مشین کی شناختوں پر قبضہ کر رہے ہیں - کیا آپ کا رسائی ماڈل تیار ہے؟

ایک مشین کی شناخت کسی بھی غیر انسانی شخص، سافٹ ویئر، AI ایجنٹ، مائیکروسافٹ یا خود کار طریقے سے نظام ہے جو ڈیجیٹل وسائل کے ساتھ بات چیت کرتا ہے، فیصلہ کرتا ہے، یا خود کار طریقے سے کارروائیوں کا آغاز کرتا ہے.

جبکہ روایتی مشین کی شناخت API کلیدوں یا سروس اکاؤنٹس پر محدود ہوتی تھی، جدید مشین کی شناختوں نے بہت زیادہ پیچیدہ کھلاڑیوں میں ترقی کی ہے - AI ایجنٹوں کو سمجھنے، کام کی رفتاروں کو شروع کرنے، اور یہاں تک کہ کارروائی کرنے کے قابل ہیں.on behalfانسان یا دیگر نظام

یہ مشین کی شناخت صرف ایک بڑھتی ہوئی رجحان نہیں ہیں - وہ قریب آ رہے ہیںoutnumber human users in every system we buildاگرچہ زیادہ تر ایپلی کیشنز تاریخی طور پر انسانی شناختوں پر مبنی ہیں - لاگ ان فارمز، پاس ورڈ، اور صارف سیشنز کے بارے میں سوچو - یہ حقیقت تبدیل ہو جائے گی.

اس مضمون میں، ہم مشین کی شناختوں میں زیادہ گہری جانچ پڑتال کرتے ہیں - وہ کیا ہیں، کیوں وہ اہم ہیں، اور کس طرح رسائی کنٹرول کو تعمیر کرنے کے لئے جو ان کے ساتھ چلتا ہے.

کچھ پس منظر: مشین شناختوں کی بڑھتی ہوئی

جب آپ غور کرتے ہیں کہ کس طرح AI ایجنٹ سافٹ ویئر میں داخل ہو رہے ہیں یا بیرونی AI ٹولز APIs کا استعمال کرتے ہیں، یہ واضح ہو جاتا ہے کہ مشین کی شناخت جلد ہی ہمارے ایپلی کیشنز پر قبضہ کرے گی.

یہ ایک گہری تبدیلی ہے. ہر مصنوعات جو آپ بناتے ہیں - چاہے AI-Native ہو یا نہیں - یقینی طور پر مشین کی شناختوں کے ساتھ بات چیت کریں گے. ان شناختوں کو صرف پیسیو طور پر پہلے سے طے شدہ راستوں کی پیروی نہیں کرے گا.

یہ ایک اہم سوال اٹھاتا ہے:Are your systems ready for this?اگر نہیں، تو، یہ وقت ہے کہ آپ کی شناخت اور رسائی کا انتظام کیسے کریں - کیونکہ آپ کی شناخت ماڈل میں انسانوں کو مشینوں سے جدا کرنا اب قابل اطمینان نہیں ہے.

ہم نے ان میں سے کچھ اثرات کو ہماری حالیہ پوسٹ میں تحقیق کی ہےThe Challenges of Generative AI in Identity and Access Management (IAM)ہم کس طرح AI صارفین، بوٹس، اور خدمات کے درمیان لائنوں کو اندھیرا کر رہا ہے.

اس بار، ہم مشین کی شناختیات کے بارے میں بات کرنا چاہتے ہیں.

ایک "مکمل شناخت" کیا ہے؟

کئی سالوں سے یہ اصطلاحمشین کی شناختاس کا مطلب کچھ سادہ تھا – ایک API کلید، ایک کلائنٹ خفیہ، یا ایک سروس اکاؤنٹ جس میں ایک بیکنڈ سسٹم اپنے آپ کو تصدیق کرنے کے لئے استعمال کیا جاتا تھا. یہ شناختات سٹیٹک، پیشہ ورانہ اور نسبتا آسان انتظام تھے.

That definition no longer fits.

