构建可信AI代理策略的四大身份安全要素

1. 工作前先进行身份认证

为了让AI代理能够自主安全地运行，必须将其与经过充分认证的已验证用户身份紧密绑定。如果没有安全的前置认证，AI代理可能会获得不适当或不必要的敏感数据访问权限，做出不必要的决策，或在没有明确用户同意的情况下触发流程。

风险很高：44%不信任AI代理的用户提到了对个人数据安全的担忧。如果用户感觉自己在没有验证的情况下交出了访问权限，他们就会离开。

现代CIAM如何建立信任： 在AI代理采取行动之前实施无缝但强大的认证。通行密钥、生物识别和自适应多因素认证（MFA）是现代方法，可以在不增加太多摩擦的情况下建立用户信心，并通过消除密码和静态凭证等常见漏洞来提升整体安全态势。随着AI代理的大规模运营，消除这些弱点至关重要。

客户需要既易于使用又难以突破的安全性，而认证就是这一切的开始。

AI代理之所以强大，是因为它们连接到信息存储库。它们可以通过接入你的API和后端系统来检查库存、发送消息、查找用户数据、启动工作流程等。但如果不加以适当管理，这种连接性也会带来安全风险。

如果没有适当的控制，代理可能会越权。它们可能提取错误的数据、调用错误的函数，或者保留过时的权限。如果令牌被硬编码或管理不当，攻击者可以利用它们冒充代理或在你的环境中横向移动。

现代CIAM如何建立信任： 严格遵守最小权限原则，只授予AI代理所需的权限。像对待特权用户一样保管和轮换它们的访问令牌。为它们可以访问什么、访问频率以及在什么条件下访问定义特定于上下文的协议。每个API都应受到监控、速率限制，并绑定到经过认证的代理身份。

AI代理并不总是立即完成任务。它们可能等待数据、等待批准，或在用户首次发起交互后数小时（甚至数天）执行操作。这带来了严重的安全挑战：当系统在数小时或数天后执行请求时，你如何知道该请求仍然有效？

当前的安全模型不是为AI代理的工作方式而构建的。传统的基于会话的认证会过期，导致代理要么被锁定，要么更危险的是，在用户离开后很长时间仍保持开放访问。这种开放式访问对于寻找漏洞利用的恶意行为者来说是唾手可得的果实。

现代CIAM如何建立信任： 利用即时认证重新验证处理延迟或异步工作流程的代理。这确保了即使任务是在数小时、数天、数周甚至数月前触发的，代理在执行时也会重新检查用户授权。它还在不再需要访问时关闭访问，从而最小化开放式风险暴露。

例如，假设一个AI代理收到了客户对缺货商品的订单。当两周后库存补充时，代理会重新认证用户，以确认请求在履行订单前仍然有效。

AI代理能做很多事情，但这并不意味着它们应该做所有事情。一个代理可能被构建用于检索订单历史，而另一个处理退款批准，但如果它们都共享相同的广泛权限，你就创建了一个系统，其中低阶代理被授权做出它无权做出的高影响决策。

如果没有牢固的防护栏，AI代理容易出现"权限蔓延"，逐渐获得远远超出其原始目的的系统和行为访问权限。结果可能是灾难性的，导致未经批准的行动，严重破坏客户信任。

现代CIAM如何建立信任： 对每个AI代理应用最小权限原则。首先定义与每个代理功能一致的角色。然后，利用精细化授权根据任务、用户行为和风险动态更新任何更改的权限。定期审计和调整代理角色以反映业务或范围的变化也很重要。代理越来越自主，但它们仍然需要监督。

我们现在 firmly 处于AI时代，在这个时代，信任必须是内置的，而不是事后添加的。这意味着从"开始"就将AI安全视为身份挑战。用户想知道：谁在代表我行动？他们在做什么？我如何保持控制？

通过关注认证、访问控制、长时间运行的任务管理和精细化授权，组织可以引入既实用又安全的AI代理。通过实施正确的身份安全措施，公司可以将其AI代理转化为另一个建立和维护信任的机会。