Identiti mesin mengambil alih – Adakah Model Akses Anda Siap?

Identiti mesin ialah mana-mana entiti bukan manusia – perisian, agen AI, perkhidmatan mikro, atau sistem automatik – yang berinteraksi dengan sumber digital, membuat keputusan, atau memulakan tindakan sendiri.

Manakala identiti mesin tradisional terhad kepada kunci API atau akaun perkhidmatan, identiti mesin moden telah berevolusi menjadi pemain yang lebih kompleks - agen AI yang mampu berfikir, memulakan aliran kerja, dan juga bertindak.on behalfdaripada manusia atau sistem lain.

Identiti mesin ini bukan sahaja trend yang semakin meningkat - mereka akanoutnumber human users in every system we buildWalaupun kebanyakan aplikasi secara bersejarah berpusat di sekitar identiti manusia – fikirkan borang log masuk, kata laluan, dan sesi pengguna – kenyataan ini pasti akan berubah.

Dalam artikel ini, kami menyelam lebih dalam ke dalam identiti mesin - apa mereka, mengapa mereka penting, dan bagaimana untuk membina kawalan capaian yang mengikuti mereka.

Beberapa latar belakang: Kebangkitan Identiti Mesin

Apabila anda mempertimbangkan berapa banyak agen AI yang dimasukkan ke dalam perisian atau seberapa kerap alat AI luaran mengkonsumsi APIs, ia menjadi jelas bahawa identiti mesin akan mendominasi aplikasi kami.

Setiap produk yang anda bina – sama ada AI-native atau tidak – pasti akan mempunyai identiti mesin berinteraksi dengannya.

Ini menimbulkan soalan kritikal:Are your systems ready for this?Jika tidak, ia adalah masa untuk memikirkan semula bagaimana anda menguruskan identiti dan capaian - kerana memisahkan manusia daripada mesin dalam model identiti anda tidak lagi berterusan.

Kami telah mengkaji beberapa implikasi ini dalam artikel kami yang baru-baru ini mengenaiKegagalan AI Generatif dalam Pengurusan Identiti dan Akses (IAM)Di mana kami memecahkan bagaimana AI membingungkan garis antara pengguna, bot, dan perkhidmatan.

Kali ini, kita mahu bercakap tentang identiti mesin itu sendiri.

Apa itu “Identiti Mesin”?

Bertahun-tahun kemudian, istilahIdentiti Mesinbermaksud sesuatu yang mudah – kunci API, rahsia klien, atau akaun perkhidmatan yang digunakan oleh sistem backend untuk mengesahkan diri.Identiti-identiti ini statik, boleh diramalkan, dan relatif mudah untuk mengurus.Mereka tidak berfikir, mengubah tingkah laku, atau memicu tindakan yang tidak dijangka.

That definition no longer fits.

Dengan kemunculan agen AI, identiti mesin telah berevolusi jauh melampaui credentials statis. identiti mesin hari ini termasuk LLM, paip RAG, agen autonomi, dan banyak sistem lain yang mampudecision-makingdanautonomous action.

Ini bukan hanya perkhidmatan pasif menunggu input - mereka adalah peserta aktif, menghasilkan aliran kerja baru, mengakses sumber, dan juga secara spontan menghasilkan permintaan baru.

Pertimbangkan senario di mana agen AI yang tertanam dalam produk anda perlu mengambil data, memprosesnya, dan memanggil API luaran untuk menyelesaikan tugas.it might act bagi pihak a human user, memicu cascade tindakan mesin di latar belakang.

Setiap langkah melibatkan keputusan identiti yang kompleks:

• Siapakah sebenarnya yang membuat permintaan ini?
• Bagaimanakah izin yang terpakai?
• Di manakah manusia berakhir dan mesin bermula?

Itulah sebabnya identiti mesin tidak lagi boleh diperlakukan sebagai pelakon backend yang mudah.first-class citizensdalam model identiti sistem anda, mampu melaksanakan - dan menuntut - tahap capaian, konteks, dan tanggungjawab yang sama seperti mana-mana pengguna manusia.

