Las identidades de máquinas están tomando el control – ¿Tu modelo de acceso está listo?

Una identidad de máquina es cualquier entidad no humana -software, agente de IA, microservicio o sistema automatizado- que interactúa con recursos digitales, toma decisiones o inicia acciones por sí solo.

Mientras que las identidades de máquina tradicionales se limitaron a las claves de API o a las cuentas de servicio, las identidades de máquina modernas han evolucionado a actores mucho más complejos: agentes de IA capaces de razonar, iniciar flujos de trabajo e incluso actuar.on behalfhumanos o de otros sistemas.

Estas identidades de máquinas no son solo una tendencia creciente: están a punto deoutnumber human users in every system we buildMientras que la mayoría de las aplicaciones se han centrado históricamente en las identidades humanas -pensemos en los formularios de inicio de sesión, contraseñas y sesiones de usuario- esta realidad está obligada a cambiar.

En este artículo, nos profundizamos en las identidades de máquina: qué son, por qué importan y cómo construir un control de acceso que siga adelante con ellas.

Algunos antecedentes: El ascenso de las identidades de máquina

Cuando se considera cuántos agentes de IA se están incorporando en el software o con qué frecuencia las herramientas de IA externas consumen APIs, se vuelve claro que las identidades de máquinas pronto dominarán nuestras aplicaciones.

Cada producto que está construyendo, ya sea nativo de IA o no, inevitablemente tendrá identidades de máquina que interactúen con él. Estas identidades no seguirán simplemente pasivamente caminos preestablecidos, tampoco. los agentes de IA traen un comportamiento dinámico e impredecible que rompe las suposiciones tradicionales sobre cómo funciona el control de acceso.

Esto plantea una pregunta crítica:Are your systems ready for this?Si no, es hora de repensar cómo gestionas la identidad y el acceso, porque separar a los humanos de las máquinas en tu modelo de identidad ya no es sostenible.

Exploramos algunas de estas implicaciones en nuestro reciente artículo sobreLos retos de la IA generativa en la gestión de identidad y acceso (IAM), donde rompimos cómo la IA está borrando las líneas entre usuarios, bots y servicios.

Esta vez queremos hablar de las propias identidades de las máquinas.

¿Qué es una “identidad de máquina”?

Durante años, el términoIdentidad de máquinasignificaba algo simple: una clave de API, un secreto del cliente o una cuenta de servicio utilizada por un sistema backend para autenticarse.Estas identidades eran estáticas, predecibles y relativamente fáciles de administrar.

That definition no longer fits.

Con el surgimiento de los agentes de IA, las identidades de las máquinas han evolucionado mucho más allá de las credenciales estáticas.Las identidades de las máquinas de hoy incluyen LLMs, tuberías de RAG, agentes autónomos y innumerables otros sistemas capaces dedecision-makingyautonomous action.

Estos no son sólo servicios pasivos que esperan la entrada, son participantes activos, generando nuevos flujos de trabajo, accediendo a recursos e incluso generando nuevas solicitudes espontáneamente.

Considere un escenario en el que un agente de IA incrustado en su producto necesita recoger datos, procesarlo y llamar API externas para completar una tarea.it might act En nombre de a human user, desencadenando una cascada de acciones de la máquina en el fondo.

Cada paso implica decisiones de identidad complejas:

• ¿Quién hace realmente esta petición?
• ¿Qué permisos se aplican?
• ¿Dónde termina el hombre y empieza la máquina?

Es por eso que las identidades de máquinas ya no pueden ser tratadas como simples actores backend.first-class citizensen el modelo de identidad de su sistema, capaz de realizar —y exigir— el mismo nivel de acceso, contexto y responsabilidad que cualquier usuario humano.

La pregunta ya no esSitendrás que gestionar las identidades de la máquina de esta manera, pero¿Qué rápidoUsted puede adaptar sus sistemas para manejar esta creciente realidad.

Las identidades de las máquinas que superan a los humanos cambian todo

Puede sonar dramático, pero ya estamos en el punto de inflexión donde las identidades de las máquinas se están multiplicando más rápido de lo que los usuarios humanos podrían.

Cada agente de IA incrustado en una aplicación, cada servicio externo que llama su API, cada acción automatizada del sistema que desencadena, cada uno representa una identidad de máquina.

