PAM 
Ransomware i skradzione dane uwierzytelniające należą do najczęstszych i najbardziej szkodliwych wektorów ataków wymierzonych w instytucje finansowe. Ponieważ systemy bankowe przechowują cenne aktywa finansowe i wrażliwe...
Publikowany w dniu 25 lutego, 2026
Ponieważ organizacje w coraz większym stopniu polegają na sztucznej inteligencji (AI) do zasilania krytycznych operacji, infrastruktura wspierająca rozwój i wdrażanie sztucznej inteligencji staje się wartościowym celem dla cyberprzestępców. Od trenowania modeli i potoków danych po obciążenia w chmurze i interfejsy API – operacje AI opierają się na dostępie do uprzywilejowanych danych uwierzytelniających i kluczowych systemów.
W rzeczywistości środowiskami sztucznej inteligencji nie zarządzają wyłącznie użytkownicy, lecz także tożsamości nieosobowe (NHI), takie jak agenci AI, kontenery i konta usług. W porównaniu do tożsamości osobowych, NHI są szczególnie trudne do monitorowania i zabezpieczenia w dynamicznych, zautomatyzowanych potokach. Aby zmniejszyć ryzyko cyberataków opartych na sztucznej inteligencji, organizacje muszą zabezpieczyć każdą tożsamość osobową i maszynową poprzez egzekwowanie dostępu o najmniejszych uprawnieniach, eliminowanie stałych uprawnień i stosowanie zasad bezpieczeństwa w modelu zero-trust.
Proszę czytać dalej, aby dowiedzieć się, dlaczego bezpieczeństwo tożsamości jest niezbędne do ochrony przed zagrożeniami bezpieczeństwa sztucznej inteligencji i w jaki sposób Keeper® pomaga chronić tożsamości osobowe i nieosobowe.
Dlaczego bezpieczeństwo tożsamości jest tak istotne?
Systemy oparte na sztucznej inteligencji korzystają z rozproszonej infrastruktury i mają podwyższony dostęp do krytycznych środowisk. Użytkownicy, w tym inżynierowie, zespoły DevOps i naukowcy zajmujący się danymi, zazwyczaj wymagają podwyższonych uprawnień do zarządzania bazami danych, klastrami Kubernetes, procesorami graficznymi i obciążeniami produkcyjnymi. Jednak pracownicy wewnętrzni nie są jedynymi użytkownikami, którzy wymagają dostępu. Wiele organizacji polega na zewnętrznych dostawcach, którym można przyznać uprzywilejowany dostęp w celu pomocy w zarządzaniu infrastrukturą lub utrzymaniu podstawowych platform, co wiąże się z ryzykiem zewnętrznym, które wymaga ścisłej kontroli. Zarządzanie uprzywilejowanym dostępem dostawców (VPAM) rozwiązuje to ryzyko, kontrolując i monitorując dostęp stron trzecich. VPAM koncentruje się na zabezpieczaniu i zarządzaniu zewnętrznym dostępem do systemów wewnętrznych poprzez wymuszanie dostępu o najmniejszych uprawnieniach i zapewnianie widoczności umożliwiającej audyt.
Podczas gdy tożsamości osobowe mają kluczowe znaczenie dla napędzania operacji AI, NHI, takie jak agenci AI, konta usług, interfejsy API i skrypty automatyzacji, są równie ważne. NHI potrzebują uprzywilejowanego dostępu i danych uwierzytelniających do przenoszenia danych, wdrażania modeli AI i uruchamiania zautomatyzowanych potoków. W przeciwieństwie do użytkowników osobowych, NHI zazwyczaj działają w sposób ciągły i na dużą skalę, co czyni je wartościowymi celami dla cyberprzestępców. Jeśli jakakolwiek tożsamość człowieka lub maszyny zostanie naruszona, konsekwencje mogą obejmować kradzież danych i nadużycie danych uwierzytelniających, ruch boczny i naruszenia zgodności.
