快速實現身份安全智能化的5個最佳實踐

AI技術與新一代身份安全治理方案的融合，被認為是零信任安全架構出現以來網絡安全領域最重大的防護范式轉變之一。但在實際應用中，很多組織仍然被傳統安全思維所束縛，僅將 AI技術視為一種附加工具，而沒有對身份安全體系進行根本性重塑，這導致了當前身份威脅態勢呈現出顯著的不對稱性：安全團隊仍在人工方式身份管理、訪問控制、安全審計，AI 驅動的攻擊者卻每秒可發起數千次憑證填充攻擊，合成深度偽造認證，并實時調整攻擊策略。

隨著AI技術的快速發展，留給組織實現身份安全智能化的窗口期正快速關閉。對于希望在此領域取得成功的組織必須要意識到，實現身份安全智能化不能只在現有系統基礎上按部就班的迭代，而是要在AI主導的未來世界中，重新構建身份授權、認證和訪問控制的運作邏輯。在本文中，總結梳理了快速實現身份安全智能化的５個最佳實踐，為企業構建新一代身份安全防護體系提供參考。

1、用多模態 AI 融合的行為特征識別取代傳統MFA

在 AI 主導的威脅環境中，傳統的多因素認證（MFA）技術挑戰巨大、漸趨過時，一種有效的替代方案就是實施多模態 AI支持的持續行為生物識別，通過智能分析訪問者的行為模式，動態且持續地驗證用戶的身份。從廣泛意義上說，這種驗證技術是一種特殊的生物識別技術，但它不像傳統生物識別技術專注于靜態物理特征，而是強調分析每個用戶所獨特的動態行為。目前主流的行為身份識別技術主要包括：

• 打字習慣：分析用戶打字的方式，包括速度、節奏和按鍵之間的時間間隔。每個人都有可用于身份驗證的獨特輸入模式。

• 鼠標移動：監控用戶移動鼠標的方式，包括速度、軌跡和點擊模式。攻擊者很難精確地復制這些動作。

• 觸摸屏交互：分析用戶在移動設備上如何滑動、點擊以及與觸摸屏交互。這包括施加的壓力和滑動的角度，這些因人而異。

• 導航模式：跟蹤某個人如何瀏覽應用程序或網站。頻繁瀏覽的用戶往往遵循特定的模式和路徑，可以監控這些模式和路徑以確保一致性。

組織在實施多模態 AI支持的持續行為生物識別時，技術層面需從規則系統轉向深度學習架構，以理解行為模態間的復雜作用，并構建聯邦學習網絡，讓行為模型在不暴露原始生物數據的前提下自我優化，既形成競爭壁壘，又能夠很好應對日益嚴格的隱私監管。

２、利用Agentic AI構建自主式身份安全治理體系

AI 就緒度已成為現代企業成功的關鍵考量指標。但傳統身份治理體系則難以應對現代威脅，為攻擊者提供了可乘之機。對此，組織應該實施基于ＡＩ代理（Agentic AI）的自主化身份治理系統，無需人工干預即可優化訪問控制，將其視為持續優化問題，而非周期性的行政管理任務。Agentic AI為傳統自動化工具帶來重大突破，通過整合自然語言處理（NLP）、機器學習和自主決策能力，可以在不同維度提升身份安全治理的準確性和運營效率。

在自主式身份治理體系中重點強調了身份自治原則，要求部署強化學習系統，能夠根據實時風險評估、業務環境和行為模式自動調整權限，同時堅持最小權限原則。這需要通過實施多組人工智能代理來實現，其中不同的代理會專門負責身份治理中的各個特定方面。有了這樣的一組人工智能代理，企業可以更加安心，因為它們既能保持最佳的安全態勢，又能發展自我修復能力，從而在應對基于身份的攻擊時做到自動化響應，而不會干擾合法的業務運作。

３、部署AI 威脅模擬工具實現對抗性身份智能

傳統的身份安全系統采用的是被動式防護模式，僅能在攻擊威脅突破防御后才會響應處置，這在當前環境中既不實用又很低效。AI 驅動的攻擊進化速度遠超人類團隊的適應能力，企業的身份安全體系也需要轉向主動防御模式，部署可模擬真實攻擊向量、覆蓋數千種身份安全場景、提前識別各類漏洞的 AI威脅模擬驗證系統。

