生成性人工智能与身份访问管理（IAM）的未来
生成性人工智能将彻底改变身份访问管理（IAM），通过增强异常行为分析、提高警报准确性和简化管理任务，同时有效应对不断演变的威胁。调查显示，98%的安全专业人士认为，人工智能（AI）和机器学习（ML）将在抵御基于身份的安全漏洞中发挥关键作用，成为统一多种身份框架的基础技术。超过63%的人预测，AI的最大贡献将在于准确识别异常行为，而56%的人期待警报准确性的提升，52%的人希望管理流程更为高效。
根据2023年身份定义安全联盟报告，安全专业人士在整合众多供应商的身份框架，以获取一致的数据洞察方面面临显著挑战。
利用生成性AI缩小攻击面，扩展市场
内部威胁和虚假凭证对识别和防止安全漏洞构成了重大挑战。领先的IAM供应商预期将利用生成性AI创建自动诱饵，增强行为检测，并改善其扩展检测与响应（XDR）能力。诸如AWS、CrowdStrike、Delinea和Google Cloud Identity等市场关键玩家，正在快速开发利用生成性AI的上下文智能的产品。
鉴于生成性AI能够有效缩小攻击面，这一技术的影响可能会导致市场扩张。Gartner预测，全球IAM市场将从2023年的161亿美元增长到2027年的249亿美元。此外，全球信息安全与风险管理市场预计到2027年将达到2890亿美元，年均复合增长率（CAGR）为11%。
生成性AI还将弥补云安全领域的漏洞—Gartner在信息安全中增长最快的领域。预计云安全市场将从2022年的44亿美元增长到2027年的128亿美元，CAGR达到23.5%。同样，应用安全收入预计将从今年的57亿美元增长到2027年的96亿美元，而零信任解决方案将从2022年的274亿美元增加至2027年的607亿美元，年均增长率为17.3%。
利用生成性AI增强IAM
IAM提供商必须加强使用生成性AI的努力，以应对日益增加的无恶意软件攻击，这些攻击通常涉及复杂的社会工程策略。CrowdStrike威胁图显示，71%的检测与采用生成性AI进行攻击的攻击者有关。
Falcon Overwatch威胁狩猎报告指出，超过60%的交互式入侵涉及有效凭证，显示了基于身份的安全策略的必要性。正如Scale Venture Partners的合伙人Ariel Tseitlin所提到的：“由于包含大量数据，身份是安全发展的方向。”这一转变使得IAM在投资优先级中由第八位上升至第二位，尤其是在对多云身份安全的担忧日益增加的背景下。
近期与IAM提供商和首席信息安全官（CISO）的访谈强调，迫切需要利用生成性AI来弥补身份安全的缺口。通过生成性AI，IAM系统旨在将身份与终端安全连接起来，从而提升上下文智能。
IAM产品领导者利用生成性AI的重点领域
CISO们对内部威胁表示不断担忧，因为合法用户可以自由访问各系统。仅监视网络活动已不足以检测涉及被盗凭证或内部攻击的漏洞，特别是攻击者往往更深入了解被渗透的网络。
与IAM产品领导者的讨论揭示了他们应对这些挑战的策略：
1. 实时审计访问凭证：以往的漏洞往往源于未审计或撤销访问权限，例如Dropbox和Microsoft SharePoint等平台。近45%的企业怀疑前员工仍能访问敏感数据。Ivanti的首席产品官Srinivas Mukkamala强调，员工离职后的访问权限管理存在疏漏。
2. 异常检测的行为分析：IAM提供商正在利用生成性AI提升异常检测能力，通过分析大量数据集中的异常访问模式，从而提高漏洞检测的准确性。CrowdStrike、CyberArk和Microsoft等供应商在这一领域表现突出。
3. 识别和制止内部威胁：生成性AI解决方案旨在通过部署诱饵和监控攻击者行为，提高针对内部威胁警报的可靠性。IAM产品经理越来越多地关注安全运营中心（SOC），以改善警报工作流程和响应策略。
鉴于这些解决方案在IAM提供商中的高优先级，预计在2024年可能会有相关的收购。例如，CrowdStrike于2022年收购Reposify，凸显了对加强内部安全措施的关注。
总之，生成性AI在IAM中的潜力仍在发展，但其有效保障基础设施安全的能力预计将在未来几年显著提升。
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