Wyzwania związane z tożsamościami osobowymi i nieosobowymi
Zarządzanie tożsamościami w środowiskach AI stanowi wyzwanie, ponieważ organizacje muszą zabezpieczać zarówno użytkowników osobowych, jak i zautomatyzowane procesy w szybko zmieniającej się infrastrukturze. W miarę upływu czas użytkownicy często gromadzą nadmierne uprawnienia, zwłaszcza w szybko rozwijających się środowiskach, w których inżynierowie i naukowcy zajmujący się danymi otrzymują stały dostęp w celu przyspieszenia rozwoju.
Choć zarządzanie dostępem może być złożone dla użytkowników osobowych, NHI (tożsamości nieosobowe) wprowadzają inny zestaw wyzwań. Konta usług, agenci AI, skrypty i interfejsy API często opierają się na tajnych danych zakodowanych na stałe w skryptach lub osadzonych w kontenerach, co utrudnia ich śledzenie, rotację lub odwołanie. Zespoły zazwyczaj nie mają wglądu w to, co robią NHI, na których systemach polegają ani jaki mają dostęp. Wraz z rozwojem infrastruktury sztucznej inteligencji w środowiskach wielochmurowych, rozprzestrzenianie się tajnych danych staje się trudniejsze do kontrolowania, a ścieżki audytu dla automatyzacji praktycznie nie istnieją. Bez odpowiedniego nadzoru i kontroli naruszone tożsamości mogą pozostawać niewykryte, umożliwiając nieuprawniony dostęp do krytycznych systemów i modeli AI. Aby temu zaradzić, analityka behawioralna i ciągła walidacja są kluczowe do wykrywania nietypowej aktywności w procesach AI, zapewniając, że zarówno tożsamości osobowe, jak i maszynowe działają w ramach zatwierdzonych limitów dostępu.
Najlepsze praktyki w zakresie zabezpieczania tożsamości w środowiskach AI
Aby chronić wrażliwe dane i infrastrukturę krytyczną, organizacje muszą przyjąć strategię bezpieczeństwa opartą na tożsamości, aby zabezpieczyć zarówno tożsamości osobowe, jak i nieosobowe. Oto kilka najlepszych praktyk dotyczących zabezpieczania tożsamości na każdym etapie cyklu życia sztucznej inteligencji:
- Stosowanie dostępu o najmniejszych uprawnieniach: Należy ograniczyć dostęp tylko do tego, co jest niezbędne dla każdej konkretnej roli lub zadania i stale weryfikować ten dostęp w oparciu o kontekst, aby zmniejszyć wpływ naruszonej tożsamości.
- Zarządzanie tajnymi danymi z automatyczną rotacją danych uwierzytelniających: Eliminacja zakodowanych na stałe danych uwierzytelniających poprzez ich bezpieczne przechowywanie i ich automatyczną rotację w regularnych odstępach czasu. Ma to kluczowe znaczenie dla tożsamości maszyn, które działają w sposób ciągły w wielu potokach.
- Egzekwowanie kontroli dostępu opartej na rolach (RBAC) i uwierzytelniania wieloskładnikowego (MFA):Implementacja RBAC do definiowania szczegółowych polityk dostępu według roli lub zespołu oraz wymaganie MFA dla uprzywilejowanych działań we wszystkich systemach, aby zapobiec nieautoryzowanemu dostępowi.
- Monitorowanie i rejestrowanie uprzywilejowanych sesji: Rejestrowanie aktywności sesji dla wszystkich użytkowników i maszyn mających dostęp do krytycznych systemów. Zapewnia to odpowiedzialność, pomaga wykrywać nieprawidłową aktywność i upraszcza audyt.
- Eliminacja stałych uprawnień dzięki dostępowi Just-in-Time (JIT): Zapewnienie dostępu i automatyczne odebranie go po zakończeniu zadania. Dostęp JIT znacznie zmniejsza możliwości cyberprzestępców i wspiera bezpieczeństwo zerowego zaufania.
