인간 중심의 IAM이 실패함: Agentic AI에는 새로운 ID 제어 플레인이 필요함

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인간 중심의 IAM이 실패함: Agentic AI에는 새로운 ID 제어 플레인이 필요함 완벽가이드

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인간 중심의 IAM이 실패함: Agentic AI에는 새로운 ID 제어 플레인이 필요함

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인간 중심의 IAM이 실패함: Agentic AI에는 새로운 ID 제어 플레인이 필요함

에이전트 AI를 배포하기 위한 경쟁이 시작되었습니다. 기업 전체에서 비즈니스 애플리케이션 전반에 걸쳐 계획하고, 조치를 취하고, 협업할 수 있는 시스템은 전례 없는 효율성을 약속합니다. 그러나 자동화를 서두르는 과정에서 중요한 구성 요소인 확장 가능한 보안이 간과되고 있습니다. 우리는 심각한 위험을 초래하지 않고 로그인하고, 데이터에 액세스하고, 업무를 수행할 수 있는 안전한 방법을 제공하지 않고 디지털 직원의 인력을 구축하고 있습니다. 근본적인 문제는 인간을 위해 설계된 기존 ID 및 액세스 관리(IAM)가 에이전트 규모에서 중단

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에이전트 AI를 배포하기 위한 경쟁이 시작되었습니다. 기업 전체에서 비즈니스 애플리케이션 전반에 걸쳐 계획하고, 조치를 취하고, 협업할 수 있는 시스템은 전례 없는 효율성을 약속합니다. 그러나 자동화를 서두르는 과정에서 중요한 구성 요소인 확장 가능한 보안이 간과되고 있습니다. 우리는 심각한 위험을 초래하지 않고 로그인하고, 데이터에 액세스하고, 업무를 수행할 수 있는 안전한 방법을 제공하지 않고 디지털 직원의 인력을 구축하고 있습니다. 근본적인 문제는 인간을 위해 설계된 기존 ID 및 액세스 관리(IAM)가 에이전트 규모에서 중단된다는 것입니다. 사람이 아닌 신원이 인간 신원보다 10배나 많을 경우 정적 역할, 장기 비밀번호, 일회성 승인과 같은 제어는 쓸모가 없습니다. 에이전트 AI의 성능을 활용하려면 ID가 단순한 로그인 게이트키퍼에서 전체 AI 운영을 위한 동적 제어 평면으로 진화해야 합니다. “책임 있는 AI로 가는 가장 빠른 길은 실제 데이터를 피하는 것입니다

상세 분석

. 합성 데이터를 사용하여 가치를 입증한 다음 실제를 만질 수 있는 권리를 얻으십시오.” — Shawn Kanungo, 기조 연설자 겸 혁신 전략가 베스트셀러 The Bold Ones의 저자인간 중심의 IAM이 앉아 있는 오리인 이유Agentic AI는 소프트웨어만 사용하는 것이 아닙니다. 그것은 사용자처럼 행동합니다. 시스템을 인증하고, 역할을 맡고, API를 호출합니다. 이러한 에이전트를 애플리케이션의 단순한 기능으로 취급하면 눈에 보이지 않는 권한 상승과 추적할 수 없는 작업이 발생하게 됩니다. 권한이 과도하게 부여된 단일 에이전트는 너무 늦을 때까지 아무도 현명하지 못한 채 시스템 속도로 데이터를 유출하거나 잘못된 비즈니스 프로세스를 트리거할 수 있습니다. 레거시 IAM의 정적 특성이 핵심 취약점입니다. 작업 및 필수 데이터 액세스 권한이 매일 변경될 수 있는 상담원에 대해서는 고정 역할을 미리 정의할 수 없습니다.

정리

액세스 결정을 정확하게 유지하는 유일한 방법은 정책 시행을 일회성 부여에서 지속적인 런타임 평가로 전환하는 것입니다. 프로덕션 데이터 전에 가치를 입증하십시오Kanungo의 지침이 실용적인 진입로를 제공합니다. 에이전트 워크플로, 범위 및 가드레일을 검증하려면 합성 또는 마스킹된 데이터 세트로 시작하세요. 정책, 로그 및 브레이크 글래스 경로가 이 샌드박스에 유지되면 자신감과 명확한 감사 증거를 가지고 에이전트를 실제 데이터로 전환할 수 있습니다. AI용 ID 중심 운영 모델을 구축하려면 이 새로운 인력을 보호하려면 사고방식의 변화가 필요합니다. 각 AI 에이전트는 ID 생태계 내에서 일류 시민으로 취급되어야 합니다. 첫째, 모든 에이전트에는 고유하고 확인 가능한 ID가 필요합니다. 이는 단순한 기술 ID가 아닙니다

자주 묻는 질문

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