Applicazioni Serverless Sicure con il Cloud Penetration Testing

Probabilmente avrai sentito parlare mille volte dell'architettura serverless: nessun server da gestire, scaling automatico e un modello "pay-as-you-go" che mantiene bassi i costi. Sembra un sogno per gli sviluppatori. Scrivi una funzione, la carichi su AWS Lambda, Google Cloud Functions o Azure Functions e il provider cloud si occupa del resto. Ma ecco il punto: "serverless" non significa che non ci sono server. Significa solo che non devi preoccuparti di applicare patch al sistema operativo o di gestire l'hardware.

Anche se hai scaricato la gestione dell'infrastruttura a un gigante come Amazon o Microsoft, non hai scaricato la responsabilità della sicurezza. Infatti, il serverless introduce una serie di nuovi grattacapi. Non stai più proteggendo un perimetro; stai proteggendo una rete frammentata di trigger, autorizzazioni e ambienti di esecuzione effimeri. Se un aggressore trova un modo per iniettare codice in una delle tue funzioni, non è solo bloccato in una macchina virtuale, potrebbe avere una linea diretta al tuo database o ai tuoi bucket S3 tramite ruoli IAM eccessivamente permissivi.

È qui che entra in gioco il cloud Penetration Testing. Non puoi semplicemente eseguire uno scanner di vulnerabilità legacy su un'app serverless e aspettarti che trovi qualcosa di utile. Non c'è un "server" da scansionare nel senso tradizionale. Per proteggere effettivamente queste app, hai bisogno di un approccio specializzato che comprenda come gli eventi attivano le funzioni e come i dati fluiscono attraverso un ecosistema cloud-native.

Cos'è esattamente il Cloud Penetration Testing per Serverless?

Quando parliamo di cloud Penetration Testing per applicazioni serverless, ci stiamo allontanando dalla vecchia mentalità del "break into the box". In una configurazione tradizionale, un pentester cerca una porta aperta, una versione non patchata di Apache o un modo per ottenere una reverse shell sul server. In serverless, questi vettori di attacco sono per lo più scomparsi. Non puoi usare SSH in una funzione Lambda.

Invece, il cloud Penetration Testing si concentra sulla logica dell'applicazione e sulla configurazione dell'ambiente cloud. Si tratta di trovare le lacune nel modo in cui le tue funzioni interagiscono. Ad esempio, se una funzione viene attivata da un API Gateway, il pentester cercherà falle di injection nella richiesta API. Se quella funzione scrive quindi in un database NoSQL, verificherà se l'input è adeguatamente sanificato per prevenire NoSQL injection.

Essenzialmente, è un attacco simulato che prende di mira la "colla" che tiene insieme la tua app serverless. Questo include:

• Event Source Mapping: Verificare se un aggressore può attivare funzioni in modi non previsti.
• Permission Analysis: Cercare le "Star Permissions" (ad esempio, Resource: *) che danno a una funzione più potere di quanto necessario.
• Dependency Auditing: Controllare le librerie incluse nella funzione per vulnerabilità note.
• State Management: Analizzare come i dati vengono passati tra funzioni effimere per garantire che non ci siano punti di perdita.

Poiché le app serverless sono così distribuite, hai bisogno di una piattaforma in grado di vedere l'intero quadro. Questo è il motivo per cui strumenti come Penetrify sono utili. Invece di cercare di tracciare manualmente cinquanta diverse funzioni e i loro trigger, una piattaforma cloud-native può aiutare a mappare la superficie di attacco e simulare come un aggressore potrebbe muoversi lateralmente da una API pubblica a una risorsa di back-end privata.

La trappola del "Modello di Responsabilità Condivisa"

Uno dei maggiori errori che vedo fare alle aziende è una cattiva interpretazione del Modello di Responsabilità Condivisa. I provider di cloud sono molto bravi a spiegarlo nella loro documentazione, ma in pratica viene spesso ignorato.

