Identiti mesin ialah mana-mana entiti bukan manusia – perisian, agen AI, perkhidmatan mikro, atau sistem automatik – yang berinteraksi dengan sumber digital, membuat keputusan, atau memulakan tindakan sendiri. Manakala identiti mesin tradisional terhad kepada kunci API atau akaun perkhidmatan, identiti mesin moden telah berevolusi menjadi pemain yang lebih kompleks - agen AI yang mampu berfikir, memulakan aliran kerja, dan juga bertindak. daripada manusia atau sistem lain. on behalf Identiti mesin ini bukan sahaja trend yang semakin meningkat - mereka akan Walaupun kebanyakan aplikasi secara bersejarah berpusat di sekitar identiti manusia – fikirkan borang log masuk, kata laluan, dan sesi pengguna – kenyataan ini pasti akan berubah. outnumber human users in every system we build Dalam artikel ini, kami menyelam lebih dalam ke dalam identiti mesin - apa mereka, mengapa mereka penting, dan bagaimana untuk membina kawalan capaian yang mengikuti mereka. Beberapa latar belakang: Kebangkitan Identiti Mesin Apabila anda mempertimbangkan berapa banyak agen AI yang dimasukkan ke dalam perisian atau seberapa kerap alat AI luaran mengkonsumsi APIs, ia menjadi jelas bahawa identiti mesin akan mendominasi aplikasi kami. Setiap produk yang anda bina – sama ada AI-native atau tidak – pasti akan mempunyai identiti mesin berinteraksi dengannya. Ini menimbulkan soalan kritikal: Jika tidak, ia adalah masa untuk memikirkan semula bagaimana anda menguruskan identiti dan capaian - kerana memisahkan manusia daripada mesin dalam model identiti anda tidak lagi berterusan. Are your systems ready for this? Kami telah mengkaji beberapa implikasi ini dalam artikel kami yang baru-baru ini mengenai Di mana kami memecahkan bagaimana AI membingungkan garis antara pengguna, bot, dan perkhidmatan. Kegagalan AI Generatif dalam Pengurusan Identiti dan Akses (IAM) Kegagalan AI Generatif dalam Pengurusan Identiti dan Akses (IAM) Kali ini, kita mahu bercakap tentang identiti mesin itu sendiri. Apa itu “Identiti Mesin”? Bertahun-tahun kemudian, istilah bermaksud sesuatu yang mudah – kunci API, rahsia klien, atau akaun perkhidmatan yang digunakan oleh sistem backend untuk mengesahkan diri.Identiti-identiti ini statik, boleh diramalkan, dan relatif mudah untuk mengurus.Mereka tidak berfikir, mengubah tingkah laku, atau memicu tindakan yang tidak dijangka. Identiti Mesin That definition no longer fits. Dengan kemunculan agen AI, identiti mesin telah berevolusi jauh melampaui credentials statis. identiti mesin hari ini termasuk LLM, paip RAG, agen autonomi, dan banyak sistem lain yang mampu dan . decision-making autonomous action Ini bukan hanya perkhidmatan pasif menunggu input - mereka adalah peserta aktif, menghasilkan aliran kerja baru, mengakses sumber, dan juga secara spontan menghasilkan permintaan baru. Pertimbangkan senario di mana agen AI yang tertanam dalam produk anda perlu mengambil data, memprosesnya, dan memanggil API luaran untuk menyelesaikan tugas. , memicu cascade tindakan mesin di latar belakang. it might act bagi pihak a human user Setiap langkah melibatkan keputusan identiti yang kompleks: Siapakah sebenarnya yang membuat permintaan ini? Bagaimanakah izin yang terpakai? Di manakah manusia berakhir dan mesin bermula? Itulah sebabnya identiti mesin tidak lagi boleh diperlakukan sebagai pelakon backend yang mudah. dalam model identiti sistem anda, mampu melaksanakan - dan menuntut - tahap capaian, konteks, dan tanggungjawab yang sama seperti mana-mana pengguna manusia. first-class citizens Soalan ini tidak lagi