Klacci 凱樂奇通關機
隨著企業越來越依賴數位平台，和雲端服務來開展業務，連線門禁控制管理的重要性也與日俱增。然而，保護這些系統並非易事，尤其對於使用數百甚至數千個應用的公司而言更是如此。如今，許多組織正轉向人工智慧 (AI) 來提升網路安全，其中 90% 的組織已在使用 AI 來加強防禦。
AI 與門禁控制和身分管理的結合，標誌著安全領域的下一個發展階段。透過結合 AI 和生成式 AI (GenAI)，組織可以徹底革新權限管理方式，減少漏洞，並提升整體身分安全態勢。
什麼是門禁控制中的 AI？
門禁控制確保合適的人員，在適當的時間連線存取適當的資源。它遵循最小權限原則，即使用者只能獲得完成工作所需的權限，而且不多不少。限制存取權限可以保護資料、系統和智慧財產權的安全。
雖然這個概念並不新鮮，但它比以往任何時候都更重要。雲端服務和互聯基礎架構的激增，使得權限管理變得更加複雜。如今，人工智慧 (AI) 和機器學習 (ML) 正在改變企業管理門禁控制的方式，幫助企業簡化和改進這些流程。
人工智慧在門禁控制的應用 #
各行各業的企業都開始使用結合了機器學習 (ML) 和自然語言處理 (NLP) 的 AI 門禁控制軟體，以做出更智慧、更快速的決策，從而保護資料並改善使用者體驗。AI 門禁軟體可以幫助的企業：
監控跨系統（包括應用、服務帳戶和非人類身分 (NHI)）的連線訪問，以即時偵測潛在漏洞，或未經授權的連線。透過分析來自各種控制系統的數據，AI 可以幫助你發現異常模式和高風險帳戶。
自動修復問題，並在出現潛在問題時，自動套用修復程式或限制門禁權限，從而減輕管理員的負擔。ML 透過學習過去的行為，和即時交互，幫助 AI 不斷改進。
透過分析使用者的角色、資料敏感度，以及對基礎架構安全的影響，推薦特定的角色和權限。這有助於確保使用者，僅擁有所需的精確門禁權限，從而最大限度地減少過度權限，並提高安全性。
透過調查連線模式來評估風險、辨識休眠帳戶並改善生物辨識認證，或臉部辨識系統。借助自然語言處理 (NLP) 技術，使用者可以向人工智慧 (AI) 提出查詢，例如「誰可以連線存取特定文件？」或「哪些帳戶屬於高風險帳戶？」，從而獲得即時洞察。
透過使用人工智慧分析複雜的控制系統，並應用先進的風險管理技術，組織可以更好地保護自身，及其敏感資訊免受威脅。
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為什麼人工智慧在存取控制中非常重要？
許多公司已經在使用人工智慧門禁控制軟體來保護、擴展和優化複雜的環境。
提升安全態勢
企業可以利用人工智慧辨識，並優先處理具有高權限或潛在問題的身份，並監控和標記未經授權的連線存取或風險權限，從而顯著降低風險開口 —— 無需使用亞馬遜雲端服務 (AWS) 或 Snowflake 等複雜系統。
可擴充的能性控制
如今，平均每個企業使用超過 1000 個應用程序，每個應用程式都需要獨特的權限和連線存取管理。借助人工智慧，企業可以隨著規模的擴大調整和簡化連線存取控制流程，從而更好地支援安全和合規功能，並減少人為錯誤。
最佳化成本
企業也可以利用人工智慧來幫助降低成本。透過自動化使用者連線存取審查、快速辨識連線存取風險和消除不必要的權限，使用人工智慧的企業可以避免昂貴的人工審查和安全事件。
主動安全
企業也可以利用人工智慧，更有效地實施最小權限原則。透過賦予企業對所有身分（無論是在本地還是在生物辨識認證系統中）的權限控制權，人工智慧可以幫助他們檢測配置錯誤，和權限過高的帳戶，從而在安全漏洞演變成風險之前將其修復。
減少人工操作
透過使用人工智慧自動化重複性任務，企業可以消除不必要的連線存取權限，並以簡潔易懂的方式，簡化業務經理的決策流程，從而減輕管理員的工作量，使安全團隊能夠專注於關鍵任務，同時最大限度地減少安全漏洞。
