In Breve
- Cosa si intende per SaaS sprawl?
- Il SaaS sprawl si riferisce all'espansione incontrollata delle applicazioni SaaS all'interno di un'organizzazione, aumentando i rischi per la sicurezza.
- Quali sono i principali rischi associati alle applicazioni SaaS?
- I principali rischi includono accessi non autorizzati, violazioni dei dati e difficoltà nel monitoraggio delle integrazioni.
- Come possono le aziende proteggersi dal SaaS sprawl?
- Le aziende possono adottare strumenti di visibilità continua e approcci come i knowledge graph per monitorare accessi e permessi.
Il Rischio di SaaS Sprawl: Necessità di Maggiore Controllo e Visibilità
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, infatti, autorizzano frequentemente applicazioni OAuth di terze parti, concedendo accessi persistenti e permessi estesi che spesso rimangono attivi più a lungo del necessario.
Le violazioni legate al SaaS hanno registrato un incremento del 300% negli ultimi anni e si prevede che il numero di agenti AI in ambiente enterprise possa superare il miliardo entro il 2028. Questo scenario rende insostenibile un controllo basato esclusivamente su revisioni manuali.
Rischi Associati agli Agenti Autonomi
I tool low-code/no-code hanno semplificato la creazione e il deployment di agenti autonomi, spesso senza adeguata supervisione. Questi agenti possono ereditare accessi reali a sistemi e dati aziendali, mentre le organizzazioni mancano di metodi coerenti per scoprirli, tracciare i privilegi e applicare regole di contenimento.
Un caso concreto evidenzia i rischi: una vulnerabilità (CVE-2026-40933) in una piattaforma open source per la creazione di agenti e workflow ha permesso a un attaccante di ottenere l’esecuzione remota di codice compromettendo un server. Questo percorso di compromissione ha coinvolto più fattori, tra cui l’importazione di workflow condivisi da utenti fidati e permessi che consentivano configurazioni personalizzate.
La Necessità di Visibilità Continua
Le soluzioni tradizionali faticano a scoprire queste integrazioni, valutare i permessi associati o osservare l’attività cross-app che consente l’escalation e i movimenti laterali. Per conciliare innovazione e sicurezza, è fondamentale disporre di visibilità continua su utenti, applicazioni, grant OAuth e permessi. Solo così è possibile comprendere il rischio in tempo reale, evitando di reagire solo dopo un incidente.
Approcci come i knowledge graph possono mappare entità come persone, account, token e risorse, rivelando relazioni altrimenti non evidenti. Questo consente di identificare chi ha accesso, cosa può raggiungere e come è stato ottenuto tale accesso.
Controllo Adattivo per una Sicurezza Efficace
Con una base di dati solida, il controllo può diventare adattivo: integrazioni ad alto rischio o comportamenti anomali possono essere automaticamente segnalati o limitati in base a modelli di accesso e comportamento. Le attività affidabili possono così procedere con minore attrito.
La protezione efficace del panorama SaaS e AI richiede strumenti che forniscano evidenza su dove sono necessari guardrail, chi ha accesso, cosa può raggiungere e come evolvono queste relazioni nel tempo.