近年来，人工智能（AI）开始彻底改变身份访问管理（IAM），重塑了这一关键领域的网络安全方法。在 IAM 中利用人工智能，就是要利用其分析能力来监控访问模式，并识别可能预示潜在安全漏洞的异常情况。其关注点已不仅仅局限于人类身份的管理，现在，自主系统、API 和联网设备也属于人工智能驱动的 IAM 领域，从而创建了一个动态的安全生态系统，以适应和应对复杂的网络威胁。

人工智能能够持续监控人类和非人类身份，包括 API、服务账户和其他自动化系统。传统的监控系统通常会忽略这些互动中细微的异常情况，但人工智能的分析能力可以发现可能是安全威胁早期征兆的模式。通过为每个身份建立 "正常 "行为基线，人工智能可以快速标记偏差，从而对潜在威胁做出快速反应。例如，在容器化应用程序等动态环境中，人工智能可以检测到异常访问模式或大数据传输，在潜在安全问题升级之前发出信号。这种实时洞察力可最大限度地降低风险，并为 IAM 提供积极主动的方法。

人工智能的角色挖掘功能可分析身份互动模式，帮助企业更有效地执行最小特权原则。这包括分析每个实体的访问需求，并相应地限制权限，而无需人工监督。人工智能可以持续监控违反政策的情况，生成合规报告，并保持实时自适应治理。在基于风险的身份验证中，人工智能还可以根据上下文（如资源敏感性或当前威胁情报）权衡风险，评估机器与机器之间的交互。这样就能创建一个实时适应的安全框架，在不干扰合法活动的情况下加强防御。

IAM 中的人工智能不仅能提高安全性，还能通过简化访问管理来增强用户体验。自适应身份验证可根据评估的风险调整安全要求，从而减少合法用户的摩擦。人工智能驱动的 IAM 系统可以根据工作职能动态分配角色，从而实现入职自动化，使流程更加顺畅高效。使用模式也使人工智能能够实现及时访问（JIT），即只有在需要时才授予特权访问。这种方法最大限度地减少了可能被攻击者利用的常设权限，并简化了整个访问管理流程。

人工智能可在 IAM 中实现高度定制，根据用户的角色和行为定制权限，以满足每个用户的需求。例如，人工智能可以根据使用趋势动态调整承包商或临时工的访问权限。通过分析用户行为和组织结构，人工智能驱动的 IAM 系统可以自动推荐适合不同用户角色的自定义目录属性、审计格式和访问工作流程。这有助于降低风险并简化治理，而无需采用往往会忽略组织细微差别的一刀切政策。在合规性报告方面，人工智能可定制审计跟踪，以捕获与特定监管标准最相关的数据。这不仅简化了报告流程，还增强了组织的合规态势，这在监管要求严格的行业中是一个关键因素。

传统威胁检测系统面临的一个重大挑战是误报率高，导致资源浪费。人工智能通过从海量数据集中学习来提高检测准确性，区分真正的威胁和良性异常，从而解决这一问题。这就减少了误报，简化了操作，并能更快、更准确地应对真正的威胁。

除了概念上的改进之外，AI 在各种 IAM 组件中都有实际应用：

特权访问管理 (PAM)：AI 可以实时监控特权账户，识别和阻止异常行为。通过分析过去的行为，它可以检测并终止可疑会话，主动减轻对人类和非人类身份的威胁。AI 还通过推荐基于时间的访问或特定特权级别来优化访问工作流程，减少特权过高的账户并确保策略在多云环境中保持一致。

身份治理和管理 (IGA)：AI 可自动执行非人类身份的生命周期管理，持续分析使用模式以动态调整权限。这可降低过度特权访问的风险，并确保每个身份在其整个生命周期内保持所需的最小特权。通过分析组织变化，AI 甚至可以随着角色的发展预先调整访问权限。

机密管理：人工智能在管理机密（例如 API 密钥和密码）、预测到期日期或续订需求以及对高风险机密进行更频繁的轮换方面具有无价的价值。例如，非人类身份人工智能驱动的方法将机密检测从代码存储库扩展到协作工具、CI/CD 管道和 DevOps 平台，根据暴露风险和影响对机密进行分类。实时警报和自动缓解工作流程可帮助组织在各个环境中保持强大的安全态势。

模拟针对非人类身份（NHI）的攻击模式

借助机器学习，AI 可以模拟针对非人类身份的攻击模式，在弱点被利用之前识别它们。这些模拟使组织能够加强防御、适应新出现的威胁并不断改进 IAM 策略。

结论

AI 正在重新定义身份访问管理，带来增强的监控、更智能的异常检测和自适应访问治理。这一演变标志着网络安全从被动转向主动，AI 不仅可以防御，还可以预测和适应不断变化的威胁。借助 AI 驱动的 IAM，组织可以实现更安全、更高效的环境，保护人类和非人类身份。

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