L’entusiasmo per l’AI agentica sta creando una nuova superficie d’attacco nelle aziende. Il caso OpenClaw dimostra che il problema non è se uno strumento sia pericoloso, ma chi ne controlla il comportamento.
Il caso OpenClaw: un risveglio necessario
L’assistente AI che promette di fare tutto direttamente da WhatsApp o Telegram: gestire file, eseguire comandi, automatizzare attività sul vostro computer sta facendo parlare molto di sè.
Piccolo problema: centinaia di utenti hanno già esposto le loro credenziali su Internet.
📊 Centinaia di istanze esposte scoperte da Jamieson O’Reilly (fondatore di Dvuln):
- Pannelli di controllo senza autenticazione
- Chiavi API e token OAuth in chiaro
- Conversazioni private accessibili
- Possibilità di eseguire comandi sui computer delle vittime
⏱️ Tempo necessario per rubare una chiave privata crypto: 5 minuti.
Matvey Kukuy (CEO di Archestra AI) lo ha dimostrato dal vivo con una semplice email contenente prompt injection.
Le Vulnerabilità Confermate
SlowMist ha documentato tre CVE critici:
- CVE-2025-49596 (CVSS 9.4): Accesso non autenticato
- CVE-2025-6514 (CVSS 9.6): Command injection
- CVE-2025-52882 (CVSS 8.8): RCE + accesso arbitrario ai file
Come sottolinea Eric Schwake di Salt Security:
“C’è un enorme gap tra l’entusiasmo per l’installazione one-click e l’expertise necessaria. Molti utenti creano involontariamente una backdoor aperta.”
ll vero problema
OpenClaw è solo l’esempio più recente di un fenomeno più ampio: agenti AI con accesso completo al sistema (file, comandi, browser) installati da utenti senza competenze per configurarli in modo sicuro.
E questo riguarda direttamente le PMI italiane.
Perché? Perché mentre le grandi enterprise hanno policy IT rigide, processi di change management e team di sicurezza dedicati, le PMI spesso si affidano all’iniziativa individuale dei dipendenti per testare nuove tecnologie.
Ed è qui che nasce il problema: uno strumento promettente diventa un rischio esistenziale.
Perché gli Agenti AI non dovrebbero essere installabili liberamente in azienda
In una PMI, un agente AI come ClawdBot, Perplexity Computer o equivalenti NON dovrebbe essere installabile liberamente. Quattro motivi:
- Accesso a dati aziendali sensibili – L’agente può leggere file locali, share SMB, database
- Automazione non tracciata – Esegue azioni senza change management
- Potenziale esfiltrazione – Dati trasmessi verso servizi esterni
- Shadow IT AI incontrollato – Nessuna visibilità su cosa viene installato e da chi
I 4 rischi concreti per le PMI
L’uso non governato di agenti AI espone a quattro categorie di rischio operative
1. Data Leakage
Un agente con accesso a file locali, share SMB o API aziendali può trasmettere dati verso endpoint esterni via HTTPS, modelli remoti o logging cloud.
Il problema per le PMI: Spesso non c’è egress filtering attivo. Il traffico HTTPS verso servizi AI esterni appare legittimo, ma può contenere dati sensibili.
2. Credential Harvesting
L’interazione con browser, token OAuth o sessioni autenticate può esporre credenziali e dati autenticati.
Il problema per le PMI: In ambienti ibridi Active Directory + Entra ID, un agente compromesso può raccogliere credenziali valide per accedere a risorse cloud e on-premise.
3. Automazioni Non Governate
Script di provisioning, modifiche massive a file o automazioni su database possono essere creati da singoli utenti senza alcun change management.
Il problema per le PMI: È di fatto un RPA (Robotic Process Automation) fuori controllo. Un dipendente può automatizzare processi critici senza che l’IT ne sia a conoscenza.
4. Compliance e NIS2
Software non autorizzato viola l’asset management, un’AI non valutata costituisce un rischio supply chain, e il trasferimento dati extra-UE viola il GDPR.
Il problema per le PMI: In contesti regolamentati (NIS2, ISO27001), questo non è opzionale. L’uso di AI non governata può invalidare certificazioni e creare violazioni normative.
Cosa dovrebbe fare il reparto IT
Il reparto IT potrebbe considerare l’adozione di agenti AI, ma solo con un approccio strutturato:
Fase 1: Assessment Iniziale
- Reverse engineering del comportamento di rete: Cosa comunica? Con chi? Quali dati trasmette?
- Verifica dipendenze: Quali librerie usa? Ci sono vulnerabilità note?
- Analisi traffico: Monitoraggio completo delle connessioni in uscita
- Privilegi richiesti: Accesso al filesystem? Esecuzione comandi? API token?
Fase 2: Proof of Concept Isolata
- VM dedicata: Ambiente completamente separato dalla rete aziendale
- Account limitato: Nessun accesso a risorse critiche
- Monitoraggio EDR: Ogni azione deve essere loggata e analizzata
Fase 3: Governance (se adottato)
- Policy di utilizzo scritte: Chi può usarlo? Per quali scopi? Con quali limiti?
- Logging centralizzato: Ogni interazione tracciata in SIEM
Revisione periodica: Audit trimestrali sull’uso effettivo
La Lezione: GOVERNANCE, non divieto!
l punto non è se uno strumento AI sia pericoloso di per sé, ma chi ne controlla il comportamento.
Un agente AI con accesso al filesystem, alle API e con autonomia decisionale è a tutti gli effetti un operatore automatizzato interno: se compromesso o mal configurato, il suo impatto è paragonabile a quello di un insider threat.
La soluzione non è vietarlo a priori, ma governarlo.
La linea sottile tra innovazione e nuova superficie d’attacco la traccia esclusivamente il livello di controllo che si esercita su di esso.
Conclusione: il futuro degli Agenti AI é promettente, ma solo con Security-by-Design
Gli agenti AI non sono il nemico. Sono strumenti potenti che possono davvero aumentare la produttività.
Ma come tutti gli strumenti potenti, richiedono:
- Consapevolezza dei rischi
- Controllo operativo
- Governance chiara
- Monitoraggio continuo
Per le PMI italiane, il messaggio è chiaro: non lasciate che l’entusiasmo per l’AI crei backdoor involontarie nella vostra infrastruttura.
SafeBreach può aiutare la tua azienda
Se nella tua azienda qualcuno ha già installato ClawdBot, Perplexity Computer o strumenti simili, o se vuoi valutare l’impatto di agenti AI sulla tua sicurezza, SafeBreach può supportarti con:
✅ Assessment di sicurezza specifici su AI agents: Analisi comportamentale, reverse engineering, identificazione dati esposti
✅ Policy di governance AI: Definizione regole d’uso, logging, controlli
✅ Red Team simulation: Test di prompt injection e lateral movement via agenti compromessi
✅ Formazione team tecnici: Consapevolezza rischi AI agentica e difese operative
Fonti e approfondimenti:
- CVE Database: CVE-2025-49596, CVE-2025-6514, CVE-2025-52882