A single human user might generate dozens of machine identity actions without even realizing it.

Su asistente personal de IA desencadena una consulta, que llama a otro servicio de IA, que genera agentes adicionales, todos ellos en una cadena de interacciones entre máquinas.machine identities dominate your traffic and access control flows.

Y no se trata sólo de sus sistemas internos. Incluso si su producto no es nativo de la IA, es probable que los agentes externos de la IA seanalready interacting with it— rascado de datos, desencadenando APIs o analizando respuestas.sonlos usuarios ahora, ya lo hayan querido o no.

Las implicaciones para el control de acceso y la seguridad son enormes:

• Las suposiciones estáticas sobre el volumen de la identidad se rompen.
• Los modelos tradicionales que distinguen claramente entre usuarios y servicios crean puntos ciegos.
• Auditar quién hizo lo que se vuelve casi imposible si el sistema no puede rastrear acciones a través de capas de agentes de IA.

Your application is already being used by more machines than humans—you just may not be tracking it yet.

Es por eso que el siguiente paso lógico es repensar cómo abordamos la gestión de la identidad, porque el modelo dividido actual simplemente no se escalará en esta nueva realidad.

Los gasoductores separados están obligados a fallar

La mayoría de las aplicaciones hoy en día todavía ejecutan dos tuberías de identidad distintas: una para los humanos y una para las máquinas.Humans get OAuth flows, sessions, MFA, and access tokens.

Las máquinas suelen sera static API key or a long-lived secretescondido en un valle.

Los humanos son dinámicos, impredecibles y propensos al error, mientras que las máquinas se supone que son estáticas, predecibles y estrechamente escalonadas.

That assumption doesn’t hold up anymore, especialmente con el aumento de los agentes impulsados por la IA que actúan de forma autónoma.

Los agentes de IA no solo realizan tareas estrechas, pre-programadas.

• Razón basada en el contexto
• Iniciar nuevas solicitudes en medio de la ejecución
• Acciones en cadena que no fueron explicitamente diseñadas con antelación
• Delegar tareas a otros agentes o servicios

Tratar a estos agentes como cuentas de servicio estático crea serios riesgos:

• Puntos ciegos: las acciones de la máquina ocurren fuera de su lógica de control de acceso existente.
• Fragmentación de políticas: Los desarrolladores tienen que mantener y razonar sobre dos modelos de acceso diferentes.
• Fracaso de auditoría: pierde la capacidad de rastrear el origen de una solicitud a través de capas de actividad impulsada por la IA.
• Privilege creep: las identidades de la máquina a menudo son sobre-permitidas porque es "más fácil" que refactorizar el modelo.

A medida que crece el número de agentes de IA, también aumenta el costo de gestionar y asegurar dos modelos de identidad separados.

Hemos cubierto una versión de este desafío enNuestra profunda inmersión en el impacto de Generative AI en IAM, donde exploramos cómo estas líneas borrosas rompen el control de acceso tradicional. las identidades de máquinas ya no pueden vivir en una tubería silada. Son demasiado dinámicas, demasiado potentes y demasiado entrelazadas con los flujos de trabajo humanos.

¿La solución ?A unified identity modelUno que trata las identidades de las máquinas como ciudadanos de primera clase, sujetos al mismo rigor, reglas y responsabilidad que los humanos.

Gestión de identidad unificada

El camino hacia adelante es claro:stop treating machine identities as second-class citizensEn su lugar, traiga a los usuarios humanos en el mismo tubo de identidad que sus usuarios humanos, sujetos a las mismas políticas, controles y auditorías.

Gestión de identidad unificada significa:

• Aplicar los mismos marcos de autenticación y autorización tanto a humanos como a máquinas
• Seguimiento de quién o qué inició cada acción, incluso cuando las solicitudes se cascan a través de múltiples agentes de IA
• Diseñar políticas que razonen sobre la intención, las relaciones y la delegación, no sólo credenciales estáticas

Hay mucho que ganar de esto -

Este enfoque unificado simplifica todo el modelo de identidad, eliminando la necesidad de jugar con sistemas separados y reduciendo la complejidad para los desarrolladores y los equipos de seguridad.

Fortalece la responsabilidad al permitir rastrear incluso las cadenas más complejas de acciones impulsadas por la máquina de vuelta a su fuente original, la comprensión y la comprensión.cuálquien actúaEn su nombredecuálEl humano.