AI ایجنٹوں کی آمد کے ساتھ، مشین کی شناختات سٹیٹک اعترافات سے کہیں زیادہ ترقی کر چکی ہیں. آج کے مشین کی شناختات میں LLMs، RAG پائپ لائنز، خود کار طریقے سے ایجنٹس، اور بہت سے دیگر سسٹمز شامل ہیں.decision-makingاورautonomous action.

یہ صرف ذاتی خدمات نہیں ہیں جو انٹرویو کی منتظر ہیں - وہ فعال شرکاء ہیں، نئے کام کی رفتار پیدا کرتے ہیں، وسائل تک رسائی حاصل کرتے ہیں، اور یہاں تک کہ خود کار طریقے سے نئے درخواستوں کو پیدا کرتے ہیں.

ایک اسکرین پر غور کریں جہاں آپ کی مصنوعات میں داخل شدہ AI ایجنٹ کو اعداد و شمار حاصل کرنے، اسے پروسیسنگ کرنے اور ایک کام کو مکمل کرنے کے لئے بیرونی API کو کال کرنے کی ضرورت ہوتی ہے.it might act کے نام پر a human user، پس منظر میں مشینوں کی کارروائیوں کی ایک کیکڈا کو روکنے.

ہر مرحلے میں پیچیدہ شناختی فیصلے شامل ہیں:

• واقعی یہ درخواست کس نے کی ہے؟
• کیا اجازتیں موجود ہیں؟
• انسان کہاں ختم ہوتا ہے اور مشین کہاں شروع ہوتا ہے؟

یہ وجہ ہے کہ مشین کی شناختوں کو اب سادہ بیکنڈ کھلاڑیوں کے طور پر علاج نہیں کیا جا سکتا.first-class citizensآپ کے نظام کی شناخت کے ماڈل میں، جس میں کسی بھی انسانی صارف کے طور پر اسی سطح تک رسائی، کنکشن اور ذمہ داری کی ضرورت ہوتی ہے.

سوال اب نہیں ہےاگرآپ کو اس طرح مشین کی شناختوں کو منظم کرنے کی ضرورت ہوگی- لیکنکتنی جلدیآپ اپنے نظام کو اس بڑھتی ہوئی حقیقت کو سنبھالنے کے لئے اپ ڈیٹ کرسکتے ہیں.

انسانوں سے بڑھ کر مشین کی شناخت سب کچھ بدلتی ہے

یہ ڈرامائی لگ سکتا ہے، لیکن ہم پہلے سے ہی اس نقطہ نظر میں ہیں جہاں مشین کی شناخت انسانی صارفین سے کہیں زیادہ تیزی سے بڑھ رہی ہے.

ایک ایپلی کیشن میں داخل ہونے والے ہر AI ایجنٹ، آپ کے API کو کال کرنے والے ہر بیرونی سروس، ہر خود کار طریقے سے کام کرنے والے نظام - ہر ایک ایک مشین کی شناخت کی نمائندگی کرتا ہے.

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

ان کے ذاتی AI مددگار نے ایک پوچھنا شروع کیا ہے، جو ایک اور AI سروس کو بلاتا ہے، جس میں اضافی ایجنٹس شامل ہوتے ہیں - سب کچھ مشین کے ساتھ مشین کے توازنوں کی زنجیر کے نیچے کاسٹنگ.machine identities dominate your traffic and access control flows.

اور یہ صرف آپ کے اندرونی نظام کے بارے میں نہیں ہے. یہاں تک کہ اگر آپ کا مصنوعات AI-native نہیں ہے تو، امکان یہ ہے کہ بیرونی AI ایجنٹ ہیں.already interacting with itڈیٹا کا کٹنا، APIs کو چالو کرنا، یا جوابات کا تجزیہ کرنا۔ یہ ایجنٹہیںاب صارفین، چاہے آپ اس کا ارادہ کرتے ہیں یا نہیں.

