Upravljanje identitete z umetno inteligenco: Avtomatizacija in varnost leta 2026

Upravljanje identitet z umetno inteligenco spreminja način, kako organizacije upravljajo digitalne identitete, pravice dostopa in uveljavljanje skladnosti s predpisi. Ker se avtonomni agenti umetne inteligence širijo po poslovnih okoljih, se tradicionalni ogrodji identitet izkazujejo za nezadostne. Ta članek preučuje, kaj upravljanje identitet z umetno inteligenco vključuje, tehnologije, ki ga poganjajo, najboljše prakse za izvajanje in kako lahko organizacije upravljajo tako človeške kot strojne identitete v velikem obsegu.

Ključni izdelki

Zakaj je upravljanje identitet z umetno inteligenco bistveno za sodobna podjetja?
Tradicionalno upravljanje identitete (IAM) se zanaša na statična pravila in ročne preglede, ki jih ni mogoče razširiti na tisoče aplikacij SaaS in storitev v oblaku, kar vodi do prestopanja meja dostopa, nedovoljenih certifikatov in spregledanih tveganj, ki jih upravljanje identitete z umetno inteligenco odpravlja z dinamično avtomatizacijo, ki upošteva kontekst.

Kako upravljanje identitet, ki ga poganja umetna inteligenca, zmanjšuje varnostno izpostavljenost?
Neprekinjeno zaznava in prekliče preveč dodeljene, osirotele ali ogrožene poverilnice v nekaj minutah namesto v nekaj dneh, s čimer zmanjša trenutne privilegije in površino za napad, ki jo ročni pregledi nenehno spregledajo.

Katere tehnologije umetne inteligence najučinkoviteje izboljšujejo upravljanje identitet?
Strojno učenje za analizo vzorcev dostopa, NLP za interpretacijo politik, analitika na osnovi grafov za preslikavo skritih poti dostopa in mehanizmi za točkovanje tveganja, ki dodeljujejo dinamične ocene na podlagi vedenjskih in kontekstualnih signalov.

Kako naj organizacije ravnajo z nečloveškimi identitetami, ki jih ustvarijo agenti umetne inteligence?
Vsak agent umetne inteligence mora biti registriran z določenim lastnikom in obsegom dostopa, imeti mora najmanj privilegijev, biti podvržen avtomatizirani rotaciji poverilnic in v celoti prijavljen – zaradi česar je upravljanje identitete agentov umetne inteligence prav tako strogo kot nadzor človeške identitete.

Kakšen je priporočen pristop k uvajanju upravljanja identitet s pomočjo umetne inteligence?
Postopno uvajanje – začenši z odkrivanjem identitete in normalizacijo podatkov, nato z uvedbo modelov umetne inteligence v svetovalnem načinu za človeško potrjevanje, preden se v 24-tedenskem časovnem okviru postopoma omogoči avtomatizirano izvrševanje odločitev z nizkim tveganjem.

Zakaj je brskalnik ključna točka izvrševanja za upravljanje identitete z umetno inteligenco?
Večina dostopa do orodij SaaS in umetne inteligence poteka prek brskalnikov, zaradi česar je varnost na ravni brskalnika edinstveno pozicionirana za uveljavljanje pravilnikov dostopa, zaznavanje uporabe senčne umetne inteligence in preprečevanje uhajanja podatkov brez potrebe po agentih končnih točk ali omrežnih posrednikih.

Kako lahko organizacije merijo donosnost naložbe v upravljanje identitet, ki ga poganja umetna inteligenca?
Ključne metrike vključujejo povprečni čas za odkrivanje anomalij dostopa, odstotek samodejno opravljenih pregledov, zmanjšanje obstoječih privilegijev, stopnjo odkrivanja v senčnem SaaS in čas priprave na revizijo skladnosti – vse to se sčasoma stopnjuje, ko se modeli umetne inteligence izboljšujejo.

Kaj je upravljanje identitete z umetno inteligenco?

