Количество машинных идентификаторов сейчас в ошеломляющие 82 раза превышает количество человеческих. Исследование CyberArk 2025 года подтвердило этот резкий сдвиг. Устаревшие системы управления идентификацией и доступом (IAM), разработанные для пользователей-людей, изо всех сил пытаются угнаться за темпами роста.
Этот дисбаланс представляет собой значительный риск для безопасности. AI-агенты, самый быстрорастущий сегмент машинных идентификаторов, часто плохо управляются. Пользователи Microsoft Copilot Studio создали более 1 миллиона AI-агентов только в последнем квартале, что на 130% больше. Эти агенты не просто проходят аутентификацию; они действуют, что делает их главной мишенью для злоупотреблений. Gartner прогнозирует, что к 2028 году 25% корпоративных утечек будут происходить из-за уязвимостей AI-агентов.
Индустрия реагирует. ServiceNow в 2025 году сделала крупные инвестиции в приобретение компаний, занимающихся безопасностью, сигнализируя о переходе к управлению рисками AI, ориентированному на идентификацию. Однако разработчики часто ставят скорость выше безопасности, что приводит к появлению теневых агентов и учетных записей с избыточными разрешениями. Современные облачные IAM-решения и процессы проверки безопасности слишком медленные и громоздкие для быстрого развертывания AI-агентов.
Традиционные IAM-системы были построены для мира, ориентированного на человека. Active Directory, LDAP и ранние решения PAM не были предназначены для управления масштабом и сложностью современных машинных идентификаторов.
Будущее требует фундаментального сдвига в нашем подходе к управлению идентификацией. Командам безопасности необходимо разработать новые стратегии для управления AI-агентами и предотвращения утечек. Необходимо сместить акцент с моделей на идентификацию как на основную плоскость управления рисками корпоративного AI.
Discussion
Join the conversation
Be the first to comment