رسائی کنٹرول اور سیکورٹی کے لئے اثرات بہت بڑے ہیں:

• شناختی حجم کے بارے میں سٹیٹک فرضیتوں کو توڑ دیا جاتا ہے.
• روایتی ماڈل جو صارفین اور خدمات کے درمیان واضح طور پر فرق کرتے ہیں، اندھے ٹکڑے پیدا کرتے ہیں.
• جس نے کیا کیا اس کا تجزیہ تقریبا ناممکن ہو جاتا ہے اگر نظام AI ایجنٹوں کے اقسام کے ذریعے کارروائیوں کو ٹریک نہیں کرسکتا.

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

یہی وجہ ہے کہ اگلے منطقی قدم یہ ہے کہ ہم کس طرح شناختی انتظام پر توجہ مرکوز کرتے ہیں - کیونکہ موجودہ تقسیم ماڈل صرف اس نئے حقیقت میں پیمائش نہیں کرے گا.

انفرادی پائپ لائنوں کو ناکام ہونا پڑے گا

زیادہ تر ایپلی کیشنز آج بھی دو منفرد شناخت پائپ لائنز چل رہے ہیں - ایک انسانوں کے لئے، ایک مشینوں کے لئے.Humans get OAuth flows, sessions, MFA, and access tokens.

آلات؟ وہ عام طور پر دستیاب ہیںa static API key or a long-lived secretایک کمرے میں چھپا ہوا

انسانوں میں قدرتی، غیر متوقع، اور غلطی کی طرف متوجہ ہیں، جبکہ مشینوں کو مستحکم، پیشہ ورانہ، اور مضبوط پیمائش کے طور پر فرض کیا جاتا ہے.

That assumption doesn’t hold up anymoreخاص طور پر، AI ڈرائیور ایجنٹوں کو خود کار طریقے سے کام کرنے کے ساتھ.

AI ایجنٹ صرف مختصر، پہلے سے طے شدہ کاموں کو انجام دینے کے لئے نہیں ہیں.

• موضوع پر مبنی دلیل
• نئے درخواستوں کا آغاز منتقلی کے دوران
• سلسلے کے اقدامات جو وقت سے پہلے واضح طور پر ڈیزائن نہیں کیا گیا تھا
• دیگر ایجنٹوں یا خدمات کو کاموں کو delegate

ان ایجنٹوں کو اسٹیٹک سروس اکاؤنٹس کے طور پر علاج کرنا سنگین خطرات پیدا کرتا ہے:

• Blind spots: مشین کی کارروائی آپ کے موجودہ رسائی کنٹرول منطق کے باہر ہوتی ہے.
• پالیسیوں کی تقسیم: ڈویلپرز کو دو مختلف رسائی ماڈل کو برقرار رکھنے اور سمجھنے کی ضرورت ہے.
• ایڈجسٹنگ ناکامی: آپ AI-Driven سرگرمیوں کے layers کے ذریعہ ایک درخواست کی اصل کی پیروی کرنے کی صلاحیت کھو جاتے ہیں.
• Privilege creep: مشین کی شناختوں کو اکثر بہت زیادہ اجازت دی جاتی ہے کیونکہ یہ ماڈل کو دوبارہ بنانے کے مقابلے میں "اچھی" ہے.

بدقسمتی سے، یہ پیچیدگی تھوڑا سا بڑھتی ہے.AI ایجنٹوں کی تعداد میں اضافہ ہونے کے بعد، دو منفرد شناخت ماڈلوں کو منظم کرنے اور محفوظ کرنے کے لئے ایک ہی قیمت ہے.

ہم نے اس مسئلہ میں ایک ورژن کا احاطہ کیاIAM پر Generative AI کے اثرات میں ہماری گہری ڈوب، جہاں ہم نے یہ تحقیق کی کہ یہ چمکدار لائنیں کس طرح روایتی رسائی کنٹرول کو توڑ دیتی ہیں. مشین کی شناختیں اب سلیکٹ پائپ لائن میں نہیں رہ سکتی ہیں. وہ بہت فعال ہیں، بہت طاقتور ہیں، اور انسانی کام کی فراہمیوں کے ساتھ بہت پیچیدہ ہیں.

