生成人工智慧（AI）的崛起，將徹底改變身份和門禁管理（IAM，Identity and Access Management）領域，在不斷變化的網路安全和資料保護格局中。透過提高 IAM 系統的功能，生成性人工智慧提供了一個可能的答案，因為企業正在努力保護敏感資料，並保持流暢的使用者體驗。
風險為基本的身份驗證、自動配置，和智慧門禁日誌監控等系統，目前正在使用生成人工智慧。透過自動化重複操作，這些解決方案目的在提高一般安全性，並減少 IT 經理的工作量。此外，人工智慧可以有效地管理許多平台，和應用程式的使用者門禁進出許可權，這對全球無縫門禁雲服務非常重要，特別是鑑於 HIPAA、GDPR 和其他法律等合規性要求。
本部落格將討論生成性人工智慧，如何改變 IAM 系統的四大支柱：身份驗證、授權、管理和審核。本報導目的在教育你這種尖端技術，如何徹底改變 IAM 佈署，並在上述每個方面加強當代組織的安全態勢。首先，讓我們定義身份和門禁管理（IAM）。
什麼是身份和門禁管理？
身份和門禁管理（IAM）是一個完整的框架，以保證相關人員，能夠適當連線訪問公司的數位資源。IAM 包括身份驗證、授權、管理和審核這四大支柱。每個支柱對於開發安全有效的門禁控制系統，都非常重要。
- 身份驗證側重於確認使用者的身份，以確保只有有權訪問的人，才能進入系統。
- 授權決定了每個授權使用者的門禁等級，確保他們只能進出訪問與其角色和責任相關的資源。
- 管理涉及有效管理 IT 高管的使用者帳戶、角色和門禁許可權，降低了 IAM 的複雜性。
- 審核需要持續的門禁事件監控和記錄，以發現潛在的安全威脅，強制執行合規性，並保持使用者活動的完整記錄。
這些支柱共同為強大的 IAM 策略奠定了基礎，保護組織免受未經批准的訪問，和相關網路安全風險的影響。
現在，讓我們深入瞭解 IAM 框架每個方面的用例。
驗證（Authentication）
以下是它的用例：
- 適應性和連續使用者身份驗證：當與行為生物辨識、異常檢測，以及使用者和實體行為分析（UEBA）相結合時，生成式人工智慧可以幫助進行自適應和連續的使用者身份驗證。根據風險等級，IAM 系統可以根據正在進行的使用者行為，評估動態更改身份驗證要求。有了這種策略，安全性和使用者便利性是平衡的。
- 語音和話語辨識：企業可以使用生成人工智慧，來建立複雜的語音和話語辨識模型。由於人工智慧能夠學習和辨識特定個人的聲音，基於語音的驗證變得更加精確，不受欺騙的嘗試的影響。
- 多因素身份驗證（MFA，Multi-Factor Authentication）：生成人工智慧可能會大大幫助 MFA 的實現。它可以生成一次性密碼或二維碼，用於時間為基礎的身份驗證，例如，增強使用者登入過程的安全性。
- 臉部辨識：生成人工智慧能夠開發強大的臉部辨識系統。人工智慧可以透過生成和分析臉部資料，根據使用者獨特的臉部特徵，來辨識和驗證使用者。這允許使用者在保護敏感資訊，免受惡意實體侵害方面更進一步。
- 連續和自適應身份驗證：生成人工智慧非常適合持續身份驗證，因為它能夠分析即時資料。在整個使用者會話中，人工智慧模型可能會持續追蹤使用者行為，確認身份，並根據風險改變門禁限制。IAM 系統現在可以使用靈活的身份驗證方法。人工智慧可以透過分析不同的上下情境關聯元素（包括位置、裝置和行為）來確定每個使用者所需的身份驗證等級。
授權（Authorization）
以下是應用案例：
- 智慧角色分配和更改預測：生成人工智慧可以分析使用者行為，和過去的門禁資料，以推薦角色。人工智慧系統辨識履行類似工作職責的使用者之間的模式，和相似性的能力，使更精確、更有效的角色配置流程成為可能。生成人工智慧還可以提供洞察力，透過檢查使用者行為和門禁歷史記錄，來幫助你預測可能的工作變化。由於人工智慧系統能夠預測使用者訪問需求，何時可能發生變化，因此可以主動修改責任和許可權。
- 基於角色的自動門禁控制（RBAC，Automated Role-Based Access Controls）：使用生成 AI，RBAC 策略可以自動定義和執行。人工智慧系統可以根據使用者特徵、工作角色，和組織層次結構生成規則，以確保使用者的位置獲得適當的門禁許可權。
- 持續角色審核：生成性人工智慧可以追蹤使用者活動，以根據角色發現預期門禁模式的變化。當它注意到使用者行為的異常或變化時，人工智慧系統可以自動啟動角色審核，確保門禁許可權是最新的，並符合使用者的職責。
- 角色挖掘和最佳化門禁建議：使用角色挖掘，生成人工智慧可能會找到可能的角色層次結構和依賴關係。人工智慧系統可能會檢查使用者特徵和門禁模式，以提出改進建議，例如合併或拆分責任，以簡化角色層次結構並提高安全性。生成性人工智慧，還可以根據過去的門禁模式和工作職責，為特定個人提供量身訂製的門禁建議。此策略保證將門禁許可權納入自助式 IAM 介面，並根據每個使用者的需求進行客製化。
