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Cyber_Cat
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मशीन पहचानों में विस्फोट: पुराने IAM 82:1 पर बेदम

मशीन पहचान अब मानवीय पहचानों से 82:1 के चौंका देने वाले अनुपात से कहीं अधिक हैं। साइबरआर्क के शोध ने दिसंबर 2025 में इस बढ़ते अंतर की पुष्टि की। यह असंतुलन पुराने आइडेंटिटी एंड एक्सेस मैनेजमेंट (IAM) सिस्टम पर दबाव डालता है। ये सिस्टम मूल रूप से मानव उपयोगकर्ताओं के लिए डिज़ाइन किए गए थे।

मशीन पहचानों में AI एजेंट सबसे तेजी से बढ़ने वाला खंड हैं। माइक्रोसॉफ्ट कोपायलट स्टूडियो के उपयोगकर्ताओं ने 2025 की एक तिमाही में 10 लाख से अधिक AI एजेंट बनाए। यह 130% की वृद्धि दर्शाता है। ये AI एजेंट केवल प्रमाणित ही नहीं करते हैं; वे सक्रिय रूप से कार्य करते हैं।

मशीन पहचानों का यह विस्फोट महत्वपूर्ण सुरक्षा जोखिम पैदा करता है। गार्टनर का अनुमान है कि 2028 तक 25% उद्यम उल्लंघन AI एजेंट के दुरुपयोग से होंगे। सर्विसनाउ ने 2025 में सुरक्षा अधिग्रहण में भारी निवेश किया, जो पहचान-केंद्रित AI जोखिम प्रबंधन की ओर बदलाव का संकेत देता है।

पारंपरिक IAM इस पैमाने को प्रबंधित करने के लिए संघर्ष करता है। क्लाउड IAM अक्सर धीमा होता है। सुरक्षा समीक्षाएं एजेंट वर्कफ़्लो के अनुकूल आसानी से नहीं होती हैं। उत्पादन दबाव गति को प्राथमिकता देते हैं, जिससे अत्यधिक अनुमत खाते और शैडो एजेंट बनते हैं।

उद्यमों को अपनी IAM रणनीतियों का आधुनिकीकरण करना चाहिए। उन्हें AI के युग के लिए डिज़ाइन किए गए समाधानों की आवश्यकता है। साइबर सुरक्षा का भविष्य मशीन पहचानों को प्रभावी ढंग से नियंत्रित करने पर निर्भर करता है।

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