Seguridad de la identidad Solía centrarse principalmente en las personas.
Los empleados accedían a las aplicaciones. Los administradores recibían privilegios elevados. Los contratistas entraban y salían. Los equipos de identidad gestionaban las cuentas según los roles, los grupos, los permisos y las necesidades del negocio.
Las máquinas cambiaron ese modelo.
Ahora, las aplicaciones, las API, las cargas de trabajo, los scripts, la automatización, los certificados, los tokens y las cuentas de servicio acceden a los sistemas empresariales de forma continua sin que haya una persona detrás de cada interacción.
La IA lo cambia de nuevo.
Los agentes de IA, los copilotos, los asistentes, los flujos de trabajo autónomos y las aplicaciones basadas en LLM pueden recuperar información, interpretar el contexto, tomar decisiones, llamar a herramientas, interactuar con API y realizar acciones en entornos empresariales.
Esto ha generado una confusión comprensible en torno a tres términos relacionados:
- identidad de IA
- Identidad de máquina
- Cuenta de servicio
Se superponen, pero no significan lo mismo.
Una cuenta de servicio es un tipo de identidad de máquina. Las identidades de IA se superponen con la categoría más amplia de identidad de máquina, pero los agentes y copilotos introducen un contexto adicional en torno al propósito, la autonomía, la propiedad, los permisos heredados, las herramientas, las decisiones y el comportamiento que las organizaciones necesitan gestionar.
Esa distinción importa porque los equipos de seguridad cada vez más necesitan entender no solo lo que se autenticó, pero Qué organismo actuó, a qué datos confidenciales pudo acceder, por qué tuvo acceso, qué hizo realmente y si ese acceso sigue teniendo sentido.
Identidad de la IA frente a identidad de la máquina: conclusiones clave
- Las cuentas de servicio son identidades de máquina. Las aplicaciones, las cargas de trabajo, los scripts y la automatización suelen utilizarlos para autenticarse y acceder a los recursos empresariales sin interacción humana directa.
- La identidad de la máquina es la categoría más amplia. Puede incluir cuentas de servicio, aplicaciones, API, cargas de trabajo, certificados, tokens, bots, automatización y otros mecanismos de acceso no humanos.
- Las identidades de IA introducen una nueva capa de gobernanza. Los agentes y copilotos pueden heredar las credenciales y los permisos de la máquina, además de tomar decisiones, seleccionar herramientas, recuperar datos y realizar acciones.
- Las credenciales no cuentan toda la historia de la identidad. Un agente de IA puede actuar a través de varias API, aplicaciones, concesiones OAuth o cuentas de servicio en un mismo flujo de trabajo.
- El contexto de los datos determina el riesgo de identidad. El acceso generalizado a las máquinas se vuelve mucho más urgente cuando expone registros de clientes, credenciales, propiedad intelectual, información financiera u otros datos confidenciales.
- BigID vincula las identidades con los datos que respaldan su acceso. BigID ayuda a las organizaciones a gestionar las identidades humanas, de máquinas y de IA mediante permisos, actividad, propiedad, exposición de datos confidenciales y contexto empresarial.
¿Qué es una identidad de IA?
Una identidad de IA es una entidad distinta impulsada por IA que interactúa con sistemas empresariales, datos, aplicaciones, usuarios, API u otros agentes y, por lo tanto, requiere una propiedad identificable, permisos, controles de acceso, supervisión de la actividad y gobernanza del ciclo de vida.
Algunos ejemplos pueden ser:
- Agentes de IA
- Copilotos de la Enterprise
- Asistentes con tecnología LLM
- Flujos de trabajo autónomos
- aplicaciones habilitadas para IA
- Agentes RAG
- sistemas de orquestación de IA
- Sistemas multiagente
Una identidad de IA puede no autenticarse directamente mediante una credencial que lleve su propio nombre.
En cambio, puede funcionar a través de:
- Cuentas de servicio
- Identidades de la aplicación
- Concesiones OAuth
- Roles en la nube
- credenciales de API
- Identidades de las máquinas
- Permisos de usuario delegados
- Credenciales específicas de la herramienta
Esto crea una de las distinciones más importantes en la seguridad de la identidad moderna:
Es posible que la identidad que ejecuta el evento de autenticación no represente completamente a la entidad de IA que toma la decisión.
Una cuenta de servicio puede autenticar la conexión, mientras que un agente de IA decide qué información recuperar, qué herramienta utilizar y qué acción tomar.
Eso hace que Gobernanza de identidad de IA Más allá de la gestión de credenciales, las organizaciones necesitan vincular las identidades de IA con la propiedad, los permisos, los datos, las acciones, el propósito comercial y el ciclo de vida.
Gobernar la nueva identidad empresarial
Vea a qué pueden acceder, heredar y hacer las identidades de IA.
Descubra agentes de IA, copilotos, flujos de trabajo autónomos, aplicaciones, permisos, propietarios y exposición de datos confidenciales en entornos empresariales.
¿Qué es la identidad de una máquina?
La identidad de una máquina es una identidad no humana que las aplicaciones, las cargas de trabajo, los dispositivos, las API, la automatización, los servicios y otras entidades de software utilizan para autenticar y acceder a sistemas, servicios o datos.
Las identidades de las máquinas pueden incluir:
- Cuentas de servicio
- Aplicaciones
- Cargas de trabajo
- API
- Certificados
- Fichas
- Identidades de cargas de trabajo en la nube
- Cuentas de automatización
- Bots
- Guiones
- Acceso a máquinas relacionado con la IA
El proyecto OWASP Non-Human Identities describe las identidades no humanas como entidades de software que autentican y acceden a recursos protegidos, incluidas cuentas de servicio, tokens de API, cargas de trabajo, aplicaciones y servicios automatizados.
Guía de OWASP sobre identidad no humana Se pone de relieve una preocupación fundamental en materia de seguridad: estas identidades suelen operar de forma independiente del control humano directo y dependen de credenciales como claves, tokens, certificados, contraseñas y otros mecanismos de autenticación.
Seguridad de identidad de máquina Por lo tanto, es necesario abordar algo más que la validez de las credenciales.
Los equipos de seguridad también deben saber:
- ¿Qué identidades de máquina existen?
- ¿Quién es el dueño de ellos?
- ¿A qué sistemas se conectan?
- Qué permisos tienen
- Qué datos sensibles pueden alcanzar
- Si esos permisos siguen siendo necesarios
- Cómo los equipos supervisan su actividad
- Cuándo los equipos deben revocar o retirar el acceso
¿Qué es una cuenta de servicio?
Una cuenta de servicio es una cuenta que una aplicación, servicio, script, carga de trabajo o proceso automatizado utiliza para autenticarse y realizar tareas sin necesidad de que un usuario individual inicie sesión de forma interactiva.
Algunos ejemplos incluyen una cuenta de servicio que:
- Permite que una aplicación consulte una base de datos.
- Permite una integración para mover archivos entre sistemas.
- Permite que un proceso de copia de seguridad acceda al almacenamiento.
- Permite la integración de API
- Ejecuta trabajos programados
- Permite que una aplicación de IA recupere documentos empresariales.
- Proporciona a un agente de IA acceso a una aplicación o fuente de datos.
Las cuentas de servicio existen desde mucho antes de la IA generativa.
Su propósito principal no ha cambiado: Proporcionar al software una identidad que pueda utilizar para acceder a los recursos.
Lo que ha cambiado es la cantidad y la sofisticación de los sistemas que los utilizan.
Un proceso por lotes tradicional puede utilizar una cuenta de servicio para realizar una acción predecible cada noche.
Un agente de IA puede usar el mismo tipo de cuenta mientras decide dinámicamente qué registros recuperar, qué llamadas a la API realizar, qué herramientas invocar y qué siguiente paso dar.
Puede que la credencial te resulte familiar. Puede que el comportamiento que hay detrás no.
Identidad de IA frente a identidad de máquina frente a cuenta de servicio
| Concepto | Lo que representa | Ejemplo | Pregunta de gobernanza primaria |
|---|---|---|---|
| Cuenta de servicio | Un software de cuentas se utiliza para autenticar y realizar tareas. | Una cuenta de aplicación de backend con acceso a la base de datos. | ¿Esta cuenta aún necesita estos permisos? |
| Identidad de máquina | La clase más amplia de identidades no humanas utilizadas por el software y la automatización | API, carga de trabajo, aplicación, certificado, token, cuenta de servicio | ¿A qué información accede esta máquina y por qué? |
| Identidad de IA | Una entidad impulsada por IA que puede acceder a recursos, tomar decisiones, seleccionar herramientas o realizar acciones. | Agente de IA que lee los registros de clientes y actualiza un CRM. | ¿Qué puede ver, decidir y hacer esta IA, y quién es el responsable? |
Una relación simple se ve así:
Cuenta de servicio ⊂ Identidad de la máquina
La identidad de la IA requiere otra dimensión.