حل کیا ہے؟A unified identity modelوہ شخص جو مشین کی شناختوں کو پہلی کلاس کے شہریوں کی طرح علاج کرتا ہے، انسانوں کے طور پر اسی سختی، قوانین اور ذمہ داری کے تحت.

Unified Identity Management کے مترادفات

آگے کی راہ واضح ہے:stop treating machine identities as second-class citizensاس کے بجائے، ان کو اپنے انسانی صارفین کے طور پر اسی شناختی پائپلیٹ میں لائیں، اسی پالیسیوں، کنٹرولز اور کنٹرولز کے تحت.

Unified Identity Management کا مطلب ہے:

• انسانوں اور مشینوں دونوں پر ایک ہی تصدیق اور لائسنس کے فریم ورک کو لاگو کرنا
• ہر کارروائی کو کس نے یا کیا شروع کیا ہے، یہاں تک کہ جب درخواستوں کو کئی AI ایجنٹوں کے ذریعے کاسکڈ کیا جاتا ہے
• پالیسیوں کو ڈیزائن کریں جو مقصد، تعلقات، اور delegation کے بارے میں سوچتے ہیں، نہ صرف سٹیٹک اعترافات

اس سے حاصل کرنے کے لئے بہت کچھ ہے -

یہ مشترکہ نقطہ نظر آپ کے پورے شناخت ماڈل کو سادہ کرتا ہے، منفرد سسٹموں کو گجرات کرنے کی ضرورت کو روکتا ہے اور ڈویلپرز اور سیکورٹی ٹیم دونوں کے لئے پیچیدگی کو کم کرتا ہے.

یہ آپ کو بھی سب سے زیادہ پیچیدہ سلسلے میں مشین کی طرف سے چلنے والی کارروائیوں کو ان کے اصل ذریعہ واپس حاصل کرنے کی اجازت دیتا ہے، سمجھنے کی اجازت دیتا ہے.کہاںکام کرتا ہےکے نام پرکےکہاںانسان کے

اور سب سے اہم،it scalesجیسا کہ مشین کی شناخت ضروری طور پر بڑھتی اور ترقی کرتی ہے، آپ کا رسائی ماڈل مضبوط رہتا ہے، حجم اور پیچیدگی کو پھینکنے یا نئے سیاہ پوائنٹس پیدا کرنے کے بغیر کام کرنے کے قابل ہے.

یہ اسی طرح کی تبدیلی ہے جو ہم نے اپنےguide to AI Security Posture Management (AISPM)جہاں ہم نے تحقیق کی کہ جدید سسٹمز کس طرح AI ایجنٹ، میموری، بیرونی آلات، اور متحرک تبادلے سے نمٹنے کی ضرورت ہے-all within a unified framework.

آپ کی شناخت کے ماڈل کو متحد کرنے کا مطلب یہ نہیں ہے کہ مشینیں اور انسان اپنے اختلافات کو کھو دیں.recognizing that both deserve equally robust access controlان کے رویے، خطرات، اور تعلقات کے مطابق، AI ایجنٹ انسانوں سے مختلف طریقے سے کام کرسکتے ہیں، لیکن ان کی کارروائیوں کی تصدیق کرنے، ان کی اجازتوں کو ٹریک کرنے، اور ان کے رویے کا تجزیہ کرنے کی ضرورت ایک ہی طور پر حقیقی ہے، اگرچہ زیادہ نہیں.

کیونکہ دنیا میں ہم تیزی سے داخل ہو رہے ہیں،machine identities won’t just participate in your systems—they’ll dominate themسوال یہ ہے کہ آپ کا رسائی ماڈل اس تبدیلی کے لئے تیار ہے.

انسانی مقصد کے طور پر مشینوں کی کارروائی کے ذریعہ

اس چیلنج کے دل میں ایک سادہ حقیقت ہے:machine actions almost always originate from human intentاگر یہ ڈیٹا حاصل کرنے کے لئے ایک AI مددگار ہے، ایک خود کار طریقے سے ایجنٹ ہے جو ایک کام کے عمل کو روکتا ہے، یا آپ کے API کے ساتھ بات چیت کرنے والے تیسرے فریق سروس - کسی جگہ، ایک انسانی سیٹ ہے جو حرکت میں کارروائی کرتا ہے.

