'espansione delle applicazioni SaaS aumenta la superficie di attacco e il rischio di violazioni della sicurezza.
- Cosa sono gli agenti low-code/no-code?
- Sono strumenti che permettono la creazione di agenti autonomi senza adeguata supervisione, aumentando i rischi di accesso non autorizzato.
- Come si può migliorare la sicurezza delle integrazioni SaaS?
- Implementando visibilità continua su utenti e permessi e utilizzando approcci come i knowledge graph.
L’espansione delle applicazioni Software as a Service (SaaS) e degli agenti di intelligenza artificiale (AI) sta ampliando la superficie di attacco per le aziende. Ogni nuova applicazione o integrazione introduce identità, ruoli e permessi che possono creare percorsi fidati verso i sistemi aziendali. I dipendenti autorizzano frequentemente applicazioni OAuth di terze parti, concedendo accessi persistenti e permessi estesi che spesso rimangono attivi più a lungo del necessario. Questo fenomeno è particolarmente preoccupante, considerando che le violazioni legate al SaaS sono aumentate del 300% negli ultimi anni.
Le proiezioni indicano che gli agenti in ambiente enterprise potrebbero superare il miliardo entro il 2028, rendendo insostenibile un controllo basato esclusivamente su revisioni manuali. In questo contesto, i tool low-code/no-code facilitano la creazione e il deployment di agenti autonomi, spesso senza adeguata supervisione. Tali agenti possono ereditare accessi reali a sistemi e dati aziendali, mentre molte organizzazioni mancano di metodi coerenti per scoprirli, tracciare i privilegi e applicare regole di contenimento.
Un caso concreto evidenzia il rischio: una vulnerabilità (CVE-2026-40933) in una piattaforma open source per la creazione di agenti e workflow LLM ha permesso a un attaccante di ottenere l’esecuzione remota di codice, compromettendo un intero server. Questo è avvenuto inducendo un utente autorizzato a importare un chatflow malevolo, combinando fattori come l’importazione di workflow condivisi da utenti fidati e permessi che consentivano configurazioni personalizzate.
Le soluzioni tradizionali faticano a scoprire queste integrazioni, a valutare i relativi permessi e a osservare l’attività cross-app che consente l’escalation e i movimenti laterali. Per conciliare innovazione e sicurezza, è necessario disporre di visibilità continua su utenti, applicazioni, grant OAuth e permessi, per comprendere il rischio in tempo reale e non solo dopo un incidente.
Approcci come i knowledge graph possono mappare entità (persone, account, token, risorse) e le loro relazioni, rivelando contesti altrimenti non evidenti. Questo permette di identificare chi ha accesso, cosa può raggiungere e come è stato ottenuto quell’accesso. Con una base di questo tipo, il controllo può diventare adattivo: integrazioni ad alto rischio o comportamenti anomali possono essere automaticamente segnalati o vincolati in base a modelli di accesso e comportamento.
In conclusione, la protezione efficace del panorama SaaS e AI richiede strumenti che forniscano evidenza su dove servono guardrail, chi ha accesso, cosa può raggiungere e come evolvono queste relazioni nel tempo. Solo così le aziende possono affrontare i crescenti rischi associati all’espansione delle applicazioni SaaS e garantire un ambiente digitale più sicuro.
