Gestione tradizionale dell'identità e dell'accessoIAMLa sicurezza informatica si basa su metodi di autenticazione, ruoli predefiniti e politiche di accesso per controllare chi può accedere alle applicazioni e ai dati aziendali. Questi controlli rimangono essenziali, ma non sempre forniscono un contesto sufficiente per identificare comportamenti anomali o rischi di accesso in continua evoluzione.
IA nella gestione dell'identità e degli accessiIAM) aggiunge un ulteriore livello di intelligenza analizzando il contesto di accesso, il comportamento dell'utente, le informazioni sul dispositivo, i modelli di accesso e l'attività di identità. Questo può aiutare le organizzazioni a rilevare i rischi che le informazioni statiche IAM Le regole potrebbero non essere rispettate.
AI-alimentato IAM può supportare l'accesso adattivo, il rilevamento delle minacce all'identità, le revisioni degli accessi, il monitoraggio degli account privilegiati e la governance delle identità non umane. Le organizzazioni possono anche introdurre queste funzionalità senza sostituire quelle esistenti IAM infrastrutture.
Come l'IA sta trasformando IAM
Il più grande cambiamento che l'IA apporta a IAM è la capacità di valutare contesto e comportamento, non solo credenziali.
Classici IAM In genere, le decisioni di accesso vengono prese in base a condizioni predefinite. Ad esempio, a un utente può essere consentito l'accesso a un'applicazione se fornisce la password corretta e completa l'autenticazione a più fattori (MFA).
AI-alimentato IAM è possibile considerare segnali aggiuntivi, tra cui:
- Comportamento dell'utente e del dispositivo
- Posizione di accesso
- Tempo di accesso
- Informazioni sulla rete
- Attività applicativa
- Modelli di accesso precedenti
- Cambiamenti nel comportamento degli utenti
Ciò consente alle organizzazioni di passare da regole di accesso statiche a decisioni di accesso più basate sul rischio e sensibili al contesto.
Classici IAM vs. basato sull'intelligenza artificiale IAM
| IAM Zona | Approccio tradizionale | Approccio basato sull'intelligenza artificiale |
|---|---|---|
| Autenticazione | Verifica le credenziali e l'autenticazione a più fattori (MFA). | Aggiunge contesto e segnali di rischio alle decisioni di autenticazione |
| Controllo Accessi | Utilizza politiche e ruoli predefiniti | Utilizza segnali comportamentali e contestuali per identificare il rischio |
| Rilevamento delle minacce | Si concentra su regole ed eventi noti | Identifica comportamenti e modelli di accesso insoliti |
| Recensioni di accesso | Si basa in larga misura su revisioni manuali periodiche. | Utilizza informazioni sull'attività e sui rischi per dare priorità alle revisioni |
| Accesso privilegiato | Utilizza controlli e autorizzazioni predefiniti | Aggiunge il monitoraggio comportamentale per identificare attività privilegiate insolite |
L'IA non sostituisce quella esistente IAM Stack. Aggiunge intelligenza all'autenticazione, al controllo degli accessi, alla governance e al monitoraggio.
Gestione degli accessi tramite IA: utilizzare il rischio per controllare gli accessi
Uno degli usi più pratici dell'IA in IAM is gestione degli accessi basata sul rischio.
Non tutti gli accessi presentano lo stesso livello di rischio. Un utente che effettua l'accesso dal suo solito dispositivo e dalla sua solita posizione potrebbe non necessitare dello stesso livello di verifica di chi effettua l'accesso da un nuovo dispositivo o da una posizione insolita.
L'intelligenza artificiale e l'analisi comportamentale possono aiutare IAM I sistemi valutano questi segnali e applicano una politica di accesso appropriata.
| Contesto di accesso | Potenziale rischio | Possibile risposta |
|---|---|---|
| Dispositivo noto e posizione normale | Basso | Consentire l'accesso |
| Nuovo dispositivo o posizione insolita | Medio | È necessaria un'ulteriore verifica. |
| Posizione insolita combinata a un comportamento anomalo | Alto | Bloccare o inoltrare la richiesta |
Intelligenza artificiale e autenticazione adattiva
La gestione degli accessi basata sull'intelligenza artificiale può rendere l'autenticazione più contestualizzata.
Anziché applicare gli stessi requisiti di autenticazione a ogni accesso, le organizzazioni possono utilizzare segnali di rischio per determinare quando è necessaria una verifica aggiuntiva.
Per esempio:
- Un normale accesso può procedere con l'autenticazione standard.
- L'accesso da un nuovo dispositivo può attivare l'autenticazione a più fattori (MFA).
- Un accesso ad alto rischio può essere bloccato o richiesto per ulteriori verifiche.
