Los sistemas de identidad empresariales se diseñaron para personas que inician sesión, realizan tareas y cierran una sesión. Los agentes de IA y los flujos de trabajo automatizados están cambiando ese modelo al actuar en entornos de nube, repositorios de código, API y sistemas internos después de que se concede el acceso inicial.
Este cambio plantea un reto de seguridad: las organizaciones necesitan saber qué hacen los actores de software, a qué pueden acceder y si sus acciones siguen estando autorizadas. Las herramientas tradicionales de gestión de identidades y accesos (IAM) suelen validar las credenciales al iniciar sesión, mientras que los agentes pueden seguir tomando decisiones, invocando herramientas y modificando sistemas.
El artículo señala varios riesgos relacionados. Las credenciales robadas o comprometidas pueden hacer que los atacantes parezcan legítimos. La IA en la sombra, las credenciales de corta duración y las acciones automatizadas amplían la superficie de ataque. Además, las organizaciones quizá no tengan un inventario claro de sus agentes, los datos a los que acceden, sus responsables y las acciones que realizan. Los secretos de larga duración, las credenciales compartidas y el acceso delegado amplio plantean más problemas cuando los utilizan herramientas autónomas.
La respuesta propuesta consta de tres partes: identificar a los agentes y asignar responsables; evaluar la confianza según el contexto mientras se realizan acciones, para poder contener conductas arriesgadas; y permitir que la gestión de identidades funcione en API, terminales y capas de orquestación, además de las consolas administrativas. Estos controles deben mantener la rendición de cuentas ante una persona responsable o una decisión de políticas.
Russ Kirby, colaborador de TechRadar, sostiene que el objetivo es gobernar el uso de la IA sin frenarlo. El artículo forma parte de TechRadar Pro Perspectives. Las opiniones son de Kirby y no representan necesariamente las de TechRadar Pro o Future plc.
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