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人工智慧在連線存取控制中的限制#
與任何技術一樣，將人工智慧應用於連線存取控制並非完美無缺。一個關鍵挑戰，在於對準確數據的依賴。不完整或過時的資訊，可能導致權限錯誤或漏檢未經授權的連線存取。定期審核並更新基礎設施和權限資料，有助於確保人工智慧有效運作。
為了有效發揮作用，你必須將人工智慧佈署在全面且準確的數據基礎上。除非人工智慧解決方案，能夠連線存取關於身份權限的完整且細微的資訊，否則它們無法幫助你減少過度權限。
任何人工智慧都需要定期進行微調，以符合你組織的風險評估和安全策略。如果沒有持續的調整，系統可能會忽略關鍵因素，或無法有效執行最小權限原則。
人工智慧系統本身也可能存在漏洞。雖然人工智慧可以即時檢測風險，但它必須不斷更新以應對不斷演變的網路威脅。一個強大的網路安全框架，可以幫助最大限度地降低這些風險，並確保你的系統安全。
如何利用人工智慧實現高效連線存取控制#
人工智慧連線存取控制正在透過簡化存取權限分析，徹底改變身分管理、安全性和合規性。它幫助企業解答關鍵問題，例如誰擁有連線存取權限、他們是如何獲得連線存取權限的，以及是否應該撤銷權限。
1. 即時檢測和解讀異常行為#
透過持續監控使用者在系統、應用和裝置上的活動，企業可以利用人工智慧，發現可能預示安全威脅的異常行為。借助機器學習，企業可以訓練人工智慧辨識每個使用者和角色的典型行為模式，並使其標記任何偏離這些模式的行為。例如，如果員工突然嘗試在正常工作時間之外，或使用未辨識的設備連線存取敏感數據，使用人工智慧的企業可以立即辨識，並發出異常活動警報。
企業還可以利用人工智慧連接來自多個資料來源的數據，以發現可能被忽略的更廣泛的模式。例如，利用人工智慧，企業可以偵測使用者是否反覆嘗試在不同應用中，執行未經授權的操作，或者某個部門是否突然向特權帳戶發出大量連線存取請求。這些洞察使安全團隊能夠在潛在威脅（例如權限提升或未經授權的連線存取）升級之前將其捕獲。
組織還可以設定人工智慧，使其對高風險行為觸發自動回應。當人工智慧偵測到異常連線存取模式（例如試圖連線存取受限資料）時，它可以要求進行額外驗證、暫時限制連線存取權限，或提醒管理員進行審查。
2. 預測分析#
企業還可以利用人工智慧 (AI) ，在潛在風險演變成問題之前，辨識並解決它們。透過分析歷史連線存取模式和使用者行為，AI 可以幫助你預測，何時需要調整權限，從而防止未經授權的連線存取或權限蔓延。
組織還可以利用 AI，根據使用者需求和以往的連線存取趨勢，推薦合適的角色，從而改善連線存取審核流程。例如，如果使用者的角色變更，為涉及更敏感資料的角色，AI 可以主動建議合適的權限。
預測分析也可以透過標記未使用的權限帳號以便停用，幫助團隊辨識休眠連線存取權限。這使得組織能夠輕鬆實施和維護最小權限原則，確保使用者僅保留所需的連線存取權限。
3. 生成式 AI #
使用生成式 AI，可以讓使用者透過自然語言與複雜的連線存取控制系統互動。使用者無需瀏覽多個介面，或依賴專業技術知識，只需使用對話式語言提出問題，或發出存取請求即可。
例如，使用者可能會問：「誰有權利連線存取 Snowflake 表？」或「哪些使用者在 AWS 中擁有高風險權限？」 透過使用生成式人工智慧 (Generationative AI) 處理這些查詢，並從各種系統中提取數據，企業可以即時獲得清晰、可操作的回應。
對於安全團隊而言，生成式人工智慧可以透過自動化重複性查詢，和輔助存取請求決策來提高工作效率。因此，維運團隊可以專注於更複雜的任務，利用人工智慧處理日常請求和查詢，從而更快地獲得回應。
4. 統一安全系統
