SaaS Sprawl: Rischi Crescenti e Necessità di Controllo sulle Integrazioni

L’espansione delle applicazioni SaaS e degli agenti AI sta ampliando la superficie di attacco per le aziende, creando nuove vulnerabilità. Ogni nuova applicazione o integrazione introduce identità, ruoli e permessi che possono generare percorsi fidati verso i sistemi aziendali. 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, rendendo insostenibile un controllo esclusivamente manuale.

I tool low-code/no-code facilitano la creazione di agenti autonomi, ma spesso senza la necessaria supervisione. Questi agenti possono ereditare accessi reali a sistemi e dati aziendali, mentre le organizzazioni faticano a scoprire e tracciare le integrazioni. Un caso emblematico è rappresentato dalla vulnerabilità CVE-2026-40933, che ha permesso a un attaccante di compromettere un server attraverso un chatflow malevolo importato da un utente fidato.

Le soluzioni tradizionali non riescono a valutare adeguatamente i permessi o a monitorare l’attività cross-app, che consente movimenti laterali e escalation dei privilegi. Per affrontare questi rischi, è fondamentale avere visibilità continua su utenti, applicazioni e permessi, utilizzando approcci come i knowledge graph per mappare le relazioni tra entità e identificare chi ha accesso e come.

Con una base di dati solida, il controllo può diventare adattivo, segnalando automaticamente comportamenti anomali e consentendo alle attività affidabili di procedere con minore attrito. La protezione del panorama SaaS e AI richiede strumenti che evidenzino le aree a rischio e monitorino l’evoluzione delle relazioni nel tempo.