Qu’est-ce qu’une identité IA ?
Les systèmes d'IA évoluent rapidement, passant d'outils à acteurs à part entière.
Les agents d'IA modernes, les copilotes, les flux de travail autonomes et les applications basées sur l'apprentissage automatique interagissent de plus en plus avec les systèmes, accèdent aux données, prennent des décisions et exécutent des actions dans les environnements d'entreprise. Pour ce faire, ils nécessitent des autorisations, des identifiants et un accès.
En pratique, cela signifie que de nombreux systèmes d'IA fonctionnent comme des identités.
Une identité IA est une identité numérique associée à un système basé sur l'IA qui accède à des applications, des systèmes, des services ou des données. À l'instar des utilisateurs, des applications et des comptes de service, les identités IA reçoivent des autorisations qui déterminent leurs ressources accessibles et les actions qu'elles peuvent effectuer.
À mesure que les organisations accélèrent l'adoption de l'IA, la compréhension et la gouvernance des identités IA deviennent une exigence fondamentale en matière de sécurité, de conformité et de gestion des risques.
Qu’est-ce qu’une identité IA ? Points clés à retenir
- Les identités IA deviennent une nouvelle catégorie d'identité d'entreprise. Les agents d'IA, les copilotes, les flux de travail autonomes et les applications basées sur LLM interagissent de plus en plus avec les systèmes, les données et les processus métier.
- Les identités IA héritent des autorisations via les systèmes existants. Les applications, les API, les comptes de service, les identités des machines et les rôles des utilisateurs déterminent souvent ce à quoi les systèmes d'IA peuvent accéder et ce qu'ils peuvent effectuer.
- De nombreuses organisations ne peuvent pas recenser intégralement leurs identités d'IA. À mesure que l'adoption de l'IA s'accélère, la visibilité sur les agents d'IA, leur propriété, leurs autorisations et leur activité est souvent en retard par rapport à leur déploiement.
- Le risque lié à l'identité de l'IA va au-delà de la gouvernance des modèles. Des autorisations excessives, une propriété floue, des voies d'accès cachées et l'exposition de données sensibles créent des défis opérationnels et de sécurité.
- La gouvernance traditionnelle des identités n'a pas été conçue pour les identités basées sur l'IA. Les organisations ont besoin de stratégies de gouvernance qui prennent en compte les systèmes autonomes fonctionnant dans les environnements d'entreprise.
- La gouvernance de l'identité par IA contribue à établir la visibilité et la responsabilité. Découvrir les identités des IA, comprendre les autorisations héritées et relier l'accès aux données sensibles contribue à réduire les risques liés à l'IA.
- Une gouvernance efficace de l'IA commence par la compréhension des identités des IA. Les organisations ne peuvent pas gouverner ce qu'elles ne peuvent pas identifier, inventorier et surveiller.
Pourquoi les identités IA sont importantes
Les programmes d'identité traditionnels se concentrent principalement sur utilisateurs humains et identités non humaines comme les applications, les comptes de service et les identités des machines.
L'IA introduit un nouveau défi.
De nombreux systèmes d'IA fonctionnent avec une autonomie croissante tout en héritant des autorisations des environnements d'entreprise existants.
À mesure que l'adoption de l'IA se développe, les organisations doivent comprendre :
- Quelles identités d'IA existent ?
- À qui appartiennent-ils ?
- Quelles permissions héritent-ils ?
- Quels systèmes accèdent-ils ?
- Quelles données sensibles peuvent-ils atteindre ?
- Quelles actions peuvent-ils effectuer
Sans visibilité sur les identités des IA, les organisations créent de nouveaux angles morts en matière de gouvernance.
La gouvernance de l'IA commence par la compréhension des identités d'IA existantes, des autorisations qu'elles héritent et des données auxquelles elles peuvent accéder.
Comment les identités IA héritent des autorisations
L'un des risques de sécurité liés à l'IA les plus négligés est accès hérité.
La plupart des systèmes d'IA ne reçoivent pas d'autorisations de manière indépendante. Ils héritent plutôt de l'accès par le biais de :
Applications connectées
Les assistants IA fonctionnent souvent au sein de plateformes de collaboration, de suites bureautiques, de systèmes CRM et d'applications métier.
Apis
De nombreux outils d'IA interagissent avec les systèmes d'entreprise via des API qui disposent déjà de privilèges élevés.
Comptes de service
Les flux de travail d'IA s'appuient fréquemment sur des comptes de service qui accordent un accès étendu à l'ensemble des systèmes.
Rôles utilisateurs existants
Les copilotes IA héritent souvent des autorisations des utilisateurs qui les invoquent.
Identités des machines
Les agents d'IA fonctionnent de plus en plus grâce à des certificats, des charges de travail, des jetons et des identifiants basés sur la machine.
De ce fait, les identités IA reçoivent souvent des accès qui dépassent leur finalité commerciale prévue.