Un agente de IA puede depender de una o varias identidades de máquina para operar. La identidad de IA representa la entidad autónoma o semiautónoma cuyo propósito, propiedad, permisos, actividad y acciones deben ser gestionados por los equipos.
Identidad de IA ↔ Identidad de máquina
La relación no siempre es jerárquica. Una identidad de IA puede funcionar como una identidad de máquina, o bien operar a través de varias identidades de máquina, credenciales, aplicaciones y rutas de acceso delegadas. La gobernanza de la identidad de IA aporta el contexto necesario para comprender al actor de IA que se encuentra detrás de esos mecanismos de acceso.
La pila de identidades se ha vuelto estratificada.
La pila de identidad moderna
Una interacción con la IA puede cruzar varias capas de identidad.
¿Quién solicitó la tarea?
¿Qué agente o copiloto decidió qué hacer?
¿Qué aplicación, API o carga de trabajo tenía acceso?
¿Qué token, clave, certificado o cuenta se autenticó?
¿Qué podría alcanzar, cambiar o desencadenar la identidad?
Esta estructura por capas explica por qué los registros de identidad tradicionales pueden dejar preguntas importantes sin respuesta.
Un registro de seguridad puede mostrar que svc-ai-sales Se consultó una base de datos de clientes.
Pero es posible que los equipos aún necesiten saber:
- ¿Qué agente de IA inició la solicitud?
- ¿Qué empleado o flujo de trabajo activó al agente?
- ¿Por qué necesitaba el agente esa información?
- ¿Qué campos del cliente recuperó?
- ¿Eran datos confidenciales?
- ¿Tenía el agente un acceso más amplio del necesario?
- ¿Qué hizo después con la información?
La autenticación responde a la pregunta de cómo se produjo el acceso. La gobernanza de la identidad mediante IA debe responder a la pregunta de quién o qué actuó y si esa acción tuvo sentido.
¿Son las identidades de IA identidades de máquina?
Las identidades de IA pueden enmarcarse dentro del panorama más amplio de la identidad de las máquinas y las identidades no humanas, pero tratar los términos como intercambiables crea lagunas en la gobernanza.
Las identidades de IA funcionan mediante acceso automatizado, por lo que se enmarcan dentro del debate más amplio sobre la seguridad de la identidad no humana.
Pero la IA introduce capacidades que distinguen a muchas identidades de IA de las máquinas tradicionales:
- Toma de decisiones dinámica
- Selección de herramientas
- Procesamiento de instrucciones en lenguaje natural
- Ejecución autónoma de tareas
- Planificación en varias etapas
- Interacción con otros agentes
- Recuperación dinámica
- Cambiar el comportamiento en función del contexto
Un servicio de atención al cliente tradicional no decide ponerse en contacto con un cliente, consultar tres sistemas, resumir los resultados y actualizar un registro.
Un agente de IA puede.
Esa diferencia influye en cómo los equipos deben gestionar el riesgo.
Por qué los agentes de IA cambian la seguridad de la identidad
Los agentes de IA trasladan el problema de la identidad de autenticación hacia autoridad delegada.
Considere la posibilidad de contratar a un agente que ayude al gestor de cuentas a prepararse para la renovación.
El agente podría necesitar:
- Identificar al cliente.
- Recuperar registros de CRM.
- Consultar el uso del producto.
- Lea los casos de soporte.
- Revisar la información del contrato.
- Resuma el riesgo potencial de renovación.
- Actualizar el registro de la cuenta.
Ese único flujo de trabajo de IA puede abarcar varias aplicaciones, permisos, cuentas de servicio, API y conjuntos de datos.
El equipo de identidad ya no puede preguntar solo:
“¿Esta cuenta tiene credenciales válidas?”
También debe preguntar:
- ¿Quién es el dueño del agente?
- ¿Qué propósito tiene?
- ¿Qué identidad utiliza en cada sistema?
- ¿A qué datos confidenciales puede acceder?
- ¿Qué permisos hereda?
