Kecerdasan buatan dengan cepat menjadi jawapan lalai kepada hampir setiap cabaran keselamatan. Lembaga-lembaga sedang menanyainya. CISOs sedang membiayai ia. pembekal sedang menukar jenama di sekelilingnya. tetapi dalam pengurusan identiti dan akses (IAM), AI hanya baik seperti data yang anda masukkan ke dalamnya, dan dalam kebanyakan syarikat, data itu jauh daripada lengkap. mendapati bahawa credentials terjejas kekal salah satu vektor serangan awal yang paling biasa dalam pelanggaran, dan bahawa organisasi semakin mengamalkan AI dan aliran kerja pengesanan / tindak balas automatik untuk mengurangkan kos pelanggaran dan masa tinggal. Biaya IBM daripada laporan pelanggaran data Biaya IBM daripada laporan pelanggaran data Walau bagaimanapun, banyak organisasi sedang berlumba untuk "membolehkan AI" IAM tanpa terlebih dahulu menubuhkan sumber kebenaran identiti yang boleh dipercayai dan dikemas kini. "Saya bukan anti-AI," katanya. “Saya anti bodoh.Jika anda tidak tahu apa yang benar dan boleh dipercayai dalam persekitaran anda, AI tidak akan memperbaiki itu.Ia hanya akan membuat kesilapan berlaku lebih cepat.” Yossi Barishev Yossi Barishev Mengapa Ini Penting Sekarang AI pada tahun 2026 bukan lagi sekadar merangkumi dashboard.Ia mengambil tindakan.Ia mengesahkan permintaan, membatalkan akses, memicu aliran kerja, dan menguatkuasakan perubahan dasar di seluruh sistem. Perubahan ini mengubah persamaan risiko. Apabila manusia membuat keputusan identiti secara manual, pemecahan data mewujudkan penundaan dan geseran. Apabila sistem AI membuat atau memberi pengaruh yang besar kepada keputusan tersebut, pemecahan data mewujudkan konsekuensi yang diperkuat. AI mempercepatkan keputusan. Jika data yang mendasari tidak lengkap, usang atau kurang konteks, sistem tidak hanya bergerak lebih cepat. ia bergerak lebih cepat ke arah yang salah. Realiti yang terfragmentasi di sebalik akses Dalam kebanyakan perniagaan, tidak ada sistem rekod tunggal untuk identiti & akses. Data pengesahan hidup di pelbagai platform. Pengurusan kitaran hayat di tempat lain. pengesahan hak istimewa di tempat lain. rekod HR dalam sistem yang berasingan. Permintaan capaian dalam tiket. Keizinan sering dimasukkan ke dalam aplikasi itu sendiri, terutamanya dalam yang diwarisi dan di rumah. Setiap sistem memegang sebahagian daripada realiti.Tiada yang memegang maklumat yang cukup untuk menjadi benar-benar boleh dilakukan. "Tim secara manual mengikat realiti bersama-sama," kata Barishev. "Sampai masa anda menggabungkan rekod HR, data direktori, capaian istimewa, dan data aplikasi itu sendiri, jawapan itu seringkali sudah usang." Hasilnya ialah imej identiti yang sentiasa tidak lengkap, sering-sering terkini, dan sentiasa kaya sumber. Ujian Litmus Terdapat satu soalan mudah yang mendedahkan sama ada kebenaran identiti wujud: Bolehkah anda menjawab sekarang identiti mana yang mempunyai akses kepada apa, dan mengapa? Bukan selepas mengeksport dan mengaitkan data dari 10 sistem yang berbeza. Bukan selepas menjalankan kempen tinjauan akses pengguna selama sebulan. Soalan ini bukan sahaja penting semasa audit, apabila pengawal mengharapkan bukti yang tepat. Ia juga penting semasa tindak balas insiden, apabila radius letupan identiti menentukan strategi pengekalan. Ia penting dalam aliran kerja joiner-mover-leaver, di mana dasar bergantung kepada pemahaman yang mendalam mengenai sumbangan hak. Ia penting semasa M&A, apabila dua alam semesta identiti bertabrakan. Dan ia penting dalam operasi sehari-hari - apabila pasukan melakukan aktiviti kebersihan, menangani permintaan capaian, dan chip keluar pada kerja harian IAM. Jika jawapan ini memerlukan persetujuan manual pelbagai sistem yang berbeza, asas anda lemah. Anda Tidak Perlukan Dashboard Lain Ramai organisasi menunjukkan dashboard sebagai bukti kelihatan. tetapi lebih kerap daripada tidak, ia adalah teater kelihatan. Dashboard adalah sistem sampah-di- sampah-out. Selagi data identiti anda tidak mempunyai konteks, boleh dijelaskan, dan ketelusan dalam hubungan antara identiti, aplikasi, dan kawalan, mencapai objektiviti adalah sukar. Tanpa melabur dalam asas data yang kukuh untuk operasi IAM, pasukan akan ragu-ragu untuk bertindak. Apa AI-Ready Identity Sebenarnya Perlukan Identiti AI-ready & Automation-ready bermula dengan kebenaran berterusan, bukan snapshots kuartal. Ia memerlukan hak-hak normal yang makna mereka bergerak dengan mereka di seluruh sistem. Ia memerlukan "mengapa" yang boleh dipertahankan untuk akses yang melampaui teater kotak kawalan. Dan ia memerlukan tindakan yang selamat, memahami kesan sebelum membuat perubahan. Hanya apabila data identiti adalah terkini, konteks, dan boleh dijelaskan, AI boleh memprioriti risiko secara boleh dipercayai atau mengotomatiskan penyelesaian. Mulakan dengan kebenaran, kemudian automatik Ini tidak memerlukan program transformasi besar.Ia memerlukan tumpuan. Pilih satu titik kesakitan sahaja: Kemasukan aplikasi, ulasan akses, offboarding, kebersihan identiti, atau tanggapan insiden.Meterikan metrik mudah: Bermakna masa untuk memahami — berapa lama yang diperlukan untuk pakar untuk mempunyai semua data yang mereka perlukan untuk pelaksanaan menjadi pilihan raya. Prioriti — sistem kritikal terlebih dahulu, terutamanya platform keturunan atau berisiko tinggi di mana titik buta adalah yang terbesar. Kemudian, dan hanya kemudian, automatik lapisan & AI di atas sebagai batu terakhir: mengotomatiskan aliran kerja, memberi keutamaan kepada anomali, menyoroti gabungan berisiko, atau menyempurnakan kelulusan. AI akan penting dalam IAM.Ia boleh mengurangkan bunyi, keputusan kelajuan, dan meningkatkan pasukan yang berlebihan.Tetapi jika imej akses yang mendasari adalah sebahagian, AI meningkatkan kelajuan, bukan kepastian. Dapatkan kebenaran identiti terlebih dahulu.Selepas itu biarkan AI membantu anda bergerak lebih cepat. 
 
 Kisah ini telah didistribusikan sebagai rilis oleh Jon Stojan di bawah Program Blogging Perniagaan HackerNoon. Kisah ini telah didistribusikan sebagai rilis oleh Jon Stojan di bawah Program Blogging Perniagaan HackerNoon.

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

Audio ini dihasilkan dalam bahasa asal cerita!

AI tidak akan membetulkan data IAM anda yang rosak

About Author

KOMEN

GANTUNG TANDA

ARTIKEL INI DIBENTANGKAN DALAM

Related Stories

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps