Переосмысление безопасности личных данных в эпоху искусственного интеллекта

Важные новости

Redefining identity security in the age of agentic AI

Партнерский контент Развитие систем искусственного интеллекта меняет правила кибербезопасности. В отличие от генеративного ИИ, который полагается на заранее определенные инструкции или подсказки, ИИ-агенты работают автономно, постоянно учатся и действуют с минимальным контролем. Они взаимодействуют в разных системах и адаптируются к динамичным условиям. По мере того как предприятия расширяют масштабы внедрения искусственного интеллекта, безопасность идентификационных данных должна развиваться в соответствии с требованиями, чтобы сохранить контроль, снизить риски и укрепить доверие.

От ассистентов с искусственным интеллектом до автономных операторов

Мы выходим за рамки искусственного интеллекта, который просто повышает производительность труда человека. Исторически сложилось так, что такие инструменты, как виртуальные помощники, механизмы выдачи рекомендаций и автоматизация задач, расширяли возможности принятия решений, но оставались в рамках, определенных человеком.

Агентный ИИ отличается от других. Эти системы действуют, не дожидаясь ввода данных. Они координируют свои действия с другими агентами, получают автономный доступ к ресурсам и независимо оптимизируют результаты.

Этот сдвиг уже очевиден. В здравоохранении автономные агенты управляют назначениями персонала и оптимизируют потоки пациентов. В финансовой сфере самоуправляемые агенты ИИ корректируют инвестиционные стратегии и управляют рисками в режиме реального времени. В то время как в сфере реагирования на чрезвычайные ситуации ИИ перераспределяет логистику в быстро меняющихся условиях для ускорения отдачи. Это позволяет нам перейти от оказания помощи к автономному исполнению.

Новый тип идентификации создает новый тип угрозы безопасности

Автономия требует идентификации. Это не обычные пользователи, но им требуются те же права доступа и принятия решений в критически важных системах. Традиционные системы управления идентификацией и доступом (IAM), которые были разработаны для статичных пользователей и учетных записей служб, недостаточно гибки для управления этими быстро меняющимися, адаптивными объектами. Эта новая парадигма требует динамичных, зависящих от контекста моделей идентификации, разработанных для масштабного принятия решений под руководством машин.

Участники угроз используют этот сдвиг, превращая ИИ в оружие, чтобы имитировать человеческие личности и обходить защиту. Некоторые агенты, обучаясь методом проб и ошибок, непреднамеренно находят способы повысить привилегии или обойти средства контроля, что делает их главными мишенями. Злоумышленники могут использовать неавторизованных агентов, которые автономно нарушают политики или осуществляют эксфильтрацию данных. Даже обучающие данные, если ими манипулировать, могут подтолкнуть автономные системы к принятию решений с непреднамеренными или злонамеренными последствиями.

По мере того, как машинные агенты становятся все более автономными, нам нужны подходы к защите идентификационных данных, соответствующие их уровню сложности. Каждое действие, будь то действие человека или машины, должно быть тщательно проанализировано как событие потенциального риска.

Безопасность идентификационных данных для ИИ

Организации должны внедрять стратегии защиты, ориентированные в первую очередь на идентификацию, которые позволяют относиться к ИИ как к любому другому привилегированному сотруднику. Однако для эффективной защиты требуется перестройка управления идентификационными данными для решения новых задач. Ключевые приоритеты должны включать:

  • Управление жизненным циклом: Как и сотрудникам, агентам искусственного интеллекта требуется структурированная адаптация, изменение ролей и своевременная деактивация. Их права доступа должны меняться по мере того, как они учатся, адаптируются или уходят на пенсию.
  • Контекстная авторизация: доступ больше не может быть статичным. Задача ИИ-агента, текущий контекст, поведенческие модели и сигналы окружающей среды должны учитываться при принятии решений о доступе в режиме реального времени.Отслеживаемость и доверие: Каждое решение, принимаемое системой искусственного интеллекта, должно поддаваться проверке. Защищенные от несанкционированного доступа журналы, криптографические подписи и прозрачные механизмы аудита необходимы для поддержания подотчетности.
  • Доступ «точно в срок» (JIT): постоянные привилегии представляют слишком большой риск. Предоставление временного доступа «точно в срок» с последующим его отзывом автоматически ограничивает риск в случае компрометации.

Практическая основа для защиты агентного ИИ

В Delinea мы считаем, что идентификация — это контрольный уровень для защиты агентного ИИ. Команды безопасности должны внедрять автоматизированное применение политик и контроль доступа на протяжении всего жизненного цикла ИИ. Разработчики должны уделять приоритетное внимание принципам минимизации привилегий и прозрачной логике в своих моделях. Руководители по соблюдению требований должны распространить регулирующие политики на идентификационные данные компьютеров. Команды юристов и специалистов по управлению рисками должны рассмотреть вопрос о том, как применяются ответственность и управление, когда ИИ действует от имени организации.

Чтобы справиться с этим меняющимся ландшафтом, организациям следует применять структурированный подход к защите идентификационных данных агентов искусственного интеллекта:

Инвентаризация и классификация идентификационных данных машин

Сопоставление всех автономных агентов с инфраструктурой SaaS, а также облачные среды. Классифицируйте их на основе чувствительности, функций и области доступа.

Определите поведенческие границы

Укажите, к чему может получить доступ каждый агент искусственного интеллекта и при каких условиях. Приведите привилегии в соответствие с определенными задачами и обеспечьте соблюдение строгих операционных границ.

Применяйте модели с наименьшими привилегиями

Замените статические учетные данные на JIT-доступ. Предоставляйте права только в случае необходимости и сразу же после этого отменяйте их.

Выйдите за рамки аутентификации

Убедитесь не только в том, кто действует, но и в том, почему. Убедитесь, что действия агента соответствуют его ожидаемому поведению и разрешенной цели.

Постоянно проводите аудит и адаптацию

Контролируйте активность агента искусственного интеллекта в режиме реального времени. Регистрируйте все действия с соблюдением криптографической целостности, применяйте шифрование и регулярно проверяйте наличие пробелов.

Автономное будущее уже наступило

Искусственный интеллект — это не просто концепция на горизонте; он уже формирует основные бизнес-операции. От интеллектуальных разработчиков программного обеспечения до самоуправляемых рабочих процессов — эти системы становятся ключевыми для выполнения работы.

Организации, которые внедряют идентификационные данные в основу своей стратегии ИИ, будут лучше защищаться от угроз, обеспечат безопасную автономию и зададут планку для ответственных инноваций в области ИИ. Тех, кто подождет, опередят как противники, так и конкуренты.

Узнайте больше о том, как вы можете защитить agentic AI с помощью современной облачной платформы защиты личных данных.

Материал предоставлен Delinea.

Новости сегодня

Последние новости