透過將連線存取管理、身分治理和使用者監控，集中到一個平台中，企業可以透過統一的控制面板查看所有連線存取點 —— 無論是在本地端、雲端，或是混合式環境中。這種簡化的視圖，確保了連線存取策略在所有系統中精確執行。透過整合先前孤立的資料來源（例如物聯網設備、監視攝影機、門禁日誌和刷卡記錄）的數據，企業可以利用人工智慧創建一個統一的安全生態系統，從而簡化監控並提高對潛在威脅的反應速度。
借助人工智慧驅動的洞察，組織可以管理權限、消除冗餘訪問，並識別應用程式和使用者帳戶中潛在的安全漏洞。這樣，管理人員可以直接了解團隊的權限，並根據需要快速授予、調整或撤銷連線存取權限。
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5. 數據驅動的推薦
組織還可以使用人工智慧分析連線存取模式，並為使用者推薦精準的角色、權限和授權，因此無需維運團隊猜測哪些權限最符合使用者的職責。相反，利用人工智慧，你可以評估組織內使用者行為、角色使用和連線存取需求的歷史數據，並辨識出有助於人工智慧根據個人工作職能，提出角色推薦的模式。
透過持續分析，人工智慧可以幫助你精確定位權限過高的帳戶、休眠的連線存取權限和不吻合的角色，以便管理人員可以授予必要的最低限度權限。當使用者請求連線存取權限時，人工智慧可以將該請求與系統中類似的角色，和權限進行交叉比對，並根據實際資料推薦最相關的連線存取權限。
自動化這些資料驅動型建議，可以幫助組織實現一致的權限配置，從而更好地與連線存取管理策略保持一致。管理人員和維運團隊可以依靠這些洞察，做出明智的決策，而無需進行大量的人工研究，這有助於提高生產力、最大限度地降低訪問相關風險，並在所有系統和應用程式中維護更有序的環境。
6. 手動任務自動化
透過使用人工智慧 (AI) 自動化重複且耗時的任務，組織可以幫助其團隊以最少的人工干預管理大量請求。例如，你可以使用 AI 來自動化角色分配、授予和撤銷連線存取權限，以及處理審核 —— 這些任務通常資源密集且容易出錯。透過將每個連線存取請求，與預先設定的策略進行即時評估，你可以使用 AI 自動確定正確的連線存取等級，並將請求路由到相應的審核工作流程。
透過 AI 處理連線存取權限配置等任務，管理人員可以即時了解團隊權限，並獲得主動警報以防止權限蔓延。例如，當員工提交連線存取請求時，其雇主可以利用人工智慧評估員工目前的權限，並根據最小權限原則確定最合適的角色。如果不再需要連線存取權限，人工智慧可以自動撤銷權限，從而簡化離職流程並防止殘留存取權限。這些功能的自動化使 IT 和安全團隊能夠專注於更高層級的任務，同時確保員工能夠及時獲得所需的連線存取權限。
7. 自動根據情境連線存取控制
為了確定每個存取請求的風險等級，並做出符合安全策略的連線存取決策，組織可以利用人工智慧 (AI) 即時分析使用者行為、裝置位置和其他因素。例如，如果員工從不熟悉的位置，或裝置要求連線存取敏感系統，系統可以標記該要求以進行額外驗證。如果連線存取符合標準行為（例如在工作時間內使用已知裝置登入），AI 可能無需進一步檢查即可授予連線存取權限。
自動根據情境連線存取控制，還允許組織應用即時 (JIT) 連線存取控制，即使用者僅在完成任務所需的時間內獲得連線存取權限，權限隨後會自動過期。這最大限度地減少了不必要的連線存取，使組織能夠在保持最小權限環境的同時，降低過度配置的風險。
在使用者行為變更的情況下，你可以使用 AI 動態調整權限，根據情境的即時變更授予、減少或撤銷連線存取權限。
8. 實體安全威脅 #
人工智慧的應用不僅限於網路安全。它還可以透過監控出入口並與生物辨識認證和人臉辨識系統整合，幫助組織降低實體安全風險。例如，利用人工智慧驅動的影像分析，可以偵測並提醒保全團隊注意尾隨行為（未經授權的人員尾隨他人通過安全入口），從而確保只有授權人員才能進入敏感區域，進而加強對這些區域的保護。
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