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展示AI代理人與機器身分壓倒性數量的企業資安數位示意圖
TechAI分析

AI代理人引爆身分管理危機:2025年企業安全重心轉向「機器識別」管控

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2025年機器身分與人類比例達82:1,AI代理人急劇增加使傳統IAM架構崩潰。Gartner預警2028年25%的企業違規將與AI代理人相關。本文探討如何透過動動態服務身分與零信任架構,化解影子代理人帶來的資安危機。

機器識別與人類身分的比例已達82比1,這是一個令人觸目驚心的數字。過去為人類設計的Active DirectoryLDAP架構,在面對以機器速度運作的AI代理人(AI Agents)時,已顯得力不從心。身分管理模型的失效,正成為企業AI轉型中最脆弱的一環。

AI代理人 身分管理 安全:傳統IAM架構的崩解與威脅

根據CyberArk2025年身分安全調查,Microsoft Copilot Studio用戶在單季內創建了超過100萬個AI代理人,增長率高達130%。然而,88%的企業仍將「特権用戶」侷限於人類,導致大量擁有高權限的機器帳號處於監管真空。這種脫節讓Gartner預測,到2028年,四分之一的企業資安事件將源於AI代理人的濫用。

特性傳統身分管理 (Human-First)機器身分管理 (Machine-First)
生命週期長效(受僱期間)短暫/臨時(任務結束即消失)
權限分配靜態、基於角色動態、基於策略與即時需求
治理重點人員登入驗證API密鑰與服務帳號生命週期

從靜態秘密到動態服務身分的範式轉移

攻擊者的戰術已翻天覆地。與其花費心力破解端點防禦,不如盜用長期有效的API密鑰以管理員身分直接登入。為應對此風險,轉向「動態服務身分(Dynamic Service Identity)」已刻不容緩。這包括實施即時憑證發放(JIT)、秘密自動輪換以及嚴格的最小權限原則。企業必須建立完整的代理人資產清冊,確保每個AI代理人的權限與數據訪問路徑皆可被追蹤且及時撤銷。

本内容由AI根据原文进行摘要和分析。我们力求准确,但可能存在错误,建议核实原文。

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