- ¿Qué acciones puede realizar?
- ¿Qué acciones requieren aprobación?
- ¿Su acceso sigue estando en consonancia con su propósito?
- ¿Pueden los equipos rastrear la actividad hasta el agente?
Aquí es donde Gobernanza del acceso a la IA se relaciona con la gobernanza de la identidad.
Las cuentas de servicio crean rutas de acceso a la IA ocultas.
Los agentes de IA no siempre reciben permisos directos.
A menudo, heredan el acceso a través de la infraestructura empresarial existente.
Un agente puede acceder a datos confidenciales a través de:
- Una cuenta de servicio adjunta a su aplicación.
- Una concesión OAuth
- Integración de API
- Un rol en la nube
- Una cuenta de base de datos
- Un conector
- Acceso delegado de un usuario
- Otro agente o herramienta
Esto crea un grave problema de gobernanza.
Una organización puede aprobar un agente de IA sin darse cuenta de que la cuenta que lo respalda ya cuenta con años de permisos acumulados.
Ese agente puede heredar un acceso que va mucho más allá de su propósito comercial previsto.
La investigación y la arquitectura de identidad actual de BigID se centran en conectar estas vías de acceso con datos confidenciales para que los equipos puedan ver dónde los permisos de las máquinas y la IA generan una exposición real.
¿Qué es la seguridad de la identidad no humana?
La seguridad de la identidad no humana rige las identidades basadas en software que se autentican, acceden a sistemas y realizan acciones sin interacción humana directa.
La categoría puede incluir:
- Cuentas de servicio
- Identidades de las máquinas
- Aplicaciones
- API
- Cargas de trabajo
- Automatización
- Bots
- Agentes de IA
- Copilotos
- Sistemas autónomos
Seguridad de la identidad no humana crea el paraguas más amplio.
Dentro de él:
- Seguridad de identidad de máquina Aborda identidades automatizadas, credenciales, cargas de trabajo, aplicaciones, API, servicios y accesos relacionados.
- Gobernanza de identidad de IA Se centra específicamente en las entidades impulsadas por IA, su propiedad, los permisos heredados, la actividad, la autonomía y el ciclo de vida.
- Gobernanza del acceso a la IA Se centra en a qué pueden acceder los sistemas de IA y si ese acceso se ajusta a un propósito comercial legítimo.
Las organizaciones necesitan las tres perspectivas a medida que la IA se convierte en otro participante activo en la identidad empresarial.
¿Por qué el contexto de los datos cambia el riesgo de identidad de la máquina?
El inventario de identidades por sí solo no puede indicar a los equipos de seguridad qué identidades de máquinas generan el mayor riesgo.
Consideremos dos cuentas de servicio.
La primera opción recupera la documentación pública del producto.
La segunda puede consultar:
- Información personal identificable del cliente
- registros de empleados
- Datos financieros
- Cartas credenciales
- Misterios
- Código fuente
- Propiedad intelectual
Ambos pueden tener el mismo mecanismo de autenticación.
Sus consecuencias en materia de seguridad difieren drásticamente.
El riesgo de la identidad de las máquinas cobra sentido cuando los equipos vinculan la identidad y los permisos con la confidencialidad y el valor comercial de los datos que respaldan ese acceso.
Ese principio se encuentra en el centro de BigID. seguridad de identidad con reconocimiento de datos acercarse.
Información sobre necesidades de datos de riesgo de identidad
Vea lo que las identidades humanas, de máquina y de IA pueden realmente alcanzar.
Conecte usuarios, cuentas de servicio, aplicaciones, API, cargas de trabajo, identidades de máquinas, agentes de IA, permisos, actividad y datos confidenciales para priorizar el acceso que genera una exposición real.
Gobernanza de identidad de IA frente a seguridad de identidad de máquina
| Área | Seguridad de identidad de máquina | Gobernanza de identidad de IA |
|---|---|---|
| Alcance principal | Aplicaciones, cargas de trabajo, cuentas de servicio, API, automatización, credenciales | Agentes, copilotos, asistentes, aplicaciones de IA, flujos de trabajo autónomos |
| Pregunta principal | ¿Qué identidades de máquina existen y a qué pueden acceder? | ¿Qué identidades de IA existen, a qué pueden acceder y qué pueden decidir o hacer? |
| Propiedad | Propietario de la aplicación, carga de trabajo, plataforma, integración o infraestructura. | Propietario de negocio, IA, aplicación, seguridad, datos o gobernanza |
| Comportamiento | A menudo determinista o predefinido | Puede tomar decisiones dinámicas y seleccionar acciones en función del contexto. |
| Control de llaves | Ciclo de vida de las credenciales, propiedad, acceso, privilegio mínimo, monitorización | Inventario de IA, propiedad, permisos heredados, acceso a datos confidenciales, permisos de herramientas, actividad, autonomía, ciclo de vida |
Las disciplinas deben conectarse en lugar de competir.
