Количество машинных идентификаторов теперь превосходит человеческие в ошеломляющем соотношении 82 к 1. Исследование CyberArk 2025 года выявило этот дисбаланс, обнажив критические пробелы в безопасности. Устаревшие системы управления идентификацией и доступом (IAM), разработанные для людей, изо всех сил пытаются справиться с этим взрывным ростом машинных идентификаторов.

Всплеск обусловлен AI-агентами. Пользователи Microsoft Copilot Studio создали более 1 миллиона AI-агентов только за один квартал 2025 года, что на 130% больше. Эти AI-агенты не просто проходят аутентификацию; они действуют, создавая новые риски. ServiceNow в 2025 году вложила значительные средства в приобретение компаний, занимающихся безопасностью, сигнализируя о переходе к управлению рисками AI, ориентированному на идентификацию.

Gartner прогнозирует, что к 2028 году 25% корпоративных утечек будут происходить из-за злоупотребления AI-агентами. Современные облачные IAM-системы слишком медленные. Проверки безопасности неадекватны для рабочих процессов агентов. Производственные нагрузки часто ставят скорость выше безопасности, что приводит к появлению теневых агентов и учетных записей с избыточными разрешениями.

Традиционные IAM-архитектуры были построены для мира, ориентированного на человека. Active Directory, LDAP и ранние системы PAM плохо приспособлены для обработки масштаба и сложности современных машинных идентификаторов. Это создает уязвимости.

Предприятия должны адаптироваться. Будущие стратегии будут сосредоточены на управлении идентификацией на основе AI. Цель состоит в том, чтобы обеспечить безопасность растущего ландшафта машинных идентификаторов. Это потребует более быстрых и точных протоколов безопасности.