PAM 
W miarę jak organizacje rozwijają nowoczesne strategie zarządzania tożsamością i dostępem (IAM) w celu obrony przed zaawansowanymi zagrożeniami cybernetycznymi, kluczowe jest wdrożenie zarówno nadzoru i administracji...
Publikowany w dniu 05 stycznia, 2026
Ponieważ agenci sztucznej inteligencji (AI) stają się bardziej autonomiczni dzięki dostępowi do krytycznych systemów i działaniu bez nadzoru osobowego w czasie rzeczywistym, ewoluują od narzędzi produktywności w aktywne tożsamości nieosobowe (NHI), takie jak konta usług lub klucze API, które wymagają takiego samego nadzoru i kontroli jak użytkownicy osobowi. Ta zmiana rozszerza organizacyjne powierzchnie ataku, wprowadzając nowe zagrożenia bezpieczeństwa związane z nadmiernie uprzywilejowanym dostępem i bocznym przemieszczaniem NHI w infrastrukturze chmurowej. Gdy agenci AI są zagrożeni, cyberprzestępcy mogą wykorzystać wstrzyknięcie monitu, aby zmanipulować agenta do wykonywania nieautoryzowanych działań, kradzieży danych uwierzytelniających lub przemieszczania się w chmurze.
Aby sprostać tym wyzwaniom, organizacje muszą przemyśleć, w jaki sposób bezpieczeństwo zgodne z zasadą zero-trust ma zastosowanie do autonomicznych agentów AI. Protokół kontekstowy modelu (MCP) wprowadza ramy oparte na kontekście, które regulują, w jaki sposób agenci AI uzyskują dostęp do narzędzi i danych, kładąc nacisk na tożsamość, dostęp i intencje, pomagając organizacjom stosować zasady zero-trust na pierwszym planie każdej interakcji sterowanej maszynowo.
Dalej dowiedzą się Państwo więcej o MCP, o tym, w jaki sposób wspiera on zasady zero-trust i jak Keeper® umożliwia zerowe zaufanie dla agentów AI.
Czym jest protokół kontekstowy modelu (MCP)?
Protokół kontekstowy modelu (MCP), otwarty standard wprowadzony przez Anthropic, został zaprojektowany, aby bezpiecznie zarządzać tym, jak agenci AI autonomicznie uzyskują dostęp do narzędzi, danych i systemów w środowiskach przedsiębiorstw. Zamiast zezwalać agentom AI na działanie ze statycznymi lub szerokimi kontrolami dostępu, MCP kładzie nacisk na osadzanie kontekstu w każdym żądaniu składanym przez agenta AI. Na przykład, zamiast przyznawać agentowi AI ogólny dostęp do odczytu całej bazy danych, MCP może ocenić, czy konkretne zapytanie w danym momencie i dla tego zadania powinno być dozwolone, pobierając tylko określoną wymaganą rolę dostępu. Ta struktura zapewnia, że działania AI są przejrzyste i zgodne z zasadami organizacji i wymaganiami bezpieczeństwa.
MCP odgrywa ważną rolę w kontekstualizacji i kontrolowaniu zachowań agentów AI w czasie rzeczywistym. Dzięki osadzaniu kontekstu w każdej interakcji, MCP pomaga organizacjom stale weryfikować NHI za pomocą dostępu o minimalnych uprawnieniach i decyzji opartych na ryzyku, łagodząc nowoczesne wektory ataków specyficzne dla AI. Podejście kontekstowe umożliwia zespołom ds. bezpieczeństwa ocenę, kto lub co żąda dostępu, a także dlaczego i w jaki sposób żądanie jest składane. W rezultacie MCP pomaga przekształcić agentów AI z tożsamości wysokiego ryzyka w podmioty zarządzane, które działają w środowisku zero-trust, umożliwiając organizacjom skalowanie adopcji sztucznej inteligencji bez narażania bezpieczeństwa i widoczności.
Jak MCP umożliwia zasady bezpieczeństwa zero-trust w przepływach pracy AI
Tradycyjne modele bezpieczeństwa oparte na zasadzie zero-trust zostały stworzone z myślą o ludziach, a nie autonomicznych agentach AI, na które mogą wpływać zagrożone przepływy pracy. Bez ciągłej weryfikacji tożsamości agenci AI mogą nieświadomie działać zgodnie ze złośliwymi instrukcjami, ponownie wykorzystywać ujawnione dane uwierzytelniające lub tworzyć idealne warunki do eskalacji uprawnień i ruchu bocznego. MCP rozszerza zasady zero-trust na przepływy pracy oparte na sztucznej inteligencji, zapewniając, że każde działanie jest stale weryfikowane, ściśle kontrolowane i w pełni audytowalne. Dzięki MCP każde żądanie składane przez agenta AI jest oceniane na podstawie kontekstu, w tym tożsamości, zadania i środowiska, aby dostosować się do zmieniających się warunków. Na przykład agent DevOps AI wdrażający kod może być ograniczony do konkretnego środowiska przez określony czas, podczas gdy agent obsługi klienta może uzyskać dostęp tylko do rekordów klientów niezbędnych do rozwiązania zgłoszenia. Jeśli zadanie lub zakres agenta ulegnie zmianie, dostęp może zostać ponownie zatwierdzony lub cofnięty, wzmacniając ciągłą weryfikację.