Y lo más importante,it scalesA medida que las identidades de máquina inevitablemente crecen y evolucionan, su modelo de acceso permanece resiliente, capaz de manejar el volumen y la complejidad sin romper o crear nuevos puntos ciegos.

Este es exactamente el tipo de cambio que hemos discutido en nuestroguide to AI Security Posture Management (AISPM), donde exploramos cómo los sistemas modernos deben manejar agentes de IA, memoria, herramientas externas e interacciones dinámicas.all within a unified framework.

Unificar tu modelo de identidad no significa que las máquinas y los humanos pierdan sus diferencias.recognizing that both deserve equally robust access controlLos agentes de IA pueden actuar de manera diferente a los humanos, pero la necesidad de verificar sus acciones, rastrear sus permisos y auditar su comportamiento es tan real, si no más.

Porque en el mundo estamos entrando rápidamente,machine identities won’t just participate in your systems—they’ll dominate themLa pregunta es si su modelo de acceso está listo para ese cambio.

La intención humana como fuente de las acciones de la máquina

En el corazón de este desafío está un hecho simple:machine actions almost always originate from human intentYa sea un asistente de IA que recoge datos, un agente automatizado que desencadena un flujo de trabajo o un servicio de terceros que interactúa con su API, en algún lugar, un conjunto humano que actúa en movimiento.

Los modelos tradicionales de control de accesorarely capture that nuanceUna vez que una identidad de máquina toma el control, la conexión con el humano se pierde en la traducción. Las solicitudes aparecen aisladas, lo que hace casi imposible rastrear una decisión de vuelta a la persona que la autorizó, o incluso saber si hayFueraautorización humana en primer lugar.

Es aquí donde el concepto de"on behalf of" relationshipsLos sistemas necesitan reconocer no sóloquienEstán realizando una acción, peropor quéypor a quienCada agente de IA que opera dentro de su aplicación -o consume sus servicios externamente- debe llevar ese contexto adelante.Sólo entonces puede hacer cumplir políticas que reflejen adecuadamente la intención humana, no solo el comportamiento de la máquina.

Hemos explorado esto profundamente en nuestro reciente artículo sobreGestión de permisos de IA y control de acceso con Retrieval-Augmented Generation (RAG) y ReBACLos agentes de IA que actúan de forma autónoma deben heredar –y ser limitados por– los derechos de acceso de los humanos que representan.Cualquier cosa menos abre la puerta a la exposición de datos no intencionada, el exceso de alcance o, peor aún, los agentes de IA que toman decisiones que ningún ser humano jamás autorizó.

El mantenimiento de esta cadena de responsabilidad garantiza que las identidades de la máquinadon’t just act—they act within the scope of human intentA medida que los agentes de IA se vuelven más capaces y complejos, esta conexión mantiene su sistema seguro, audible y alineado con las expectativas de sus usuarios.

Capacidades de IA forzan a repensar modelos de acceso

Lo que hace que las identidades de máquinas impulsadas por la IA sean tan desafiantes no es sólo su volumen, sino su comportamiento.A diferencia de los servicios tradicionales que siguen tareas predefinidas y predefinidas, los agentes de IA sondynamic by designPueden generar nuevas acciones en medio del proceso, cadena múltiples solicitudes, delegar tareas a otros agentes, e incluso identificar recursos adicionales que "necesitan" para completar un objetivo - todo sin instrucciones explícitas, paso a paso de un desarrollador.

Este nivel de autonomía rompe los modelos tradicionales de control de acceso basado en roles (RBAC).RBAC fue construido para entornos estáticos donde los permisos están atados a roles bien definidos y rara vez cambian en tiempo real.don’t fit neatly into predefined rolessus acciones dependen del contexto, de los datos y de la naturaleza evolutiva de la tarea.

Para gestionar esta complejidad, los sistemas deben ir más allá de los roles estáticos y abrazarRelationship-Based Access Control (ReBAC)A diferencia de RBAC, ReBAC evalúa el acceso basado enthe relationships between entitiesEl agente de IA, los datos a los que intenta acceder, el ser humano que representa e incluso el contexto de la solicitud.Quéuna identidad se permite hacer; se trata depor qué the identity is acting, En cuyo nombre, yEn qué condiciones.

