L'IA transforme le paysage identitaire plus rapidement que la plupart des organisations ne le réalisent.
Pendant des décennies, la sécurité de l'identité s'est principalement concentrée sur les personnes :
- employés
- entrepreneurs
- administrateurs
- utilisateurs tiers
Les équipes de sécurité ont conçu des programmes de gestion des identités et des accès en fonction du comportement humain :
- noms d'utilisateur
- mots de passe
- MFA
- autorisations basées sur les rôles
- surveillance des connexions
Ce modèle ne reflète plus la réalité.
Aujourd'hui, les systèmes d'entreprise interagissent de plus en plus avec d'autres systèmes plutôt qu'avec des humains.
Les agents d'IA récupèrent automatiquement les données sensibles.
Les API déclenchent des flux de travail en continu.
Les charges de travail cloud s'authentifient dynamiquement.
Identités des machines opérer à grande échelle sans intervention humaine.
Et dans de nombreuses organisations, les identités non humaines dépassent désormais largement le nombre d'utilisateurs humains.
Ce changement redéfinit complètement la sécurité de l'identité.
Le défi n'est plus seulement :
“ Peut-on réglementer l’accès humain ? ”
Les organisations doivent maintenant répondre :
“ Peut-on réglementer l’accès autonome des machines aux données sensibles ? ”
En bref : Sécurité de l’identité humaine vs non humaine
• Les identités humaines s'authentifient de manière interactive tandis que les identités non humaines fonctionnent de manière autonome.
• Les agents d'IA, les API, les charges de travail et les comptes de service étendent considérablement la surface d'attaque en matière d'identité.
• Les programmes IAM traditionnels étaient conçus principalement pour les utilisateurs humains.
• Les identités non humaines disposent souvent de permissions excessives et d'une visibilité limitée.
• L’IA accélère la croissance de l’identité des machines dans les environnements cloud et SaaS
• La sécurité moderne des identités exige une visibilité simultanée sur les identités, l'accès aux données, l'activité et les flux de travail d'IA.
Qu’est-ce que la sécurité de l’identité humaine ?
La sécurité de l'identité humaine se concentre sur la gestion et la protection des accès des personnes utilisant les systèmes d'entreprise.
Cela comprend :
- employés
- administrateurs
- entrepreneurs
- partenaires
- fournisseurs
Les programmes d'identité traditionnels se concentrent généralement sur :
- authentification
- Application du MFA
- le contrôle d'accès basé sur les rôles
- provisionnement des utilisateurs
- surveillance des connexions
- gestion des accès privilégiés
Ces modèles supposent des identités :
- agir de manière interactive
- s'authentifier manuellement
- suivre des schémas d'utilisation prévisibles
- opérer au sein de structures organisationnelles fixes
Cela fonctionnait bien lorsque les personnes étaient les principaux acteurs au sein des environnements d'entreprise.
L'IA est en train de modifier rapidement cette hypothèse.
Qu’est-ce que la sécurité de l’identité non humaine ?
Sécurité de l'identité non humaine se concentre sur la sécurisation des identités des machines qui interagissent de manière autonome avec les systèmes et les données.
Ces identités comprennent :
- comptes de service
- API et clés API
- identifiants de la machine
- charges de travail cloud
- conteneurs
- robots
- outils d'automatisation
- Agents d'intelligence artificielle
- copilotes
- flux de travail d'orchestration
Contrairement aux identités humaines, les identités non humaines souvent :
- fonctionner en continu
- authentification automatique
- mise à l'échelle dynamique
- communication machine à machine
- systèmes d'accès programmatiques
Cela crée un défi de gouvernance totalement différent.
Sécurité de l'identité humaine vs non humaine : les principales différences
| Sécurité de l'identité humaine | Sécurité de l'identité non humaine |
|---|---|
| Authentification interactive | Authentification autonome |
| Populations d'utilisateurs statiques | Identités dynamiques et éphémères |
| Authentification par mot de passe et authentification multifacteur (MFA) | Jeton, clé API et certificat |
| accès basé sur les rôles | Accès piloté par les flux de travail |
| Supervision humaine | Exécution de la machine |
| provisionnement manuel | Création et mise à l'échelle automatisées |
| Examens périodiques de la gouvernance | surveillance continue de l'activité requise |
| Comportement d'utilisation prévisible | Interactions machine-machine à grand volume |
Comprendre les différences entre la sécurité de l'identité humaine et non humaine devient crucial à mesure que les systèmes d'IA fonctionnent de plus en plus de manière autonome dans les environnements d'entreprise.
La différence d'échelle est particulièrement importante.
Une grande entreprise peut gérer des dizaines de milliers d'utilisateurs humains.
Mais elle peut gérer des millions de :
- jetons
- appels API
- comptes de service
- identifiants de la machine
- Flux de travail pilotés par l'IA
Cela augmente considérablement la surface d'attaque.
Pourquoi l'IA accélère les risques liés à l'usurpation d'identité non humaine
Les systèmes d'IA dépendent fortement d'identités non humaines pour fonctionner.
Les agents IA ont besoin d'identifiants pour :
- récupérer les données de l'entreprise
- API de requête
- flux de travail de déclenchement
- bases de données vectorielles d'accès
- interagir avec les applications SaaS
- se connecter aux environnements cloud
Chaque flux de travail d'IA introduit :
- nouvelles identités de machines
- nouvelles voies d'accès
- nouvelles autorisations
- nouvelles intégrations
Cela crée une complexité opérationnelle que la plupart des programmes IAM traditionnels n'ont jamais été conçus pour gérer.
Par exemple:
- Un agent d'IA peut hériter de permissions excessives d'un compte de service
- Un jeton de charge de travail peut rester actif longtemps après la fin du déploiement.
- Un flux de travail d'orchestration peut exposer des informations d'identification sensibles
- Un copilote IA peut accéder à des données réglementées au-delà du périmètre prévu.
Ces risques augmentent rapidement à mesure que les organisations déploient à grande échelle des systèmes d'IA autonomes.
Pourquoi la sécurité des identités non humaines est en réalité un problème de sécurité des données
Une identité ne devient dangereuse que lorsqu'elle permet d'accéder à des données sensibles.
C’est pourquoi la sécurité de l’identité et la sécurité des données sont aujourd’hui étroitement liées.
Les organisations doivent comprendre :
- Quelles données sensibles existent ?
- quelles identités peuvent y accéder
- comment se comportent les identités des machines
- comment les données circulent entre les systèmes
- les systèmes d'IA augmentent-ils le risque d'exposition ?
Sans contexte de données, la gouvernance des identités devient incomplète.
Cela est particulièrement vrai dans les environnements d'IA où :
- Les données circulent en continu
- Les agents d'IA interagissent de manière autonome
- Les autorisations changent dynamiquement
- L'activité machine-à-machine se développe rapidement
Les plus grands risques liés aux identités non humaines
1. Autorisations excessives
Les identités des machines accumulent souvent un accès étendu au fil du temps.
Les systèmes d'IA peuvent hériter d'autorisations qui dépassent les exigences opérationnelles.
Cela augmente le risque de :
- accès non autorisé
- exposition des données
- mouvement latéral
- Le partage excessif piloté par l'IA
2. Mauvaise visibilité
De nombreuses organisations manquent de visibilité centralisée sur :
- comptes de service
- jetons
- Agents d'intelligence artificielle
- Activité API
- identifiants de la machine
Sans visibilité, la gouvernance se dégrade rapidement.
3. Prolifération des diplômes
Les flux de travail d'IA créent souvent :
- secrets codés en dur
- jetons orphelins
- identifiants dupliqués
- clés API non gérées
Ces éléments créent des surfaces d'attaque cachées dans les environnements d'IA et de cloud.
4. Décisions d'accès autonomes
Les agents d'IA fonctionnent de plus en plus indépendamment.
En l'absence de mécanismes de gouvernance, les organisations risquent de perdre en visibilité sur :
- pourquoi les données ont été consultées
- Quels systèmes ont été interrogés ?
- comment les informations sensibles ont été utilisées
- que les actions soient conformes à la politique
À quoi ressemble une gouvernance sécurisée des identités non humaines ?
La sécurité moderne des identités exige plus que des contrôles IAM statiques.
Les organisations ont besoin de :
- gouvernance d'accès continu
- visibilité de l'identité aux données
- Surveillance de l'activité de l'IA et des machines
- découverte de l'identité de la machine
- analyse des autorisations
- télémétrie d'utilisation
- remédiation automatisée
Plus important encore, les organisations doivent comprendre :
Comment les identités, les données, les systèmes d'IA et les flux de travail interagissent.
Voilà l'avenir de la gouvernance des identités à l'ère de l'IA.
Évaluation de la sécurité de l'identité
Peut-on gouverner en toute sécurité les identités non humaines ?
Répondez à ces questions pour évaluer votre niveau de sécurité en matière d'identité machine :
- Savez-vous quels agents d'IA peuvent accéder aux données sensibles ?
- Pouvez-vous identifier les comptes de service et les API surprivilégiés ?
- Surveillez-vous en permanence l'activité d'identification des machines ?
- Pouvez-vous retracer comment les flux de travail d'IA interagissent avec les données d'entreprise ?
Si vous ne pouvez pas répondre aux quatre questions, le risque d'usurpation d'identité non humaine est peut-être déjà en train de se propager dans votre environnement.
Comment BigID aide les organisations à gérer les risques liés à l'identité humaine et non humaine
BigID aide les organisations à comprendre et à réduire l'exposition des données liées à l'identité dans les environnements cloud, SaaS, d'IA et hybrides.
Avec BigID, les organisations peuvent :
- découvrir des données sensibles
- gouverner l'accès à l'identité et aux autorisations
- surveiller l'activité et les mouvements de données
- identifier les identités de machines surexposées
- interactions de données pilotées par l'IA
- réduire les risques liés à l'exposition à l'IA
- automatiser la correction et l'application des politiques
Cela aide les organisations à passer de :
Gouvernance statique des identités → intelligence des identités continue pilotée par l'IA
L'avenir de la sécurité de l'identité sera piloté par les machines.
L'IA continuera d'accélérer l'automatisation dans les environnements d'entreprise.
Cela signifie que les identités non humaines continueront de croître rapidement.
Les organisations qui continuent de considérer la gouvernance des identités comme un problème exclusivement humain auront du mal à gérer les risques liés à l'IA en toute sécurité.
La future surface d'attaque est de plus en plus :
- entraîné par machine
- Connexion API
- autonome
- centré sur les données
Les responsables de la sécurité doivent faire évoluer la gouvernance des identités au-delà des seuls utilisateurs humains.
Car à l'ère de l'IA, les identités qui présentent le plus grand risque ne sont peut-être plus des personnes.
Il peut s'agir des systèmes agissant en leur nom.
Les organisations qui gèrent efficacement les identités non humaines seront bien mieux placées pour sécuriser l'IA à grande échelle.
FAQ
Qu’est-ce que la sécurité de l’identité non humaine ?
La sécurité des identités non humaines se concentre sur la découverte, la surveillance, la gouvernance et la sécurisation des identités de machines telles que les API, les comptes de service, les charges de travail, les bots et les agents d'IA.
Quelle est la différence entre les identités humaines et non humaines ?
Les identités humaines appartiennent aux personnes qui s'authentifient de manière interactive, tandis que les identités non humaines sont utilisées par les systèmes et les applications qui fonctionnent de manière autonome via des API, des jetons et des identifiants machine.
Pourquoi les identités non humaines sont-elles importantes dans la sécurité de l'IA ?
Les systèmes d'IA s'appuient fortement sur les identités de machines pour extraire des données d'entreprise, accéder aux API, déclencher des flux de travail et interagir avec les environnements cloud. Une mauvaise gestion des identités non humaines peut engendrer des risques majeurs d'exposition et d'accès.
Quels risques les identités machine engendrent-elles ?
Les identités machine peuvent engendrer des risques tels que des autorisations excessives, des identifiants non gérés, un accès non autorisé et l'exposition de données sensibles.
Comment l'IA accroît-elle le risque d'usurpation d'identité non humaine ?
Les agents d'IA et les flux de travail autonomes augmentent considérablement le nombre d'identités de machines, d'autorisations, d'intégrations et de chemins d'accès que les organisations doivent gérer.
Qu’est-ce que la gouvernance de l’identité IA ?
La gouvernance des identités IA gère la manière dont les systèmes d'IA, les agents et les identités machine accèdent aux données et applications de l'entreprise.
Pourquoi la gouvernance des identités non humaines est-elle difficile ?
Les identités non humaines fonctionnent de manière autonome, se développent rapidement et manquent souvent de visibilité centralisée et de contrôles de gouvernance.
Comment BigID contribue-t-il à sécuriser les identités non humaines ?
BigID aide les organisations à découvrir les données sensibles, à gérer l'accès aux identités des machines, à surveiller l'activité et à réduire les risques d'exposition liés à l'IA.
Auteur