Il succo è questo: il provider (AWS, Azure, GCP) è responsabile della sicurezza del cloud. Si assicurano che i data center fisici siano bloccati, gli hypervisor siano patchati e l'hardware sottostante sia affidabile. Tu, tuttavia, sei responsabile della sicurezza nel cloud.

In un mondo serverless, la linea si sposta. Non ti interessa più il kernel del sistema operativo, ma ora sei responsabile al 100% di:

1. Il tuo codice: Se la tua funzione Python ha un bug di command injection, AWS non lo risolverà per te.
2. Ruoli IAM: Se dai alla tua funzione AdministratorAccess perché era "più facile da configurare", è colpa tua.
3. Data Validation: Assicurarsi che i dati dell'evento che attivano la tua funzione siano puliti.
4. Secrets Management: Non codificare le chiavi API nelle tue variabili d'ambiente.

Molti team cadono in un falso senso di sicurezza, pensando che poiché sono "serverless", sono "sicuri per impostazione predefinita". È un'ipotesi pericolosa. Semmai, la natura granulare del serverless aumenta il numero di punti in cui un piccolo errore di configurazione può portare a una violazione massiccia. Una singola policy S3 bucket configurata in modo errato o un ruolo di esecuzione Lambda eccessivamente ampio può esporre l'intero database dei clienti alla rete internet pubblica.

Vettori di attacco comuni nelle applicazioni Serverless

Per capire perché hai bisogno del cloud Penetration Testing, devi guardare a come gli aggressori prendono di mira questi sistemi. Non cercano "porte aperte"; cercano falle logiche e lacune nelle autorizzazioni.

Event Injection

In un'app serverless, le funzioni vengono attivate da eventi. Questi eventi possono provenire da una chiamata API, un caricamento di file in un bucket di archiviazione, un messaggio in una coda (SQS) o un job cron pianificato. Ognuno di questi è un punto di ingresso.

Se una funzione prende un oggetto evento e lo passa direttamente in una query di database o in un comando di sistema senza convalida, hai una vulnerabilità di injection. Ad esempio, immagina una funzione che elabora i metadati dell'immagine da un file caricato. Se il pentester può caricare un file con un campo "Comment" dannoso che contiene un comando shell e la funzione utilizza una libreria che esegue quel comando, l'aggressore ha ottenuto con successo un punto d'appoggio nel tuo ambiente di esecuzione.

Broken Function-Level Authorization

Le app serverless spesso consistono in decine di piccole funzioni. È comune proteggere la "porta principale" (l'API Gateway) ma dimenticare di proteggere le "porte secondarie" (funzioni interne).

Un attaccante potrebbe trovare un modo per chiamare una funzione direttamente, bypassando i controlli di autorizzazione eseguiti a livello di API. Se la tua funzione presuppone che qualsiasi richiesta che la raggiunga debba essere stata autorizzata dal gateway, hai un problema. Il cloud penetration testing implica il tentativo di "invocare" queste funzioni direttamente utilizzando chiavi trapelate o sfruttando autorizzazioni configurate in modo errato.

Ruoli IAM Sovra-Privilegiati

Questo è probabilmente il risultato più comune in qualsiasi audit di sicurezza serverless. Gli sviluppatori spesso utilizzano un singolo ruolo IAM ampio per tutte le loro funzioni per evitare il fastidio di creare un ruolo univoco per ciascuna.

Se una funzione deve solo scrivere un file specifico in una specifica cartella in S3, ma il suo ruolo ha permessi s3:* per tutti i bucket, un attaccante che compromette quella funzione ora ha le chiavi per l'intero tuo regno di archiviazione. Può rubare dati, eliminare backup o caricare file dannosi. L'obiettivo di un Penetration Test professionale è identificare questi ruoli "sovra-privilegiati" e muoversi verso il Principle of Least Privilege (PoLP).