مسئلہ یہ ہے کہ روایتی رسائی کنٹرول ماڈلrarely capture that nuanceایک بار جب ایک مشین کی شناخت کا انتظام ہوتا ہے تو، ترجمہ میں انسان کے ساتھ رابطے کو کھو جاتا ہے. درخواستوں کو انفرادی طور پر ظاہر ہوتا ہے، جس سے یہ تقریبا ناممکن ہے کہ ایک فیصلہ اس شخص کو واپس لے جائے جس نے اس کی اجازت دی، یا یہاں تک کہ جاننے کے لئے اگر وہاں ہے.ہےسب سے پہلے انسانیت کی اجازت

یہ وہی ہے جہاں مفهوم"on behalf of" relationshipsیہ ضروری ہے کہ نظام کو نہ صرف جاننے کی ضرورت ہےکسےایک کام کر رہا ہے لیکنکیوںاورکے لئے کسےہر AI ایجنٹ جو آپ کے ایپ کے اندر کام کرتا ہے - یا آپ کی خدمات کو بیرونی طور پر استعمال کرتا ہے - اس کنکشن کو آگے بڑھانا چاہئے.

ہم نے اپنے حالیہ مضمون میں اس کے بارے میں سنجیدگی سے تحقیق کی ہےAI کی اجازتوں اور Retrieval-Augmented Generation (RAG) اور ReBAC کے ساتھ رسائی کنٹرول کا انتظامخود کار طریقے سے کام کرنے والے AI ایجنٹوں کو ان لوگوں کی رسائی کے حقوق کا وارث ہونا چاہئے - اور ان کی طرف سے محدود ہونا چاہئے جو وہ نمائندگی کرتے ہیں.

اس ذمہ داری کی زنجیر کو برقرار رکھنے سے اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ مشین کی شناختیںdon’t just act—they act within the scope of human intentجیسا کہ AI ایجنٹ زیادہ قابل اور پیچیدہ ہو جاتے ہیں، یہ کنکشن آپ کے نظام کو محفوظ، ایڈجسٹ کیا جا سکتا ہے اور آپ کے صارفین کی توقعات کے مطابق رکھتا ہے.

AI کی صلاحیتوں کو رسائی کے ماڈلوں کو دوبارہ سوچنے کی ضرورت ہے

جو AI-Driven مشین کی شناختوں کو اتنا چیلنج کرتا ہے وہ صرف ان کی حجم نہیں ہے - یہ ان کے رویے ہے. روایتی خدمات کے برعکس جو پیشہ ورانہ، پہلے سے طے شدہ کاموں کی پیروی کرتے ہیں، AI ایجنٹ ہیں.dynamic by designوہ عمل کے وسط میں نئے اقدامات پیدا کرسکتے ہیں، کئی درخواستوں کو چنگل کرسکتے ہیں، کاموں کو دیگر ایجنٹوں پر قبضہ کرسکتے ہیں، اور یہاں تک کہ اضافی وسائل کی شناخت کرسکتے ہیں جو وہ ایک مقصد کو مکمل کرنے کے لۓ "ضرورت" رکھتے ہیں - سب کچھ ایک ڈویلپر کی طرف سے واضح، قدم پر قدم کی ہدایات کے بغیر.

اس سطح کی تنصیب روایتی کردار پر مبنی رسائی کنٹرول (RBAC) ماڈل کو توڑ دیتا ہے. RBAC اسٹیٹک ماحول کے لئے تعمیر کیا گیا تھا جہاں اجازتیں اچھی طرح سے مقرر کردہ کرداروں سے منسلک ہیں اور نادر طور پر حقیقی وقت میں تبدیل ہوتے ہیں.don’t fit neatly into predefined roles- ان کی کارروائیوں کو کنکٹ، اعداد و شمار، اور موجودہ کام کی ترقی کی فطرت پر منحصر ہے.