Soalan ini tidak lagijikaanda perlu menguruskan identiti mesin dengan cara ini - tetapiseberapa cepatanda boleh menyesuaikan sistem anda untuk menangani kenyataan yang semakin meningkat ini.

Identiti Mesin Melebihi Bilangan Manusia Mengubah Semuanya

Ia mungkin terdengar dramatis, tetapi kita sudah berada di titik tumpuan di mana identiti mesin berkembang lebih cepat daripada pengguna manusia yang pernah boleh.

Setiap agen AI yang tertanam dalam aplikasi, setiap perkhidmatan luaran yang memanggil API anda, setiap tindakan sistem automatik yang memicu – masing-masing mewakili identiti mesin.

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

Penolong AI peribadi mereka memicu pertanyaan, yang memanggil perkhidmatan AI lain, yang memulakan agensi tambahan-semua ini membasmi rantaian interaksi mesin-mesin.machine identities dominate your traffic and access control flows.

Dan ia bukan sahaja tentang sistem dalaman anda. walaupun produk anda bukan AI-native, peluang adalah agen AI luaranalready interacting with it—graving data, memicu API, atau menganalisis respons.ialahpengguna sekarang, sama ada anda bermaksud atau tidak.

Implikasi untuk kawalan akses dan keselamatan adalah besar:

• Asumsi statik mengenai jumlah identiti pecah.
• Model tradisional yang membezakan dengan tajam antara pengguna dan perkhidmatan mencipta titik buta.
• Mengaudit siapa yang melakukan apa yang menjadi hampir mustahil jika sistem tidak boleh menjejaki tindakan melalui lapisan agen AI.

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

Itulah sebabnya langkah logik seterusnya adalah memikirkan semula cara kami mendekati pengurusan identiti - kerana model terpecah semasa hanya tidak akan meluas dalam realiti baru ini.

Rangkaian paip terpisah akan gagal

Kebanyakan aplikasi hari ini masih menjalankan dua paip identiti yang berbeza - satu untuk manusia, satu untuk mesin.Humans get OAuth flows, sessions, MFA, and access tokens.

Mesin? mereka biasanya diperolehia static API key or a long-lived secretdisembunyikan dalam sebuah vault.

Pada pandangan pertama, pemisahan itu bermakna. manusia adalah dinamik, tidak dapat diprediksi, dan cenderung kepada kesilapan, manakala mesin dianggap statik, dapat diprediksi, dan sempit.

That assumption doesn’t hold up anymore, terutamanya dengan kemajuan agen yang didorong oleh AI yang bertindak secara autonomi.

Agen AI tidak hanya menjalankan tugas yang sempit, yang telah diprogram.

• Perkara berdasarkan konteks
• Memulakan permintaan baru pertengahan pelaksanaan
• Tindakan rantaian yang tidak dirancang secara eksplisit sebelum masa
• Menyerahkan tugas kepada agen atau perkhidmatan lain

Menghadapi agen-agen ini seperti akaun perkhidmatan statik mewujudkan risiko yang serius:

• Titik buta: Tindakan mesin berlaku di luar logik kawalan capaian sedia ada anda.
• Fragmentasi dasar: Pemaju mesti mengekalkan dan berfikir tentang dua model akses yang berbeza.
• Kegagalan audit: Anda kehilangan keupayaan untuk menjejaki asal permintaan melalui lapisan aktiviti yang didorong oleh AI.
• Privilege creep: Identiti mesin sering diizinkan berlebihan kerana ia "lebih mudah" daripada membina semula model.

Lebih teruk lagi, kerumitan ini meluas dengan teruk.Sementara bilangan agen AI meningkat, kos menguruskan - dan mengekalkan - dua model identiti yang berasingan.