Upravljanje identitet z umetno inteligenco se nanaša na uporabo tehnologij umetne inteligence za avtomatizacijo, izboljšanje in uveljavljanje politik upravljanja identitet in dostopa (IAM) v celotni organizaciji. Zajema celoten življenjski cikel digitalnih identitet – od zagotavljanja in preverjanja pristnosti do certificiranja dostopa, zaznavanja anomalij in odvzema sredstev –, dopolnjen z modeli strojnega učenja, vedenjsko analitiko in mehanizmi za avtomatizacijo politik.

Ključne komponente upravljanja identitete z umetno inteligenco

Razumevanje, kaj je umetna inteligenca za upravljanje identitet, zahteva razčlenitev njenih funkcionalnih plasti. Vsaka komponenta obravnava specifično vrzel, ki jo ročni ali na pravilih temelječi sistemi za upravljanje identitete (IAM) težko učinkovito zapolnijo.

• Samodejno zagotavljanje dostopa: Modeli umetne inteligence ocenjujejo zahteve glede vlog, zgodovinske vzorce dostopa in organizacijski kontekst, da priporočijo ali samodejno dodelijo pravice dostopa, ko se uporabniki pridružijo, spremenijo vloge ali zapustijo organizacijo.
• Certifikat za neprekinjen dostop: Namesto rednih ročnih pregledov sistemi za upravljanje identitet, ki jih poganja umetna inteligenca, nenehno ocenjujejo, ali so obstoječe pravice dostopa še vedno ustrezne na podlagi podatkov o uporabi in signalov tveganja.
• Zaznavanje vedenjskih anomalij: Algoritmi strojnega učenja določajo izhodišča za normalno vedenje uporabnikov in označujejo odstopanja – kot so nenavadne lokacije prijave, netipična uporaba aplikacije SaaS ali poskusi stopnjevanja privilegijev.
• Avtomatizacija izvrševanja politik: Sistemi umetne inteligence pretvarjajo politike upravljanja v avtomatizirane ukrepe izvrševanja, s čimer zmanjšujejo vrzel med opredelitvijo politik in operativno realnostjo.

Zakaj tradicionalni IAM ne uspeva

Upravljanje identitet starejšega sistema se močno zanaša na statične modele nadzora dostopa na podlagi vlog (RBAC) in kampanje ročnega certificiranja. Ti pristopi sčasoma povzročajo prekomerno povečevanje dostopa, ustvarjajo preglede, ki spregledajo resnična tveganja, in jih ni mogoče prilagoditi okoljem s tisoči aplikacij SaaS in storitev v oblaku. Upravljanje identitet z umetno inteligenco odpravlja te omejitve z uvedbo dinamičnega, kontekstualno ozaveščenega odločanja, ki se prilagaja spremembam organizacijskih struktur in groženj.

Prednosti upravljanja identitet, ki ga poganja umetna inteligenca

Donosnost naložbe v upravljanje identitet, ki ga poganja umetna inteligenca, sega daleč preko operativne učinkovitosti. Organizacije, ki uvajajo upravljanje identitet, ki ga poganja umetna inteligenca, dosegajo merljive izboljšave na področju varnostnega stanja, pripravljenosti na skladnost s predpisi in uporabniške izkušnje.

Merljive varnostne izboljšave

Sistemi, ki jih poganja umetna inteligenca, zmanjšujejo površino za napade z odkrivanjem in preklicem prekomernih ali osirotelih privilegijev, ki jih ročni pregledi spregledajo. Raziskave dosledno kažejo, da preveč dodeljeni računi predstavljajo enega najbolj izkoriščenih vektorjev kršitev v podjetjih. Avtomatizirano odkrivanje in odpravljanje teh tveganj neposredno zmanjšuje izpostavljenost.

• Hitrejši odziv na grožnje: Modeli umetne inteligence zaznajo ogrožene poverilnice in kazalnike notranjih groženj v nekaj minutah namesto v nekaj dneh, kar varnostnim ekipam omogoča, da zajezijo incidente, preden pride do stranskega premika.
• Zmanjšane stalne ugodnosti: Z uvedbo priporočil za dostop »just-in-time« sistemi upravljanja z umetno inteligenco zmanjšajo število trajnih računov z visokimi privilegiji v okoljih SaaS in oblaku.
• Vidljivost senčnega SaaS-ja: Odkrivanje s pomočjo umetne inteligence prepozna nepooblaščene aplikacije in storitve, ki jih zaposleni uporabljajo brez odobritve IT, s čimer zapre veliko slepo pego v upravljanju.

