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 di sicurezza.
- Quali sono i rischi associati all'uso di applicazioni SaaS?
- I rischi includono violazioni dei dati, accessi non autorizzati e difficoltà nel monitoraggio delle integrazioni.
- Come possono le aziende proteggersi dal SaaS sprawl?
- Le aziende possono adottare strumenti di monitoraggio e gestione delle integrazioni, oltre a implementare controlli di accesso più rigorosi.
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. Molti dipendenti autorizzano applicazioni OAuth di terze parti, concedendo accessi persistenti e permessi estesi che spesso rimangono attivi più a lungo del necessario. Inoltre, gli agenti AI e i flussi automatizzati vengono integrati in piattaforme critiche come CRM e strumenti di gestione dei servizi, aumentando ulteriormente il rischio di violazioni.
Secondo recenti studi, le violazioni legate al SaaS sono aumentate del 300%. Si prevede che gli agenti in ambiente enterprise possano superare il miliardo entro il 2028, rendendo insostenibile un controllo basato esclusivamente su revisioni manuali. Questo scenario richiede un approccio più proattivo e integrato alla sicurezza.
I tool low-code e no-code, che facilitano la creazione e il deployment di agenti autonomi, possono aggravare la situazione. Questi 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 creare agenti e workflow ha permesso a un attaccante di ottenere l’esecuzione remota di codice, compromettendo un server intero.
Le soluzioni tradizionali faticano a scoprire queste integrazioni e a valutare i permessi relativi, rendendo difficile 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. Solo così è possibile comprendere il rischio in tempo reale e non dopo l’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 e come evolvono queste relazioni nel tempo. Solo così le aziende possono affrontare le sfide legate al SaaS sprawl e garantire un ambiente digitale sicuro.
