Машински идентитет е секој нечовечки ентитет – софтвер, АИ агент, микро-услуга или автоматски систем – кој комуницира со дигитални ресурси, донесува одлуки или иницира дејства самостојно. Додека традиционалните идентитети на машините биле ограничени на API клучеви или сметки за услуги, модерните идентитети на машините се развиле во многу покомплексни актери – АИ агенти способни да размислуваат, да иницираат работни процеси, па дури и да дејствуваат. на човекот или на други системи. on behalf Овие машински идентитети не се само растечки тренд – тие се блиску до Додека повеќето апликации историски се центрирани околу човечките идентитети – размислете за формулари за пријавување, лозинки и кориснички сесии – оваа реалност е принудена да се промени. outnumber human users in every system we build Во оваа статија, ние се нурне подлабоко во машински идентитети - што се тие, зошто тие се важни, и како да се изгради контрола на пристап кој се држи до нив. Некои позадина: Подемот на машински идентитети Кога ќе разгледате колку АИ агенти се вградени во софтверот или колку често надворешните АИ алатки консумираат АПИ, станува јасно дека машинските идентитети наскоро ќе доминираат во нашите апликации. Секој производ што го градите, без разлика дали е AI-native или не, неизбежно ќе има идентитети на машини кои ќе комуницираат со него. Ова го поставува критичкото прашање: Ако не, време е да го преиспитате начинот на кој управувате со идентитетот и пристапот – бидејќи одвојувањето на луѓето од машините во вашиот модел на идентитет повеќе не е одржливо. Are your systems ready for this? Ние ги истражувавме некои од овие импликации во нашата неодамнешна статија за , каде што го разбивме начинот на кој вештачката интелигенција ги замаглува линијата помеѓу корисниците, ботовите и услугите. The Challenges of Generative AI in Identity and Access Management (IAM) Генерирање на вештачка интелигенција во управувањето со идентитетот и пристапот (IAM) Овој пат сакаме да зборуваме за самите идентитети на машините. Што е „машински идентитет“? Во текот на годините, терминот Тоа значи нешто едноставно – клуч на API, тајна на клиентот или сметка за услуга која се користи од страна на системот на задната страна за да се аутентифицира. Овие идентитети беа статични, предвидливи и релативно лесни за управување. Машински идентитет That definition no longer fits. Со порастот на агентите за вештачка интелигенција, идентитетитетите на машините се развиле далеку подалеку од статичките идентитети.Денешните идентитети на машините вклучуваат LLMs, RAG цевки, автономни агенти и безброј други системи способни за и . decision-making autonomous action Овие не се само пасивни услуги кои чекаат влез – тие се активни учесници, генерираат нови работни процеси, пристапуваат до ресурси, па дури и спонтано генерираат нови барања. Размислете за сценарио каде што агентот за вештачка интелигенција вграден во вашиот производ треба да ги собере податоците, да ги обработи и да повика надворешни API за да ја заврши задачата. , предизвикувајќи каскада на машински акции во позадина. it might act Во име на a human user Секој чекор вклучува комплексни одлуки за идентитет: Кој всушност го прави ова барање? Кои дозволи се применуваат? Каде завршува човекот, а почнува машината? Ова е причината зошто машинските идентитети повеќе не можат да се третираат како едноставни актери на задната страна. во моделот на идентитет на вашиот систем, способен да извршува - и да бара - исто ниво на пристап, контекст и одговорност како и секој човечки корисник. first-class citizens Прашањето веќе не е ќе треба да управувате со идентитетитетот на машината на овој начин, но Можете да ги прилагодите вашите системи за да се справите со оваа растечка реалност. Ако Колку брзо Машинските идентитети кои ги надминуваат луѓето се менуваат Тоа може да звучи драматично, но веќе сме на врвот каде што машинските идентитети се множат побрзо отколку што човечките корисници би можеле. Секој агент за вештачка интелигенција вграден во апликација, секоја надворешна услуга која го повикува вашиот API, секој автоматски систем кој предизвикува акции – секој претставува идентитет на машината. A single human user might generate dozens of machine identity actions without even realizing it. Нивниот личен асистент за вештачка интелигенција покренува прашање, кое повикува друга услуга за вештачка интелигенција, која се појавува со дополнителни агенти - сите каскадираат низ синџир на интеракции машина-машина. . machine