AI 如何改变 IAM 和身份安全

近年来，人工智能 （AI） 已经开始彻底改变身份访问管理 （IAM），重塑了这一关键领域的网络安全处理方式。在 IAM 中利用 AI 就是利用其分析功能来监控访问模式并识别可能预示潜在安全漏洞的异常情况。重点已经扩展到不仅仅是管理人类身份——现在，自主系统、API 和连接设备也属于 AI 驱动的 IAM 领域，这创建了一个动态的安全生态系统，该生态系统可以适应和发展以应对复杂的网络威胁。

AI 和机器学习在 IAM 中的作用

AI 和机器学习 （ML） 正在创建一个更强大、更主动的 IAM 系统，该系统不断从环境中学习以增强安全性。让我们探讨一下 AI 如何影响关键的 IAM 组件：

智能监控和异常检测

AI 支持持续监控人类和非人类身份，包括 API、服务账户和其他自动化系统。传统的监控系统通常会错过这些交互中细微的违规行为，但 AI 的分析能力可以发现可能是安全威胁早期的痕迹。通过为每个身份建立“正常”行为的基线，AI 可以快速标记偏差，从而快速响应潜在威胁。

例如，在容器化应用程序等动态环境中，AI 可以检测异常的访问模式或大量数据传输，从而在潜在安全问题升级之前发出信号。这种实时洞察可最大限度地降低风险，并为 IAM 提供主动方法。

高级访问治理

AI 的角色挖掘功能可分析身份交互模式，帮助组织更有效地实施最低权限原则。这涉及分析每个实体的访问需求并相应地限制权限，而无需人工监督。AI 可以持续监控违反策略的行为，生成合规性报告，并维护实时自适应治理。

在基于风险的身份验证中，AI 还通过根据上下文（例如资源敏感性或当前威胁情报）权衡风险来评估机器对机器的交互。这创建了一个实时适应的安全框架，在不中断合法活动的情况下加强防御。

增强用户体验

IAM 中的 AI 不仅仅是为了提高安全性;它还通过简化访问管理来增强用户体验。自适应身份验证（其中安全要求根据评估的风险进行调整）减少了合法用户的摩擦。AI 驱动的 IAM 系统可以根据工作职能动态分配角色，从而自动加入，使流程更顺畅、更高效。

使用模式还使 AI 能够实现即时 （JIT） 访问，其中仅在需要时授予特权访问。这种方法最大限度地减少了攻击者可能利用的常设权限，并简化了整个访问管理过程。

定制和个性化

AI 在 IAM 中支持高度自定义，根据每个用户的角色和行为定制权限以满足他们的需求。例如，AI 可以根据使用趋势动态调整承包商或临时工的访问权限。通过分析用户行为和组织结构，AI 驱动的 IAM 系统可以自动推荐针对不同用户角色量身定制的自定义目录属性、审计格式和访问工作流程。这有助于降低风险并简化治理，而无需通常忽略组织细微差别的一刀切策略。

在合规性报告中，AI 自定义审计跟踪以捕获与特定监管标准最相关的数据。这简化了报告并增强了组织的合规性状况，这在具有严格法规要求的行业中是一个关键因素。

减少威胁检测中的误报

传统威胁检测系统的一个重大挑战是误报率高，导致资源浪费。AI 通过从海量数据集中学习来提高检测准确性，区分真正的威胁和良性的异常情况，从而解决了这一问题。这减少了误报，简化了操作，并能够更快、更精确地响应真正的威胁。

AI 在 IAM 中的实际应用

除了概念改进之外，AI 还可以在各种 IAM 组件中应用：

• 特权访问管理 （PAM）：AI 可以实时监控特权帐户，识别并阻止异常行为。通过分析过去的行为，它可以检测并终止可疑会话，主动缓解对人类和非人类身份的威胁。AI 还通过推荐基于时间的访问或特定权限级别来优化访问工作流程，减少过度特权的账户，并确保策略在多云环境中保持一致。

• 身份治理和管理 （IGA）：AI 自动执行非人类身份的生命周期管理，持续分析使用模式以动态调整权限。这降低了特权访问的风险，并确保每个身份在其整个生命周期中保持所需的最低特权。通过分析组织变化，AI 甚至可以随着角色的发展抢先调整访问权限。

• 密钥管理：AI 在管理 API 密钥和密码等机密、预测密码到期日期或续订需求以及对高风险机密实施更频繁的轮换方面非常宝贵。例如，非人类身份 AI 驱动的方法将敏感信息检测从代码存储库扩展到协作工具、CI/CD 管道和 DevOps 平台，并按暴露风险和影响对敏感信息进行分类。实时警报和自动缓解工作流程可帮助组织在各个环境中保持良好的安全态势。

结论

AI 正在重新定义身份访问管理，带来增强的监控、更智能的异常检测和自适应访问治理。这种演变标志着网络安全从被动到主动的转变，其中 AI 不仅可以防御，还可以预测和适应不断变化的威胁。借助 AI 驱动的 IAM，组织可以实现更安全、更高效的环境，同时保护人类和非人类身份。