Les risques liés à l'identité de l'IA que les organisations ignorent souvent
La plupart des discussions sur la gouvernance de l'IA se concentrent sur les modèles, les résultats et l'IA responsable.
Le risque opérationnel le plus important se situe souvent ailleurs.
Identités d'IA inconnues
Les organisations déploient fréquemment des outils d'IA sans tenir d'inventaire des identités gérées par l'IA.
Autorisations excessives
Les systèmes d'IA peuvent hériter d'un accès étendu aux applications, aux services cloud, aux bases de données et aux plateformes de collaboration.
Absence de propriété
De nombreuses organisations sont incapables d'identifier les propriétaires d'agents d'IA, de flux de travail ou de systèmes autonomes spécifiques.
En l'absence d'une responsabilité clairement définie, les organisations peinent à examiner les autorisations, à valider les besoins de l'entreprise ou à déterminer les responsabilités lorsque les systèmes d'IA soulèvent des problèmes de sécurité ou de conformité.
Divulgation de données sensibles cachées
Les systèmes d'IA peuvent accéder à des informations réglementées, confidentielles ou essentielles à l'activité de l'entreprise sans visibilité centralisée.
Prolifération de l'identité IA
À mesure que les organisations expérimentent l'IA, le nombre d'identités basées sur l'IA croît rapidement dans tous les environnements.
Sans gouvernance, la visibilité diminue tandis que le risque augmente.
Identités IA vs Identités Humaines
Les identités des IA et les identités humaines nécessitent toutes deux une gouvernance, mais elles fonctionnent de manière très différente.
Les identités humaines représentent les employés, les prestataires, les partenaires et autres personnes qui accèdent aux systèmes de l'entreprise pour effectuer leur travail. Les organisations savent généralement qui détient ces identités, quels rôles elles jouent et comment elles doivent être gérées.
Les identités IA représentent des systèmes pilotés par l'IA tels que des agents, des copilotes, des flux de travail autonomes et des applications basées sur le LLM. Contrairement aux utilisateurs humains, les identités IA peuvent fonctionner en continu, interagir simultanément avec plusieurs systèmes et effectuer des actions sans intervention humaine directe.
Les identités humaines suivent généralement des schémas de travail prévisibles et des processus de gouvernance établis. Les identités d'IA héritent souvent des autorisations des applications, des comptes de service, des API et des identités de machines, ce qui rend l'établissement de la propriété et de la responsabilité plus difficile.
À mesure que l'adoption de l'IA s'accélère, les organisations doivent étendre la gouvernance des identités au-delà des utilisateurs humains pour inclure les identités basées sur l'IA qui accèdent aux systèmes, exécutent des flux de travail et interagissent avec des données sensibles.
Principales différences
Identités humaines
- Représenter les employés, les sous-traitants et les utilisateurs professionnels
- Fonctionner par le biais de la prise de décision humaine
- Ils suivent généralement des modèles de travail établis.
- Généralement, la propriété et la responsabilité sont clairement définies.
- Régulée par des processus de gestion des identités matures
Identités IA
- Représenter les agents d'IA, les copilotes et les systèmes autonomes
- Peut fonctionner de manière autonome sans intervention humaine directe
- Peut fonctionner en continu dans plusieurs environnements
- Héritage fréquent des autorisations des systèmes existants
- Souvent, les contrôles de propriété et de gouvernance sont absents.
Les organisations ont de plus en plus besoin de stratégies de gouvernance qui prennent en compte à la fois les identités humaines et celles de l'IA afin de réduire les risques et de maintenir la visibilité à mesure que l'adoption de l'IA se développe.
Identités IA vs Identités Machines
Identités et intelligence artificielle identités de machines sont étroitement liés mais non identiques.
Les identités machine sécurisent les systèmes, les charges de travail, les applications, les certificats et l'infrastructure.
Les identités IA représentent des systèmes alimentés par l'IA capables d'interagir avec les ressources de l'entreprise et de prendre des décisions en fonction d'instructions, de modèles ou de flux de travail.
De nombreux systèmes d'IA s'appuient sur des identités de machines pour s'authentifier et fonctionner.
Cela signifie Gouvernance de l'identité IA et Sécurité de l'identité des machines travaillent souvent ensemble.
Pourquoi la gouvernance d'identité traditionnelle est insuffisante
La plupart des programmes de gouvernance des identités ont été conçus avant que l'IA ne devienne un acteur courant en entreprise.
Les programmes traditionnels de gouvernance des identités ont été conçus pour gérer les personnes, les rôles et les applications, et non pour créer des systèmes autonomes capables d'agir indépendamment dans différents environnements d'entreprise.
Les approches traditionnelles peinent souvent à répondre :
- Quelles sont les identités d'IA existantes ?
- Quelles autorisations appartiennent aux systèmes d'IA ?
- Quels agents d'IA accèdent aux données sensibles ?