Este cambio es crítico a medida que los agentes de IA operan cada vez másautonomouslySin políticas de relación y conciencia del contexto, los agentes de IA corren el riesgo de sobrepasar, acceder a recursos que no deberían, o desencadenar accidentalmente acciones en cascada que son difíciles -si no imposibles- de auditar.

En nuestrodeep dive into dynamic AI access control, exploramos cómo los sistemas modernos deben adaptarse a estas dinámicas impulsadas por la IA mediante la implementación dereal-time, event-driven policy checksReBAC es una de las maneras más efectivas de capturar las relaciones nuancadas que introduce la IA y garantizar el acceso.Sólocuando se alinea tanto con la intención política como con la humana.

Padrones de implementación prácticos

Traducir estos conceptos en la práctica significa repensar cómo el sistema maneja las verificaciones de identidad, la delegación y la auditoría, especialmente a medida que los agentes de IA asumen roles cada vez más complejos.

Un poderoso patrón es elcheck_agent() approach, que explícitamente captura la delegación y las relaciones "en nombre de" en su lógica de control de acceso.Un agenteCon esta metodología, se evalúa¿Para quién actúa el agenteyCuál es el contexto.

Por ejemplo, en lugar de unaPermit.ioControl de acceso como:

permit.check(identity, action, resource)

Usted cambia a:

permit.check(
  {
    key: agent_identity,
    attributes: {"on_behalf": [user_identity]}
  },
  action,
  resource
)

Esto garantiza que las decisiones de acceso tengan en cuenta tanto los permisos del agente de IA como el ser humano que representa, aplicando límites de delegación y previniendo cadenas de acceso no autorizadas.

Permit.iosoporta este patrón nativamente, permitiendo que las aplicacionesfine-grained, relationship-aware policiesPor ejemplo, herramientas comoOpal(Layer de administración de políticas abiertas) ayuda a sincronizar las políticas y a obtener datos dinámicos, como las relaciones actuales o las puntuaciones de riesgo, para que cada comprobación reflejeContexto en tiempo real.

Para escenarios que involucren a agentes de IA que operan con diferentes niveles de confianza o perfiles de riesgo, también puede incorporaridentity ranking systemscomoArcJetEn lugar de tratar igualmente todas las identidades de las máquinas, ArcJet las clasifica basándose en señales de comportamiento, permitiendo que su sistema aplique políticas más estrictas a los actores de baja confianza y más flexibles a los agentes verificados.

Estos patrones prácticos no solo mejoran la seguridad - hacen que su sistemamore auditableCada acción de IA lleva su origen, contexto y razonamiento, lo que le permite rastrear la cadena completa de decisiones si algo va mal.

Como hemos explorado anteriormente, estos patrones se vuelven especialmente potentes cuando se aplican a flujos de trabajo de IA complejos donde los agentes interactúan con herramientas externas, almacenes de memoria y recursos sensibles.

Preparación para la mayoría de la identidad de máquina

Las identidades de máquinas no están llegando – ya están aquí.vastly outnumber human usersLos agentes de IA, los servicios automatizados y los flujos de trabajo autónomos ya no son procesos de fondo: son participantes activos en su aplicación, tomando decisiones, desencadenando acciones y consumiendo recursos.

La vieja forma de manejar la identidad -dividiendo a los seres humanos y las máquinas en tuberías estáticas separadas- simplemente no se escalará en esta nueva realidad.El futuro de la identidad y el control de acceso depende de unificar su modelo, tratando las identidades de la máquina comofirst-class citizensy asegurarevery action—human or machine—can be traced, authorized, and audited.

Las herramientas y marcos para hacer esto ya existen.ReBACLa implementaciónon-behalf-of delegation patternso adoptarreal-time dynamic access control, puede comenzar a construir sistemas hoy que están listos para la mayoría de la identidad de máquina.

Si está interesado en sumergirse más profundamente en este cambio, consulte nuestra serie completa sobre desafíos de identidad de IA:

• Los retos de la IA generativa en la gestión de identidad y acceso (IAM)
• ¿Dónde pueden ir?Gestión de permisos de IA
• The When – Control de acceso dinámico de IA para un calendario cambiante

La pregunta ya no esSiLas identidades de la máquina dominarán sus sistemas, es decir, si su modelo de acceso está listo para ellos cuando lo hagan.

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