मशीन पहचान अब मानवीय पहचानों से 82 गुना 1 के भारी अंतर से आगे निकल गई हैं। साइबरआर्क के 2025 के शोध ने इस असंतुलन को उजागर किया, जिससे महत्वपूर्ण सुरक्षा खामियां उजागर हुईं। विरासत पहचान और एक्सेस प्रबंधन (IAM) सिस्टम, जो मानव उपयोगकर्ताओं के लिए डिज़ाइन किए गए हैं, मशीन पहचानों के इस विस्फोट को प्रबंधित करने के लिए संघर्ष कर रहे हैं।

यह उछाल AI एजेंटों द्वारा संचालित है। Microsoft Copilot Studio के उपयोगकर्ताओं ने 2025 की एक तिमाही में 1 मिलियन से अधिक AI एजेंट बनाए, जो 130% की वृद्धि है। ये AI एजेंट केवल प्रमाणित नहीं करते हैं; वे कार्य करते हैं, जिससे नए जोखिम पैदा होते हैं। ServiceNow ने 2025 में सुरक्षा अधिग्रहणों में भारी निवेश किया, जो पहचान-केंद्रित AI जोखिम प्रबंधन की ओर बदलाव का संकेत देता है।

गार्टनर का अनुमान है कि 2028 तक, 25% उद्यम उल्लंघन AI एजेंट दुरुपयोग से उत्पन्न होंगे। वर्तमान क्लाउड IAM सिस्टम बहुत धीमे हैं। सुरक्षा समीक्षाएं एजेंट वर्कफ़्लो के लिए अपर्याप्त हैं। उत्पादन दबाव अक्सर सुरक्षा पर गति को प्राथमिकता देते हैं, जिससे शैडो एजेंट और अति-अनुमत खाते बनते हैं।

पारंपरिक IAM आर्किटेक्चर एक मानव-केंद्रित दुनिया के लिए बनाए गए थे। Active Directory, LDAP, और शुरुआती PAM सिस्टम आधुनिक मशीन पहचानों के पैमाने और जटिलता को संभालने के लिए अच्छी तरह से सुसज्जित नहीं हैं। इससे कमजोरियां पैदा होती हैं।

उद्यमों को अनुकूल होना चाहिए। भविष्य की रणनीतियाँ AI-संचालित पहचान प्रबंधन पर ध्यान केंद्रित करेंगी। लक्ष्य मशीन पहचानों के बढ़ते परिदृश्य को सुरक्षित करना है। इसके लिए तेज़, अधिक सटीक सुरक्षा प्रोटोकॉल की आवश्यकता होगी।