- 動態門禁控制：使用生成性人工智慧的 IAM 系統，可以根據使用者行為建立主動門禁控制。人工智慧可能會根據使用者行為，和上下情境關聯元素，動態修改門禁許可權，確保使用者始終擁有適當的門禁等級。
管理（Administration）
以下是應用案例：
- 自動使用者門禁分配和刪除：生成人工智慧可以透過檢查組織角色，和使用者屬性自動配置和取消配置使用者帳戶。人工智慧系統可以根據使用者屬性、工作職責和預設門禁限制，來開發、分配和刪除適當的門禁許可權。
- 使用者生命週期自動化：使用生成人工智慧，可以自動化入職、轉調和離職流程。人工智慧系統可以辨識員工狀態或工作的變化，並根據需要啟動相關程式來修改門禁許可權。
- 門禁請求的自動化：透過檢查上下情境關聯和使用者特徵，生成人工智慧可以自動執行門禁請求。人工智慧可以驗證使用者，訪問特定資源的請求，並自動授權或提升使用者以進行更多評估。
- 智慧使用者配置檔案管理：基於過去的行為和門禁模式，生成性人工智慧可以建立智慧的使用者配置檔案。藉助這些配置檔案，對門禁許可權和安全法規，做出資料驅動的判斷變得更加容易。
- 自助服務使用者管理：自助服務使用者管理門戶，可以由生成人工智慧提供支援，使員工無需人工幫助即可請求訪問、更新配置檔案，或重置密碼 TAI 可以處理這些請求，驗證它們，並在必要時自動滿足它們。
審核（Auditing）
以下是用例：
- 門禁策略管理：生成人工智慧，可能會使用過去的門禁資料和門禁策略，來尋找趨勢和異常。基於這一分析，人工智慧可以建議修改或改進門禁策略，確保許可權符合合規標準和最小特權原則。
- 特權門禁管理（PAM，Privileged Access Management）：透過持續觀察特權使用者行為，生成性人工智慧可以幫助 PAM 實現自動化。人工智慧可以檢測特權使用者的奇怪或可疑行為，並在必要時發出通知或要求進一步的身份驗證。
- 持續合規性監控：生成人工智慧可以監控門禁規則和使用者行為，以保持持續合規性。人工智慧可能會立即通知管理員潛在的合規性問題，例如過度許可權或未經授權的進出訪問嘗試。
- 自適應合規性響應：生成人工智慧可以透過檢查合規性資料和趨勢，來動態修改 IAM 規則以保持合規性。人工智慧可以根據不斷變化的合規性法律或安全最佳實踐，對門禁策略或身份驗證標準提出修改建議。
- 預測合規性分析：生成性人工智慧可以透過，使用過去的資料和合規趨勢，對未來潛在的合規性問題提供預測分析。人工智慧可以預見潛在問題，並主動提出解決方案以保持合規性。
- 自動門禁審查：透過檢查使用者行為、門禁歷史記錄和上下關聯情境，生成人工智慧可以自動執行門禁審查程式。人工智慧可能會為門禁審查生成報告和建議，從而提高流程的準確性和效率。
- 自動生成審核追蹤：生成性人工智慧可以為 IAM 操作，提供徹底的審核追蹤，幫助組織儲存門禁事件和修改的詳細記錄。審核追蹤的自動化開發，使合規性報告更容易，並減輕了 IT 員工的管理負荷。
總而言之，生成人工智慧帶來了身份和門禁管理的新時代，將身份驗證、授權、管理和審核這四個基本 IAM 支柱納入其中。組織可能會將其安全措施提升到前所未有的高度，同時透過擁抱這種尖端技術的力量，來改善使用者體驗和營運效率。生成人工智慧為 IAM 的各個方面，提供了許多優勢，從基於過去門禁模式的自動角色分配，到利用行為生物辨識的持續使用者身份驗證。
Akitra 的安全和合規性！
在當今資料洩露和隱私受損的時代，建立信任是追求新 SaaS 業務的關鍵競爭差異。客戶和合作夥伴希望保證他們的組織，正在盡一切可能防止洩露敏感資料，並將其置於危險之中，合規認證滿足了這一需求。
Akitra 為 SaaS 公司提供行業領先的、由人工智慧驅動的合規自動化平台和相關軟體工具。使用自動證據收集和持續監控，以及一整套可客製化的策略和控制作為合規性基礎，我們的合規自動化平台和服務幫助我們的客戶為SOC 1、SOC 2、HIPAA、GDPR、PCI DSS、ISO 27001、ISO 27701、ISO 27017、ISO 27018、NIST CSF、NIST 800-53、NIST 800-171、FedRAMP、CCPA、CMMC 等安全和合規框架，獲得合規性準備和認證，以及 CIS AWS 基礎基準等。此外，企業可以使用 Akitra 的風險管理產品為你的公司、信任中心和基於人工智慧的自動問卷回覆產品進行整體風險管理，以簡化和加快安全問卷回覆流程，從而節省大量成本。我們的合規和安全專家將提供客製化指導，以自信地導航端到端合規流程。
我們解決方案的好處包括節省大量時間、人力資源和成本，包括與我們的審核公司合作伙伴的審核費折扣。客戶快速且經濟高效地獲得合規性認證，隨著他們的成長而持續合規，並且可以使用單個合規自動化平台，在附加框架下獲得認證。
沒有留言:
張貼留言