In Breve
- Cosa è il 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 rischi associati al SaaS sprawl?
- I rischi includono violazioni della sicurezza, accessi non autorizzati e compromissione dei sistemi aziendali.
- Come possono le aziende mitigare i rischi del SaaS sprawl?
- Le aziende possono mitigare i rischi attraverso una visibilità continua su utenti e integrazioni, e implementando strumenti di controllo adattivi.
L’espansione delle applicazioni SaaS (Software as a Service) e degli agenti AI sta ampliando significativamente la superficie di attacco per le aziende. Ogni nuova applicazione o integrazione porta con sé identità, ruoli e permessi che possono creare percorsi fidati verso i sistemi aziendali. È comune che i dipendenti autorizzino 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, strumenti di gestione dei servizi e soluzioni di collaborazione.
Secondo recenti studi, le violazioni legate al SaaS sono aumentate del 300%, 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.
I tool low-code/no-code, che facilitano la creazione e il deployment di agenti autonomi, possono aggravare ulteriormente 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 LLM ha permesso a un attaccante di ottenere l’esecuzione remota di codice compromettendo un server, grazie all’importazione di un chatflow malevolo da parte di un utente autorizzato.
Questo percorso di compromissione ha combinato vari fattori: l’importazione di workflow condivisi da utenti fidati, permessi che consentivano configurazioni personalizzate, la capacità di avviare processi esterni e l’accesso a credenziali, API, database e servizi cloud collegati.
Le soluzioni tradizionali faticano a scoprire queste integrazioni, valutare i relativi permessi o monitorare l’attività cross-app che consente l’escalation e i movimenti laterali. Per conciliare innovazione e sicurezza, è fondamentale avere visibilità continua su utenti, applicazioni, grant OAuth e permessi. Solo così è possibile 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 consente 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 possono procedere 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.
