Remiantis IBM „Think 2026“ metu pateiktais duomenimis, kiekvienai žmogaus tapatybei, užregistruotai įmonių sistemose, tose pačiose aplinkose veikia nuo 45 iki 90 ne žmogaus tapatybių. Tai apima paslaugų paskyras, API raktus, autentifikavimo žetonus ir vis dažniau dirbtinio intelekto agentus, kurie pasiekia CRM, ERP, duomenų bazes ir el. pašto dėžutes, turėdami autonomiją priimti sprendimus be žmogaus įsikišimo.
Šis santykis nėra naujas, tačiau pastaraisiais mėnesiais pasikeitė kokybinis aspektas: dirbtinio intelekto agentai nėra pasyvūs prisijungimo duomenys. Jie samprotauja, planuoja, vykdo veiksmų sekas dešimtyse sistemų ir gali vykdymo metu prašyti naujų leidimų. Daugelio įmonių tapatybės ir prieigos valdymo infrastruktūra buvo sukurta pasauliui, kuriame prisijungę tik žmonės.
IANS tyrimų atliktoje CISO apklausoje tapatybės užtikrinimas dirbtinio intelekto valdomame pasaulyje šiais metais buvo įvertintas kaip antras pagal svarbą prioritetas, surinkęs 4,46 balo iš 5, nusileisdamas tik dirbtinio intelekto naudojimui pačiose saugumo komandose. Viena didžiausių pasaulyje technologijų konsultacijų įmonių įtraukė tapatybės ir prieigos valdymo pritaikymą dirbtinio intelekto agentams į šešias svarbiausias 2026 m. kibernetinio saugumo tendencijas, įspėdama, kad neišsprendus šios problemos, padaugės su prieiga susijusių saugumo incidentų, nes vis labiau paplitę autonominiai agentai.
Šią problemą ypač apsunkina tai, kad esamos IAM sistemos buvo sukurtos remiantis prielaidomis, kurios netaikomos autonominiams agentams. Žmonės prisijungia nuspėjamu laiku, palaiko ribotos trukmės sesijas, jiems periodiškai peržiūrima prieiga ir jiems gali būti taikomas daugiafaktorinis autentifikavimas.
Dirbtinio intelekto agentai veikia visą parą mašinos greičiu, neturėdami elgesio modelių, kurie galėtų būti anomalijų aptikimo pagrindas, ir negali reaguoti į daugiafaktorinio autentifikavimo (MFA) iššūkį. IBM nustatė, kad 92 % įmonių nepasitiki savo senosiomis IAM priemonėmis, kad valdytų su ne žmonių tapatybėmis ir dirbtinio intelekto agentais susijusią riziką. Tai nėra laipsniškas apribojimas: tai struktūrinis neatitikimas tarp esamos saugumo architektūros ir veiklos realybės, kurią įmonės kuria diegdamos autonominius agentus.
Autonominių agentų plitimas
„Deloitte“ savo 2026 m. ataskaitoje „Dirbtinio intelekto padėtis įmonėse“ nurodė, kad vien 2025 m. darbuotojų prieiga prie dirbtinio intelekto įrankių išaugo 50 %, tačiau tik viena iš penkių įmonių turi brandų valdymo modelį, skirtą šiam naudojimui prižiūrėti. Agentų pusėje plitimas yra dar intensyvesnis. Kiekvienas naujai įdiegtas agentas gali generuoti kelias išvestines tapatybes, prieigos žetonus ir ryšius su išorinėmis API. Vienas klientų aptarnavimo agentas, sukonfigūruotas skambučiams spręsti, įprastos operacijos metu gali generuoti šimtus subagentų, kurių kiekvienas turi savo kredencialus ir prieigos aprėptį. Jei vienas iš šių agentų pradeda grąžinti pinigus už politiką arba be leidimo pasiekti klientų duomenis, kyla paprastas, bet dažnai neatsakytas klausimas: kas sukonfigūravo šį agentą, kokie leidimai buvo suteikti ir kas atsakingas už tai, kas įvyko?
2026 m. atlikta CSA analizė apie žetonų platinimą atskleidė, kad daugiau nei 16 % įmonių net nestebi su dirbtinio intelekto agentais susijusių tapatybių kūrimo, o tai reiškia, kad pagrindinio inventoriaus tiesiog nėra.
Paslaugų įgaliojimai nėra tas pats dalykas
Tradicinės paslaugų paskyros vykdo iš anksto apibrėžtas užduotis deterministiniais srautais. Dirbtinio intelekto agentai pagal apibrėžimą veikia tikimybiškai: jie interpretuoja kontekstą, nusprendžia dėl veiksmų sekų ir gali prašyti prieigos prie išteklių, kurių jų kūrėjai nenumatė. 2026 m. „Cloud Security Alliance“ paskelbtame informaciniame dokumente ši dinamika aprašyta kaip autonominis kredencialų gavimas vykdymo metu – tam nebuvo parengta jokia ankstesnė nežmogiškų tapatybių karta.
Agento turimi įgaliojimai yra ne tik pasyvus raktas, bet ir pagrindinė veikėjo, galinčio susieti veiksmus keliose sistemose su potencialiai nenuspėjamais rezultatais, tapatybė.
Nulinio pasitikėjimo koncepcija, plačiai taikoma žmonių prieigai apsaugoti, turi būti iš esmės išplėsta ir į ją įtrauktos ne žmonių tapatybės bei dirbtinio intelekto agentai. Tai reiškia, kad kiekvienas agentas tapatybės sistemoje traktuojamas kaip pirmos klasės subjektas, dinamiškai kuriant ir šalinant tapatybes kiekvienai užduočiai, autorizuojant pagal kiekvieno iškvietimo metu patikrinamas politikas, užtikrinant visišką kiekvieno veiksmo atsekamumą, susietą su audituojamu delegavimo grandine, ir izoliuojant darbo eigas, siekiant apriboti poveikio spindulį pažeidimo atveju.
Kai kurie analitikai jau vartoja terminą „globėjai“ – priežiūros agentai, kurių funkcija yra stebėti, ar kiti agentai veikia neviršydami nustatytų ribų, – kaip būtiną valdymo lygmenį.
Įmonės, diegiančios dirbtinio intelekto agentus pirmiausia neišsprendusios tapatybės klausimo, kuria automatizavimą ant pamatų, kurie nėra skirti jam palaikyti. Kitą didelį įmonės saugumo pažeidimą greičiausiai sukels ne sudėtingas išorinis užpuolikas, o dirbtinio intelekto agentas, turintis pernelyg didelius leidimus, kurių niekas neprisimena konfigūravęs, pasiekiantis duomenis, kurių niekas neleido, sistemoje, prie kurios niekas nežinojo, kad ji prijungta.