Dipendenze di Terze Parti Non Sicure

Le funzioni serverless sono spesso piccole, ma si basano su una montagna di pacchetti npm o pip. Poiché queste funzioni vengono distribuite frequentemente, le dipendenze possono diventare rapidamente obsolete.

Poiché gli ambienti serverless sono effimeri, gli scanner di vulnerabilità tradizionali basati su agent non funzionano. Non puoi installare un agente di sicurezza su una funzione Lambda. Hai bisogno di un modo per scansionare il pacchetto di distribuzione stesso. Gli aggressori adorano prendere di mira le vulnerabilità della "supply chain"—trovare una libreria popolare con un difetto noto e aspettare che un'azienda la distribuisca nel proprio stack serverless.

Un Approccio Passo-Passo al Serverless Penetration Testing

Se hai il compito di proteggere il tuo ambiente serverless, non puoi semplicemente improvvisare. Hai bisogno di una metodologia strutturata. Ecco come viene tipicamente condotto un cloud Penetration Test professionale.

Fase 1: Ricognizione e Mappatura

Non puoi proteggere ciò che non sai che esiste. Il primo passo è mappare l'intero ecosistema serverless.

• Identifica tutti i trigger: Dove entrano i dati nel sistema? È tramite REST API, WebSockets, eventi S3 o stream Kinesis?
• Mappa il flusso di dati: Quando una richiesta colpisce l'API, quale funzione attiva? Quella funzione chiama un'altra funzione? Scrive in un database?
• Analizza l'impronta cloud: Quale provider cloud viene utilizzato? Ci sono endpoint pubblici?

Fase 2: Audit di Configurazione

Prima di provare a "rompere" il codice, controlla le impostazioni.

• Revisione IAM: Esporta tutte le policy IAM associate alle funzioni. Cerca caratteri jolly (*) in azioni o risorse.
• Scansione delle Variabili d'Ambiente: Verifica la presenza di segreti, password o API keys hardcoded nella configurazione della funzione.
• Analisi di Rete: Le funzioni sono in esecuzione all'interno di un VPC? In tal caso, quali sono le regole del gruppo di sicurezza? Una funzione compromessa può raggiungere la rete aziendale interna?

Fase 3: Simulazione di Attacco Attivo (La Parte "Divertente")

Qui è dove avviene l'effettivo Penetration Testing.

• Fuzzing degli Input: Invia dati errati, sovradimensionati o inaspettati a ogni endpoint API per vedere se le funzioni si bloccano o perdono messaggi di errore.
• Injection Testing: Tenta SQL Injection, NoSQL injection e OS command injection attraverso i trigger di eventi.
• Auth Bypass: Prova ad accedere a funzioni "solo admin" manipolando token JWT o sfruttando controlli di autorizzazione mancanti.
• Resource Exhaustion: Prova ad attivare le funzioni così tante volte da raggiungere il limite di concorrenza dell'account, causando potenzialmente un Denial of Service (DoS) per altre parti dell'applicazione.

Fase 4: Post-Sfruttamento e Movimento Laterale

Se una funzione è compromessa, cosa succede dopo?

• Furto di Credenziali: L'attaccante può accedere alle credenziali di sicurezza temporanee fornite alla funzione Lambda (di solito trovate in variabili d'ambiente come AWS_ACCESS_KEY_ID)?
• Cloud Pivoting: Utilizzando quelle credenziali rubate, l'attaccante può spostarsi dalla funzione a un altro servizio, come accedere a Secrets Manager o modificare le policy IAM?
• Data Exfiltration: L'attaccante può utilizzare le autorizzazioni della funzione per scaricare una tabella di database su un server esterno?

Fase 5: Reporting e Remediation

Un Penetration Test è inutile se non porta a correzioni. Il report finale dovrebbe classificare i risultati per gravità (Critica, Alta, Media, Bassa) e fornire passaggi di correzione chiari e attuabili. Invece di dire "Correggi il tuo IAM", un buon report dirà "Cambia il ruolo per process-payment-function da S3FullAccess a una policy personalizzata che consenta solo s3:PutObject sul prefisso /payments."