Un agente de IA puede depender de cuentas de servicio, API, tokens e identidades de máquina. Por lo tanto, la gobernanza de la identidad de la IA debe heredar prácticas sólidas de identidad de máquina, extendiéndolas a la propiedad, el propósito, la autonomía, el acceso y el comportamiento específicos de la IA.
Errores comunes de los equipos de seguridad
No toda identidad no humana es una identidad de IA.
Una cuenta de servicio de base de datos no se convierte en una identidad de IA simplemente porque carezca de un usuario humano.
La identidad de IA describe un actor o sistema impulsado por IA cuyas acciones los equipos necesitan controlar.
Un agente de IA es más que su cuenta de servicio.
Si nos fijamos únicamente en la cuenta que se autenticó, podemos ocultar la entidad de IA que tomó la decisión y el flujo de trabajo más amplio en el que se produjo la actividad.
La rotación de credenciales no equivale a una gobernanza del acceso.
La rotación de la contraseña, el token o el certificado de una cuenta de servicio reduce el riesgo de robo de credenciales.
No responde a la pregunta de si la identidad debería seguir teniendo un amplio acceso a datos confidenciales.
El inventario de identidad de máquinas no equivale a la priorización de riesgos.
Saber que existen 20.000 identidades no humanas no le indica a un CISO cuáles cinco representan una vulnerabilidad urgente.
Los equipos necesitan información sobre sensibilidad, permisos, actividad, propiedad, vías de acceso y contexto empresarial.
La gobernanza de la IA no puede ignorar la identidad.
Un inventario de modelos no puede indicar a los equipos qué cuenta de servicio utiliza un agente, qué permisos ha heredado ni qué registros confidenciales puede recuperar.
Las organizaciones no pueden gestionar la IA de forma eficaz sin gestionar la identidad y el acceso a la IA.
Cómo proteger la IA y las identidades de las máquinas
1. Descubre todos los tipos de identidad
Realizar un inventario de usuarios humanos, aplicaciones, cuentas de servicio, cargas de trabajo, API, automatización, agentes de IA, copilotos y sistemas autónomos.
2. Asignar la propiedad
Toda máquina material y toda identidad de IA necesita un propietario responsable.
Los equipos deben saber por qué existe, quién lo aprobó y quién es responsable de la corrección cuando el acceso se vuelve riesgoso.
3. Mapear permisos efectivos
No se fije únicamente en las subvenciones directas.
Incluye acceso heredado, grupos, permisos de aplicación, roles en la nube, ámbitos de OAuth, API, permisos delegados y cuentas de servicio.
4. Vincular identidades con datos confidenciales
Descubrir y clasificar datos confidenciales, luego determinar qué identidades humanas, de máquina y de IA pueden alcanzarlo.
5. Aplicar el principio de mínimo privilegio.
A cada identidad se le otorgan únicamente los datos y las acciones que requiere su propósito legítimo.
Esto es especialmente importante para las cuentas de servicio y los agentes de IA, ya que los permisos amplios no humanos pueden operar de forma continua y a la velocidad de la máquina.
6. Gobernar las acciones de la IA, no solo el acceso a la IA.
Para los agentes, determine qué herramientas pueden utilizar y qué acciones requieren aprobación.
El acceso de lectura y el permiso para modificar los registros de producción no deberían recibir el mismo tratamiento en materia de gobernanza.
7. Monitorear la actividad
Los permisos muestran lo que una identidad puede hacer.
Monitoreo de la actividad Ayuda a mostrar qué hace realmente con la información confidencial.
8. Gestionar el ciclo de vida completo
Las identidades necesitan ser gestionadas desde su creación hasta su cambio y retirada.
Elimine las cuentas de servicio obsoletas, las identidades de máquina innecesarias, los agentes retirados, las integraciones antiguas y los permisos que ya no cumplen una función empresarial.