anda perlu menguruskan identiti mesin dengan cara ini - tetapi anda boleh menyesuaikan sistem anda untuk menangani kenyataan yang semakin meningkat ini. jika seberapa cepat Identiti Mesin Melebihi Bilangan Manusia Mengubah Semuanya Ia mungkin terdengar dramatis, tetapi kita sudah berada di titik tumpuan di mana identiti mesin berkembang lebih cepat daripada pengguna manusia yang pernah boleh. Setiap agen AI yang tertanam dalam aplikasi, setiap perkhidmatan luaran yang memanggil API anda, setiap tindakan sistem automatik yang memicu – masing-masing mewakili identiti mesin. A single human user might generate dozens of machine identity actions without even realizing it. Penolong AI peribadi mereka memicu pertanyaan, yang memanggil perkhidmatan AI lain, yang memulakan agensi tambahan-semua ini membasmi rantaian interaksi mesin-mesin. . machine identities dominate your traffic and access control flows Dan ia bukan sahaja tentang sistem dalaman anda. walaupun produk anda bukan AI-native, peluang adalah agen AI luaran —graving data, memicu API, atau menganalisis respons. pengguna sekarang, sama ada anda bermaksud atau tidak. already interacting with it ialah Implikasi untuk kawalan akses dan keselamatan adalah besar: Asumsi statik mengenai jumlah identiti pecah. Model tradisional yang membezakan dengan tajam antara pengguna dan perkhidmatan mencipta titik buta. Mengaudit siapa yang melakukan apa yang menjadi hampir mustahil jika sistem tidak boleh menjejaki tindakan melalui lapisan agen AI. . Your application is already being used by more machines than humans—you just may not be tracking it yet Itulah sebabnya langkah logik seterusnya adalah memikirkan semula cara kami mendekati pengurusan identiti - kerana model terpecah semasa hanya tidak akan meluas dalam realiti baru ini. Rangkaian paip terpisah akan gagal Kebanyakan aplikasi hari ini masih menjalankan dua paip identiti yang berbeza - satu untuk manusia, satu untuk mesin. . Humans get OAuth flows, sessions, MFA, and access tokens Mesin? mereka biasanya diperolehi disembunyikan dalam sebuah vault. a static API key or a long-lived secret Pada pandangan pertama, pemisahan itu bermakna. manusia adalah dinamik, tidak dapat diprediksi, dan cenderung kepada kesilapan, manakala mesin dianggap statik, dapat diprediksi, dan sempit. , terutamanya dengan kemajuan agen yang didorong oleh AI yang bertindak secara autonomi. That assumption doesn’t hold up anymore Agen AI tidak hanya menjalankan tugas yang sempit, yang telah diprogram. Perkara berdasarkan konteks Memulakan permintaan baru pertengahan pelaksanaan Tindakan rantaian yang tidak dirancang secara eksplisit sebelum masa Menyerahkan tugas kepada agen atau perkhidmatan lain Menghadapi agen-agen ini seperti akaun perkhidmatan statik mewujudkan risiko yang serius: Titik buta: Tindakan mesin berlaku di luar logik kawalan capaian sedia ada anda. Fragmentasi dasar: Pemaju mesti mengekalkan dan berfikir tentang dua model akses yang berbeza. Kegagalan audit: Anda kehilangan keupayaan untuk menjejaki asal permintaan melalui lapisan aktiviti yang didorong oleh AI. Privilege creep: Identiti mesin sering diizinkan berlebihan kerana ia "lebih mudah" daripada membina semula model. Lebih teruk lagi, kerumitan ini meluas dengan teruk.Sementara bilangan agen AI meningkat, kos menguruskan - dan mengekalkan - dua model identiti yang berasingan. Kami telah meliputi satu versi cabaran ini dalam , di mana kami meneroka bagaimana garis-garis yang kabur ini memecahkan kawalan akses tradisional. identiti mesin tidak lagi