Questo approccio può migliorare la sicurezza senza aggiungere passaggi di autenticazione non necessari a ogni accesso.
Sicurezza dell'identità basata sull'IA e monitoraggio continuo
Una password valida non significa necessariamente che l'accesso sia sicuro.
Se un utente malintenzionato ottiene credenziali valide, l'autenticazione tradizionale potrebbe trattarlo come un utente legittimo. La sicurezza dell'identità basata sull'intelligenza artificiale aggiunge un ulteriore livello di protezione analizzando ciò che accade dopo l'autenticazione.
AI-alimentato IAM può confrontare l'attività corrente con il comportamento utente consolidato e identificare cambiamenti significativi.
Ad esempio, un utente può normalmente:
- Accedere alle applicazioni durante l'orario di lavoro.
- Utilizzare sempre gli stessi pochi dispositivi
- Lavorare dalle sedi previste
- Accedere a una serie specifica di applicazioni
Un cambiamento improvviso in questi schemi può indicare un potenziale rischio per la sicurezza.
| Attività | Cosa può indicare |
|---|---|
| Accedi da un dispositivo sconosciuto | Possibile uso improprio delle credenziali |
| Accesso da una posizione insolita | Attività di accesso sospetta |
| Accesso ad applicazioni al di fuori del normale percorso dell'utente | Possibile abuso di privilegio |
| Attività insolita dopo l'autenticazione | Possibile compromissione dell'account |
| Cambiamento improvviso nel comportamento di accesso | Potenziale minaccia all'identità |
Ciò consente un monitoraggio continuo dell'identità, anziché basarsi su una singola decisione di autenticazione.
L'analisi comportamentale può anche monitorare l'attività durante una sessione attiva. Cambiamenti nella posizione, nel dispositivo, nell'utilizzo delle applicazioni o nell'accesso alle risorse possono essere segnalati quando non corrispondono a modelli prestabiliti.
Questa soluzione funziona in parallelo con il Single Sign-On (SSO) , che semplifica l'autenticazione tra le applicazioni, mentre i controlli basati sull'intelligenza artificiale aggiungono ulteriore contesto alle decisioni di accesso.
Intelligenza artificiale nella governance e amministrazione delle identità (IGA)
L'intelligenza artificiale può anche migliorare la governance e l'amministrazione delle identità (IGA).
I team IGA devono rispondere a domande come:
- Chi ha accesso a una determinata applicazione?
- L'utente ha ancora bisogno di tale accesso?
- Il ruolo dell'utente è cambiato?
- Ci sono autorizzazioni non utilizzate?
- L'accesso dell'utente corrisponde a quello di utenti simili?
- Quale accesso dovrebbe essere esaminato per primo?
Rispondere a queste domande diventa più difficile man mano che le organizzazioni aggiungono utenti, applicazioni e autorizzazioni.
La governance e l'amministrazione delle identità (IGA) possono centralizzare la gestione degli accessi, il ciclo di vita, le certificazioni di accesso e l'applicazione delle policy. L'intelligenza artificiale può aggiungere un ulteriore livello, contribuendo a identificare accessi insoliti o potenzialmente non necessari.
Come l'intelligenza artificiale può migliorare le revisioni degli accessi
Anziché considerare ogni diritto come ugualmente importante, l'intelligenza artificiale può contribuire a dare priorità all'accesso a ciò che merita attenzione.
Può aiutare a identificare:
- Accesso non utilizzato
- Permessi eccessivi
- Accesso diverso da quello del gruppo di pari di un utente
- Autorizzazioni che rimangono valide dopo un cambio di ruolo
- Combinazioni di accesso potenzialmente rischiose
Analisi comparative tra IA, IGA e accesso manuale.
| Attività di revisione | Approccio manuale | Approccio assistito dall'intelligenza artificiale |
|---|---|---|
| Accesso non utilizzato | Identificare manualmente le autorizzazioni inattive | Dare priorità all'accesso potenzialmente inutilizzato |
| Confronto tra pari | Difficile da eseguire su larga scala | Confronta l'accesso con quello di utenti simili |
| Cambiamenti di ruolo | Dipende dalla revisione manuale | Evidenziare gli accessi che potrebbero non corrispondere più al ruolo |
| Revisione della priorità | I recensori spesso trattano gli articoli allo stesso modo | Dare priorità all'accesso a rischio più elevato |
L'intelligenza artificiale non elimina la necessità per i manager o i team di sicurezza di approvare le decisioni di accesso. Li aiuta però a concentrarsi sulle decisioni che richiedono maggiore attenzione.
Intelligenza artificiale per la gestione degli accessi privilegiati
Gli account privilegiati richiedono una protezione aggiuntiva perché possono apportare modifiche di grande impatto ad applicazioni, infrastrutture e dati.
