SaaS Sprawl: Rischi e Soluzioni per le Aziende Italiane

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, aumentando il rischio di violazioni della sicurezza.

Secondo recenti studi, le violazioni legate al SaaS sono aumentate del 300%. Si prevede che, entro il 2028, il numero di agenti AI in ambiente enterprise supererà il miliardo. Questa situazione rende insostenibile un controllo basato esclusivamente su revisioni manuali.

Il Rischio delle Integrazioni Non Controllate

I dipendenti autorizzano frequentemente applicazioni OAuth di terze parti con 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, senza un adeguato monitoraggio.

Un caso concreto ha evidenziato 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 server. Questo attacco ha sfruttato la combinazione di workflow condivisi da utenti fidati e permessi eccessivi.

La Necessità di Maggiore Visibilità e Controllo

Le soluzioni tradizionali faticano a scoprire queste integrazioni e a valutare i relativi permessi. 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, prima che si verifichino incidenti.

Approcci come i knowledge graph possono mappare entità (persone, account, token, risorse) e le loro relazioni, rivelando contesti altrimenti non evidenti. Questo consente di identificare chi ha accesso, cosa può raggiungere e come è stato ottenuto quell’accesso.

Controllo Adattivo e Sicurezza Proattiva

Con una base di dati adeguata, 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, mentre le attività affidabili possono procedere con minore attrito.

La protezione efficace del panorama SaaS e AI richiede quindi strumenti che portino evidenza su dove servono guardrail, chi ha accesso e come evolvono queste relazioni nel tempo. Solo così le aziende italiane possono affrontare le sfide poste dall’espansione delle applicazioni SaaS e garantire la sicurezza dei propri sistemi.