In Breve
- Qual è il principale rischio associato all'espansione delle applicazioni SaaS?
- Il principale rischio è l'aumento della superficie di attacco, con violazioni legate al SaaS aumentate del 300%.
- Cosa sono i tool low-code e no-code?
- I tool low-code e no-code facilitano la creazione di agenti autonomi senza adeguata supervisione, aumentando il rischio di accessi non controllati.
- Come possono le organizzazioni migliorare la sicurezza delle integrazioni?
- Le organizzazioni possono migliorare la sicurezza implementando visibilità continua su utenti e applicazioni e utilizzando approcci come i knowledge graph.
L’espansione delle applicazioni SaaS e degli agenti AI sta ampliando la superficie di attacco delle aziende. Ogni nuova applicazione o integrazione introduce identità, ruoli e permessi che possono creare percorsi fidati verso sistemi aziendali. I dipendenti autorizzano spesso applicazioni OAuth di terze parti, concedendo accessi persistenti e permessi estesi che rimangono attivi più a lungo del necessario. Questo scenario è preoccupante, soprattutto considerando che le violazioni legate al SaaS sono aumentate del 300%, e si prevede che il numero di agenti in ambiente enterprise possa superare il miliardo entro il 2028.
I tool low-code e no-code facilitano la creazione e il deployment di agenti autonomi senza adeguata supervisione. Questi agenti possono ereditare accessi reali a sistemi e dati aziendali, mentre le organizzazioni spesso mancano di metodi coerenti per scoprirli, tracciare i privilegi e applicare regole di contenimento. Un caso concreto mette in evidenza il rischio: una vulnerabilità (CVE-2026-40933) in una piattaforma open source per creare agenti e workflow LLM ha permesso a un attaccante di ottenere l’esecuzione remota di codice compromettendo un server. Questo attacco ha sfruttato l’importazione di workflow condivisi da utenti fidati, permessi che consentivano configurazioni personalizzate e accesso a credenziali, API, database e servizi cloud collegati.
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. Approcci come i knowledge graph possono mappare entità (persone, account, token, risorse) e le loro relazioni, rivelando contesti altrimenti non evidenti e permettendo 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, mentre le attività affidabili procedono con minore attrito. La protezione efficace del panorama SaaS e AI richiede quindi strumenti che forniscano evidenza su dove servono guardrail, chi ha accesso, cosa può raggiungere e come evolvono queste relazioni nel tempo.