Gli esempi includono:
- Amministratori di sistema
- Amministratori di database
- Amministratori della sicurezza
- Amministratori del cloud
- Altri utenti con autorizzazioni elevate
AI-alimentato IAM può aiutare a identificare comportamenti insoliti da account privilegiati.
Ad esempio, un amministratore che normalmente esegue attività di configurazione di routine potrebbe improvvisamente accedere a grandi quantità di dati sensibili. Un cambiamento significativo nel comportamento può essere segnalato per ulteriori indagini.
L'intelligenza artificiale può supportare la sicurezza degli accessi privilegiati aiutando i team a:
- Rilevare attività privilegiate insolite
- Identificare modelli di accesso anomali
- Dare priorità agli eventi ad alto rischio
- Monitorare le sessioni privilegiate
- Indagare su possibili abusi
Questo sistema opera in sinergia con i controlli di gestione degli accessi privilegiati (PAM) , che limitano e monitorano l'accesso ai sistemi critici.
Intelligenza artificiale e gestione dell'identità non umana
IAM non è più limitato a dipendenti e clienti.
Le organizzazioni gestiscono anche:
- Account di servizio
- Applicazioni
- Chiavi API
- Motori di ricerca
- I carichi di lavoro
- Agenti AI
Queste vengono spesso definite identità non umane (NHI).
L'intelligenza artificiale rende questo settore ancora più importante, poiché gli agenti IA possono accedere ad applicazioni, API e risorse aziendali con un intervento umano diretto limitato o nullo.
Classici IAM Gli approcci sono stati in gran parte progettati attorno agli utenti umani. Gli agenti di intelligenza artificiale richiedono controlli aggiuntivi per l'identità, l'autenticazione, l'autorizzazione, la gestione del ciclo di vita e il monitoraggio delle attività.
miniOrange offre funzionalità dedicate di gestione dell'identità degli agenti AI per l'autenticazione degli agenti, l'applicazione del principio del minimo privilegio di accesso e la gestione delle identità non umane.
Come funziona la gestione dell'identità degli agenti IA
Un approccio sicuro dovrebbe assegnare a ciascun agente di intelligenza artificiale un'identità e un ambito di accesso ben definiti.
Il processo può includere:
1. Registra l'agente AI come identità gestita.
2. Autenticare l'agente prima che acceda a una risorsa.
3. Applicare le politiche di accesso in base al ruolo e allo scopo.
4. Limitare le autorizzazioni utilizzando il principio del minimo privilegio.
5. Monitorare l'attività e conservare i registri di controllo.
6. Rivedere o revocare l'accesso quando il ruolo dell'agente cambia o quando quest'ultimo va in pensione.
Ciò estende IAM La governance va oltre gli utenti umani, estendendosi al crescente numero di identità di macchine e IA negli ambienti aziendali.
Per saperne di più, leggi IAM per agenti di intelligenza artificiale
Principali vantaggi dell'intelligenza artificiale IAM
L'intelligenza artificiale non risolve tutti i problemi di sicurezza dell'identità. Il suo valore principale risiede nell'aiutare i team di sicurezza e IT ad analizzare i dati di identità e di accesso in modo più efficiente.
I principali vantaggi includono:
- Rilevamento più rapido di attività sospette attraverso l'analisi comportamentale e contestuale
- Revisioni con accesso manuale ridotto dando priorità alle autorizzazioni potenzialmente non necessarie
- Decisioni di accesso più efficaci basate sul rischio utilizzando segnali relativi a identità, dispositivo, posizione e comportamento
- Un governo più forte delle identità privilegiate e non umane attraverso il monitoraggio continuo e l'analisi dei rischi
Sfide dell'utilizzo dell'IA in IAM
L'intelligenza artificiale può migliorare la sicurezza dell'identità, ma le organizzazioni devono anche gestirne i limiti.
| La sfida | Perchè é importante | Cosa possono fare le organizzazioni |
|---|---|---|
| Falsi positivi | Un'attività normale potrebbe essere segnalata come rischiosa | Ottimizza le policy utilizzando dati di utilizzo reali. |
| Dati di identità inadeguati | I dati incompleti possono ridurre la qualità delle raccomandazioni. | Pulire e standardizzare i dati di identità |
| Raccomandazioni errate | I modelli possono prendere decisioni errate in assenza di contesto. | Mantenere la revisione umana per le decisioni importanti. |
| Sovra-automazione | I team potrebbero fare eccessivo affidamento sulle decisioni automatizzate | Mantenere la supervisione umana per le azioni ad alto impatto. |
Falsi Positivi
Un numero eccessivo di falsi positivi può generare affaticamento da allarmi. Se i team di sicurezza ricevono troppo spesso avvisi relativi ad attività normali, potrebbero iniziare a ignorarli.