Skladnost in učinkovitost revizije

Regulativni okviri, kot so SOX, GDPR, HIPAA in SOC 2, zahtevajo dokazljive kontrole dostopa in redno certificiranje. Tehnologije umetne inteligence za upravljanje identitet avtomatizirajo zbiranje dokazov, ustvarjajo poročila, pripravljena za revizijo, in vzdržujejo stalno skladnost namesto posnetkov v določenem trenutku. Organizacije poročajo o do 70-odstotnem skrajšanju časov cikla pregleda dostopa po uvedbi delovnih tokov certificiranja s pomočjo umetne inteligence.

Zmanjšanje operativnih stroškov

Donosnost naložbe v upravljanje identitet, ki ga poganja umetna inteligenca, se sčasoma povečuje, saj modeli izboljšujejo svojo natančnost prek organizacijskih podatkov. Začetne stroške uvajanja izravnajo manjše ročno delo, manj varnostnih incidentov in poenostavljeni postopki skladnosti.

Tehnologije umetne inteligence za izboljšanje upravljanja identitete

Več disciplin umetne inteligence in strojnega učenja prispeva k sodobnim platformam za upravljanje identitet. Razumevanje, kaj tehnologije umetne inteligence izboljšujejo upravljanje identitet, organizacijam pomaga oceniti rešitve in določiti prednostne naloge glede na njihove specifične profile tveganja.

Strojno učenje za analizo vzorcev dostopa

Nadzorovani in nenadzorovani modeli učenja analizirajo zgodovinske podatke o dostopu, da bi prepoznali vzorce, odkrili anomalije in napovedali ustrezne upravičenosti. Analiza skupin vrstnikov – kjer se dostop zaposlenega primerja s sodelavci s podobnimi vlogami in odgovornostmi – omogoča sistemom umetne inteligence, da označijo odstopanja v dovoljenjih, ki verjetno predstavljajo prehajanje dostopa ali napačno konfiguracijo.

Obdelava naravnega jezika za interpretacijo politik

Zmogljivosti NLP omogočajo platformam za upravljanje, da sprejmejo pisne varnostne politike, regulativne zahteve in organizacijske smernice ter jih nato pretvorijo v izvršljiva pravila. To premosti vrzel med ekipami za skladnost, ki opredeljujejo politike v naravnem jeziku, in sistemi IAM, ki za njihovo uveljavljanje zahtevajo strukturirano logiko.

Analiza identitete na podlagi grafov

Tehnologije umetne inteligence, ki izboljšujejo upravljanje identitet, se vse bolj zanašajo na grafične podatkovne baze in grafične nevronske mreže za preslikavo kompleksnih odnosov med uporabniki, vlogami, upravičenji, aplikacijami in podatkovnimi viri. Ta pristop razkriva skrite poti dostopa, strupene kombinacije dovoljenj in kršitve ločitve dolžnosti, ki jih hierarhije ploskih vlog prikrivajo.

• Sistemi za ocenjevanje tveganja: Modeli umetne inteligence identitetam dodeljujejo dinamične ocene tveganja na podlagi njihovega portfelja dostopa, vedenjskih signalov, stanja naprave in kontekstualnih dejavnikov, kot sta lokacija in čas dostopa.
• Prilagodljiva avtentikacija: Sistemi, ki jih poganja umetna inteligenca, v realnem času prilagajajo zahteve za preverjanje pristnosti na podlagi izračunanega tveganja – preidejo na večfaktorsko preverjanje pristnosti ali pa v celoti blokirajo dostop, ko so preseženi pragovi tveganja.
• Prediktivna deprovisionacija: Modeli, usposobljeni na podlagi podatkov o človeških virih, organizacijskih signalov in trendov dostopa, lahko napovedo, kdaj je treba račune onemogočiti ali omejiti dostop, kar omogoča proaktivno upravljanje namesto reaktivnega čiščenja.

