Согласно данным, представленным IBM на конференции Think 2026, на каждый зарегистрированный в корпоративных системах человеческий идентификатор приходится от 45 до 90 нечеловеческих идентификаторов, функционирующих в той же среде. К ним относятся учетные записи служб, ключи API, токены аутентификации и, все чаще, агенты искусственного интеллекта, которые получают доступ к CRM-системам, ERP-системам, базам данных и почтовым ящикам, обладая автономностью и способностью принимать решения без вмешательства человека.
Соотношение не ново, но за последние месяцы произошли качественные изменения: агенты ИИ — это не пассивные учетные данные. Они рассуждают, планируют, выполняют последовательности действий в десятках систем и могут запрашивать новые разрешения во время выполнения. А инфраструктура управления идентификацией и доступом большинства компаний была разработана для мира, где авторизованы только люди.
В опросе руководителей служб информационной безопасности, проведенном агентством IANS Research, обеспечение безопасности идентификационных данных в мире, управляемом искусственным интеллектом, заняло второе место среди приоритетов на этот год, получив 4,46 балла из 5, уступив только использованию ИИ самими командами безопасности. Одна из крупнейших в мире технологических консалтинговых компаний включила адаптацию управления идентификацией и доступом к агентам ИИ в число шести главных трендов кибербезопасности на 2026 год, предупреждая, что игнорирование этой проблемы приведет к увеличению числа инцидентов безопасности, связанных с доступом, по мере распространения автономных агентов.
Особенно сложно решить эту проблему то, что существующие системы управления идентификацией и доступом (IAM) построены на предположениях, которые не применимы к автономным агентам. Люди входят в систему в предсказуемое время, поддерживают сеансы ограниченной продолжительности, проходят периодические проверки доступа и могут быть подвергнуты многофакторной аутентификации.
ИИ-агенты работают круглосуточно на машинной скорости, не имея поведенческих моделей, которые могли бы служить базовым показателем для обнаружения аномалий, и не могут реагировать на запросы многофакторной аутентификации. IBM выявила, что 92% компаний не доверяют своим устаревшим инструментам управления идентификацией и доступом (IAM) в управлении рисками, связанными с нечеловеческими идентификаторами и ИИ-агентами. Это не просто постепенное ограничение: это структурное несоответствие между существующей архитектурой безопасности и операционной реальностью, которую компании создают, внедряя автономных агентов.
Распространение автономных агентов
В своем отчете «Состояние ИИ в корпоративной среде в 2026 году» компания Deloitte отметила, что доступ сотрудников к инструментам ИИ вырос на 50% только в 2025 году, но лишь каждая пятая компания имеет зрелую модель управления для контроля за этим использованием. На стороне агентов распространение еще более интенсивное. Каждый вновь развернутый агент может генерировать множество производных идентификаторов, токенов доступа и подключений к внешним API. Один агент службы поддержки клиентов, настроенный для обработки звонков, может в ходе обычной операции создать сотни субагентов, каждый со своими учетными данными и областями доступа. Если один из этих агентов начинает оформлять возврат средств, не соответствующие политике компании, или получать доступ к данным клиентов без разрешения, возникает простой, но часто остающийся без ответа вопрос: кто настроил этого агента, какие разрешения были предоставлены и кто несет ответственность за произошедшее?
Анализ распространения токенов, проведенный CSA в 2026 году, показал, что более 16% компаний даже не отслеживают создание идентификаторов, связанных с агентами ИИ, а это значит, что базового реестра просто не существует.
Учетные данные службы — это не то же самое
Традиционные сервисные учетные записи выполняют предопределенные задачи в детерминированных потоках. Агенты искусственного интеллекта, по определению, действуют вероятностно: они интерпретируют контекст, принимают решения о последовательности действий и могут запрашивать доступ к ресурсам, которые их создатели не предусмотрели. В документе, опубликованном Cloud Security Alliance в 2026 году, эта динамика описывается как автономное получение учетных данных во время выполнения, к чему не было готово ни одно предыдущее поколение нечеловеческих идентификаторов.
Учетные данные, которыми обладает агент, — это не просто пассивный ключ, а основная идентификационная информация субъекта, способного выполнять цепочки действий в нескольких системах с потенциально непредсказуемыми результатами.
Концепция «нулевого доверия», широко используемая для защиты доступа людей, должна быть изначально распространена на нечеловеческие идентификаторы и агентов искусственного интеллекта. Это подразумевает рассмотрение каждого агента как первоклассной сущности в системе идентификации, с динамическим предоставлением прав доступа, которое создает и удаляет идентификаторы для каждой задачи, авторизацией на основе политик, проверяемых при каждом вызове, полной отслеживаемостью каждого действия, связанной с проверяемой цепочкой делегирования, и изоляцией рабочих процессов для ограничения радиуса воздействия в случае компрометации.
Некоторые аналитики уже используют термин «агенты-хранители» — надзорные агенты, функция которых заключается в контроле за тем, действуют ли другие агенты в рамках установленных ограничений, — как необходимый уровень управления.
Компании, внедряющие ИИ-агентов, не решив предварительно вопрос идентификации, строят автоматизацию на основе, не предназначенной для её поддержки. Следующее крупное нарушение корпоративной безопасности, скорее всего, произойдёт не от изощрённого внешнего злоумышленника, а от ИИ-агента с чрезмерными правами доступа, которые никто не помнит, как настраивал, получая доступ к данным, которые никто не авторизовал, в системе, о подключении которой никто не знал.