Confronto tra Pentesting Tradizionale e Pentesting Serverless

Per vedere davvero la differenza, esaminiamo come questi due approcci si confrontano in diverse categorie.

Feature	Penetration Testing Tradizionale	Penetration Testing Serverless
Obiettivo Primario	OS, Middleware, Web Server	Logica dell'Applicazione, Configurazione Cloud, IAM
Punto di Ingresso	Porte Aperte, SSH, Web Forms	Event Triggers, API Gateway, Cloud Events
Persistenza	Installazione di Backdoor, Rootkit	Mantenimento dell'accesso tramite token IAM rubati
Strumenti di Scansione	Nmap, Nessus, OpenVAS	Scanner nativi del cloud, analizzatori IAM, script personalizzati
Focus sul Rischio	Buffer Overflows, OS non aggiornati	Ruoli con privilegi eccessivi, Autorizzazione Incompleta
Ambiente	Statico (i server sono sempre attivi)	Effimero (le funzioni vivono per millisecondi)

Come puoi vedere, il cambiamento è fondamentale. Se assumi un pentester che sa solo come usare Nmap e Metasploit, sarà completamente perso in un ambiente serverless. Hai bisogno di qualcuno—o di una piattaforma—che comprenda le sfumature dell'identità cloud e dell'architettura event-driven.

Come Penetrify Semplifica il Cloud Penetration Testing

Fare tutto quanto sopra manualmente è un incubo. Tra la mappatura, gli audit IAM e le simulazioni di attacco vere e proprie, richiede un'enorme quantità di tempo e conoscenze specialistiche. La maggior parte delle aziende di medie dimensioni non ha un "Esperto di Sicurezza Serverless" dedicato nel proprio staff.

Questo è esattamente il motivo per cui Penetrify è stato creato. È una piattaforma basata sul cloud che elimina la complessità da questo processo. Invece di affidarsi a checklist manuali e strumenti obsoleti, Penetrify fornisce un ecosistema completo per identificare e correggere le vulnerabilità.

Scansione Automatizzata delle Vulnerabilità

Penetrify può scansionare automaticamente le tue configurazioni serverless per trovare i "frutti a portata di mano". Identifica ruoli IAM eccessivamente permissivi, variabili d'ambiente non crittografate e dipendenze obsolete in tutte le tue funzioni. Ciò significa che non devi passare ore a fissare le policy JSON per trovare un singolo * che non dovrebbe essere lì.

Simulazione di Attacchi nel Mondo Reale

Oltre alla semplice scansione per errori di configurazione, Penetrify ti consente di simulare come un utente malintenzionato si muoverebbe effettivamente attraverso il tuo sistema. Ti aiuta a visualizzare i percorsi di attacco, mostrandoti esattamente come una vulnerabilità in una API pubblica potrebbe portare a una completa violazione del database.

Integrazione Perfetta

Una delle parti più difficili della sicurezza è convincere gli sviluppatori a correggere effettivamente i bug. Penetrify si integra con i tuoi flussi di lavoro di sicurezza e sistemi SIEM esistenti. Invece di un PDF di 50 pagine che viene ignorato, i risultati possono essere inseriti direttamente negli strumenti che il tuo team già utilizza, rendendo la correzione parte dello sprint quotidiano piuttosto che un compito trimestrale.

Scalabilità per Ambienti Complessi

Se hai cinque funzioni, puoi gestirle in un foglio di calcolo. Se ne hai cinquecento, sei spacciato. Penetrify è progettato per scalare. Gestisce configurazioni complesse e multi-ambiente, consentendoti di eseguire test simultaneamente su sviluppo, staging e produzione per garantire che una correzione di sicurezza in un ambiente sia effettivamente arrivata agli altri.