9. Vincular los hallazgos con las medidas correctivas.
La seguridad de la identidad debe reducir la exposición, no simplemente documentarla.
Flujos de trabajo de remediación Puede ayudar a los equipos a reducir el acceso, hacer cumplir las políticas, asignar la responsabilidad y realizar un seguimiento de las medidas correctivas.
Lista de verificación de preparación para la seguridad de la identidad
Preparación para la identidad humana, de máquina y de IA
¿Puede su equipo de seguridad responder a estas preguntas?
✓ ¿Qué cuentas de servicio existen?
✓ ¿Qué aplicaciones, API, cargas de trabajo e identidades de máquinas operan en nuestro entorno?
✓ ¿Qué agentes de IA, copilotos, asistentes y flujos de trabajo autónomos existen?
✓ ¿Quién es el dueño de toda identidad material no humana?
✓ ¿Qué cuentas de servicio e identidades de máquina son compatibles con los sistemas de IA?
✓ ¿A qué datos confidenciales puede acceder cada identidad?
✓ ¿Qué identidades tienen permisos excesivos?
✓ ¿Qué permisos heredó la IA a través de aplicaciones, API o cuentas de servicio?
✓ ¿Qué acciones puede realizar cada agente de IA?
✓ ¿Qué identidades acceden a datos regulados o críticos para el negocio?
✓ ¿Qué identidades permanecen activas sin un propietario o propósito legítimo?
✓ ¿Podemos supervisar cómo las identidades no humanas utilizan los datos confidenciales?
✓ ¿Podemos reducir el acceso rápidamente cuando cambia el riesgo?
Cómo BigID aborda la IA y la seguridad de la identidad de las máquinas.
BigID aborda la seguridad de la identidad desde los datos hacia el exterior.
Las herramientas de identidad tradicionales proporcionan información esencial sobre cuentas, credenciales, permisos, autenticación y acceso.
BigID agrega el contexto de datos confidenciales necesario para comprender lo que ese acceso realmente pone en riesgo.
BigID ayuda a las organizaciones a:
- Vincular identidades con datos confidenciales: Asociar usuarios humanos, aplicaciones, cuentas de servicio, API, cargas de trabajo, identidades de máquinas, agentes de IA y otras identidades con información regulada, confidencial, propietaria y crítica para el negocio.
- Identidades seguras de las máquinas: Descubra cuentas de servicio, aplicaciones, API, cargas de trabajo, automatización, tokens e identidades de máquinas, y conecte sus permisos con la exposición de datos confidenciales.
- Gestionar las identidades de la IA: Agentes de IA de inventario, copilotos, flujos de trabajo autónomos, aplicaciones, propietarios, permisos heredados, actividad y contexto del ciclo de vida.
- Gobernar el acceso a la IA: Comprenda qué sistemas de IA pueden acceder a los datos empresariales, cómo obtuvieron ese acceso y en qué casos los permisos exceden las necesidades comerciales legítimas.
- Identificar el acceso excesivo: Identificar identidades con acceso obsoleto, heredado, amplio, innecesario o de alto riesgo a información confidencial.
- Fortalecer el principio de los menos privilegiados: Priorice la reducción del acceso utilizando la identidad, los permisos, la sensibilidad, la exposición, la propiedad y el contexto empresarial.
- Agregar contexto de actividad: Comprenda cómo las identidades acceden, mueven, comparten, modifican, descargan o eliminan datos confidenciales.
- Solución de problemas de la unidad: Reducir el acceso de riesgo, asignar responsabilidades, hacer cumplir las políticas y coordinar las medidas correctivas.
El objetivo no es simplemente inventariar más identidades, sino comprender qué identidades humanas, de máquinas y de IA pueden acceder a los datos relevantes, determinar si dicho acceso tiene sentido y reducir la exposición antes de que se convierta en un incidente.
Conectar los datos y la IA
Proteja todas las identidades que puedan acceder a datos confidenciales.
Descubra cómo BigID conecta las identidades humanas, de máquinas y de IA con los permisos, la actividad, los datos confidenciales, la propiedad, la exposición y la remediación en entornos empresariales.
Preguntas frecuentes sobre identidad de IA frente a identidad de máquina
¿Qué es una identidad de IA?
