隨著組織在身份和訪問管理（IAM）方面面臨越來越多的挑戰(zhàn)，很明顯，需要一種更強大的方法來對抗基于身份的攻擊的傳播。雖然人工智能是問題的一部分，但它也可能是解決方案的一部分。

理解身份挑戰(zhàn)

身份無疑是組織最大的攻擊面，它可以跨越位置、賬戶和設備。這包括通過用戶憑證訪問的所有資源，例如員工日常工作所依賴的應用程序和程序。特別是，云應用程序和遠程工作的采用導致了需要管理和保護的權限和特權身份的激增。

底線是，企業(yè)需要操作的應用程序越多，每個用戶需要訪問多個帳戶和設備的身份就越多。這些接入點中的每一個都創(chuàng)造了一個新的身份攻擊媒介，犯罪分子可以利用它。內部部署應用程序和云應用程序的龐大、不同的（通常是斷開連接的）組合使得組織很難有效地映射身份和訪問數據。

換句話說，當今世界的任何地方都可以工作，這為廣泛的身份攻擊創(chuàng)造了完美的風暴。為了破壞一個龐大的系統(tǒng)和數據網絡，犯罪分子只需要通過這些接入點中的任何一個來破壞一個人的身份，或者一個鮮為人知的服務帳戶。然而，只有不到6%的組織擁有其服務帳戶的完全可見性。

人工智能（AI）和機器學習（ML）的快速發(fā)展為身份盜竊火上澆油，無論是語音深度偽造還是自動漏洞掃描。但在當前的威脅形勢下，我們有機會用人工智能來打擊人工智能——以及其他身份盜竊。

人工智能在身份和訪問管理（IAM中的力量

在傳統(tǒng)的安全方法不再足以保證身份安全的情況下，基于人工智能的解決方案可以掌握關鍵。人工智能和機器學習越來越多地集成到安全系統(tǒng)中，以全面捕獲和分析數據，并自動化IAM決策——增強組織的威脅檢測和響應能力，同時提高管理和控制用戶身份和訪問的效率。

人工智能可以在認證過程中發(fā)揮關鍵作用，通過分析設備信息、生物特征和用戶行為等因素來準確驗證用戶的身份。在受人工智能保護的身份和訪問管理（IAM系統(tǒng)中，特權和角色會根據特定時間所需的訪問級別自動分配給用戶。

先進的人工智能算法的一個關鍵優(yōu)勢是能夠持續(xù)監(jiān)控身份和訪問活動，以檢測異常和非典型用戶行為，以適應變化并實時減輕網絡威脅。可疑活動或偏差（如異常的登錄位置或多次失敗的登錄嘗試）會觸發(fā)立即警報，并根據需要隔離端點，以防止未經授權的系統(tǒng)訪問。

此外，通過分析大量數據并識別模式和趨勢，人工智能和機器學習還可以幫助組織的網絡安全專家預測未來的威脅，并采取積極措施將風險降至最低。

為什么數據基礎設施很重要

當涉及到身份和訪問管理時，人工智能只能與底層數據結構一樣有效。隨著組織將人工智能集成到他們的身份和訪問管理（IAM中，基礎技術（如知識圖譜和數字孿生）對于在身份管理中啟用高級人工智能功能至關重要。

知識圖有效地映射數據點之間的復雜關系，幫助可視化和管理用戶身份、角色、權限和系統(tǒng)資源的復雜網絡。這為人工智能提供了圍繞適當訪問控制做出明智決策所需的場景。知識圖譜還確保了高數據質量和來自各種來源的集成，這是人工智能分析準確性的基礎。由于具有內置的適應性，它們允許人工智能系統(tǒng)在添加新角色、規(guī)則和關系時動態(tài)擴展和修改操作。

數字孿生創(chuàng)建了組織身份和訪問管理（IAM環(huán)境的虛擬副本，使人工智能能夠模擬和預測身份管理的潛在變化，幫助進行影響評估和規(guī)劃未來的威脅。此外，它們還支持實時監(jiān)控和預測分析，因此人工智能可以快速響應異常或安全威脅，幫助防止違規(guī)行為發(fā)生。

知識圖譜和數字孿生技術都提供了持續(xù)的更新數據流，人工智能可以使用這些數據進行持續(xù)學習。這確保了其持續(xù)優(yōu)化訪問控制和安全控制的能力，以適應新的威脅和技術變革。知識圖譜還通過提供詳細的、可審計的數據記錄——這對透明度和問責制至關重要——促進遵守法規(guī)。

總之，這些技術可以為身份和訪問管理（IAM解決方案中的人工智能提供強大的基礎，增強組織身份管理的安全性、合規(guī)性和效率。這創(chuàng)造了一個全面、主動和彈性的人工智能驅動的IAM生態(tài)系統(tǒng)，并以動態(tài)更新的相關身份和訪問數據模型為基礎，以確保正確的個人在正確的時間擁有正確的訪問權限。