Approfondimento: Il Pericolo della "Event Data Trust"

Voglio dedicare un po' di tempo in più a un concetto chiamato "Event Data Trust". È qui che risiedono la maggior parte delle vulnerabilità serverless.

In una tradizionale web app, sei abituato a non fidarti di nulla che provenga dal browser dell'utente. Sanitizzi l'input, convalidi la lunghezza e fai l'escape dei caratteri. Ma in serverless, gli sviluppatori spesso si fidano degli eventi "interni".

Immagina questo scenario:

1. Un utente carica un file in un bucket S3.
2. Il caricamento su S3 attiva una funzione "FileProcessor".
3. La funzione "FileProcessor" legge il nome del file e lo passa a una funzione "ThumbnailGenerator" tramite una coda SQS.

Lo sviluppatore della funzione "ThumbnailGenerator" potrebbe pensare: "Non ho bisogno di sanificare il nome del file perché proviene dalla mia stessa funzione FileProcessor. Sono dati interni; è sicuro."

Questo è un grosso errore. Un utente malintenzionato può nominare il file caricato ; rm -rf / ; .jpg. La funzione "FileProcessor" si limita a trasmettere quella stringa. Quando la funzione "ThumbnailGenerator" riceve l'evento e passa il nome del file in un comando shell per eseguire uno strumento di elaborazione delle immagini, esegue il codice dannoso.

Questo è chiamato Injection via Event. Per evitare ciò, devi trattare ogni evento, anche quelli provenienti da altri servizi cloud, come input non attendibile. Il Cloud Penetration Testing mira specificamente a questi passaggi di consegne interne per vedere se la fiducia viene data per scontata ciecamente.

Errori Comuni Quando si Proteggono le App Serverless

Anche con le migliori intenzioni, i team spesso commettono gli stessi errori. Se stai attualmente creando un'app serverless, controlla se stai facendo una di queste cose:

1. Utilizzo di un "God Role" per Tutto

È allettante creare un ruolo IAM con AdministratorAccess e collegarlo a ogni funzione Lambda. Rende lo sviluppo veloce perché non si verificano mai errori di "Access Denied". Ma in produzione, questo è un disastro. Se una funzione viene compromessa, l'attaccante ha il pieno controllo del tuo account AWS. La Soluzione: Crea un ruolo per funzione. Utilizza IAM Policy Simulator per trovare le autorizzazioni minime esatte richieste.

2. Hardcoding di Segreti nelle Variabili d'Ambiente

Sebbene le variabili d'ambiente siano preferibili all'hardcoding dei segreti nel codice sorgente, sono comunque memorizzate in testo semplice nella console cloud. Chiunque abbia accesso di "Sola Lettura" alla configurazione di Lambda può vedere la password del tuo database. La Soluzione: Utilizza un servizio di gestione dei segreti dedicato (come AWS Secrets Manager o Azure Key Vault). Recupera il segreto in fase di runtime all'interno del codice della funzione.

3. Ignorare i Timeout delle Funzioni

Impostare un timeout della funzione a 15 minuti (il massimo per Lambda) potrebbe sembrare una scommessa sicura per garantire che la funzione termini. Tuttavia, questo può essere sfruttato. Un attaccante potrebbe attivare una funzione e quindi inviarle una richiesta che mantiene la connessione aperta per tutti i 15 minuti, consumando i tuoi limiti di concorrenza e facendo impennare la tua fattura. La Soluzione: Imposta il timeout al valore più basso possibile che consenta comunque alla funzione di completare la sua attività in condizioni normali.

4. Trascurare il Logging e il Monitoraggio

Poiché le funzioni serverless sono effimere, scompaiono dopo l'esecuzione. Se non invii i tuoi log a una posizione centrale (come CloudWatch o ELK), non hai modo di sapere che un attaccante sta cercando di iniettare codice nelle tue funzioni nelle ultime tre settimane. La Soluzione: Implementa un logging strutturato. Registra non solo gli errori, ma anche gli eventi "interessanti"—come formati di input imprevisti o ripetuti errori di autorizzazione.

