Изкуственият интелект бързо се превръща в отговор по подразбиране на почти всяко предизвикателство в областта на сигурността. Бордовете питат за него. CISO го бюджетират. Доставчиците преобръщат марката около него. Но в управлението на идентичността и достъпа (IAM), AI е само толкова добър, колкото данните, които го захранвате, а в повечето предприятия тези данни са далеч от пълни. Установено е, че компрометираните идентификационни данни остават един от най-често срещаните първоначални носители на атаки при нарушенията и че организациите все повече приемат AI и автоматизирани работни потоци за откриване/отговаряне, за да намалят разходите за нарушения и времето за пребиваване. Разходите на IBM за докладване за нарушения на данните Разходите на IBM за докладване за нарушения на данните И все пак много организации се надпреварват да „усвоят“ IAM, без първо да установят надежден, непрекъснато актуализиран източник на истина за самоличността. „Не съм анти-AI“, казва той. "Аз съм против глупостите.Ако не знаете какво е вярно и надеждно във вашата среда, AI няма да го поправи. Йоси Баришев Йоси Баришев Защо това е спешно сега AI през 2026 г. вече не е просто обобщаване на таблата.Той предприема действия.Той одобрява исканията, отменя достъпа, задейства работните потоци и налага промени в политиките в системите. Тази промяна променя уравнението на риска. Когато хората вземат решения за идентичност ръчно, фрагментацията на данните създава забавяне и триене.Когато AI системите вземат или силно влияят на тези решения, фрагментацията на данните създава увеличени последици. AI ускорява решенията.Ако основните данни са непълни, остарели или липсват контекст, системата не просто се движи по-бързо.Той се движи по-бързо в грешната посока. Фрагментирана реалност зад достъпа В повечето предприятия няма единна система за записване на самоличности и достъп. Данните за удостоверяване живеят в множество платформи. Управление на жизнения цикъл в друг. Привилегировани поверителни данни някъде другаде. HR записи в отделна система. Заявки за достъп в билети. Права често са вградени в самите приложения, особено в наследствени и домашни. Всяка система притежава фрагмент от реалността.Нито една не притежава достатъчно информация, за да бъде действителна. „Екипите ръчно съчетават реалността“, казва Баришев. „До момента, в който се съчетаят HR записи, данни от директории, привилегирован достъп и самите данни от приложенията, отговорът често вече е остарял.“ Резултатът е идентичност, която винаги е непълна, често остаряла и винаги е ресурсно интензивна. Тестът на Litmus Има един прост въпрос, който разкрива дали истината за идентичността съществува: Можете ли да отговорите сега кои идентичности имат достъп до какво и защо? Не след експортиране и корелиране на данни от 10 различни системи.Не след провеждане на месечна кампания за преглед на потребителския достъп. Този въпрос има значение не само по време на одитите, когато регулаторите очакват точни доказателства. Той има значение и по време на реакцията на инцидента, когато радиусът на експлозията на идентичност определя стратегията за ограничаване. Той има значение в работните потоци, където политиките разчитат на дълбоко разбиране на безвъзмездните средства. Той има значение по време на M&A, когато две вселени на идентичност се сблъскват. И това има значение в ежедневните операции - когато екипите извършват хигиенни дейности, обработват искания за достъп и чиповете се отстраняват в ежедневието на работата на IAM. Ако отговорът изисква ръчно помирение на множество различни системи, вашата основа е слаба. Не се нуждаете от друга табела Много организации посочват таблата като доказателство за видимост. но по-често отколкото не, това е театър за видимост. Докато вашите данни за самоличност липсват контекст, обяснимост и яснота във взаимоотношенията между идентичности, приложения и контроли, постигането на обективност е трудно. Какво всъщност изисква AI-Ready Identity Идентичността на AI-ready & Automation-ready започва с непрекъсната истина, а не с тримесечни кадри. Тя изисква нормализирани права, чието значение пътува с тях през системите. Тя изисква защитим "защо" за достъп, който надхвърля театъра на контролната кутия. Само когато данните за самоличността са актуални, контекстуални и обясними, AI може надеждно да даде приоритет на риска или да автоматизира отстраняването му. Започнете с истината, след това автоматизирайте Това не изисква голяма програма за трансформация. Определете една проста метрика: Време за разбиране – колко време отнема на практикуващия да има всички данни, от които се нуждае, за да може изпълнението да стане произволно. След това, и само тогава, слоевата автоматизация и AI са на върха като последна миля: автоматизиране на работните потоци, приоритетиране на аномалии, подчертаване на рискови комбинации или рационализиране на одобренията. AI ще има значение в IAM.Това може да намали шума, да намали скоростта на вземане на решения и да увеличи претоварените екипи.Но ако основната достъпна картина е частична, AI увеличава скоростта, а не сигурността. Вземете първо истината за самоличността, а след това нека AI ви помогне да се движите по-бързо. 
 
 Тази история е разпространена като освобождаване от Джон Стоян в рамките на Програмата за бизнес блогове на HackerNoon. Тази история е разпространена като освобождаване от Джон Стоян в рамките на Програмата за бизнес блогове на HackerNoon.

The is an opinion piece based on the author’s POV and does not necessarily reflect the views of HackerNoon.

Това аудио е създадено на оригиналния език на историята!

AI няма да поправи счупените ви IAM данни

About Author

КОМЕНТАРИ

ЗАКАЧВАЙТЕ ЕТИКЕТИ

ТАЗИ СТАТИЯ Е ПРЕДСТАВЕНА В

Related Stories

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps