Agents d'intelligence artificielle, Les comptes de service, les flux de travail automatisés et les processus machine-à-machine deviennent rapidement des acteurs clés de l'entreprise. Ces entités non humaines n'opèrent plus en arrière-plan : elles accèdent aux données sensibles, les déplacent, les transforment et agissent sur elles, souvent de manière autonome et à la vitesse d'une machine.
Ce changement introduit un nouveau défi sécuritaire qui croît rapidement : Gestion des accès des agents (AAM).
Gestion des accès des agents (AAM) La gestion des identités et des accès (AAM) est la discipline qui régit la manière dont les identités non humaines — y compris les agents d'IA — accèdent aux données d'entreprise, ce qu'elles peuvent en faire et si cet accès reste approprié dans le temps. Au sein de l'AAM, Contrôle d'accès des agents Le résultat de l'application de la loi est : contrôles du moindre privilège, en surveillant l'utilisation et en réagissant aux risques en temps réel.
Bien que l'AAM puisse sembler être une extension naturelle des programmes de gestion des identités et des accès (IAM) existants, la gouvernance de l'accès des agents est fondamentalement différente. Accès autonome il ne s'agit pas seulement d'un problème d'identité — C'est un problème de données.
Pourquoi étendre la gouvernance des accès aux agents n'est pas trivial
La gouvernance traditionnelle des accès reposait sur des hypothèses qui ne sont plus valables :
- Les identités sont humaines
- L'accès est basé sur les rôles. et relativement statique
- L'activité peut être évaluée ultérieurement.
Les agents d'IA violent ces trois règles.
Les agents ne se connectent pas comme les humains. Ils héritent des autorisations via des API, des comptes de service, des identifiants intégrés et des flux de travail dynamiques couvrant les plateformes cloud, les applications SaaS et l'infrastructure de données. Bien souvent, les équipes de sécurité ignorent même l'existence de ces agents, et encore moins les données auxquelles ils peuvent accéder.
Sans contexte de données, les organisations régissent l'accès de manière abstraite. Les questions les plus importantes restent sans réponse :
- Quelles données sensibles cet agent peut-il accéder ?
- Que fait-il concrètement de ces données ?
- Cet accès est-il approprié dès maintenant, et pas seulement sur le papier ?
Ce sont des questions auxquelles les contrôles d'identité seuls n'ont jamais été conçus pour répondre.
Pourquoi la gestion active des actifs (AAM) doit privilégier les données
Une gestion efficace des accès des agents commence par la connaissance des données, et non par l'abstraction des identités.
Savoir qu'un agent existe ne suffit pas. Les équipes de sécurité doivent comprendre :
- Où résident les données sensibles
- Comment est-il classé ?
- Quelles identités — humaines et non humaines — peuvent y accéder
Comment cet accès évolue au fil du temps
Les approches centrées sur l'identité permettent de décrire qui est un agent, mais ne peuvent déterminer quelles données sont à risque ni comment ce risque évolue. De même, la gouvernance de l'IA centrée sur les modèles se concentre sur l'entraînement et le comportement des modèles, mais néglige souvent l'accès aux données réelles et leur exposition.
Un modèle de sécurité axé sur les données comble cette lacune en ancrant la gouvernance et l'application des mesures dans le contexte réel des données, de manière continue et à grande échelle.
La convergence requise pour l'AAM
La gestion active des actifs (AAM) ne peut être assurée par une solution de contrôle unique ou ponctuelle. Elle requiert la convergence de trois capacités fondamentales :
- Gestion de la sécurité des données (DSPM) découvrir, classer et prioriser en permanence les données et les expositions sensibles
- Gouvernance de l'accès aux données (DAG) comprendre et gérer les voies d'accès et les droits d'accès pour les identités humaines et non humaines
- Surveillance de l'activité des données (DAM) observer comment les données sont réellement utilisées et détecter les comportements risqués ou anormaux
Ensemble, ces capacités permettent Contrôle d'accès des agents — en appliquant le principe du moindre privilège, en surveillant l’utilisation et en corrigeant les risques à la vitesse à laquelle les agents opèrent.
Pourquoi BigID est bien positionné pour devenir leader de la gestion des accès des agents
BigID a été construit sur un principe simple : On ne peut pas protéger ce qu'on ne comprend pas.
Leader du secteur découverte, classification avancée, et intelligence des données axée sur l'identité Elles constituent le fondement de la plateforme BigID. Ce fondement permet à BigID d'étendre la gouvernance des accès au-delà des humains, aux agents d'IA et à d'autres identités non humaines.
En unifiant la gestion des données et des protocoles (DSPM), la gouvernance des accès aux données et la surveillance de l'activité des données sur une plateforme unique, BigID permet aux responsables de la sécurité de :
- Gouverner identités humaines et non humaines ensemble en utilisant des politiques cohérentes et axées sur les données
- Identifier les agents surprivilégiés et les accès à risque chemins d'accès directement liés à des données sensibles
- Surveillez l'utilisation des données réelles et automatiquement remédier à l'exposition à la source
À mesure que les systèmes autonomes prolifèrent, Gestion des accès des agents deviendra un pilier fondamental de la sécurité des données moderne. BigID concrétise cet avenir, non pas par un contrôle cloisonné supplémentaire, mais grâce à une plateforme unifiée, axée sur les données et conçue pour évoluer.
De la conception à la réalisation
À mesure que les organisations formalisent la gestion des accès des agents, une question cruciale se pose : À quoi ressemble réellement le “bien” ?
La gouvernance des agents exige plus qu'une simple sensibilisation : elle requiert une approche structurée englobant la collecte de données, l'analyse des accès, la surveillance des activités et la réponse automatisée. Les responsables de la sécurité ont besoin d'un outil pour évaluer le niveau de préparation, identifier les lacunes et définir une stratégie.
Pour accompagner cette démarche, nous avons développé un modèle pratique conçu pour aider les organisations à opérationnaliser la gestion des identités d'agents (AAM) et à mettre en œuvre le contrôle d'accès des agents pour les identités humaines et non humaines.
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