Checklist di Sicurezza Serverless per i Team DevOps

Se desideri un modo rapido per controllare il tuo stato attuale, utilizza questa checklist. Se non riesci a spuntare ogni casella, è il momento di eseguire un Penetration Test cloud professionale.

Identity and Access Management (IAM)

• Ogni funzione ha il suo ruolo IAM univoco.
• Nessun ruolo utilizza il carattere jolly * per azioni critiche (ad es., s3:*, iam:*).
• I ruoli sono limitati a risorse specifiche (ad es., ARN di bucket specifici).
• I ruoli IAM vengono controllati trimestralmente per le autorizzazioni inutilizzate.

Data and Input Validation

• Tutti gli input dell'API Gateway vengono convalidati utilizzando JSON Schema.
• Tutti i dati passati tra le funzioni sono trattati come non attendibili.
• Nessuna funzione di shell-executing (ad es., os.system() in Python) viene utilizzata con dati forniti dall'utente.
• Le query NoSQL/SQL utilizzano input parametrizzati per prevenire SQL Injection.

Secrets and Configuration

• Nessun segreto (chiavi API, password) è memorizzato nelle variabili d'ambiente.
• Tutti i segreti sono memorizzati in un Secrets Vault gestito.
• Le variabili d'ambiente sono utilizzate solo per configurazioni non sensibili.
• La rotazione dei segreti è abilitata per le credenziali critiche.

Observability and Resilience

• Tutte le funzioni hanno timeout appropriati impostati (non solo il massimo predefinito).
• I limiti di concorrenza sono impostati su base per funzione per prevenire attacchi DoS.
• Tutti i log delle funzioni vengono trasmessi a uno strumento di monitoraggio della sicurezza centrale.
• Gli avvisi sono configurati per alti tassi di errori 4XX o 5XX.

Case Study: La Funzione "Leaky Bucket"

Lascia che ti racconti uno scenario che ho incontrato tempo fa. Una media azienda fintech aveva costruito un sistema serverless per gestire i caricamenti di documenti dei clienti (ID, moduli fiscali).

La Configurazione: Un utente caricava un PDF in un bucket S3. Questo attivava una funzione Lambda che estraeva il testo dal PDF e lo salvava in un database.

La Vulnerabilità: Lo sviluppatore aveva dato alla funzione Lambda il permesso s3:GetObject, ma lo aveva applicato all'intero account S3 piuttosto che solo al bucket "uploads". Inoltre, la funzione non controllava se il file in fase di elaborazione appartenesse effettivamente all'utente che aveva attivato la richiesta.

L'Attacco: Un utente intelligente ha capito che se fosse riuscito a indovinare il nome del file caricato di un altro utente (che erano denominati in modo prevedibile come user123_tax.pdf), avrebbe potuto creare una richiesta API specifica che costringeva la funzione Lambda a elaborare il documento di qualcun altro e a restituire il testo estratto nella risposta API.

Il Risultato: L'azienda stava divulgando dati fiscali sensibili per migliaia di utenti. Il "server" era perfettamente sicuro—non c'era un sistema operativo da hackerare. La vulnerabilità era puramente nelle autorizzazioni IAM e nella logica dell'applicazione.

Come un Penetration Test Avrebbe Scoperto Questo: Un cloud penetration tester avrebbe analizzato il ruolo IAM e avrebbe visto l'ampia autorizzazione S3. Avrebbe quindi testato gli attacchi "IDOR" (Insecure Direct Object Reference) cercando di accedere a file che non appartenevano al loro account di test. Quando l'azienda ha trovato il bug, il danno era fatto. Questo è esattamente il motivo per cui la sicurezza "automatizzata" non è sufficiente: hai bisogno di attacchi simulati attivi per trovare queste lacune logiche.