boleh hidup dalam paip silos. mereka terlalu dinamik, terlalu berkuasa, dan terlalu bercampur dengan aliran kerja manusia. Kami menyelam dalam pengaruh Generative AI pada IAM Kami menyelam dalam pengaruh Generative AI pada IAM kepada penyelesaian ? -seseorang yang memperlakukan identiti mesin seperti warganegara kelas pertama, tertakluk kepada ketat, peraturan, dan tanggungjawab yang sama seperti manusia. A unified identity model Pengurusan Identiti Bersatu Jalan ke hadapan ialah jelas: Sebaliknya, masukkan mereka ke dalam paip identiti yang sama dengan pengguna manusia anda, tertakluk kepada dasar, kawalan dan audit yang sama. stop treating machine identities as second-class citizens Pengurusan Identiti Bersatu bermaksud: Mengaplikasikan kerangka pengesahan dan otorisasi yang sama kepada manusia dan mesin Menjejaki siapa atau apa yang memulakan setiap tindakan, walaupun apabila permintaan berkaskad melalui pelbagai agen AI Reka bentuk dasar yang merujuk kepada niat, hubungan, dan delegasi, bukan hanya credentials statis Terdapat banyak keuntungan daripada ini - Pendekatan bersepadu ini menyederhanakan keseluruhan model identiti anda, menghilangkan keperluan untuk menggabungkan sistem berasingan dan mengurangkan kerumitan bagi kedua-dua pengembang dan pasukan keselamatan. Ia mengukuhkan tanggungjawab dengan membolehkan anda menjejaki rantaian tindakan yang paling kompleks yang dikendalikan oleh mesin kembali kepada sumber asal mereka, memahami Beliau bertindak daripada manusia sahaja. yang bagi pihak yang Dan yang paling penting, Apabila identiti mesin tidak terelakkan berkembang dan berevolusi, model akses anda kekal tahan lama, mampu menangani volume dan kerumitan tanpa memecahkan atau mewujudkan titik buta baru. it scales Ini ialah jenis perubahan yang kami bicarakan dalam , di mana kami meneroka bagaimana sistem moden mesti menangani agen AI, memori, alat luaran, dan interaksi dinamik - . guide to AI Security Posture Management (AISPM) all within a unified framework Menyatukan model identiti anda tidak bermakna mesin dan manusia kehilangan perbezaan mereka. Agen AI mungkin bertindak berbeza daripada manusia, tetapi keperluan untuk mengesahkan tindakan mereka, menjejaki kebenaran mereka, dan mengaudit tingkah laku mereka adalah sama nyata, jika tidak lebih. recognizing that both deserve equally robust access control kerana di dunia ini kita memasuki dengan cepat, Persoalannya ialah sama ada model akses anda bersedia untuk peralihan itu. machine identities won’t just participate in your systems—they’ll dominate them Intensi manusia sebagai sumber tindakan mesin Di tengah-tengah cabaran ini ialah satu fakta yang mudah: Sama ada ia adalah penolong AI yang mengambil data, agen automatik yang memicu aliran kerja, atau perkhidmatan pihak ketiga yang berinteraksi dengan API anda - di suatu tempat, set manusia yang bertindak dalam pergerakan. machine actions almost always originate from human intent Masalahnya ialah bahawa model kawalan akses tradisional Sebaik sahaja identiti mesin mengambil alih, sambungan dengan manusia hilang dalam terjemahan. permintaan kelihatan terpencil, menjadikannya hampir mustahil untuk menjejaki keputusan kembali kepada orang yang membenarkan ia, atau bahkan tahu jika terdapat Hak asasi manusia terlebih dahulu. rarely capture that nuance telah Di sinilah konsep Perkara yang perlu dipertimbangkan ialah sistem perlu mengenal pasti bukan sahaja telah melakukan tindakan, tetapi dan Setiap agensi AI yang beroperasi di dalam aplikasi anda – atau mengkonsumsi perkhidmatan anda secara luaran – harus membawa konteks itu ke hadapan.Hanya kemudian anda boleh melaksanakan dasar yang mencerminkan niat manusia dengan betul, bukan sahaja tingkah laku mesin. "on behalf of" relationships yang kenapa untuk yang yang kenapa yang Kami telah mengkaji ini secara mendalam dalam artikel kami yang baru-baru ini mengenai Agen AI yang bertindak secara autonomi mesti mewarisi - dan dibatasi oleh - hak akses manusia yang mereka mewakili. apa-apa yang kurang membuka pintu kepada pendedahan data yang tidak disengaja, melampau, atau yang lebih teruk, agen AI membuat keputusan yang tidak pernah dibenarkan oleh manusia. menguruskan keizinan AI dan kawalan capaian dengan Retrieval-Augmented Generation (RAG) dan ReBAC menguruskan keizinan AI dan kawalan capaian dengan Retrieval-Augmented Generation (RAG) dan ReBAC Mengekalkan rantaian tanggungjawab ini memastikan bahawa identiti mesin Sebagai agen AI menjadi lebih mampu dan kompleks, sambungan ini menjaga sistem anda selamat, boleh diaudit, dan selaras dengan jangkaan pengguna anda. don’t just act—they act within the scope of human intent Keupayaan AI memaksa pemikiran semula model capaian Apa yang menjadikan identiti mesin yang didorong oleh AI begitu mencabar bukan sahaja jumlah mereka - ia adalah tingkah laku mereka. Tidak seperti perkhidmatan tradisional yang mengikuti tugas-tugas yang dapat diprediksi, yang telah ditetapkan, agen AI adalah Mereka boleh mencipta tindakan baru di tengah-tengah proses, rantaian permintaan yang berbilang, mengehadkan tugas kepada agen lain, dan juga mengenal pasti sumber tambahan yang mereka "perlukan" untuk menyelesaikan matlamat - semua tanpa arahan eksplisit, langkah demi langkah daripada pengembang. dynamic by design Tahap autonomi ini melanggar model kawalan akses berasaskan peranan tradisional (RBAC).RBAC dibina untuk persekitaran statik di mana kebenaran dikaitkan dengan peranan yang ditakrifkan dengan baik dan jarang berubah dalam masa nyata. Tindakan mereka bergantung kepada konteks, data, dan sifat evolusi tugas yang ada. don’t fit neatly into predefined roles Untuk menguruskan kerumitan ini, sistem perlu melampaui peranan statik dan merangkul Berbeza dengan RBAC, ReBAC menilai akses berdasarkan Agen AI, data yang cuba diakses, manusia yang ia mewakili, dan juga konteks permintaan. satu identiti dibenarkan; ia adalah tentang dan . Relationship-Based Access Control (ReBAC) the relationships between entities apa kenapa the identity is acting, bagi pihak mana Di bawah apa syarat Perubahan ini penting kerana agen AI semakin beroperasi Tanpa dasar hubungan dan kesedaran konteks, agen AI berisiko melampaui, mengakses sumber yang tidak seharusnya, atau secara tidak sengaja memicu tindakan kaskad yang sukar - jika tidak mustahil - untuk mengaudit. autonomously Di dalam kami , kami meneroka bagaimana sistem moden mesti menyesuaikan diri dengan dinamik AI ini dengan melaksanakan ReBAC adalah salah satu cara yang paling berkesan untuk menangkap hubungan nuansa AI memperkenalkan dan memastikan capaian diberikan. apabila ia selaras dengan kedua-dua niat politik dan manusia. deep dive into dynamic AI access control real-time, event-driven policy checks sahaja Model Implementasi Praktis Menerjemahkan konsep-konsep ini ke dalam amalan bermakna memikirkan semula bagaimana sistem anda menangani pemeriksaan identiti, delegasi, dan audit, terutamanya kerana agen AI mengambil peranan yang semakin kompleks. Salah satu model yang kuat ialah , yang secara eksplisit menangkap delegasi dan hubungan "pada pihak" dalam logik kawalan capaian anda. mempunyai keizinan, kaedah ini menilai dan . check_agent() approach Seorang Agen Siapa yang agensi bertindak untuk konteks apa yang digunakan Sebagai contoh, alih-alih daripada Kawalan akses seperti: Permit.io permit.check(identity, action, resource) Anda bertukar kepada: permit.check( { key: agent_identity, attributes: {"on_behalf": [user_identity]} }, action, resource ) Ini memastikan bahawa keputusan akses mengambil kira kedua-dua kebenaran agen AI dan manusia yang ia mewakili, menguatkuasakan sempadan delegasi dan mengelakkan rantaian akses yang tidak dibenarkan. menyokong corak ini secara asli, membolehkan aplikasi untuk menguatkuasakan Selain itu, alat-alat seperti (Layer Pentadbiran Dasar Terbuka) membantu menyegerakkan dasar dan mendapatkan data dinamik – seperti hubungan semasa atau skor risiko – supaya setiap pemeriksaan mencerminkan . Permit.io fine-grained, relationship-aware policies opal Konteks masa nyata opal Untuk senario yang melibatkan agen AI yang beroperasi dengan tahap keyakinan yang berbeza atau profil risiko, anda juga boleh memasukkan seperti Alih-alih merawat semua identiti mesin sama, ArcJet menilai mereka berdasarkan isyarat tingkah laku, membolehkan sistem anda untuk memohon dasar yang lebih ketat kepada pemain yang rendah kepercayaan dan yang lebih fleksibel kepada agen yang disahkan. identity ranking systems ArcJet Pattern praktikal ini bukan sahaja meningkatkan keselamatan - mereka menjadikan sistem anda Setiap tindakan AI membawa asal, konteks, dan alasan, membolehkan anda menjejaki rantaian penuh keputusan jika sesuatu yang salah. more auditable Seperti yang kami jelajahi sebelum ini, corak-corak ini menjadi terutamanya kuat apabila digunakan untuk aliran kerja AI yang kompleks di mana agen berinteraksi dengan alat luaran, storan memori, dan sumber sensitif. Persiapan untuk Majoriti Identiti Mesin Identiti mesin tidak akan datang – mereka sudah di sini. Agen AI, perkhidmatan automatik, dan aliran kerja autonomi bukan lagi proses latar belakang - mereka adalah peserta aktif dalam aplikasi anda, membuat keputusan, memicu tindakan, dan mengkonsumsi sumber. vastly outnumber human users Kaedah lama untuk mengendalikan identiti – membahagikan manusia dan mesin ke dalam paip statik yang berasingan – hanya tidak akan meluas dalam realiti baru ini. dan memastikan . first-class citizens every action—human or machine—can be traced, authorized, and audited Berita baik? alat dan rangka kerja untuk melakukan ini sudah wujud. sama ada ia memanfaatkan pelaksanaan atau mengamalkan , anda boleh mula membina sistem hari ini yang bersedia untuk majoriti identiti mesin. ReBAC on-behalf-of delegation patterns real-time dynamic access control Jika anda berminat untuk menyelam lebih dalam ke dalam pergeseran ini, lihat siri penuh kami mengenai cabaran identiti AI: Kegagalan AI Generatif dalam Pengurusan Identiti dan Akses (IAM) Di mana mereka boleh pergi? menguruskan izin AI The When – Kawalan Akses AI Dinamis untuk Timeline Perubahan Kegagalan AI Generatif dalam Pengurusan Identiti dan Akses (IAM) Di mana mereka boleh pergi? menguruskan izin AI The When – Kawalan Akses AI Dinamis untuk Timeline Perubahan Kerana soalan ini tidak lagi identiti mesin akan mendominasi sistem anda - ia adalah sama ada model akses anda bersedia untuk mereka apabila mereka melakukannya. jika Jika anda mempunyai sebarang soalan, pastikan untuk menyertai kami , di mana beribu-ribu pengembang sedang membina dan melaksanakan kebenaran. Kumpulan Slack Kumpulan Slack