Veliki jezikovni modeli in pomočniki umetne inteligence

Generativna umetna inteligenca se uporablja v delovnih procesih upravljanja identitet prek pogovornih vmesnikov, ki skrbnikom omogočajo poizvedovanje po podatkih o dostopu, ustvarjanje poročil o skladnosti in preiskovanje anomalij z uporabo naravnega jezika. Ti pomočniki zmanjšujejo specializirano strokovno znanje, potrebno za delovanje kompleksnih platform IAM, čeprav uvajajo lastne pomisleke glede upravljanja v zvezi z izpostavljenostjo podatkov in preprečevanjem zlorabe umetne inteligence.

Upravljanje identitete za agente umetne inteligence

Ko podjetja uvajajo avtonomne agente umetne inteligence za izvajanje nalog na platformah SaaS, v oblačni infrastrukturi in notranjih sistemih, se pojavlja nov izziv upravljanja: te nečloveške identitete zahtevajo enake – ali strožje – kontrole upravljanja kot človeški uporabniki. Upravljanje identitet agentov umetne inteligence postaja ključna disciplina, saj organizacije širijo svojo uporabo agentne umetne inteligence.

Problem nečloveške identitete

Agenti umetne inteligence delujejo s servisnimi računi, ključi API, žetoni OAuth in drugimi strojnimi poverilnicami, ki pogosto prejmejo široka dovoljenja za učinkovito delovanje. Za razliko od človeških uporabnikov lahko ti agenti delujejo neprekinjeno, opravijo na tisoče klicev API na uro in hkrati komunicirajo z občutljivimi podatki v več sistemih. Brez ustreznega upravljanja postanejo agenti umetne inteligence dragocene tarče za napadalce in potencialni vektorji za krajo podatkov.

Odkrivanje in nadzor senčne umetne inteligence

Eden najnujnejših izzivov pri upravljanju identitete za agente umetne inteligence je senčna umetna inteligenca – primeri, ko zaposleni ali ekipe uporabljajo orodja umetne inteligence in avtonomne agente brez centraliziranega nadzora IT. Ti neupravljani agenti se lahko overijo v korporativnih aplikacijah SaaS, dostopajo do občutljivih podatkov in delujejo zunaj ustaljenih okvirov upravljanja. Organizacije potrebujejo vidnost na ravni brskalnika in omrežja, da odkrijejo in katalogizirajo vse agente umetne inteligence, ki delujejo v njihovem okolju, kar je področje, kjer LayerX Security zagotavlja neprekinjeno senčno umetno inteligenco in odkrivanje agentov prek svoje plasti izvrševanja, ki temelji na brskalniku.

• Registracija identitete agenta: Vsak agent umetne inteligence mora biti registriran pri ponudniku identitete organizacije z določenim lastnikom, namenom in obsegom dostopa.
• Uveljavljanje najmanjših privilegijev: Agenti umetne inteligence bi morali prejeti le minimalna dovoljenja, potrebna za njihovo definirano funkcijo, z avtomatiziranimi pregledi, da se prepreči povečanje privilegijev.
• Rotacija poverilnic in upravljanje življenjskega cikla: Strojne poverilnice, ki jih uporabljajo agenti umetne inteligence, morajo slediti strogim urnikom rotacije in se samodejno prekličejo, ko so agenti deaktivirani.
• Beleženje dejavnosti in možnost revizije: Vsa dejanja, ki jih izvajajo agenti umetne inteligence, morajo biti zabeležena z dovolj podrobnostmi, da se podpre forenzična preiskava in pregledi skladnosti.

Validacija odziva umetne inteligence

Poleg nadzora nad tem, do česa lahko dostopajo agenti umetne inteligence, morajo organizacije upravljati tudi to, kaj ti agenti proizvajajo. Validacija odzivov umetne inteligence zagotavlja, da so rezultati, ki jih ustvarijo agenti umetne inteligence – ne glede na to, ali vključujejo pridobivanje podatkov, ustvarjanje vsebine ali avtomatizirane odločitve – skladni s pravilniki organizacije in ne razkrivajo občutljivih informacij. To je še posebej pomembno, ko agenti umetne inteligence komunicirajo z aplikacijami SaaS, ki vsebujejo regulirane podatke, kot so osebni podatki, finančni zapisi ali intelektualna lastnina. Rešitve, kot je LayerX Security, zagotavljajo uveljavljanje na ravni brskalnika, ki lahko spremlja in nadzoruje interakcije umetne inteligence s spletnimi aplikacijami, pri čemer v realnem času uporablja pravilnike DLP za dejavnost agentov umetne inteligence.

