智能代理AI安全：构建下一代访问控制策略
快速阅读: Delinea报告指出，66%的组织使用代理型AI，56%面临影子AI问题。提出三种加强AI安全的方法：AI凭证代理、数字身份映射和加强特权访问管理，以应对AI带来的安全挑战。
随着人工智能（AI）解决方案不断进步，代理型AI——能够代表组织自主行动的智能系统——的兴起带来了新的安全挑战。据Delinea的《2025年身份安全中的AI需求新手册》报告显示，66%的组织在IT运营中积极使用代理型AI，而56%的组织每月至少遇到一次影子AI问题。许多代理型AI部署缺乏透明度和可见性，加剧了这些风险，使得审计行为和识别潜在的安全问题变得困难。此外，组织内部未管理的影子AI系统的出现，为已经复杂的AI架构安全任务增添了另一层复杂性。
加强代理型AI安全的三种方法
为了有效管理与代理型AI相关的风险，领先组织正在寻求采用更加细粒度和动态的访问控制方法。传统的基于角色的访问控制（RBAC）模型在代理型AI时代已不再足够。相反，以身份为中心的新控制机制将成为安全AI架构的核心。以下是三个关键领域，通过身份中心的安全措施可以帮助组织更好地管理代理型AI的风险：
1. 实施AI到AI凭证代理
AI到AI凭证代理利用AI自动化机器间的交换过程，并验证所有代表组织交流或行动的AI代理的数字凭证。通过使用基于令牌的凭证或数字证书，组织可以确保AI实体在参与任何交互之前得到适当的认证和授权。这种更智能的、自动化的凭证交换对于维持安全的AI到AI通信至关重要。
2. 开发可视的数字身份映射
随着对代理型AI治理需求的增长，首席信息安全官（CISO）们必须找到方法，使授权关系易于理解且可审计。对数字身份，包括AI角色、代理ID和训练模型元数据的可视化映射将变得越来越重要。通过明确区分人类和AI的身份，组织可以更好地管理和控制对敏感资源和数据的访问。
3. 加强特权访问管理（PAM）
组织必须加强其PAM模型，以有效地监控和控制代理型AI系统。通过利用PAM，组织可以检测异常情况，例如权限滥用或异常访问模式，这可能表明代理被入侵或故障。对于敏感或高影响的操作，PAM还可以用于要求在代理执行高风险行为之前获得实时的人类批准，从而增加一层额外的安全保障。
管理代理型AI风险的五步路线图
为了帮助组织开始管理代理型AI的风险，这里提供了一个今天就可以实施的五步路线图：
1. 发现并分类AI身份
使用自动化工具清点混合云和多云环境中的AI代理，并根据敏感性、权限和业务影响对这些身份进行分类。
2. 定义角色和护栏
为每个AI身份分类设置明确的操作边界。使用基于政策的访问权限，将权限与特定任务关联，与业务意图和风险承受能力相匹配。
3. 强制执行最小权限，即时访问
用即时访问取代长期权限，只在需要时授予AI代理所需的权限。
4. 按意图进行认证和授权
要求AI与系统及AI与AI之间的交互具有强大的、可验证的身份。验证意图，确保行动符合批准的使用案例。
5. 监控、检测并持续改进
持续监控AI的行为，检测异常和滥用情况。记录AI代理的行为，确保加密完整性，定期测试工作流以强化身份和访问控制。
通过Delinea保障AI的未来
随着代理型AI的普及，CISO必须调整他们的安全策略，以应对这些智能系统带来的独特风险。通过采用以身份为中心的安全方法，组织可以更好地保护其AI架构，确保安全的AI到AI互动。
Delinea提供了一个全面的、云原生的身份安全平台，具备市场领先的身份数字安全功能，可帮助CISO及其团队实施必要的控制，以保障代理型AI的安全，守护组织的未来。
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(以上内容均由Ai生成)