- À qui appartiennent les identités des IA ?
- Quels systèmes d'IA présentent le plus grand risque ?
Sans capacités de gouvernance dédiées, les identités d'IA deviennent difficiles à surveiller et à contrôler.
Qu’est-ce que la gouvernance de l’identité IA ?
La gouvernance des identités basées sur l'IA aide les organisations à découvrir, surveiller, gouverner et gérer les identités alimentées par l'IA tout au long de leur cycle de vie.
Cela comprend :
- découverte d'identité par IA
- Gestion des stocks par IA
- Suivi de la propriété de l'IA
- Gouvernance des autorisations
- Accès aux avis
- Surveillance des activités
- Priorisation des risques
- Analyse de l'exposition aux données sensibles
Une gouvernance efficace de l'identité de l'IA aide les organisations à comprendre non seulement où l'IA existe, mais aussi comment elle fonctionne au sein de l'entreprise.
Pourquoi le contexte des données est important
Toutes les identités IA ne présentent pas le même niveau de risque.
L'accès à la documentation publique par un assistant IA suscite peu d'inquiétudes.
Un agent d'IA autonome ayant accès aux dossiers clients, aux systèmes financiers, à la propriété intellectuelle ou aux données réglementées crée un niveau d'exposition très différent.
Les organisations ont besoin de visibilité à la fois sur les identités des IA et sur les données sensibles auxquelles elles peuvent accéder, ce qui rend la gouvernance et la mise en œuvre des identités des IA indispensables. Gouvernance de l'accès à l'IA disciplines complémentaires.
Comprendre l'identité de l'IA sans comprendre la sensibilité des données auxquelles elle peut accéder ne donne qu'une vision partielle des risques.
Le contexte des données aide les équipes de sécurité à prioriser les mesures correctives, les décisions de gouvernance et les efforts de réduction des risques.
Comment BigID contribue à la gouvernance des identités IA
BigID aide les organisations à découvrir et à gérer les identités d'IA dans les environnements cloud, SaaS, d'IA et hybrides.
Avec BigID, les organisations peuvent :
- Découvrez les identités IA et les systèmes alimentés par l'IA
- Constituer un inventaire des agents et copilotes IA
- Comprendre les permissions héritées
- Identifier l'accès excessif à l'IA
- Associer directement les identités IA à l'exposition des données sensibles
- Prioriser les risques liés à l'identité de l'IA
- Renforcer les programmes de gouvernance de l'IA
- Réduire les risques liés à la sécurité et à la conformité engendrés par l'IA
BigID relie les différents éléments (identités, autorisations, activités et données sensibles) liés à l'IA, permettant ainsi aux organisations de gouverner leurs systèmes d'IA avec une visibilité et un contrôle accrus.
Foire aux questions sur l'identité IA
Qu'est-ce qu'une identité IA ?
Une identité IA est une identité numérique associée à un système basé sur l'IA qui accède à des applications, des systèmes, des services ou des données.
Pourquoi les identités IA créent-elles des risques ?
Les identités des IA héritent souvent d'autorisations via les applications, les API, les comptes de service et les identités machine. Sans gouvernance, les organisations risquent de ne pas savoir à quelles ressources les systèmes d'IA peuvent accéder ni quelles actions ils peuvent effectuer.
Les identités des IA sont-elles identiques aux identités des machines ?
Non. Les identités machine authentifient les systèmes et l'infrastructure. Les identités IA représentent les systèmes alimentés par l'IA qui interagissent avec les ressources de l'entreprise et peuvent fonctionner de manière autonome.
Qu’est-ce que la gouvernance de l’identité par l’IA ?
La gouvernance des identités IA est la pratique consistant à découvrir, surveiller, gouverner et gérer les identités alimentées par l'IA tout au long de leur cycle de vie.
Pourquoi la gouvernance de l'identité IA est-elle importante ?
La gouvernance des identités IA aide les organisations à comprendre quelles identités IA existent, quelles autorisations elles héritent, à quelles données sensibles elles accèdent et comment réduire les risques liés à l'IA.
Comment les organisations peuvent-elles constituer un inventaire d'identités IA ?
Les organisations constituent un inventaire des identités IA en recensant les agents IA, les copilotes, les flux de travail autonomes, les applications compatibles IA et autres systèmes basés sur l'IA déployés dans l'environnement de l'entreprise. Une gestion efficace de cet inventaire permet d'établir la visibilité, la propriété, la responsabilité et la gouvernance.
Gouverner les identités des IA avant qu'elles ne créent des risques.
Les agents IA, les copilotes, les flux de travail autonomes et les applications basées sur LLM fonctionnent de plus en plus comme des identités au sein des environnements d'entreprise. BigID aide les organisations à identifier ces identités IA, à comprendre les autorisations héritées, à relier l'accès de l'IA aux données sensibles et à réduire les risques liés à l'IA grâce à une gouvernance des identités basée sur les données.
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