identities dominate your traffic and access control flows И тоа не е само за вашите внатрешни системи. Дури и ако вашиот производ не е AI-native, шансите се надворешни AI агенти се Скратување на податоци, активирање на API или анализирање на одговорите. корисниците сега, без разлика дали го сакате тоа или не. already interacting with it се Последиците за контролата на пристап и безбедноста се огромни: Статичките претпоставки за обемот на идентитетот се распаѓаат. Традиционалните модели кои јасно ги разликуваат корисниците и услугите создаваат слепи точки. Проверка на тоа кој го направил она што станува речиси невозможно ако системот не може да ги следи активностите преку слоеви на АИ агенти. . Your application is already being used by more machines than humans—you just may not be tracking it yet Тоа е причината зошто следниот логичен чекор е да се преиспита начинот на кој пристапуваме кон управувањето со идентитетот – бидејќи сегашниот модел на поделба едноставно нема да се прошири во оваа нова реалност. Одделни гасоводи ќе пропаднат Повеќето апликации денес сè уште работат со два различни цевки за идентитет – еден за луѓето, еден за машините. . Humans get OAuth flows, sessions, MFA, and access tokens Машини? Тие обично се предадени Се крие во ваучер. a static API key or a long-lived secret Луѓето се динамични, непредвидливи и склони кон грешки, додека машините се претпоставуваат за статични, предвидливи и тесно опфатени. , особено со порастот на АИ-наменети агенти кои дејствуваат автономно. That assumption doesn’t hold up anymore Агентите за вештачка интелигенција не само што вршат тесни, претходно програмирани задачи. Причина врз основа на контекст Започнете нови барања во средината на извршувањето Верижни активности кои не биле експлицитно дизајнирани однапред Делегирање задачи на други агенти или служби Третманот на овие агенти како статични сметки за услуги создава сериозни ризици: Слепи точки: Машинските акции се случуваат надвор од постојната логика за контрола на пристап. Фрагментација на политиката: Програмерите мора да одржуваат и да размислуваат за два различни модели на пристап. Неуспеси во ревизијата: Губите способност да го следите потеклото на барањето преку слоеви на АИ-наменета активност. Привилегија крип: Машински идентитети често се претерано дозволени, бидејќи тоа е "полесно" од рефакторирање на моделот. Како што бројот на АИ агенти расте, така и трошоците за управување - и обезбедување - два одделни модели на идентитет. Ние покривме верзија на овој предизвик во , каде што истражувавме како овие нејасни линии ја кршат традиционалната контрола на пристап. Машинските идентитети повеќе не можат да живеат во силодирани цевки. Тие се премногу динамични, премногу моќни и премногу меѓусебно поврзани со човечките работни процеси. Нашето длабоко нуркање во влијанието на Generative AI на IAM Нашето длабоко нуркање во влијанието на Generative AI на IAM На решението ? -Она што ги третира машинските идентитети како граѓани од прва класа, под иста строгост, правила и одговорност како и луѓето. A unified identity model Унифицирано управување со идентитетот Патот напред е јасен: Наместо тоа, внесете ги во истата линија на идентитет како и вашите човечки корисници, предмет на истите политики, контроли и ревизии. stop treating machine identities as second-class citizens Унифицирано управување со идентитети значи: Применување на истите рамки за аутентификација и овластување на луѓето и машините Следење на тоа кој или што ја иницирала секоја акција, дури и кога барањата се каскадираат преку повеќе АИ агенти Дизајнирање политики кои размислуваат за намерата, односите и делегирањето, а не само статични верификации Има многу да се добие од ова - Овој единствен пристап го поедноставува целиот модел на идентитет, елиминирајќи ја потребата да се мачат одделни системи и намалувајќи ја комплексноста и за програмерите и за тимовите за безбедност. Тоа ја зајакнува одговорноста со тоа што ви овозможува да ги следите дури и најкомплексните синџири на машина-наменети активности назад до нивниот оригинален извор, разбирање Тој дејствувал од на човекот. Која Во име на Која И што е најважно, Како што машинските идентитети неизбежно растат и се развиваат, вашиот модел за пристап останува отпорен, способен да се справи со обемот и комплексноста без да се скрши или да се создадат нови слепи точки. it scales Тоа е токму видот на промена што ја дискутиравме во нашата , каде што истражувавме како современите системи