Una identidad de IA es una entidad impulsada por IA, como un agente, copiloto, asistente, flujo de trabajo autónomo o aplicación habilitada para IA, que interactúa con sistemas empresariales, datos, usuarios, herramientas o API y, por lo tanto, requiere propiedad, controles de acceso, permisos, supervisión y gobernanza del ciclo de vida.
¿Qué es la identidad de una máquina?
La identidad de una máquina es una identidad no humana que el software, las cargas de trabajo, las aplicaciones, las API, la automatización u otra tecnología utilizan para autenticar y acceder a sistemas, servicios o datos.
¿Qué es una cuenta de servicio?
Una cuenta de servicio es una cuenta que una aplicación, servicio, carga de trabajo, script, integración o proceso automatizado utiliza para autenticarse y realizar tareas sin necesidad de que un usuario individual inicie sesión de forma interactiva.
¿Una cuenta de servicio es una identidad de máquina?
Sí. Una cuenta de servicio es un tipo de identidad de máquina. La categoría más amplia de identidad de máquina también puede incluir aplicaciones, cargas de trabajo, API, certificados, tokens, automatización y otras identidades no humanas.
¿Un agente de IA es una identidad de máquina?
Un agente de IA opera mediante acceso automatizado y puede depender de cuentas de servicio, API, aplicaciones, roles en la nube, tokens u otras identidades de máquina. Las organizaciones también deben gestionar el agente de IA como su propia identidad, ya que puede tomar decisiones, seleccionar herramientas, recuperar datos y realizar acciones a través de dichas vías de acceso.
¿Cuál es la diferencia entre la identidad de la IA y la identidad de la máquina?
La identidad de máquina describe las identidades no humanas que el software y los sistemas automatizados utilizan para autenticarse y acceder a los recursos. La identidad de IA se centra en entidades impulsadas por IA, como agentes y copilotos, cuyo propósito, propiedad, permisos heredados, decisiones, herramientas, actividad, autonomía y ciclo de vida requieren una gobernanza adicional.
¿Qué es la seguridad de la identidad no humana?
La seguridad de la identidad no humana abarca las cuentas de servicio, las identidades de las máquinas, las aplicaciones, las API, las cargas de trabajo, la automatización, los bots, los agentes de IA, los copilotos y otras identidades basadas en software que acceden a los recursos empresariales sin interacción humana directa.
¿Por qué las cuentas de servicio son riesgosas?
Las cuentas de servicio pueden conservar permisos persistentes, excesivos, poco claros o sin asignar. El riesgo aumenta cuando dichos permisos dan acceso a datos sensibles, regulados, confidenciales o críticos para el negocio.
¿Por qué los agentes de IA aumentan el riesgo de identidad?
Los agentes de IA pueden heredar permisos de máquina al tiempo que recuperan información, toman decisiones, seleccionan herramientas, llaman a API, modifican registros y ejecutan flujos de trabajo. Por lo tanto, los permisos amplios pueden traducirse tanto en la exposición de datos confidenciales como en acciones autónomas con consecuencias.
¿Cómo deben las organizaciones proteger las identidades de las máquinas?
Las organizaciones deben descubrir las identidades de las máquinas, asignar propietarios, definir permisos efectivos, conectar el acceso a datos confidenciales, reducir el acceso excesivo, aplicar el principio de mínimo privilegio, supervisar la actividad, gestionar las credenciales y eliminar las identidades obsoletas a lo largo de su ciclo de vida.
¿Cómo deberían las organizaciones gestionar las identidades de la IA?
Las organizaciones deben inventariar las identidades de IA, establecer la propiedad y el propósito comercial, comprender los permisos heredados, mapear el acceso a datos confidenciales, restringir las herramientas y acciones disponibles, aplicar el principio de mínimo privilegio, supervisar la actividad, reevaluar el riesgo a medida que cambian los sistemas y eliminar las identidades que ya no cumplen un propósito aprobado.
¿Cómo respalda BigID la seguridad de la identidad de las máquinas y la inteligencia artificial?
BigID conecta las identidades humanas, de máquinas y de IA con datos confidenciales, permisos, actividad, propiedad, rutas de acceso, exposición y contexto empresarial para ayudar a las organizaciones a identificar riesgos de identidad, reducir el acceso excesivo, fortalecer el principio de mínimo privilegio, gestionar las identidades de IA e impulsar la remediación.
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