FAQ: Tutto Ciò Che Devi Sapere Sulla Sicurezza Serverless

Il serverless è più sicuro dell'hosting tradizionale?

Dipende da dove guardi. È più sicuro a livello di infrastruttura perché il provider cloud gestisce le patch e l'isolamento. Tuttavia, è spesso meno sicuro a livello di applicazione perché la complessità della gestione di centinaia di autorizzazioni e trigger di eventi porta a più errori umani.

Ho ancora bisogno di un Web Application Firewall (WAF) per il serverless?

Sì, assolutamente. Anche se un WAF non fermerà una configurazione errata di IAM, è la tua prima linea di difesa contro attacchi comuni come SQL Injection, Cross-Site Scripting (XSS) e bot scraping prima ancora che la richiesta raggiunga la tua funzione.

Con quale frequenza dovrei eseguire un Penetration Testing cloud?

Come minimo, una volta all'anno. Tuttavia, se implementi nuove funzioni settimanalmente o modifichi la tua architettura IAM, dovresti incorporare i test di sicurezza nella tua pipeline CI/CD. È qui che una piattaforma come Penetrify diventa rivoluzionaria, poiché consente una valutazione più continua rispetto a un audit manuale annuale.

Un attaccante può "evadere" da una funzione Lambda al server host?

In teoria, sì (tramite vulnerabilità di "container escape"), ma in pratica è estremamente raro. I provider di cloud spendono milioni per garantire che le micro-VM (come Firecracker per AWS) siano isolate. Il tuo vero rischio non è sfuggire alla funzione; è usare i permessi della funzione per attaccare altri servizi.

Il Penetration Testing può mandare in crash la mia app serverless di produzione?

Se eseguito correttamente, no. I pentesters professionisti utilizzano payload "sicuri" ed eseguono prima i test in un ambiente di staging. Tuttavia, elementi come i test di "Resource Exhaustion" possono causare tempi di inattività se non hai impostato limiti di concorrenza adeguati. Coordina sempre le tue finestre di test con il tuo team DevOps.

Considerazioni finali: verso una postura di sicurezza proattiva

Il passaggio al serverless è un'ottima decisione aziendale, ma richiede un cambiamento nel modo in cui pensi alla sicurezza. Non puoi più fare affidamento su un "firewall" per proteggere la tua app. In un mondo serverless, l'identità è il nuovo perimetro.

Se i tuoi ruoli IAM sono rigidi, la tua convalida dell'input è rigorosa e i tuoi segreti sono gestiti, sei già avanti al 90% delle aziende là fuori. Ma non puoi semplicemente "sperare" che le tue configurazioni siano corrette. L'unico modo per saperlo con certezza è provare a violare il tuo sistema prima che lo faccia qualcun altro.

Il cloud Penetration Testing non è solo una casella di controllo per la conformità; è una necessità per chiunque esegua logiche di business critiche nel cloud. Sia che tu lo faccia assumendo una società di sicurezza specializzata o sfruttando una piattaforma cloud-native come Penetrify, l'obiettivo è lo stesso: trovare le lacune, correggere le autorizzazioni e smettere di fidarti dei tuoi eventi interni.

Se non sei sicuro di come si trovano oggi le tue app serverless, inizia controllando i tuoi ruoli IAM. Cerca qualsiasi autorizzazione che termini con :*. Se ne trovi una, hai già trovato la tua prima vulnerabilità.

Smetti di indovinare e inizia a testare. I tuoi dati e i tuoi clienti ti ringrazieranno.

Sei pronto a vedere dove si nascondono le tue vulnerabilità? Non aspettare una violazione per scoprire che i tuoi ruoli IAM sono troppo ampi o che le tue funzioni perdono dati. Scopri come Penetrify può aiutarti ad automatizzare il tuo cloud Penetration Testing e a proteggere la tua infrastruttura serverless. Ottieni una visione chiara della tua superficie di attacco e correggi i rischi prima che diventino notizie.