AI 正在如何改变身份访问管理（IAM）和身份安全

近年来，人工智能（AI）已经开始彻底改变身份访问管理（IAM），并重塑了在这一关键领域中如何进行网络安全防护。AI 在 IAM 中的应用，主要是利用其强大的分析能力来监控访问模式，识别可能表明安全漏洞的异常情况。IAM 的关注重点已经不再仅仅是管理人类身份，现在，自动化系统、API 以及连接设备等也都成为 AI 驱动的 IAM 体系的一部分，这创建了一个能够根据复杂的网络威胁进行动态适应和演变的安全生态系统。

AI 和机器学习（ML）正在构建一个更加健壮和主动的 IAM 系统，能够不断从环境中学习以增强安全性。接下来，我们来看看 AI 如何影响 IAM 的核心组成部分。

AI 使得对人类和非人类身份（如 API、服务帐户以及其他自动化系统）的持续监控成为可能。传统的监控系统通常难以捕捉到这些交互中的细微不规律之处，但 AI 的分析能力可以发现这些异常模式，早期识别可能的安全威胁。通过为每个身份建立“正常”行为的基准，AI 能够迅速发现偏离，及时响应潜在的安全问题。

例如，在动态环境中（如容器化应用），AI 可以检测到不寻常的访问模式或大规模数据传输，提前警告潜在的安全问题。这种实时洞察力能够有效地减少风险，并为 IAM 提供一种主动的安全方法。

AI 的角色挖掘功能可以分析身份交互模式，帮助组织更有效地执行最小权限原则。这意味着可以分析每个实体的访问需求，并据此限制权限，减少人工监督的需要。AI 还可以持续监控政策违规行为，生成合规报告，并保持实时适应性的治理。

在基于风险的身份验证中，AI 会评估机器间交互的风险，结合上下文（如资源敏感性或当前的威胁情报）进行判断。这种动态的安全框架，能够在不干扰合法活动的情况下实时适应安全需求，增强防御力。

AI 在 IAM 中的应用不仅提升了安全性，也优化了用户体验。自适应认证使得安全需求根据风险评估进行调整，从而减少了合法用户的操作障碍。AI 驱动的 IAM 系统可以自动化入职流程，根据工作职能动态分配角色，使得流程更加顺畅高效。

使用模式也使得 AI 能够实现按需访问（JIT），即仅在需要时授予特权访问权限。这种方法减少了持续的特权权限，降低了攻击者利用这些权限的风险，并简化了整体的访问管理过程。

AI 能够在 IAM 中实现高度的定制化，根据每个用户的角色和行为调整权限。例如，AI 可以根据使用趋势动态调整承包商或临时工的访问权限。通过分析用户行为和组织结构，AI 驱动的 IAM 系统能够自动推荐适合不同用户角色的自定义目录属性、审计格式和访问流程。这种方法有助于减少风险，并且在不采用千篇一律的政策下简化治理流程。

在合规报告方面，AI 可以根据特定的法规标准定制审计轨迹，从而简化报告过程，并增强组织的合规性，这对于那些有严格监管要求的行业尤为重要。

传统威胁检测系统中的一个显著挑战是误报率较高，往往导致资源浪费。AI 通过从大量数据集中学习，提升检测的准确性，能够区分真实威胁和良性异常。这不仅减少了误报，还简化了操作流程，使得组织能够更快、更精准地响应真正的威胁。

AI 不仅带来了概念上的提升，还在多个 IAM 组件中有实际应用：

特权访问管理（PAM）：AI 可以实时监控特权帐户，识别并阻止异常行为。通过分析历史行为，AI 可以检测并终止可疑会话，从而主动减轻来自人类和非人类身份的威胁。同时，AI 还能够优化访问工作流，推荐基于时间的访问或特定的权限级别，从而减少过度授权，并确保多云环境中的政策一致性。

身份治理与管理（IGA）：AI 自动化地管理非人类身份的生命周期，持续分析使用模式以动态调整权限。这有助于减少过度授权的风险，并确保每个身份在整个生命周期内维持最小权限。AI 还能根据组织变动提前调整权限，以应对角色的变化。

密钥管理：AI 在密钥管理中扮演着重要角色，它能够预测 API 密钥和密码的到期日期或续期需求，并为高风险的密钥执行更频繁的轮换。AI 还能够扩展密钥检测的范围，从代码仓库到协作工具、CI/CD 管道和 DevOps 平台，按暴露风险和影响对密钥进行分类。实时警报和自动化缓解工作流有助于组织在不同环境中维持强大的安全防护。

模拟非人类身份攻击模式：通过机器学习，AI 可以模拟针对非人类身份的攻击模式，识别潜在的安全漏洞，并在漏洞被利用之前进行强化。这些模拟帮助组织提前加强防御，适应新兴威胁，并不断改进 IAM 策略。

AI 正在重新定义身份访问管理，通过增强的监控、智能的异常检测和自适应的访问治理，推动网络安全从被动防护向主动防御转型。AI 驱动的 IAM 系统不仅能有效防御威胁，还能预测并适应不断变化的网络威胁。借助 AI，组织能够实现更加安全和高效的环境，保护人类和非人类身份，确保系统的持续安全。

从个人的角度来看，AI 在 IAM 领域的应用不仅提升了安全防护水平，也使得访问管理更为智能化和个性化，减少了人为管理的复杂性，提高了用户体验。这种转变意味着安全性与效率的双重提升，未来的 IAM 体系将更加依赖 AI 来应对复杂的网络威胁和不断变化的工作环境。