Najboljše prakse za umetno inteligenco pri upravljanju identitet

Uspešna uporaba umetne inteligence v upravljanju identitet zahteva več kot le izbiro tehnologije. Organizacije morajo vzpostaviti okvire upravljanja, operativne procese in kulturno usklajenost, da bi uresničile polni potencial upravljanja identitet, ki ga poganja umetna inteligenca.

1. Začnite s kakovostjo in integracijo podatkov

Modeli umetne inteligence so le toliko učinkoviti, kot so podatki, ki jih porabijo. Preden organizacije uvedejo umetno inteligenco za upravljanje identitet, bi morale revidirati in normalizirati svoje podatke o identiteti v vseh avtoritativnih virih – sistemih za človeške vire, imeniških storitvah, shrambah uporabnikov aplikacij SaaS in platformah za upravljanje identitete v oblaku. Nedosledni ali nepopolni podatki ustvarjajo nezanesljiva priporočila umetne inteligence in zmanjšujejo zaupanje v avtomatizirane odločitve.

2. Izvedite kontrole s človeškim vključevanjem

Najboljše prakse za umetno inteligenco pri upravljanju identitet zahtevajo, da odločitve z velikim vplivom – kot je preklic dostopa do kritičnih sistemov ali označevanje identitete kot ogrožene – pred izvedbo vključujejo človeški pregled. Popolnoma avtonomno upravljanje ustvarja nesprejemljivo tveganje lažnih pozitivnih rezultatov, ki bi lahko motili poslovanje. Večstopenjski model, kjer umetna inteligenca avtonomno obravnava rutinske odločitve, hkrati pa visoko tvegane ukrepe posreduje človeškim pregledovalcem, uravnava učinkovitost in varnost.

3. Vzpostavite upravljanje umetne inteligence nad upravljanjem umetne inteligence

Organizacije, ki uvajajo umetno inteligenco za upravljanje identitet, morajo upravljati tudi same sisteme umetne inteligence. To vključuje spremljanje premika modela umetne inteligence, potrjevanje natančnosti priporočil skozi čas in zagotavljanje, da odločanje z umetno inteligenco ne vnaša pristranskosti v odločitve o dostopu.

• Razložljivost modela: Izberite rešitve umetne inteligence, ki zagotavljajo pregledno utemeljitev priporočil za dostop in ocenjevanje tveganja, kar revizorjem in skrbnikom omogoča razumevanje in potrditev odločitev umetne inteligence.
• Redna validacija modela: Načrtujte redne preglede natančnosti modelov umetne inteligence, pri čemer primerjajte avtomatizirane odločitve s strokovno človeško presojo, da ugotovite poslabšanje ali pristranskost.
• Pravilniki o nadzoru uporabe umetne inteligence: Določite organizacijske politike, ki urejajo, katere tehnologije umetne inteligence se lahko uporabljajo za upravljanje identitet, do katerih podatkov lahko dostopajo in katera dejanja lahko izvajajo avtonomno.

4. Integrirajte uveljavljanje na ravni brskalnika

Ker se večina dostopa do SaaS v podjetjih izvaja prek spletnih brskalnikov, je varnost na ravni brskalnika ključna točka izvrševanja za upravljanje identitet umetne inteligence. Rešitve, ki delujejo na ravni brskalnika, lahko uveljavljajo pravilnike dostopa, zaznajo nepooblaščeno uporabo orodij umetne inteligence, preprečijo uhajanje podatkov prek aplikacij, ki jih poganja umetna inteligenca, in zagotovijo vpogled v uvajanje SaaS v senci. LayerX Security je specializiran za to plast izvrševanja in organizacijam zagotavlja natančen nadzor nad tem, kako identitete – tako človeške kot strojne – komunicirajo s spletnimi aplikacijami in orodji umetne inteligence.