AI-alimentato IAM Pertanto, prima che i team si affidino in modo massiccio a decisioni automatizzate, è opportuno calibrare il sistema utilizzando dati organizzativi reali.
Qualità dei dati di identità
I suggerimenti dell'IA dipendono dalla qualità dei dati di identità analizzati.
Le organizzazioni devono mantenere:
- Registri di identità accurati
- Chiarezza della proprietà dell'account
- Denominazioni di titolarità coerenti
- Registri delle attività affidabili
- Informazioni sul ruolo aggiornate
Dati di identità inadeguati possono portare a raccomandazioni di accesso errate.
La supervisione umana è ancora importante
L'intelligenza artificiale dovrebbe supportare le decisioni relative all'identità e all'accesso, anziché controllare automaticamente ogni decisione di grande impatto.
Per gli accessi privilegiati, le modifiche sostanziali alle politiche e altre azioni delicate, le organizzazioni dovrebbero adottare un'adeguata procedura di approvazione umana.
Conclusione
L'intelligenza artificiale non sostituirà i componenti fondamentali della gestione delle identità e degli accessi.
Password, MFA, SSO, politiche di accesso, gestione del ciclo di vita, IGA e PAM rimangono elementi importanti. L'intelligenza artificiale aggiunge un ulteriore livello, aiutando le organizzazioni a comprendere il rischio, il contesto e il comportamento in relazione a questi controlli.
Il valore pratico dell'intelligenza artificiale IAM si riduce a tre cose:
- Rileva tempestivamente attività di identità insolite
- Dare priorità alle decisioni di accesso che richiedono attenzione
- Applicare controlli di sicurezza in base al contesto e al rischio
Le organizzazioni possono iniziare con un caso d'uso specifico, come le revisioni degli accessi o l'autenticazione adattiva, ed espandersi man mano che i dati e i processi relativi all'identità maturano.
Scopri miniOrange Identity and Access Management per vedere come autenticazione, accesso adattivo, governance dell'identità, accesso privilegiato e sicurezza degli agenti IA possono lavorare insieme in un unico IAM piattaforma.
DOMANDE FREQUENTI
In che modo l'intelligenza artificiale sta trasformando la gestione delle identità e degli accessi?
L'intelligenza artificiale si sta trasformando IAM Aggiungendo analisi comportamentali, contestuali e basate sul rischio ai tradizionali controlli di identità, può aiutare le organizzazioni a rilevare attività insolite, dare priorità alle revisioni degli accessi, identificare le minacce all'identità e prendere decisioni di accesso basate su qualcosa di più delle semplici credenziali e regole predefinite.
L'intelligenza artificiale sostituirà le password e l'autenticazione a più fattori?
No. L'intelligenza artificiale non sostituisce le password o l'autenticazione a più fattori (MFA). Può affiancare i controlli di autenticazione, contribuendo a determinare quando potrebbero essere opportune verifiche aggiuntive o controlli di accesso più rigorosi.
Come fa l'intelligenza artificiale a rilevare le credenziali rubate?
L'intelligenza artificiale può analizzare l'attività successiva all'autenticazione e confrontarla con il comportamento abituale dell'utente. Un dispositivo sconosciuto, una posizione insolita, un accesso inatteso alle applicazioni o altre attività anomale possono indicare che le credenziali valide vengono utilizzate in modo improprio.
In che modo l'intelligenza artificiale contribuisce alle revisioni degli accessi?
L'intelligenza artificiale può analizzare le informazioni di accesso e utilizzo per identificare autorizzazioni non utilizzate, diritti insoliti, incongruenze di ruolo e altri rischi di accesso. Ciò consente ai revisori di concentrarsi sulle decisioni di accesso prioritarie.
È possibile utilizzare l'intelligenza artificiale per la gestione degli accessi privilegiati?
Sì. L'intelligenza artificiale può aiutare a identificare comportamenti insoliti che coinvolgono account privilegiati e a dare priorità alle attività sospette da indagare. Funziona in sinergia con i controlli PAM (Privileged Access Management) come la gestione dei privilegi, la protezione delle credenziali e il monitoraggio delle sessioni.
In che modo l'intelligenza artificiale aiuta a gestire le identità non umane?
L'intelligenza artificiale e la governance delle identità possono aiutare le organizzazioni a monitorare e gestire account di servizio, applicazioni, bot, chiavi API, carichi di lavoro e agenti di intelligenza artificiale. A queste identità possono essere assegnate policy di accesso definite, possono essere monitorate per individuare attività insolite e possono essere gestite durante tutto il loro ciclo di vita.
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