Mākslīgais intelekts strauji kļūst par noklusējuma atbildi uz gandrīz visiem drošības izaicinājumiem. valdes to lūdz. CISO to budžetē. piegādātāji to pārzīmē. Bet identitātes un piekļuves pārvaldībā (IAM) AI ir tikai tikpat labs kā dati, kurus jūs to barojat, un lielākajā daļā uzņēmumu šie dati ir tālu no pilnīgiem. konstatēja, ka apdraudētie sertifikāti joprojām ir viens no visbiežāk sastopamajiem sākotnējo uzbrukumu vektoriem pārkāpumos, un organizācijas arvien vairāk pieņem AI un automatizētas atklāšanas/atbildes darba plūsmas, lai samazinātu pārkāpumu izmaksas un uzturēšanās laiku. IBM izmaksas par datu pārkāpuma ziņojumu IBM izmaksas par datu pārkāpuma ziņojumu Tomēr daudzas organizācijas cīnās, lai IAM būtu iespējama ar mākslīgo intelektu, vispirms nenodrošinot uzticamu, nepārtraukti atjauninātu identitātes patiesības avotu. „Es neesmu pret mākslīgo intelektu,” viņš saka. , kurš pašlaik vada IAM drošības startu. „Es esmu pret nonsensu. Ja jūs nezināt, kas ir patiess un uzticams jūsu vidē, AI to neatrisinās. Yossi Barishev Yossi Barisjevs Kāpēc tas ir steidzami tagad AI 2026. gadā vairs nav tikai instrumentu tabulu apkopošana. tā rīkojas. tā apstiprina pieprasījumus, atsauc piekļuvi, izraisa darba plūsmas un īsteno politikas izmaiņas visās sistēmās. Šī izmaiņa maina riska vienādojumu. Kad cilvēki manuāli pieņem lēmumus par identitāti, datu fragmentācija rada aizkavēšanos un berzi.Kad AI sistēmas pieņem vai smagi ietekmē šos lēmumus, datu fragmentācija rada pastiprinātas sekas.AI paātrina lēmumus.Ja pamatā esošie dati ir nepilnīgi, novecojuši vai trūkst konteksta, sistēma ne tikai pārvietojas ātrāk. Fragmentētā realitāte aiz piekļuves Lielākajā daļā uzņēmumu nav vienotas identitātes un piekļuves ierakstu sistēmas. Autentifikācijas dati dzīvo vairākās platformās. Dzīvības cikla pārvaldība citā. Privilēģiskie sertifikāti citur. HR ieraksti atsevišķā sistēmā. Piekļuves pieprasījumi biļetēs. Tiesības bieži tiek iestrādātas pašu lietojumprogrammu iekšienē, it īpaši mantotajās un mājsaimniecībās. Katrai sistēmai ir daļa no realitātes, un nevienai sistēmai nav pietiekami daudz informācijas, lai to varētu īstenot. "Komandas manuāli apvieno realitāti," saka Barishevs. "Tomēr, kad jūs saskaņojat HR ierakstus, direktoriju datus, privilēģisko piekļuvi un pašu pieteikumu datus, atbilde bieži vien jau ir novecojusi." Rezultāts ir identitātes attēls, kas vienmēr ir nepilnīgs, bieži vien novecojis un vienmēr ir resursu intensīvs. Litmus tests Ir viens vienkāršs jautājums, kas atklāj, vai identitātes patiesība pastāv: Vai jūs varat atbildēt tieši tagad, kuras identitātes ir piekļuve ko, un kāpēc? Ne pēc tam, kad esat eksportējis un korelējis datus no 10 dažādām sistēmām.Ne pēc mēneša ilgas lietotāju piekļuves pārskatīšanas kampaņas. Šis jautājums ir svarīgs ne tikai revīzijas laikā, kad regulatori sagaida precīzus pierādījumus. Tas ir svarīgi arī incidentu reaģēšanas laikā, kad identitātes sprādziena rādiuss nosaka ierobežošanas stratēģiju. Tas ir svarīgi darbplūsmās, kurās politikas pamatā ir dziļa izpratne par tiesību piešķiršanas dotācijām. Tas ir svarīgi M&A laikā, kad saskaras divas identitātes pasaules. Un tas ir svarīgi ikdienas darbībās - kad komandas veic higiēnas darbības, apstrādā piekļuves pieprasījumus un atbrīvojas no ikdienas IAM darba. Ja atbilde prasa manuālu vairāku atšķirīgu sistēmu saskaņošanu, jūsu pamats ir vājš. Jums nav nepieciešams vēl viens Dashboard Daudzas organizācijas norāda uz instrumentu plāksnēm kā redzamības pierādījumu. bet biežāk nekā ne, tas ir redzamības teātris. Dashboards ir atkritumu savākšanas sistēmas. Kamēr jūsu identitātes datiem trūkst konteksta, izskaidrojamības un skaidrības attiecībās starp identitātēm, lietojumprogrammām un kontrolēm, sasniegt objektivitāti ir grūti. Ko AI gatava identitāte patiešām prasa AI gatava & Automation gatava identitāte sākas ar nepārtrauktu patiesību, nevis ceturkšņa snapshots. tas prasa normalizētas tiesības, kuru nozīme ceļo ar tām visās sistēmās. tas prasa aizstāvamu "kāpēc" piekļuvei, kas pārsniedz kontroles kases teātri. Tikai tad, kad identitātes dati ir aktuāli, kontekstuāli un izskaidrojami, AI var droši noteikt riska prioritāti vai automatizēt novēršanu. Sāciet ar patiesību, pēc tam automātiski Tas neprasa lielu transformācijas programmu, tas prasa koncentrēšanos. Izvēlieties vienu sāpju punktu: pieteikuma uzstādīšana, piekļuves pārskati, offboarding, identitātes higiēna vai incidentu reakcija. Definējiet vienkāršu rādītāju: Vidējais laiks, lai saprastu - cik ilgi praktizētājam ir nepieciešami visi dati, lai izpildījums kļūtu patvaļīgs. Tad, un tikai tad, slāņu automatizācija un mākslīgais intelekts ir uz augšu kā pēdējais solis: darba plūsmu automatizēšana, anomāliju prioritizēšana, riskantu kombināciju izcelšana vai apstiprinājumu racionalizēšana. AI būs svarīgs IAM. tas var samazināt troksni, ātruma lēmumus un palielināt pārstrādātas komandas. bet, ja pamatā esošais piekļuves attēls ir daļējs, AI palielina ātrumu, nevis noteiktību. Vispirms iegūstiet identitātes patiesību, tad ļaujiet AI palīdzēt jums virzīties ātrāk. 
 
 Šis stāsts tika izplatīts kā Džona Stojana izlaišana HackerNoon biznesa emuāru programmas ietvaros. Šis stāsts tika izplatīts kā Džona Stojana izlaišana HackerNoon biznesa emuāru programmas ietvaros.

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

Šis audio ir izveidots stāsta oriģinālvalodā!

AI neatrisinās jūsu bojāto IAM datus

About Author

KOMENTĀRI

PAKARINĀT TAGUS

ŠIS RAKSTS TIKS PĀRSTRĀDĀTS

Related Stories

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps