ایک مشین کی شناخت کسی بھی غیر انسانی شخص، سافٹ ویئر، AI ایجنٹ، مائیکروسافٹ یا خود کار طریقے سے نظام ہے جو ڈیجیٹل وسائل کے ساتھ بات چیت کرتا ہے، فیصلہ کرتا ہے، یا خود کار طریقے سے کارروائیوں کا آغاز کرتا ہے. جبکہ روایتی مشین کی شناخت API کلیدوں یا سروس اکاؤنٹس پر محدود ہوتی تھی، جدید مشین کی شناختوں نے بہت زیادہ پیچیدہ کھلاڑیوں میں ترقی کی ہے - AI ایجنٹوں کو سمجھنے، کام کی رفتاروں کو شروع کرنے، اور یہاں تک کہ کارروائی کرنے کے قابل ہیں. انسان یا دیگر نظام on behalf یہ مشین کی شناخت صرف ایک بڑھتی ہوئی رجحان نہیں ہیں - وہ قریب آ رہے ہیں اگرچہ زیادہ تر ایپلی کیشنز تاریخی طور پر انسانی شناختوں پر مبنی ہیں - لاگ ان فارمز، پاس ورڈ، اور صارف سیشنز کے بارے میں سوچو - یہ حقیقت تبدیل ہو جائے گی. outnumber human users in every system we build اس مضمون میں، ہم مشین کی شناختوں میں زیادہ گہری جانچ پڑتال کرتے ہیں - وہ کیا ہیں، کیوں وہ اہم ہیں، اور کس طرح رسائی کنٹرول کو تعمیر کرنے کے لئے جو ان کے ساتھ چلتا ہے. کچھ پس منظر: مشین شناختوں کی بڑھتی ہوئی جب آپ غور کرتے ہیں کہ کس طرح AI ایجنٹ سافٹ ویئر میں داخل ہو رہے ہیں یا بیرونی AI ٹولز APIs کا استعمال کرتے ہیں، یہ واضح ہو جاتا ہے کہ مشین کی شناخت جلد ہی ہمارے ایپلی کیشنز پر قبضہ کرے گی. یہ ایک گہری تبدیلی ہے. ہر مصنوعات جو آپ بناتے ہیں - چاہے AI-Native ہو یا نہیں - یقینی طور پر مشین کی شناختوں کے ساتھ بات چیت کریں گے. ان شناختوں کو صرف پیسیو طور پر پہلے سے طے شدہ راستوں کی پیروی نہیں کرے گا. یہ ایک اہم سوال اٹھاتا ہے: اگر نہیں، تو، یہ وقت ہے کہ آپ کی شناخت اور رسائی کا انتظام کیسے کریں - کیونکہ آپ کی شناخت ماڈل میں انسانوں کو مشینوں سے جدا کرنا اب قابل اطمینان نہیں ہے. Are your systems ready for this? ہم نے ان میں سے کچھ اثرات کو ہماری حالیہ پوسٹ میں تحقیق کی ہے ہم کس طرح AI صارفین، بوٹس، اور خدمات کے درمیان لائنوں کو اندھیرا کر رہا ہے. The Challenges of Generative AI in Identity and Access Management (IAM) Identity and Access Management (IAM) میں Generative AI کے چیلنجز اس بار، ہم مشین کی شناختیات کے بارے میں بات کرنا چاہتے ہیں. ایک "مکمل شناخت" کیا ہے؟ کئی سالوں سے یہ اصطلاح اس کا مطلب کچھ سادہ تھا – ایک API کلید، ایک کلائنٹ خفیہ، یا ایک سروس اکاؤنٹ جس میں ایک بیکنڈ سسٹم اپنے آپ کو تصدیق کرنے کے لئے استعمال کیا جاتا تھا. یہ شناختات سٹیٹک، پیشہ ورانہ اور نسبتا آسان انتظام تھے. مشین کی شناخت That definition no longer fits. AI ایجنٹوں کی آمد کے ساتھ، مشین کی شناختات سٹیٹک اعترافات سے کہیں زیادہ ترقی کر چکی ہیں. آج کے مشین کی شناختات میں LLMs، RAG پائپ لائنز، خود کار طریقے سے ایجنٹس، اور بہت سے دیگر سسٹمز شامل ہیں. اور . decision-making autonomous action یہ صرف ذاتی خدمات نہیں ہیں جو انٹرویو کی منتظر ہیں - وہ فعال شرکاء ہیں، نئے کام کی رفتار پیدا کرتے ہیں، وسائل تک رسائی حاصل کرتے ہیں، اور یہاں تک کہ خود کار طریقے سے نئے درخواستوں کو پیدا کرتے ہیں. ایک اسکرین پر غور کریں جہاں آپ کی مصنوعات میں داخل شدہ AI ایجنٹ کو اعداد و شمار حاصل کرنے، اسے پروسیسنگ کرنے اور ایک کام کو مکمل کرنے کے لئے بیرونی API کو کال کرنے کی ضرورت ہوتی ہے. ، پس منظر میں مشینوں کی کارروائیوں کی ایک کیکڈا کو روکنے. it might act کے نام پر a human user ہر مرحلے میں پیچیدہ شناختی فیصلے شامل ہیں: واقعی یہ درخواست کس نے کی ہے؟ کیا اجازتیں موجود ہیں؟ انسان کہاں ختم ہوتا ہے اور مشین کہاں شروع ہوتا ہے؟ یہ وجہ ہے کہ مشین کی شناختوں کو اب سادہ بیکنڈ کھلاڑیوں کے طور پر علاج نہیں کیا جا سکتا. آپ کے نظام کی شناخت کے ماڈل میں، جس میں کسی بھی انسانی صارف کے طور پر اسی سطح تک رسائی، کنکشن اور ذمہ داری کی ضرورت ہوتی ہے. first-class citizens سوال اب نہیں ہے آپ کو اس طرح مشین کی شناختوں کو منظم کرنے کی ضرورت ہوگی- لیکن آپ اپنے نظام کو اس بڑھتی ہوئی حقیقت کو سنبھالنے کے لئے اپ ڈیٹ کرسکتے ہیں. اگر کتنی جلدی انسانوں سے بڑھ کر مشین کی شناخت سب کچھ بدلتی ہے یہ ڈرامائی لگ سکتا ہے، لیکن ہم پہلے سے ہی اس نقطہ نظر میں ہیں جہاں مشین کی شناخت انسانی صارفین سے کہیں زیادہ تیزی سے بڑھ رہی ہے. ایک ایپلی کیشن میں داخل ہونے والے ہر AI ایجنٹ، آپ کے API کو کال کرنے والے ہر بیرونی سروس، ہر خود کار طریقے سے کام کرنے والے نظام - ہر ایک ایک مشین کی شناخت کی نمائندگی کرتا ہے. A single human user might generate dozens of machine identity actions without even realizing it. ان کے ذاتی AI مددگار نے ایک پوچھنا شروع کیا ہے، جو ایک اور AI سروس کو بلاتا ہے، جس میں اضافی ایجنٹس شامل ہوتے ہیں - سب کچھ مشین کے ساتھ مشین کے توازنوں کی زنجیر کے نیچے کاسٹنگ. . machine identities dominate your traffic and access control flows اور یہ صرف آپ کے اندرونی نظام کے بارے میں نہیں ہے. یہاں تک کہ اگر آپ کا مصنوعات AI-native نہیں ہے تو، امکان یہ ہے کہ بیرونی AI ایجنٹ ہیں. ڈیٹا کا کٹنا، APIs کو چالو کرنا، یا جوابات کا تجزیہ کرنا۔ یہ ایجنٹ اب صارفین، چاہے آپ اس کا ارادہ کرتے ہیں یا نہیں. already interacting with it ہیں رسائی کنٹرول اور سیکورٹی کے لئے اثرات بہت بڑے ہیں: شناختی حجم کے بارے میں سٹیٹک فرضیتوں کو توڑ دیا جاتا ہے. روایتی ماڈل جو صارفین اور خدمات کے درمیان واضح طور پر فرق کرتے ہیں، اندھے ٹکڑے پیدا کرتے ہیں. جس نے کیا کیا اس کا تجزیہ تقریبا ناممکن ہو جاتا ہے اگر نظام AI ایجنٹوں کے اقسام کے ذریعے کارروائیوں کو ٹریک نہیں کرسکتا. . Your application is already being used by more machines than humans—you just may not be tracking it yet یہی وجہ ہے کہ اگلے منطقی قدم یہ ہے کہ ہم کس طرح شناختی انتظام پر توجہ مرکوز کرتے ہیں - کیونکہ موجودہ تقسیم ماڈل صرف اس نئے حقیقت میں پیمائش نہیں کرے گا. انفرادی پائپ لائنوں کو ناکام ہونا پڑے گا زیادہ تر ایپلی کیشنز آج بھی دو منفرد شناخت پائپ لائنز چل رہے ہیں - ایک انسانوں کے لئے، ایک مشینوں کے لئے. . Humans get OAuth flows, sessions, MFA, and access tokens آلات؟ وہ عام طور پر دستیاب ہیں ایک کمرے میں چھپا ہوا a static API key or a long-lived secret انسانوں میں قدرتی، غیر متوقع، اور غلطی کی طرف متوجہ ہیں، جبکہ مشینوں کو مستحکم، پیشہ ورانہ، اور مضبوط پیمائش کے طور پر فرض کیا جاتا ہے. خاص طور پر، AI ڈرائیور ایجنٹوں کو خود کار طریقے سے کام کرنے کے ساتھ. That assumption doesn’t hold up anymore AI ایجنٹ صرف مختصر، پہلے سے طے شدہ کاموں کو انجام دینے کے لئے نہیں ہیں. موضوع پر مبنی دلیل نئے درخواستوں کا آغاز منتقلی کے دوران سلسلے کے اقدامات جو وقت سے پہلے واضح طور پر ڈیزائن نہیں کیا گیا تھا دیگر ایجنٹوں یا خدمات کو کاموں کو delegate ان ایجنٹوں کو اسٹیٹک سروس اکاؤنٹس کے طور پر علاج کرنا سنگین خطرات پیدا کرتا ہے: Blind spots: مشین کی کارروائی آپ کے موجودہ رسائی کنٹرول منطق کے باہر ہوتی ہے. پالیسیوں کی تقسیم: ڈویلپرز کو دو مختلف رسائی ماڈل کو برقرار رکھنے اور سمجھنے کی ضرورت ہے. ایڈجسٹنگ ناکامی: آپ AI-Driven سرگرمیوں کے layers کے ذریعہ ایک درخواست کی اصل کی پیروی کرنے کی صلاحیت کھو جاتے ہیں. Privilege creep: مشین کی شناختوں کو اکثر بہت زیادہ اجازت دی جاتی ہے کیونکہ یہ ماڈل کو دوبارہ بنانے کے مقابلے میں "اچھی" ہے. بدقسمتی سے، یہ پیچیدگی تھوڑا سا بڑھتی ہے.AI ایجنٹوں کی تعداد میں اضافہ ہونے کے بعد، دو منفرد شناخت ماڈلوں کو منظم کرنے اور محفوظ کرنے کے لئے ایک ہی قیمت ہے. ہم نے اس مسئلہ میں ایک ورژن کا احاطہ کیا ، جہاں ہم نے یہ تحقیق کی کہ یہ چمکدار لائنیں کس طرح روایتی رسائی کنٹرول کو توڑ دیتی ہیں. مشین کی شناختیں اب سلیکٹ پائپ لائن میں نہیں رہ سکتی ہیں. وہ بہت فعال ہیں، بہت طاقتور ہیں، اور انسانی کام کی فراہمیوں کے ساتھ بہت پیچیدہ ہیں. IAM پر Generative AI کے اثرات میں ہماری گہری ڈوب IAM پر Generative AI کے اثرات میں ہماری گہری ڈوب حل کیا ہے؟ وہ شخص جو مشین کی شناختوں کو پہلی کلاس کے شہریوں کی طرح علاج کرتا ہے، انسانوں کے طور پر اسی سختی، قوانین اور ذمہ داری کے تحت. A unified identity model Unified Identity Management کے مترادفات آگے کی راہ واضح ہے: اس کے بجائے، ان کو اپنے انسانی صارفین کے طور پر اسی شناختی پائپلیٹ میں لائیں، اسی پالیسیوں، کنٹرولز اور کنٹرولز کے تحت. stop treating machine identities as second-class citizens Unified Identity Management کا مطلب ہے: انسانوں اور مشینوں دونوں پر ایک ہی تصدیق اور لائسنس کے فریم ورک کو لاگو کرنا ہر کارروائی کو کس نے یا کیا شروع کیا ہے، یہاں تک کہ جب درخواستوں کو کئی AI ایجنٹوں کے ذریعے کاسکڈ کیا جاتا ہے پالیسیوں کو ڈیزائن کریں جو مقصد، تعلقات، اور delegation کے بارے میں سوچتے ہیں، نہ صرف سٹیٹک اعترافات اس سے حاصل کرنے کے لئے بہت کچھ ہے - یہ مشترکہ نقطہ نظر آپ کے پورے شناخت ماڈل کو سادہ کرتا ہے، منفرد سسٹموں کو گجرات کرنے کی ضرورت کو روکتا ہے اور ڈویلپرز اور سیکورٹی ٹیم دونوں کے لئے پیچیدگی کو کم کرتا ہے. یہ آپ کو بھی سب سے زیادہ پیچیدہ سلسلے میں مشین کی طرف سے چلنے والی کارروائیوں کو ان کے اصل ذریعہ واپس حاصل کرنے کی اجازت دیتا ہے، سمجھنے کی اجازت دیتا ہے. کام کرتا ہے کے انسان کے کہاں کے نام پر کہاں اور سب سے اہم، جیسا کہ مشین کی شناخت ضروری طور پر بڑھتی اور ترقی کرتی ہے، آپ کا رسائی ماڈل مضبوط رہتا ہے، حجم اور پیچیدگی کو پھینکنے یا نئے سیاہ پوائنٹس پیدا کرنے کے بغیر کام کرنے کے قابل ہے. it scales یہ اسی طرح کی تبدیلی ہے جو ہم نے اپنے جہاں ہم نے تحقیق کی کہ جدید سسٹمز کس طرح AI ایجنٹ، میموری، بیرونی آلات، اور متحرک تبادلے سے نمٹنے کی ضرورت ہے- . guide to AI Security Posture Management (AISPM) all within a unified framework آپ کی شناخت کے ماڈل کو متحد کرنے کا مطلب یہ نہیں ہے کہ مشینیں اور انسان اپنے اختلافات کو کھو دیں. ان کے رویے، خطرات، اور تعلقات کے مطابق، AI ایجنٹ انسانوں سے مختلف طریقے سے کام کرسکتے ہیں، لیکن ان کی کارروائیوں کی تصدیق کرنے، ان کی اجازتوں کو ٹریک کرنے، اور ان کے رویے کا تجزیہ کرنے کی ضرورت ایک ہی طور پر حقیقی ہے، اگرچہ زیادہ نہیں. recognizing that both deserve equally robust access control کیونکہ دنیا میں ہم تیزی سے داخل ہو رہے ہیں، سوال یہ ہے کہ آپ کا رسائی ماڈل اس تبدیلی کے لئے تیار ہے. machine identities won’t just participate in your systems—they’ll dominate them انسانی مقصد کے طور پر مشینوں کی کارروائی کے ذریعہ اس چیلنج کے دل میں ایک سادہ حقیقت ہے: اگر یہ ڈیٹا حاصل کرنے کے لئے ایک AI مددگار ہے، ایک خود کار طریقے سے ایجنٹ ہے جو ایک کام کے عمل کو روکتا ہے، یا آپ کے API کے ساتھ بات چیت کرنے والے تیسرے فریق سروس - کسی جگہ، ایک انسانی سیٹ ہے جو حرکت میں کارروائی کرتا ہے. machine actions almost always originate from human intent مسئلہ یہ ہے کہ روایتی رسائی کنٹرول ماڈل ایک بار جب ایک مشین کی شناخت کا انتظام ہوتا ہے تو، ترجمہ میں انسان کے ساتھ رابطے کو کھو جاتا ہے. درخواستوں کو انفرادی طور پر ظاہر ہوتا ہے، جس سے یہ تقریبا ناممکن ہے کہ ایک فیصلہ اس شخص کو واپس لے جائے جس نے اس کی اجازت دی، یا یہاں تک کہ جاننے کے لئے اگر وہاں ہے. سب سے پہلے انسانیت کی اجازت rarely capture that nuance ہے یہ وہی ہے جہاں مفهوم یہ ضروری ہے کہ نظام کو نہ صرف جاننے کی ضرورت ہے ایک کام کر رہا ہے لیکن اور ہر AI ایجنٹ جو آپ کے ایپ کے اندر کام کرتا ہے - یا آپ کی خدمات کو بیرونی طور پر استعمال کرتا ہے - اس کنکشن کو آگے بڑھانا چاہئے. "on behalf of" relationships کسے کیوں کے لئے کسے کسے کیوں کسے ہم نے اپنے حالیہ مضمون میں اس کے بارے میں سنجیدگی سے تحقیق کی ہے خود کار طریقے سے کام کرنے والے AI ایجنٹوں کو ان لوگوں کی رسائی کے حقوق کا وارث ہونا چاہئے - اور ان کی طرف سے محدود ہونا چاہئے جو وہ نمائندگی کرتے ہیں. AI کی اجازتوں اور Retrieval-Augmented Generation (RAG) اور ReBAC کے ساتھ رسائی کنٹرول کا انتظام AI کی اجازتوں اور Retrieval-Augmented Generation (RAG) اور ReBAC کے ساتھ رسائی کنٹرول کا انتظام اس ذمہ داری کی زنجیر کو برقرار رکھنے سے اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ مشین کی شناختیں جیسا کہ AI ایجنٹ زیادہ قابل اور پیچیدہ ہو جاتے ہیں، یہ کنکشن آپ کے نظام کو محفوظ، ایڈجسٹ کیا جا سکتا ہے اور آپ کے صارفین کی توقعات کے مطابق رکھتا ہے. don’t just act—they act within the scope of human intent AI کی صلاحیتوں کو رسائی کے ماڈلوں کو دوبارہ سوچنے کی ضرورت ہے جو AI-Driven مشین کی شناختوں کو اتنا چیلنج کرتا ہے وہ صرف ان کی حجم نہیں ہے - یہ ان کے رویے ہے. روایتی خدمات کے برعکس جو پیشہ ورانہ، پہلے سے طے شدہ کاموں کی پیروی کرتے ہیں، AI ایجنٹ ہیں. وہ عمل کے وسط میں نئے اقدامات پیدا کرسکتے ہیں، کئی درخواستوں کو چنگل کرسکتے ہیں، کاموں کو دیگر ایجنٹوں پر قبضہ کرسکتے ہیں، اور یہاں تک کہ اضافی وسائل کی شناخت کرسکتے ہیں جو وہ ایک مقصد کو مکمل کرنے کے لۓ "ضرورت" رکھتے ہیں - سب کچھ ایک ڈویلپر کی طرف سے واضح، قدم پر قدم کی ہدایات کے بغیر. dynamic by design اس سطح کی تنصیب روایتی کردار پر مبنی رسائی کنٹرول (RBAC) ماڈل کو توڑ دیتا ہے. RBAC اسٹیٹک ماحول کے لئے تعمیر کیا گیا تھا جہاں اجازتیں اچھی طرح سے مقرر کردہ کرداروں سے منسلک ہیں اور نادر طور پر حقیقی وقت میں تبدیل ہوتے ہیں. - ان کی کارروائیوں کو کنکٹ، اعداد و شمار، اور موجودہ کام کی ترقی کی فطرت پر منحصر ہے. don’t fit neatly into predefined roles اس پیچیدگی کا انتظام کرنے کے لئے، سسٹموں کو سٹیٹک کرداروں سے باہر نکلنے اور قبول کرنے کی ضرورت ہے. RBAC کے برعکس، ReBAC رسائی پر مبنی ہے AI ایجنٹ، اعداد و شمار جس میں یہ رسائی حاصل کرنے کی کوشش کر رہا ہے، جس انسان کو وہ نمائندگی کرتا ہے، اور یہاں تک کہ درخواست کا kontext. ایک شناخت کرنے کی اجازت ہے؛ یہ ہے کے بارے میں اور . Relationship-Based Access Control (ReBAC) the relationships between entities کیا کیوں the identity is acting, کس کے نام پر کیا حالات میں یہ تبدیلی اہم ہے کیونکہ AI ایجنٹس زیادہ سے زیادہ کام کرتے ہیں سسٹمز کے اندر اندر، تعلقات اور کنٹیکٹ کی جانچ پڑتال کی پالیسیوں کے بغیر، AI ایجنٹوں کو زیادہ سے زیادہ خطرہ ہوسکتا ہے، وسائل تک رسائی حاصل کرتے ہیں جو انہیں نہیں کرنا چاہئے، یا ناخوشگوار طور پر کیکڈڈنگ کارروائیوں کو چالو کرتے ہیں جو نگرانی کرنے کے لئے مشکل ہیں - اگرچہ ناممکن نہیں. autonomously ہمارے میں ہم نے تحقیق کی کہ کس طرح جدید نظام کو ان AI-Driven Dynamics کو اپ گریڈ کرنے کی ضرورت ہے ReBAC یہ ہے کہ AI کی طرف سے پیش کردہ رینٹڈ تعلقات کو پکڑنے اور رسائی فراہم کرنے کا سب سے مؤثر طریقہ ہے. جب یہ دونوں سیاسی اور انسانی مقصد کے ساتھ مطابقت رکھتا ہے. deep dive into dynamic AI access control real-time, event-driven policy checks صرف عملی پیرامیشن کے نمونے ان مفهوموں کو عملی طور پر ترجمہ کرنا اس کا مطلب ہے کہ آپ کے نظام کی شناخت کی جانچ پڑتال، delegation، اور آڈیٹنگ کو کیسے کام کرتا ہے، خاص طور پر جب AI ایجنٹوں کو زیادہ سے زیادہ پیچیدہ کرداروں پر قبضہ ہوتا ہے. ایک طاقتور نمونہ ہے ، جو واضح طور پر آپ کی رسائی کنٹرول منطق میں نمائندگی اور "ہمارے نام پر" تعلقات کو پکڑتا ہے. کی اجازت ہے، اس طریقہ کار کا تجزیہ کرتا ہے اور . check_agent() approach ایک ایجنٹ کس کے لئے ایجنٹ کام کرتا ہے کیا kontekst ہے مثال کے طور پر، ایک روایتی کے بجائے Access control کے طور پر چیک کریں: Permit.io permit.check(identity, action, resource) آپ کو تبدیل کریں: permit.check( { key: agent_identity, attributes: {"on_behalf": [user_identity]} }, action, resource ) یہ اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ رسائی کے فیصلے دونوں AI ایجنٹ کی اجازتوں اور اس کی نمائندگی کرنے والے انسانوں کو انحصار کرتے ہیں، نمائندگی کی حدود کو نافذ کرتے ہیں اور غیر مجاز رسائی کی چیلنجوں کو روکتے ہیں. اس نمونے کو لاگ ان کی حمایت کرتا ہے، درخواستوں کو لاگو کرنے کی اجازت دیتا ہے اس کے علاوہ، اس طرح کے آلات (Open Policy Administration Layer) پالیسیوں کو سنکنرن کرنے اور متحرک اعداد و شمار کو حاصل کرنے میں مدد ملتی ہے - جیسے موجودہ رشتے یا خطرے کے پوائنٹس - تاکہ ہر چیک کی وضاحت ہوتی ہے . Permit.io fine-grained, relationship-aware policies OPAL کے حقیقی وقت کے مترادفات OPAL کے مختلف اعتماد کی سطحوں یا خطرے کے پروفائلز کے ساتھ کام کرنے والے AI ایجنٹوں کو شامل کرنے کے لئے، آپ بھی شامل کر سکتے ہیں جیسے تمام مشین کی شناختوں کو مساوی طور پر علاج کرنے کے بجائے، ArcJet ان کو رویے کے سگنل کی بنیاد پر درج کرتا ہے، جس سے آپ کے نظام کو کم اعتماد کھلاڑیوں کے لئے زیادہ سخت پالیسیوں کو لاگو کرنے کی اجازت دیتا ہے اور تصدیق شدہ ایجنٹوں کے لئے زیادہ انعطاف پذیر. identity ranking systems ArcJet یہ عملی نمونے نہ صرف سیکورٹی کو بہتر بناتے ہیں - وہ آپ کے نظام کو بہتر بناتے ہیں ہر AI کارروائی اس کے ذریعہ، کنکشن، اور تفہیم رکھتا ہے، آپ کو اگر کچھ غلط ہو جاتا ہے تو فیصلہ کے پورے سلسلے کو ٹریک کرنے کی اجازت دیتا ہے. more auditable جیسا کہ ہم نے پہلے تحقیق کیا ہے، یہ نمونے خاص طور پر طاقتور ہو جاتے ہیں جب یہ پیچیدہ AI کام کے جریانوں پر لاگو کیا جاتا ہے جہاں ایجنٹ بیرونی آلات، میموری اسٹوریجز اور حساس وسائل کے ساتھ بات چیت کرتے ہیں. مشین کی شناخت اکثریت کے لئے تیاری مشین کی شناخت نہیں آ رہی ہے - وہ پہلے ہی یہاں ہیں. اور جلد ہی، وہ AI ایجنٹس، خود کار طریقے سے خدمات، اور خود کار طریقے سے کام کرنے والے کاروباری پروسیسز اب پیچھے کے عمل نہیں ہیں - وہ آپ کے ایپلی کیشن میں فعال شرکاء ہیں، فیصلے کرنے، کارروائیوں کو روکنے اور وسائل کا استعمال کرتے ہیں. vastly outnumber human users ذاتیات کا انتظام کرنے کا پرانے طریقہ - انسانوں اور مشینوں کو منفرد، سٹیٹک پائپ لائنوں میں تقسیم کرنا - صرف اس نئے حقیقت میں پیمائش نہیں کرے گا. ذاتیات اور رسائی کنٹرول کا مستقبل آپ کے ماڈل کو متحد کرنے پر منحصر ہے، مشینوں کی شناختوں کو ایک ہی طرح کے طور پر دیکھنے پر منحصر ہے. اور یقینی بنائیں . first-class citizens every action—human or machine—can be traced, authorized, and audited اچھی خبر؟ یہ کرنے کے لئے آلات اور فریم ورک پہلے ہی موجود ہیں. implement کے یا قبول کرنے کے لئے ، آپ آج ان سسٹموں کی تعمیر شروع کر سکتے ہیں جو مشین کی شناخت اکثریت کے لئے تیار ہیں. ReBAC on-behalf-of delegation patterns real-time dynamic access control اگر آپ اس تبدیلی میں گہری طور پر ڈوبنے میں دلچسپی رکھتے ہیں تو، AI شناختی چیلنجز پر ہماری مکمل سیریز چیک کریں: Identity and Access Management (IAM) میں Generative AI کے چیلنجز وہ کہاں جا سکتے ہیں؟ AI کی اجازتوں کا انتظام The When – Dynamic AI Access Control for a Changing Timeline ایک تبدیلی کے لئے Identity and Access Management (IAM) میں Generative AI کے چیلنجز وہ کہاں جا سکتے ہیں؟ AI کی اجازتوں کا انتظام The When – Dynamic AI Access Control for a Changing Timeline ایک تبدیلی کے لئے سوال یہ ہے کہ اب نہیں مشین کی شناخت آپ کے نظام پر قبضہ کرے گی - یہ ہے کہ آپ کا رسائی ماڈل ان کے لئے تیار ہے جب وہ کرتے ہیں. اگر اگر آپ کے پاس کوئی سوالات ہیں تو، ہمارے ساتھ شامل ہونے کے لئے یقینی بنائیں جہاں ہزاروں ڈویلپرز لائسنس کی تعمیر اور انضمام کر رہے ہیں. Slack کمیونٹی Slack کمیونٹی