- Integracja bezpieczeństwa tożsamości z CI/CD: Osadzanie zarządzanie tajnymi danymi i kontroli dostępu bezpośrednio w przepływach pracy deweloperskiej, aby zapewnić, że bezpieczeństwo nie utrudnia automatyzacji w środowiskach AI.
- Wymuszanie tymczasowego dostępu dla dostawców za pomocą VPAM: Należy używać VPAM, aby udzielić stronom trzecim tymczasowy, oparty na zasadach dostęp do systemów wewnętrznych, zapewniając, że ich dostęp jest ograniczony i identyfikowalny.
W jaki sposób Keeper zabezpiecza tożsamości osobowe i nieosobowe
Keeper to płaszczyzna kontroli o zerowym zaufaniu dla tożsamości osobowych i maszynowych, stworzona, aby sprostać wymaganiom bezpieczeństwa tożsamości w nowoczesnych środowiskach sztucznej inteligencji. Keeper chroni każdą tożsamość w ekosystemie organizacji poprzez następujące działania:
- Zarządzanie tajnymi danymi: Keeper bezpiecznie przechowuje tajne dane i nimi rotuje, w tym klucze SSH, tokeny i certyfikaty, w zaszyfrowanym sejfie,zapewniając, że żadne tajne dane nie zostaną ujawnione.
- Dostęp JIT: Dzięki Keeper dostęp jest przyznawany tylko wtedy, gdy jest to konieczne, z automatycznym cofnięciem w celu wyeliminowania stałego dostępu, co zapobiega sytuacji, w której dane uwierzytelniające stają się zobowiązaniami w szybko zmieniających się środowiskach sztucznej inteligencji.
- Nagrywanie sesji: Aby wspierać wewnętrzne polityki bezpieczeństwa i wymagania zgodności, wszystkie sesje uprzywilejowane mogą być nagrywane i audytowane, zapewniając pełną widoczność tego, kto i kiedy do czego miał dostęp.
- Wykrywanie zagrożeń i reagowanie na sztuczną inteligencję: KeeperAI identyfikuje sesje wysokiego ryzyka i automatycznie je kończy, z pełną analizą aktywności i kategoryzacją.
- Zasięg środowiska wielochmurowego Keeper obsługuje dostęp w środowiskach AWS, Azure, GCP i lokalnych, umożliwiając scentralizowaną kontrolę nawet w rozproszonych infrastrukturach powszechnie stosowanych w zautomatyzowanych przepływach pracy.
- Integracje narzędzi programistycznych: Keeper obsługuje wiele integracji z narzędziami, które wspierają rozwój nowoczesnej sztucznej inteligencji, w tym Terraform, Kubernetes, klientów SQL i innych. Te integracje zapewniają, że bezpieczeństwo jest wbudowane w procesy pracy programistów, bez wprowadzania trudności.
- VPAM: W przypadku wykonawców i współpracowników zewnętrznych Keeper wymusza ograniczony czasowo, oparty na zasadach dostęp ze szczegółowymi ścieżkami audytu, zapewniając ścisłą kontrolę i pełne monitorowanie działań dostawców.
Keeper chroni każdą tożsamość przed zagrożeniami związanymi ze sztuczną inteligencją
Wraz z coraz szybszym wdrażaniem sztucznej inteligencji, każdy użytkownik osobowy i nieosobowy wprowadza nowe zagrożenia bezpieczeństwa związane z niezarządzanymi tożsamościami i niemonitorowanym dostępem w przypadku nieodpowiednich zabezpieczeń. Tradycyjne metody zarządzania dostępem nie nadążają za szybkim rozwojem nowoczesnej infrastruktury, dlatego konieczna jest nowoczesna platforma bezpieczeństwa tożsamości, taka jak Keeper. Keeper umożliwia organizacjom ochronę środowisk sztucznej inteligencji bez spowalniania operacji, zapewniając bezpieczeństwo zero-trust, które skaluje się wraz z szybko rozwijającą się infrastrukturą sztucznej inteligencji.
Warto już dziś rozpocząć bezpłatny okres próbny Keeper, aby zabezpieczać każdą tożsamość w swoim nowoczesnym środowisku.