اس پیچیدگی کا انتظام کرنے کے لئے، سسٹموں کو سٹیٹک کرداروں سے باہر نکلنے اور قبول کرنے کی ضرورت ہے.Relationship-Based Access Control (ReBAC)RBAC کے برعکس، ReBAC رسائی پر مبنی ہےthe relationships between entitiesAI ایجنٹ، اعداد و شمار جس میں یہ رسائی حاصل کرنے کی کوشش کر رہا ہے، جس انسان کو وہ نمائندگی کرتا ہے، اور یہاں تک کہ درخواست کا kontext.کیاایک شناخت کرنے کی اجازت ہے؛ یہ ہے کے بارے میںکیوں the identity is acting, کس کے نام پراورکیا حالات میں.

یہ تبدیلی اہم ہے کیونکہ AI ایجنٹس زیادہ سے زیادہ کام کرتے ہیںautonomouslyسسٹمز کے اندر اندر، تعلقات اور کنٹیکٹ کی جانچ پڑتال کی پالیسیوں کے بغیر، AI ایجنٹوں کو زیادہ سے زیادہ خطرہ ہوسکتا ہے، وسائل تک رسائی حاصل کرتے ہیں جو انہیں نہیں کرنا چاہئے، یا ناخوشگوار طور پر کیکڈڈنگ کارروائیوں کو چالو کرتے ہیں جو نگرانی کرنے کے لئے مشکل ہیں - اگرچہ ناممکن نہیں.

ہمارے میںdeep dive into dynamic AI access controlہم نے تحقیق کی کہ کس طرح جدید نظام کو ان AI-Driven Dynamics کو اپ گریڈ کرنے کی ضرورت ہےreal-time, event-driven policy checksReBAC یہ ہے کہ AI کی طرف سے پیش کردہ رینٹڈ تعلقات کو پکڑنے اور رسائی فراہم کرنے کا سب سے مؤثر طریقہ ہے.صرفجب یہ دونوں سیاسی اور انسانی مقصد کے ساتھ مطابقت رکھتا ہے.

عملی پیرامیشن کے نمونے

ان مفهوموں کو عملی طور پر ترجمہ کرنا اس کا مطلب ہے کہ آپ کے نظام کی شناخت کی جانچ پڑتال، delegation، اور آڈیٹنگ کو کیسے کام کرتا ہے، خاص طور پر جب AI ایجنٹوں کو زیادہ سے زیادہ پیچیدہ کرداروں پر قبضہ ہوتا ہے.

ایک طاقتور نمونہ ہےcheck_agent() approach، جو واضح طور پر آپ کی رسائی کنٹرول منطق میں نمائندگی اور "ہمارے نام پر" تعلقات کو پکڑتا ہے.ایک ایجنٹکی اجازت ہے، اس طریقہ کار کا تجزیہ کرتا ہےکس کے لئے ایجنٹ کام کرتا ہےاورکیا kontekst ہے.

مثال کے طور پر، ایک روایتی کے بجائےPermit.ioAccess control کے طور پر چیک کریں:

permit.check(identity, action, resource)

آپ کو تبدیل کریں:

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

یہ اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ رسائی کے فیصلے دونوں AI ایجنٹ کی اجازتوں اور اس کی نمائندگی کرنے والے انسانوں کو انحصار کرتے ہیں، نمائندگی کی حدود کو نافذ کرتے ہیں اور غیر مجاز رسائی کی چیلنجوں کو روکتے ہیں.

Permit.ioاس نمونے کو لاگ ان کی حمایت کرتا ہے، درخواستوں کو لاگو کرنے کی اجازت دیتا ہےfine-grained, relationship-aware policiesاس کے علاوہ، اس طرح کے آلاتOPAL کے(Open Policy Administration Layer) پالیسیوں کو سنکنرن کرنے اور متحرک اعداد و شمار کو حاصل کرنے میں مدد ملتی ہے - جیسے موجودہ رشتے یا خطرے کے پوائنٹس - تاکہ ہر چیک کی وضاحت ہوتی ہےحقیقی وقت کے مترادفات.

