AI智能体普及浪潮下：身份管理如何重塑企业安全控制平面

从人工智能的实验阶段迈向实际运营执行，这不再是一个遥远的目标，而是亚太地区各类企业当前的首要任务。

如今，组织机构已经不再纠结是否应该采用人工智能。它们的重心已转向如何部署、治理人工智能，并在AI智能体日益成为劳动力队伍中常态化且高度自主的一部分时，确保其可追溯性与责任归属。

这一转变正在重塑企业架构。现代组织很少依赖单一的人工智能平台、模型或云服务提供商。相反，它们在多重环境中运作，由专业团队为特定功能选择最合适的工具。

因此，追求单一标准化的人工智能工具可能不切实际。更为迫切的需求是在多元技术生态系统中实现一致的治理。

随着智能体AI日益深入核心运营，传统的边界和身份安全模型面临日益严峻的挑战。组织不能再仅仅依靠主要为人工登录设计的碎片化工具，来保护日益自主的非人工作力量。

行业研究发现，机器身份的数量可能多达人类身份的45倍。此外，一项针对澳大利亚、日本和新加坡的调研显示，不到10%的组织认为其身份和访问管理系统完全有能力保护AI智能体、机器人和各类服务账户。

各组织机构扩展其自主工作力量的速度，已经超越了它们对其进行有效治理的能力。

当一个AI智能体被授予访问企业日历、敏感邮件对话和关键业务数据库的权限时，它就可能成为凭证窃取、提示注入和横向移动攻击的目标。

一个智能体可能持有凭证、调用应用程序编程接口（API），或启动自动化交易。因此，身份管理成为决定该智能体被允许访问和执行何种操作的企业控制平面。

高管团队和董事会逐渐认识到，非人身份需要与组织为人类用户投入多年开发的可见性、生命周期管理和访问控制等同级别的关注。

一个无法确定其智能体身处何处、能够访问哪些系统以及被授权执行哪些操作的组织，在治理方面存在显著漏洞。

亚太地区的监管框架已经要求组织建立技术和信息安全风险控制措施。例如，新加坡金融管理局（MAS）的技术风险管理要求涵盖关键系统、弹性、恢复和事件报告等领域。澳大利亚审慎监管局（APRA）的CPS 234准则也明确规定，信息安全的最终责任在于受监管实体的董事会。

为满足这些要求，同时不减缓技术开发速度，企业应超越静态的、即时认证模式，转向持续的、情境感知的授权方式。

人工智能的发展速度不大可能放缓。那些能够对其智能体实施有效控制的组织，将更有能力采纳新兴技术，并同时管理相关风险。

一个中立且独立的身份基础，能为企业提供安全采纳新兴AI工具的灵活性。如果在传统基础设施上添加孤立的AI安全控制，反而可能增加复杂性并累积技术债务。

企业应考虑建立一个跨云环境、应用程序和AI平台的统一身份架构。

将AI智能体视为“一级身份”，使组织能够强制执行最小权限访问原则、监控其活动，并立即停用受损或行为异常的智能体。

通过实施这些控制，人工智能就能成为重要的商业价值来源，而非攻击面的失控扩张。

未来企业技术将越来越多地涉及智能体系统。创新步伐应与建立信任和责任的能力相匹配。

将身份管理作为核心控制平面，组织可以确保，即便AI能力不断增强，其运营仍能保持安全、可控且具备弹性。