大量實踐表明，傳統的滲透測試在身份安全防御領域已經產生了反效果，因為由人工主導的傳統安全評估無法與AI驅動的新型攻擊在速度和創意上相匹敵。組織應轉向“AI對AI”新型身份安全驗證模式，其中對抗性神經網絡持續探查當前防御機制的不足，而防御性AI系統則實時對其進行優化調整。這要求企業創建一個真實身份生態系統的“數字孿生”，這些數字孿生與生產環境并行運行，同時執行由AI生成的攻擊模擬，并搭配機器學習模型來分析結果，以預測哪些實際攻擊最有可能成功。

４、創建基于AI的自適應身份驗證機制

靜態身份認證已經遠遠無法滿足現代數字化工作環境種的動態風險防護需求，因為威脅級別隨無數上下文變量而波動，遠遠超出人類分析師的處理能力。而基于AI技術的自適應身份驗證是一種區別于傳統“一刀切”式身份認證的新方法，其核心在于依據用戶身份屬性、地理定位、訪問時段及操作性質的差異，自動化的定制驗證策略，從而將極致安全要求與靈活訪問接入無縫融合。

自適應身份驗證能夠通過AI技術關聯看似無關的環境因素，為不同用戶提供定制化的身份驗證體驗，檢測復雜攻擊、異常訪問模式、網絡異常或用戶行為變化，識別潛在的內部威脅。其采用的認證要素主要包括：

• 上下文分析：評估各種上下文因素，如用戶位置、設備類型、訪問時間和網絡環境等。不尋常或高風險的上下文會觸發額外的身份驗證需求。

• 行為分析：監控用戶的行為模式，并與已確立的行為基準進行比較。偏離正常行為會提示額外的驗證步驟。

• 基于風險的身份驗證：實時評估每次登錄嘗試的風險級別。低風險的登錄嘗試可以以最小的阻力進行，而高風險的嘗試需要更嚴格的身份驗證措施。

• 加強版機器學習：使用新一代機器學習技術不斷學習和適應新的威脅和用戶行為。這有助于逐漸提高自適應身份驗證的準確性。同時根據已評估的風險，僅在必要時實施額外的驗證步驟。

５、實現隱私增強的身份驗證新模式

傳統的身份管理體系，會采取集中式的身份存儲模型，而這往往會成為身份安全工作的重大故障點，因為基于人工智能的新型攻擊手段變得更加復雜，集中式的身份存儲就會讓密鑰管理和保護變得愈發脆弱。在此背景下，組織應采用人工智能技術，構建隱私增強的智能化身份驗證新模式。在這種創新模式下，人工智能工具可以對加密后的身份信息進行驗證，有效消除企業組織對數據隱私安全方面的擔憂，并幫助組織遵守相關的隱私法規。

為了實現隱私增強的身份驗證，企業可以采用以下關鍵技術：

• 零知識證明：允許用戶在不泄露實際信息的情況下證明其身份或某些屬性。比如說，用戶可以證明自己超過18歲，又不必透露自己的確切年齡；

• 同態加密：允許對加密數據進行計算而不進行解密。這允許在不暴露敏感信息的情況下對敏感信息進行安全處理和驗證。

• 匿名憑據：為用戶提供憑據，在不關聯真實身份的情況下對其進行身份驗證。這在確保訪問控制的同時保留了匿名性。

• 數據最小化：只收集和使用身份驗證所需的最少量個人數據。這降低了數據暴露和濫用的風險。

結語：立即行動，否則就會落后

據安全公司CrowdStrike最新發布的《2025 年全球網絡安全威脅報告》顯示，在79% 威脅事件的檢測結果中沒有發現惡意軟件，意味著攻擊者是利用竊取的有效憑證進行非法入侵。若不在身份安全中優先考慮 AI 就緒性，組織就會落后，并難以適應ＡＩ時代的新興威脅格局。只有果斷行動的組織才能建立難以被超越的身份安全復合優勢。

這種轉型雖具挑戰，但卻關乎組織的生存。快速實現身份安全智能化需要集體與個人的共同投入，這樣的企業將建立隨時間增強的競爭優勢：AI 系統更先進，其身份安全生態就會更具韌性。身份安全的保障永遠屬于果斷行動者，猶豫者只能用昨日的身份安全工具抵御明日的身份威脅。

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