مختلف اعتماد کی سطحوں یا خطرے کے پروفائلز کے ساتھ کام کرنے والے AI ایجنٹوں کو شامل کرنے کے لئے، آپ بھی شامل کر سکتے ہیںidentity ranking systemsجیسےArcJetتمام مشین کی شناختوں کو مساوی طور پر علاج کرنے کے بجائے، ArcJet ان کو رویے کے سگنل کی بنیاد پر درج کرتا ہے، جس سے آپ کے نظام کو کم اعتماد کھلاڑیوں کے لئے زیادہ سخت پالیسیوں کو لاگو کرنے کی اجازت دیتا ہے اور تصدیق شدہ ایجنٹوں کے لئے زیادہ انعطاف پذیر.

یہ عملی نمونے نہ صرف سیکورٹی کو بہتر بناتے ہیں - وہ آپ کے نظام کو بہتر بناتے ہیںmore auditableہر AI کارروائی اس کے ذریعہ، کنکشن، اور تفہیم رکھتا ہے، آپ کو اگر کچھ غلط ہو جاتا ہے تو فیصلہ کے پورے سلسلے کو ٹریک کرنے کی اجازت دیتا ہے.

جیسا کہ ہم نے پہلے تحقیق کیا ہے، یہ نمونے خاص طور پر طاقتور ہو جاتے ہیں جب یہ پیچیدہ AI کام کے جریانوں پر لاگو کیا جاتا ہے جہاں ایجنٹ بیرونی آلات، میموری اسٹوریجز اور حساس وسائل کے ساتھ بات چیت کرتے ہیں.

مشین کی شناخت اکثریت کے لئے تیاری

مشین کی شناخت نہیں آ رہی ہے - وہ پہلے ہی یہاں ہیں. اور جلد ہی، وہvastly outnumber human usersAI ایجنٹس، خود کار طریقے سے خدمات، اور خود کار طریقے سے کام کرنے والے کاروباری پروسیسز اب پیچھے کے عمل نہیں ہیں - وہ آپ کے ایپلی کیشن میں فعال شرکاء ہیں، فیصلے کرنے، کارروائیوں کو روکنے اور وسائل کا استعمال کرتے ہیں.

ذاتیات کا انتظام کرنے کا پرانے طریقہ - انسانوں اور مشینوں کو منفرد، سٹیٹک پائپ لائنوں میں تقسیم کرنا - صرف اس نئے حقیقت میں پیمائش نہیں کرے گا. ذاتیات اور رسائی کنٹرول کا مستقبل آپ کے ماڈل کو متحد کرنے پر منحصر ہے، مشینوں کی شناختوں کو ایک ہی طرح کے طور پر دیکھنے پر منحصر ہے.first-class citizensاور یقینی بنائیںevery action—human or machine—can be traced, authorized, and audited.

اچھی خبر؟ یہ کرنے کے لئے آلات اور فریم ورک پہلے ہی موجود ہیں.ReBACimplement کےon-behalf-of delegation patternsیا قبول کرنے کے لئےreal-time dynamic access control، آپ آج ان سسٹموں کی تعمیر شروع کر سکتے ہیں جو مشین کی شناخت اکثریت کے لئے تیار ہیں.

اگر آپ اس تبدیلی میں گہری طور پر ڈوبنے میں دلچسپی رکھتے ہیں تو، AI شناختی چیلنجز پر ہماری مکمل سیریز چیک کریں:

• Identity and Access Management (IAM) میں Generative AI کے چیلنجز
• وہ کہاں جا سکتے ہیں؟ AI کی اجازتوں کا انتظام
• The When – Dynamic AI Access Control for a Changing Timeline ایک تبدیلی کے لئے

سوال یہ ہے کہ اب نہیںاگرمشین کی شناخت آپ کے نظام پر قبضہ کرے گی - یہ ہے کہ آپ کا رسائی ماڈل ان کے لئے تیار ہے جب وہ کرتے ہیں.

اگر آپ کے پاس کوئی سوالات ہیں تو، ہمارے ساتھ شامل ہونے کے لئے یقینی بنائیںSlack کمیونٹیجہاں ہزاروں ڈویلپرز لائسنس کی تعمیر اور انضمام کر رہے ہیں.