Takie podejście do uwierzytelniania w czasie rzeczywistym ogranicza ekspozycję na dane uwierzytelniające, uniemożliwiając agentom AI dostęp do systemów poza ich zamierzonym celem. Ograniczony czasowo dostęp dla agentów AI zmniejsza ekspozycję na dane uwierzytelniające, jednocześnie wymuszając dostęp z najmniejszymi uprawnieniami w różnych środowiskach. Ponadto MCP zwiększa widoczność i odpowiedzialność, umożliwiając kontekstowe rejestrowanie autonomicznych działań, które narzędzia bezpieczeństwa mogą wykorzystać do obsługi rejestrowania sesji, audytu i reagowania na incydenty.
Zabezpieczanie przepływów pracy agentów AI za pomocą KeeperPAM
Chociaż MCP określa, w jaki sposób kontekst powinien być stosowany do interakcji AI, organizacje nadal potrzebują rozwiązań Privileged Access Management (PAM), aby egzekwować zasady zero-trust. KeeperPAM® zabezpiecza przepływy pracy oparte na sztucznej inteligencji, łącząc kontrolę zależną od kontekstu, szyfrowanie oparte na zasadzie zero-trust i automatyzację opartą na zasadach bez ujawniania danych uwierzytelniających lub zakłócania operacji.
- Zarządzanie tajnymi danymi i kontrola sesji z uwzględnieniem kontekstu: KeeperPAM umożliwia agentom AI dynamiczne pobieranie tajnych danych na podstawie tożsamości, roli i kontekstu środowiska wykonawczego, bez konieczności kodowania danych uwierzytelniających. Dzięki Keeper Secrets Manager dostęp jest ustalany na podstawie zasad i stale oceniany, aby zapewnić każdemu agentowi AI przyznanie dostępu z minimalnymi uprawnieniami do każdego zadania i sesji.
- Ograniczony czasowo dostęp bez konieczności podawania danych uwierzytelniających dla agentów AI: Keeper wspiera dostęp Just-in-Time (JIT) zarówno dla tożsamości osobowych, jak i tożsamości nieosobowych (NHI), eliminując stałe uprawnienia. Upoważnienia są wydawane tylko wtedy, gdy jest to konieczne i automatycznie wygasają po zakończeniu zadania, zmniejszając w ten sposób powierzchnię ataku.
- Szyfrowanie typu end-to-end z architekturą typu zero-knowledge: Dzięki szyfrowaniu typu end-to-end tajne dane nigdy nie są ujawniane w postaci jawnego tekstu agentom AI ani narzędziom Keeper. Ten poziom bezpieczeństwa pozwala agentom AI podejmować decyzje i wykonywać działania bez konieczności przetwarzania poufnych danych uwierzytelniających, co jest zgodne z zasadą zero-trust.
- Integracja CI/CD i efemeryczne tunele: KeePerpam integruje się z potokami CI/CD i narzędziami do automatyzacji infrastruktury, zachowując jednocześnie tajne dane z dala od kodu źródłowego i plików konfiguracyjnych. Efemeryczny dostęp i bezpieczne tunele umożliwiają agentom AI interakcję z krytycznymi systemami bez zachowania danych uwierzytelniających do wykorzystania w przyszłości.
- Obsługa protokołów PAM w automatyzacji opartej na AI: Dzięki natywnej obsłudze SSH, RDP i SQL, KeeperPAM umożliwia agentom AI bezpieczną automatyzację zarządzania infrastrukturą, dostępu zdalnego i operacji baz danych zgodnie z konsekwentnie egzekwowanymi zasadami.
- Rejestrowanie sesji, egzekwowanie zasad i RBAC: Wszystkie uprzywilejowane sesje obsługiwane przez AI mogą być monitorowane, rejestrowane i egzekwowane przez Kontrolę Dostępu Opartą na Rolach (RBAC). Zapewnia to pełną widoczność autonomicznych działań przy zachowaniu dostępu z najmniejszymi uprawnieniami dla NHI. Gdy wykryta zostanie aktywność wysokiego ryzyka, KeeperAI automatycznie kończy sesję.
Budowanie systemów AI, którym możesz zaufać
Ponieważ agenci AI są osadzani w środowiskach korporacyjnych, bezpieczeństwo zero-trust ma kluczowe znaczenie dla utrzymania bezpiecznego, autonomicznego dostępu opartego na maszynach. MCP wprowadza podstawową warstwę kontekstową potrzebną do ciągłej weryfikacji tożsamości, intencji i dostępu agentów AI na dużą skalę. Aby wzmocnić nowoczesne postawy bezpieczeństwa, organizacje potrzebują kontroli zero-trust w ramach silnego rozwiązania PAM, które integruje się z MCP. Integracja z MCP sprawia, że KeeperPAM zapewnia uprzywilejowany dostęp i zarządzanie tajnymi danymi wymagane do bezpiecznego umożliwienia realizacji przepływów pracy opartych na sztucznej inteligencji bez ujawniania danych uwierzytelniających lub utraty widoczności.
Zachęcamy do rozpoczęcia już dziś bezpłatnego okresu próbnego KeeperPAM, aby zapewnić agentom AI bezpieczeństwo zgodne z zasadą zero-trust w całej organizacji.
