随着组织在身份和访问管理（IAM）方面面临越来越多的挑战，很明显，需要一种更强大的方法来对抗基于身份的攻击的传播。虽然人工智能是问题的一部分，但它也可能是解决方案的一部分。
理解身份挑战
身份无疑是组织最大的攻击面，它可以跨越位置、账户和设备。这包括通过用户凭证访问的所有资源，例如员工日常工作所依赖的应用程序和程序。特别是，云应用程序和远程工作的采用导致了需要管理和保护的权限和特权身份的激增。
底线是，企业需要操作的应用程序越多，每个用户需要访问多个帐户和设备的身份就越多。这些接入点中的每一个都创造了一个新的身份攻击媒介，犯罪分子可以利用它。内部部署应用程序和云应用程序的庞大、不同的（通常是断开连接的）组合使得组织很难有效地映射身份和访问数据。
换句话说，当今世界的任何地方都可以工作，这为广泛的身份攻击创造了完美的风暴。为了破坏一个庞大的系统和数据网络，犯罪分子只需要通过这些接入点中的任何一个来破坏一个人的身份，或者一个鲜为人知的服务帐户。然而，只有不到6%的组织拥有其服务帐户的完全可见性。
人工智能（AI）和机器学习（ML）的快速发展为身份盗窃火上浇油，无论是语音深度伪造还是自动漏洞扫描。但在当前的威胁形势下，我们有机会用人工智能来打击人工智能——以及其他身份盗窃。
人工智能在身份和访问管理（IAM中的力量
在传统的安全方法不再足以保证身份安全的情况下，基于人工智能的解决方案可以掌握关键。人工智能和机器学习越来越多地集成到安全系统中，以全面捕获和分析数据，并自动化IAM决策——增强组织的威胁检测和响应能力，同时提高管理和控制用户身份和访问的效率。
人工智能可以在认证过程中发挥关键作用，通过分析设备信息、生物特征和用户行为等因素来准确验证用户的身份。在受人工智能保护的身份和访问管理（IAM系统中，特权和角色会根据特定时间所需的访问级别自动分配给用户。
先进的人工智能算法的一个关键优势是能够持续监控身份和访问活动，以检测异常和非典型用户行为，以适应变化并实时减轻网络威胁。可疑活动或偏差（如异常的登录位置或多次失败的登录尝试）会触发立即警报，并根据需要隔离端点，以防止未经授权的系统访问。
此外，通过分析大量数据并识别模式和趋势，人工智能和机器学习还可以帮助组织的网络安全专家预测未来的威胁，并采取积极措施将风险降至最低。
为什么数据基础设施很重要
当涉及到身份和访问管理时，人工智能只能与底层数据结构一样有效。随着组织将人工智能集成到他们的身份和访问管理（IAM中，基础技术（如知识图谱和数字孪生）对于在身份管理中启用高级人工智能功能至关重要。
知识图有效地映射数据点之间的复杂关系，帮助可视化和管理用户身份、角色、权限和系统资源的复杂网络。这为人工智能提供了围绕适当访问控制做出明智决策所需的场景。知识图谱还确保了高数据质量和来自各种来源的集成，这是人工智能分析准确性的基础。由于具有内置的适应性，它们允许人工智能系统在添加新角色、规则和关系时动态扩展和修改操作。
数字孪生创建了组织身份和访问管理（IAM环境的虚拟副本，使人工智能能够模拟和预测身份管理的潜在变化，帮助进行影响评估和规划未来的威胁。此外，它们还支持实时监控和预测分析，因此人工智能可以快速响应异常或安全威胁，帮助防止违规行为发生。
知识图谱和数字孪生技术都提供了持续的更新数据流，人工智能可以使用这些数据进行持续学习。这确保了其持续优化访问控制和安全控制的能力，以适应新的威胁和技术变革。知识图谱还通过提供详细的、可审计的数据记录——这对透明度和问责制至关重要——促进遵守法规。
总之，这些技术可以为身份和访问管理（IAM解决方案中的人工智能提供强大的基础，增强组织身份管理的安全性、合规性和效率。这创造了一个全面、主动和弹性的人工智能驱动的IAM生态系统，并以动态更新的相关身份和访问数据模型为基础，以确保正确的个人在正确的时间拥有正确的访问权限。