Kami telah meliputi satu versi cabaran ini dalamKami menyelam dalam pengaruh Generative AI pada IAM, di mana kami meneroka bagaimana garis-garis yang kabur ini memecahkan kawalan akses tradisional. identiti mesin tidak lagi boleh hidup dalam paip silos. mereka terlalu dinamik, terlalu berkuasa, dan terlalu bercampur dengan aliran kerja manusia.

kepada penyelesaian ?A unified identity model-seseorang yang memperlakukan identiti mesin seperti warganegara kelas pertama, tertakluk kepada ketat, peraturan, dan tanggungjawab yang sama seperti manusia.

Pengurusan Identiti Bersatu

Jalan ke hadapan ialah jelas:stop treating machine identities as second-class citizensSebaliknya, masukkan mereka ke dalam paip identiti yang sama dengan pengguna manusia anda, tertakluk kepada dasar, kawalan dan audit yang sama.

Pengurusan Identiti Bersatu bermaksud:

• Mengaplikasikan kerangka pengesahan dan otorisasi yang sama kepada manusia dan mesin
• Menjejaki siapa atau apa yang memulakan setiap tindakan, walaupun apabila permintaan berkaskad melalui pelbagai agen AI
• Reka bentuk dasar yang merujuk kepada niat, hubungan, dan delegasi, bukan hanya credentials statis

Terdapat banyak keuntungan daripada ini -

Pendekatan bersepadu ini menyederhanakan keseluruhan model identiti anda, menghilangkan keperluan untuk menggabungkan sistem berasingan dan mengurangkan kerumitan bagi kedua-dua pengembang dan pasukan keselamatan.

Ia mengukuhkan tanggungjawab dengan membolehkan anda menjejaki rantaian tindakan yang paling kompleks yang dikendalikan oleh mesin kembali kepada sumber asal mereka, memahamiyangBeliau bertindakbagi pihakdaripadayangmanusia sahaja.

Dan yang paling penting,it scalesApabila identiti mesin tidak terelakkan berkembang dan berevolusi, model akses anda kekal tahan lama, mampu menangani volume dan kerumitan tanpa memecahkan atau mewujudkan titik buta baru.

Ini ialah jenis perubahan yang kami bicarakan dalamguide to AI Security Posture Management (AISPM), di mana kami meneroka bagaimana sistem moden mesti menangani agen AI, memori, alat luaran, dan interaksi dinamik -all within a unified framework.

Menyatukan model identiti anda tidak bermakna mesin dan manusia kehilangan perbezaan mereka.recognizing that both deserve equally robust access controlAgen AI mungkin bertindak berbeza daripada manusia, tetapi keperluan untuk mengesahkan tindakan mereka, menjejaki kebenaran mereka, dan mengaudit tingkah laku mereka adalah sama nyata, jika tidak lebih.

kerana di dunia ini kita memasuki dengan cepat,machine identities won’t just participate in your systems—they’ll dominate themPersoalannya ialah sama ada model akses anda bersedia untuk peralihan itu.

Intensi manusia sebagai sumber tindakan mesin

Di tengah-tengah cabaran ini ialah satu fakta yang mudah:machine actions almost always originate from human intentSama ada ia adalah penolong AI yang mengambil data, agen automatik yang memicu aliran kerja, atau perkhidmatan pihak ketiga yang berinteraksi dengan API anda - di suatu tempat, set manusia yang bertindak dalam pergerakan.

Masalahnya ialah bahawa model kawalan akses tradisionalrarely capture that nuanceSebaik sahaja identiti mesin mengambil alih, sambungan dengan manusia hilang dalam terjemahan. permintaan kelihatan terpencil, menjadikannya hampir mustahil untuk menjejaki keputusan kembali kepada orang yang membenarkan ia, atau bahkan tahu jika terdapattelahHak asasi manusia terlebih dahulu.