5. Uskladite upravljanje z načeli ničelnega zaupanja

Upravljanje identitete z umetno inteligenco bi moralo biti implementirano kot sestavni del širše arhitekture ničelnega zaupanja. Vsako zahtevo za dostop – ne glede na identiteto vira, lokacijo omrežja ali napravo – je treba pred odobritvijo oceniti glede na dinamične signale tveganja. Umetna inteligenca izboljšuje ničelno zaupanje z zagotavljanjem ocene tveganja v realnem času in prilagodljivega izvrševanja politik, česar statični nabori pravil ne morejo zagotoviti.

Izzivi in ​​koraki izvedbe

Uvajanje upravljanja identitet in dostopa z umetno inteligenco (AI) ni brez ovir. Organizacije morajo načrtovati tehnične, organizacijske in operativne izzive, da se izognejo pogostim pastem.

Pogosti izzivi pri izvajanju

Načrt postopnega izvajanja

Strukturirano uvajanje zmanjšuje tveganje in gradi zaupanje organizacij v upravljanje, ki ga poganja umetna inteligenca. Naslednje faze predstavljajo preizkušen pristop k uvajanju umetne inteligence za upravljanje identitet.

1. 1. faza – odkrivanje in ocenjevanje (1.–4. teden): Popisajte vse človeške in nečloveške identitete, preslikajte upravičenja do dostopa v okoljih SaaS in oblaku, identificirajte senčne primerke SaaS in senčne umetne inteligence ter določite osnovne metrike za učinkovitost pregleda dostopa in varnostno stanje.
2. Faza 2 – Normalizacija in integracija podatkov (5.–8. teden): Povežite verodostojne vire identitete, normalizirajte podatke o vlogah in upravičenostih ter vzpostavite standarde kakovosti podatkov. Uvedite spremljanje na ravni brskalnika za zajemanje vzorcev dostopa do SaaS in uporabe orodij umetne inteligence.
3. Faza 3 – Uvedba modela umetne inteligence v svetovalnem načinu (9.–16. teden): Uvedite modele umetne inteligence za priporočila za dostop, zaznavanje anomalij in ocenjevanje tveganja v svetovalnem načinu. Človeški pregledovalci potrdijo rezultate umetne inteligence in zagotovijo povratne informacije za izboljšanje natančnosti modela.
4. Faza 4 – Postopna avtomatizacija (17.–24. teden): Omogočite avtomatizirano izvrševanje odločitev z nizkim tveganjem, hkrati pa ohranite človeški pregled za ukrepe z velikim vplivom. Razširite pokritost, da bo vključevala upravljanje identitete agentov umetne inteligence in upravljanje življenjskega cikla nečloveških identitet.
5. Faza 5 – Stalna optimizacija (v teku): Spremljajte delovanje modela, razširite pokritost na dodatne aplikacije in vrste identitet ter izboljšajte pravilnike na podlagi operativnih izkušenj in novih groženj.

Merjenje uspeha

Organizacije bi morale spremljati specifične metrike za potrditev učinkovitosti uvajanja upravljanja identitet z umetno inteligenco. Ključni kazalniki uspešnosti vključujejo povprečni čas za odkrivanje anomalij pri dostopu, odstotek samodejno opravljenih pregledov dostopa, zmanjšanje obstoječih privilegijev, stopnjo odkrivanja v senčnem SaaS in čas priprave na revizijo skladnosti. Te metrike neposredno vplivajo na stalno donosnost naložbe v upravljanje identitet z umetno inteligenco in vodijo prizadevanja za optimizacijo.

Prihodnost upravljanja identitete v dobi umetne inteligence

Upravljanje identitet doživlja temeljno preobrazbo, ki jo poganja konvergenca avtomatizacije umetne inteligence, širjenja agentne umetne inteligence in vse bolj porazdeljenih poslovnih arhitektur. Več trendov bo opredelilo smer upravljanja identitet z umetno inteligenco do leta 2026 in naprej.