мора да се справат со АИ агенти, меморија, надворешни алатки и динамички интеракции - . guide to AI Security Posture Management (AISPM) all within a unified framework Унифицирањето на вашиот модел на идентитет не значи дека машините и луѓето ги губат своите разлики. ИИ агентите може да дејствуваат поинаку од луѓето, но потребата да се проверат нивните акции, да се следат нивните дозволи и да се ревидира нивното однесување е исто толку реална, ако не и повеќе. recognizing that both deserve equally robust access control Бидејќи во светот брзо влегуваме, Прашањето е дали вашиот модел за пристап е подготвен за таа промена. machine identities won’t just participate in your systems—they’ll dominate them Човечката намера како извор на машински дејства Во срцето на овој предизвик е едноставен факт: Без разлика дали станува збор за АИ асистент кој ги собира податоците, автоматски агент кој предизвикува работен тек или услуга од трета страна која комуницира со вашиот API – некаде, човечки сет кој дејствува во движење. machine actions almost always originate from human intent Проблемот е што традиционалните модели на контрола на пристапот Откако автоматскиот идентитет ќе преземе контрола, врската со човекот се губи во преведувањето.Записите се појавуваат изолирани, што го прави речиси невозможно да се следи одлуката назад до лицето кое ја овластило, па дури и да се знае дали постои. На прво место е човековата дозвола. rarely capture that nuance беше Ова е местото каде концептот на станува критичен. системите треба да препознаат не само се врши акција, но и Секој агент на вештачка интелигенција кој работи во вашата апликација – или ги консумира вашите услуги надворешно – треба да го пренесе тој контекст напред. Само тогаш можете да спроведете политики кои правилно ја одразуваат човечката намера, а не само однесувањето на машината. "on behalf of" relationships Кој Зошто за Кој Кој Зошто Кој Ние го истражувавме ова длабоко во нашата неодамнешна статија за Агентите за вештачка интелигенција кои дејствуваат автономно мора да ги наследат – и да бидат ограничени од – правата на пристап на луѓето што ги претставуваат. Управување со овластувања за вештачка интелигенција и контрола на пристапот со Retrieval-Augmented Generation (RAG) и ReBAC Управување со овластувања за вештачка интелигенција и контрола на пристапот со Retrieval-Augmented Generation (RAG) и ReBAC Одржувањето на овој синџир на одговорност обезбедува дека идентитетитетот на машината Како што агентите за вештачка интелигенција стануваат поспособни и покомплексни, оваа врска го одржува вашиот систем безбеден, ревидиран и во согласност со очекувањата на вашите корисници. don’t just act—they act within the scope of human intent AI способностите принудуваат да се преиспитаат моделите за пристап Она што ги прави идентитетитетите на машините засновани на АИ толку предизвикувачки не е само нивниот волумен – тоа е нивното однесување. За разлика од традиционалните услуги кои следат предвидливи, претходно дефинирани задачи, агентите на АИ се: Тие можат да генерираат нови акции во средината на процесот, да лансираат повеќе барања, да делегираат задачи на други агенти, па дури и да идентификуваат дополнителни ресурси што им се „потребни“ за да завршат цел – сето тоа без експлицитни, чекор по чекор инструкции од развивачот. dynamic by design Ова ниво на автономија ги крши традиционалните модели за контрола на пристапот базирани на улоги (RBAC). RBAC е изграден за статични средини каде што дозволите се врзани за добро дефинирани улоги и ретко се менуваат во реално време. Нивните активности зависат од контекстот, податоците и еволутивната природа на задачата. don’t fit neatly into predefined roles За да се справат со оваа комплексност, системите треба да се движат подалеку од статичките улоги и да ги прифатат За разлика од RBAC, ReBAC го оценува пристапот врз основа на - агентот за вештачка интелигенција, податоците на кои се обидува да пристапи, човекот што го претставува, па дури и контекстот на барањето. идентитетот е дозволено да се направи; тоа е за и . Relationship-Based Access Control (ReBAC) the relationships between entities Што Зошто the identity is acting, Во чие име Под кои услови Оваа промена е критична бидејќи АИ агентите се повеќе работат Без односи и контекстуално свесни политики, агентите на вештачката интелигенција ризикуваат да прескокнат, да пристапат до ресурси што не би требало или ненамерно да предизвикаат каскадни активности кои се тешко, ако