Di sinilah konsep"on behalf of" relationshipsPerkara yang perlu dipertimbangkan ialah sistem perlu mengenal pasti bukan sahajayangtelah melakukan tindakan, tetapikenapadanuntuk yangSetiap agensi AI yang beroperasi di dalam aplikasi anda – atau mengkonsumsi perkhidmatan anda secara luaran – harus membawa konteks itu ke hadapan.Hanya kemudian anda boleh melaksanakan dasar yang mencerminkan niat manusia dengan betul, bukan sahaja tingkah laku mesin.

Kami telah mengkaji ini secara mendalam dalam artikel kami yang baru-baru ini mengenaimenguruskan keizinan AI dan kawalan capaian dengan Retrieval-Augmented Generation (RAG) dan ReBACAgen AI yang bertindak secara autonomi mesti mewarisi - dan dibatasi oleh - hak akses manusia yang mereka mewakili. apa-apa yang kurang membuka pintu kepada pendedahan data yang tidak disengaja, melampau, atau yang lebih teruk, agen AI membuat keputusan yang tidak pernah dibenarkan oleh manusia.

Mengekalkan rantaian tanggungjawab ini memastikan bahawa identiti mesindon’t just act—they act within the scope of human intentSebagai agen AI menjadi lebih mampu dan kompleks, sambungan ini menjaga sistem anda selamat, boleh diaudit, dan selaras dengan jangkaan pengguna anda.

Keupayaan AI memaksa pemikiran semula model capaian

Apa yang menjadikan identiti mesin yang didorong oleh AI begitu mencabar bukan sahaja jumlah mereka - ia adalah tingkah laku mereka. Tidak seperti perkhidmatan tradisional yang mengikuti tugas-tugas yang dapat diprediksi, yang telah ditetapkan, agen AI adalahdynamic by designMereka boleh mencipta tindakan baru di tengah-tengah proses, rantaian permintaan yang berbilang, mengehadkan tugas kepada agen lain, dan juga mengenal pasti sumber tambahan yang mereka "perlukan" untuk menyelesaikan matlamat - semua tanpa arahan eksplisit, langkah demi langkah daripada pengembang.

Tahap autonomi ini melanggar model kawalan akses berasaskan peranan tradisional (RBAC).RBAC dibina untuk persekitaran statik di mana kebenaran dikaitkan dengan peranan yang ditakrifkan dengan baik dan jarang berubah dalam masa nyata.don’t fit neatly into predefined rolesTindakan mereka bergantung kepada konteks, data, dan sifat evolusi tugas yang ada.

Untuk menguruskan kerumitan ini, sistem perlu melampaui peranan statik dan merangkulRelationship-Based Access Control (ReBAC)Berbeza dengan RBAC, ReBAC menilai akses berdasarkanthe relationships between entitiesAgen AI, data yang cuba diakses, manusia yang ia mewakili, dan juga konteks permintaan.apasatu identiti dibenarkan; ia adalah tentangkenapa the identity is acting, bagi pihak manadanDi bawah apa syarat.

Perubahan ini penting kerana agen AI semakin beroperasiautonomouslyTanpa dasar hubungan dan kesedaran konteks, agen AI berisiko melampaui, mengakses sumber yang tidak seharusnya, atau secara tidak sengaja memicu tindakan kaskad yang sukar - jika tidak mustahil - untuk mengaudit.

Di dalam kamideep dive into dynamic AI access control, kami meneroka bagaimana sistem moden mesti menyesuaikan diri dengan dinamik AI ini dengan melaksanakanreal-time, event-driven policy checksReBAC adalah salah satu cara yang paling berkesan untuk menangkap hubungan nuansa AI memperkenalkan dan memastikan capaian diberikan.sahajaapabila ia selaras dengan kedua-dua niat politik dan manusia.

Model Implementasi Praktis

Menerjemahkan konsep-konsep ini ke dalam amalan bermakna memikirkan semula bagaimana sistem anda menangani pemeriksaan identiti, delegasi, dan audit, terutamanya kerana agen AI mengambil peranan yang semakin kompleks.