Avtonomno upravljanje identitete

Z zorenjem modelov umetne inteligence in povečevanjem zaupanja v organizacije se bo upravljanje identitet preusmerilo od modelov »človek v zanki« k modelom »človek v zanki«. Sistemi umetne inteligence bodo veliko večino odločitev o upravljanju obravnavali avtonomno, človeški nadzor pa bo osredotočen na obravnavanje izjem, izboljšanje politik in strateško usmerjanje. Ta premik bo bistven, saj obseg identitet – zlasti nečloveških identitet, ki jih ustvarijo agenti umetne inteligence – presega tisto, kar lahko upravljajo ročni procesi.

Arhitektura varnosti, osredotočena na identiteto

Identiteta postaja primarni varnostni perimeter, saj se meje omrežja tanjšajo. Upravljanje identitet s pomočjo umetne inteligence bo služilo kot nadzorna ravnina za varnost podjetja, saj se bo integriralo s sistemi DLP, platformami CASB, orodji za varnost končnih točk in rešitvami za varnost brskalnikov, da bi uveljavilo enotne politike dostopa na podlagi konteksta identitete. Organizacije, ki upravljanje identitet obravnavajo kot samostojno funkcijo skladnosti, se ne bodo mogle braniti pred napadi na podlagi identitete, ki predstavljajo večino kršitev v podjetjih.

Brskalnik kot točka izvrševanja upravljanja

Ker so aplikacije SaaS in orodja umetne inteligence dostopni predvsem prek brskalnikov, se brskalnik uveljavlja kot ključna točka izvrševanja za upravljanje identitet. Varnostne rešitve na ravni brskalnika zagotavljajo edinstven vpogled v to, kako identitete komunicirajo s spletnimi aplikacijami, orodji umetne inteligence in storitvami v oblaku. LayerX Security je postavljen na tem presečišču in organizacijam omogoča uveljavljanje politik upravljanja umetne inteligence, zaznavanje uporabe senčne umetne inteligence, preprečevanje uhajanja podatkov prek aplikacij umetne inteligence in ohranjanje nadzora na ravni identitete nad dostopom SaaS prek brskalnika – vse to brez potrebe po agentih končnih točk ali omrežnih posrednikih.

Konvergenca upravljanja identitete človeka in stroja

Razlika med upravljanjem identitete ljudi in strojev se bo zabrisala, saj bodo agenti umetne inteligence vse bolj delovali v imenu človeških uporabnikov, podedovali delegirana dovoljenja in verižili dejanja v več sistemih. Prihodnje platforme za upravljanje identitete umetne inteligence bodo morale upravljati te hibridne odnose identitet, slediti verigam delegiranja, uveljavljati meje soglasja in ohranjati možnost revizije v interakcijah med človekom in agentom ter med agentom in agentom.

Organizacije, ki zdaj vlagajo v infrastrukturo za upravljanje identitet umetne inteligence – s posebnim poudarkom na upravljanju identitet agentov umetne inteligence, odkrivanju v senci umetne inteligence in izvrševanju na ravni brskalnika – bodo v položaju, da obvladujejo kompleksnost identitet, ki jo neizogibno ustvarja uvedba umetne inteligence v podjetjih. Alternativa je nenadzorovano širjenje identitet in dostopov, ki jih noben ročni postopek ne more nadzorovati.

O varnosti LayerX

LayerX Security zagotavlja varnost brskalnika v podjetjih, ki obravnava upravljanje identitete z umetno inteligenco, odkrivanje senčnih podatkov z umetno inteligenco in agentov, zaščito pred izgubo podatkov z umetno inteligenco (DLP) in zaščito identitete SaaS prek brskalniško izvorne plasti izvrševanja. Z delovanjem neposredno v brskalniku – kjer uporabniki in agenti umetne inteligence komunicirajo z aplikacijami SaaS, generativnimi orodji umetne inteligence in storitvami v oblaku – LayerX zagotavlja nadzor dostopa z umetno inteligenco v realnem času, nadzor uporabe umetne inteligence in potrjevanje odzivov umetne inteligence, ne da bi potreboval agente končnih točk ali omrežne posrednike. Za organizacije, ki se spopadajo z izzivi upravljanja, opisanimi v tem članku, LayerX ponuja preglednost in uveljavljanje politik, potrebno za upravljanje človeških in nečloveških identitet v poslovnem okolju, ki ga vse bolj poganja umetna inteligenca.