Sicurezza dell'Infrastructure as Code

Tue, 16 Jun 2026 09:00:00 +0200

Perché conta

La pipeline non costruisce solo applicazioni: costruisce anche l’infrastruttura, ormai definita come codice — Terraform, CloudFormation, Pulumi, manifest Kubernetes. È una grande notizia per la sicurezza: se l’infrastruttura è codice, possiamo analizzarla come codice, prima del deploy. È anche un rischio nuovo: un errore in un modulo riusato si replica identico su ogni ambiente, trasformando un singolo sbaglio in una falla sistemica.

L’errore si moltiplica

  flowchart TD
    M["modulo-storage.tf<br/>(acl = public-read)"] --> A[Ambiente dev]
    M --> B[Ambiente staging]
    M --> C[Ambiente prod]
    A --> X1[Bucket pubblico]
    B --> X2[Bucket pubblico]
    C --> X3[Bucket pubblico<br/>con dati reali]
    style X3 fill:#fde2e4,stroke:#e63946

Un bucket reso pubblico in un modulo condiviso diventa tre bucket pubblici. Il lato positivo è speculare: correggere il modulo e ripassare lo scanner mette in sicurezza tutti gli ambienti in un colpo. L’IaC amplifica sia gli errori sia le correzioni.

Cosa trova lo scanning dell’IaC

Gli scanner statici (Checkov, tfsec, Terrascan, KICS) applicano centinaia di regole, spesso allineate ai CIS Benchmark, cercando le configurazioni pericolose più comuni:

resource "aws_s3_bucket_public_access_block" "ex" {
  bucket                  = aws_s3_bucket.ex.id
  block_public_acls       = false   # ← lo scanner segnala: accesso pubblico possibile
  restrict_public_buckets = false   # ← idem
}

Difetti tipici: storage pubblico, security group con 0.0.0.0/0 su porte di gestione, cifratura a riposo disattivata, log disabilitati, ruoli IAM troppo ampi, assenza di tag. Sono misconfiguration, non bug di codice: il SAST non le vede, perché il “codice” qui descrive infrastruttura, non logica.

Dove collocarlo

Come il SAST, l’IaC scanning dà il meglio presto e in modo incrementale:

Pre-commit / IDE: feedback immediato mentre si scrive il Terraform.
Pull request: gate che blocca il nuovo rischio alto, con baseline sul debito esistente.
Pre-apply nella pipeline: ultimo controllo prima di toccare l’infrastruttura reale, idealmente anche sul piano (terraform plan) per vedere l’effetto concreto, non solo il sorgente.

Il problema spesso dimenticato: lo state

Il file di state di Terraform contiene spesso dati sensibili in chiaro: password generate, chiavi, output. Va trattato come un segreto: backend remoto cifrato, accesso ristretto, mai committato nel repository. È l’errore IaC meno appariscente e più comune, perché non riguarda una risorsa ma il meccanismo stesso che le gestisce.

Il limite: lo statico non vede il reale

Lo scanning dell’IaC vede ciò che il codice dichiara, non ciò che esiste davvero nel cloud. Le modifiche manuali (il famigerato “clic in console”) creano drift: la realtà diverge dal codice, e lo scanner, che legge solo il codice, non se ne accorge. Servono controlli a runtime sul cloud (CSPM) e la disciplina di non modificare mai l’infrastruttura fuori dall’IaC. Il “cosa è dichiarato pericoloso” è però esprimibile come regola generale, e questo apre il tema del prossimo capitolo: le policy as code.

Domanda: se lo scanner IaC non vede il drift e le modifiche manuali, posso fidarmi che un "piano pulito" significhi infrastruttura sicura?

No, e confondere le due cose è una delle illusioni di sicurezza più comuni con l'IaC. Uno scanner che passa sul tuo Terraform dimostra una cosa precisa e limitata: che ciò che il codice descrive non contiene le misconfigurazioni note alle sue regole. Non dimostra che l'infrastruttura reale sia in quello stato, per tre motivi. Primo, il drift: qualcuno apre la console cloud e modifica a mano un security group per "sbloccare al volo" un incidente, e non lo riporta mai nel codice; il tuo Terraform resta pulito, il cloud no, e il prossimo apply potrebbe persino non toccare quella risorsa. Secondo, la copertura: quasi nessuna infrastruttura è gestita al 100% da IaC — ci sono risorse create prima dell'adozione, risorse di altri team, cose fatte a mano "temporaneamente" tre anni fa; tutto ciò che non è nel codice è invisibile allo scanner per definizione. Terzo, le regole hanno punti ciechi: lo scanner trova le misconfigurazioni che conosce, non la logica di autorizzazione sbagliata o la combinazione insolita di risorse che crea un percorso d'attacco non previsto da nessuna singola regola. La risposta corretta è usare due lenti complementari: lo scanning statico dell'IaC come controllo preventivo sul codice prima del deploy (economico, precoce, ferma l'errore prima che esista), e un controllo a runtime sul cloud reale — un CSPM che interroga le API del provider e confronta lo stato effettivo con le policy — come rete che cattura drift, risorse fuori IaC e deviazioni. Più la disciplina organizzativa di vietare le modifiche manuali e far passare ogni cambiamento dall'IaC, così il drift tende a zero. Un piano pulito è una condizione necessaria, non sufficiente: ti dice che non stai introducendo un problema noto, non che non ne hai già uno in produzione.

Conclusione

L’IaC rende l’infrastruttura analizzabile prima del deploy: gli scanner trovano bucket pubblici, security group aperti e cifratura mancante, e una correzione al modulo mette in sicurezza ogni ambiente. Ma lo statico non vede il drift, e le regole predefinite non conoscono le tue policy. Per esprimere ed applicare regole su misura — nella pipeline e nel cluster — serve un motore di policy generale. È il policy as code, prossimo capitolo.

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