Salah satu model yang kuat ialahcheck_agent() approach, yang secara eksplisit menangkap delegasi dan hubungan "pada pihak" dalam logik kawalan capaian anda.Seorang Agenmempunyai keizinan, kaedah ini menilaiSiapa yang agensi bertindak untukdankonteks apa yang digunakan.

Sebagai contoh, alih-alih daripadaPermit.ioKawalan akses seperti:

permit.check(identity, action, resource)

Anda bertukar kepada:

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

Ini memastikan bahawa keputusan akses mengambil kira kedua-dua kebenaran agen AI dan manusia yang ia mewakili, menguatkuasakan sempadan delegasi dan mengelakkan rantaian akses yang tidak dibenarkan.

Permit.iomenyokong corak ini secara asli, membolehkan aplikasi untuk menguatkuasakanfine-grained, relationship-aware policiesSelain itu, alat-alat sepertiopal(Layer Pentadbiran Dasar Terbuka) membantu menyegerakkan dasar dan mendapatkan data dinamik – seperti hubungan semasa atau skor risiko – supaya setiap pemeriksaan mencerminkanKonteks masa nyata.

Untuk senario yang melibatkan agen AI yang beroperasi dengan tahap keyakinan yang berbeza atau profil risiko, anda juga boleh memasukkanidentity ranking systemssepertiArcJetAlih-alih merawat semua identiti mesin sama, ArcJet menilai mereka berdasarkan isyarat tingkah laku, membolehkan sistem anda untuk memohon dasar yang lebih ketat kepada pemain yang rendah kepercayaan dan yang lebih fleksibel kepada agen yang disahkan.

Pattern praktikal ini bukan sahaja meningkatkan keselamatan - mereka menjadikan sistem andamore auditableSetiap tindakan AI membawa asal, konteks, dan alasan, membolehkan anda menjejaki rantaian penuh keputusan jika sesuatu yang salah.

Seperti yang kami jelajahi sebelum ini, corak-corak ini menjadi terutamanya kuat apabila digunakan untuk aliran kerja AI yang kompleks di mana agen berinteraksi dengan alat luaran, storan memori, dan sumber sensitif.

Persiapan untuk Majoriti Identiti Mesin

Identiti mesin tidak akan datang – mereka sudah di sini.vastly outnumber human usersAgen AI, perkhidmatan automatik, dan aliran kerja autonomi bukan lagi proses latar belakang - mereka adalah peserta aktif dalam aplikasi anda, membuat keputusan, memicu tindakan, dan mengkonsumsi sumber.

Kaedah lama untuk mengendalikan identiti – membahagikan manusia dan mesin ke dalam paip statik yang berasingan – hanya tidak akan meluas dalam realiti baru ini.first-class citizensdan memastikanevery action—human or machine—can be traced, authorized, and audited.

Berita baik? alat dan rangka kerja untuk melakukan ini sudah wujud. sama ada ia memanfaatkanReBACpelaksanaanon-behalf-of delegation patternsatau mengamalkanreal-time dynamic access control, anda boleh mula membina sistem hari ini yang bersedia untuk majoriti identiti mesin.

Jika anda berminat untuk menyelam lebih dalam ke dalam pergeseran ini, lihat siri penuh kami mengenai cabaran identiti AI:

• Kegagalan AI Generatif dalam Pengurusan Identiti dan Akses (IAM)
• Di mana mereka boleh pergi? menguruskan izin AI
• The When – Kawalan Akses AI Dinamis untuk Timeline Perubahan

Kerana soalan ini tidak lagijikaidentiti mesin akan mendominasi sistem anda - ia adalah sama ada model akses anda bersedia untuk mereka apabila mereka melakukannya.

Jika anda mempunyai sebarang soalan, pastikan untuk menyertai kamiKumpulan Slack, di mana beribu-ribu pengembang sedang membina dan melaksanakan kebenaran.