не и невозможно, да се ревидираат. autonomously Во нашата , истраживме како современите системи мора да се прилагодат на овие динамики управувани со вештачка интелигенција преку имплементација на ReBAC е еден од најефикасните начини за фаќање на нијансите на односите кои AI ги воведува и обезбедување на пристап. кога тоа е усогласено со политичката и човечката намера. deep dive into dynamic AI access control real-time, event-driven policy checks само Практични модели на имплементација Преведувањето на овие концепти во пракса значи повторно размислување за тоа како вашиот систем се справува со проверките на идентитетот, делегирањето и ревизијата, особено бидејќи агентите за вештачка интелигенција преземаат сè покомплексни улоги. Еден моќен модел е , која експлицитно ги фаќа односите за делегирање и "во име на" во вашата логика за контрола на пристап. има дозвола, овој метод го оценува и . check_agent() approach Агентот За кого дејствува агентот Кој контекст се применува Наместо традиционална Контрола на пристап како: Permit.io permit.check(identity, action, resource) Вие се менувате на: permit.check( { key: agent_identity, attributes: {"on_behalf": [user_identity]} }, action, resource ) Ова гарантира дека одлуките за пристап ги земаат предвид и дозволите на агентот за вештачка интелигенција и човекот што го претставува, спроведувајќи граници на делегирање и спречувајќи неовластени синџири на пристап. го поддржува овој модел, овозможувајќи им на апликациите да го спроведат Исто така, алатки како (Отворено ниво на администрација на политики) помага да се синхронизираат политиките и да се добијат динамички податоци – како што се тековните односи или резултатите од ризикот – така што секоја проверка одразува . Permit.io fine-grained, relationship-aware policies Опал контекст во реално време Опал За сценарија кои вклучуваат АИ агенти кои работат со различни нивоа на доверба или профили на ризик, исто така можете да Како Наместо да ги третира сите идентитети на машини подеднакво, ArcJet ги оценува врз основа на сигнали за однесување, овозможувајќи му на вашиот систем да применува построги политики за актери со ниска доверба и пофлексибилни за проверени агенти. identity ranking systems ArcJet Овие практични модели не само што ја подобруваат безбедноста – тие го прават вашиот систем Секоја акција на АИ го носи своето потекло, контекст и размислување, овозможувајќи ви да го следите целиот синџир на одлуки ако нешто оди погрешно. more auditable Како што истражувавме претходно, овие модели стануваат особено моќни кога се применуваат на сложени работни процеси на вештачка интелигенција каде агентите комуницираат со надворешни алатки, мемориски складишта и чувствителни ресурси. Подготовка за Machine Identity Majority Машинските идентитети не доаѓаат – тие веќе се тука. Агентите за вештачка интелигенција, автоматските услуги и автономните работни процеси повеќе не се позадински процеси – тие се активни учесници во вашата апликација, донесување одлуки, активирање акции и трошење ресурси. vastly outnumber human users Стариот начин на управување со идентитетот – поделба на луѓето и машините во одделни, статични цевки – едноставно нема да се прошири во оваа нова реалност. и обезбедување . first-class citizens every action—human or machine—can be traced, authorized, and audited Добрите вести? алатките и рамките за да го направите ова веќе постојат. Имплементација или да се усвои , можете да започнете да градите системи денес кои се подготвени за повеќето машини за идентитет. ReBAC on-behalf-of delegation patterns real-time dynamic access control Ако сте заинтересирани да се нурнете подлабоко во оваа промена, погледнете ја нашата целосна серија на предизвици за ИИ идентитет: Генерирање на вештачка интелигенција во управувањето со идентитетот и пристапот (IAM) Каде можат да одат? управување со AI дозволи Кога – динамичка контрола на пристапот на АИ за менување на временската линија Генерирање на вештачка интелигенција во управувањето со идентитетот и пристапот (IAM) Каде можат да одат? управување со AI дозволи Кога – динамичка контрола на пристапот на АИ за менување на временската линија Затоа што прашањето веќе не е Машинските идентитети ќе доминираат во вашите системи – тоа е дали вашиот модел за пристап е подготвен за нив кога ќе го направат тоа. Ако Ако имате какви било прашања, бидете сигурни да се придружите на нашиот , каде што илјадници програмери градат и имплементираат овластување. Слаба заедница Слаба заедница
