2026身份安全报告：揭开AI竞赛中的隐秘风险

研报总结

引言

企业领导者对人工智能的采用充满决心，但传统安全模型未能及时适应自主AI操作模式，导致身份控制被放宽或忽视，引入了重大的身份相关风险。

AI安全信心悖论

87%的受访者认为其身份安全态势足以支持大规模的AI驱动自动化，但46%的受访者承认其AI系统的身份治理存在缺陷。82%的组织非常自信能够发现生产系统中的非人类身份（NHI），但不到三分之一的组织实际实时验证NHI和AI代理的库存使用情况。

身份可见性差距

90%的受访者承认其组织存在身份可见性差距，其中机器和NHI账户（包括AI代理使用）的可见性差距最大。42%的组织表示AI扩展是他们过去12个月NHI风险增加的主要因素之一。

身份弱点在AI中保持不可见的原因

1. 速度优先于治理：为保持竞争优势，企业往往在部署AI时放宽身份控制，导致例外情况、政策执行不一致和未管理的访问权限。90%的组织对安全团队施加压力，要求放宽访问控制以支持AI驱动自动化。
2. 影子AI的泛滥：53%的受访者表示他们经常遇到未经授权的AI工具和代理访问公司系统或数据。79%的受访者表示他们对检测未经授权的AI工具或代理有些信心，但只有28%能够实时检测。
3. AI驱动未受控制的NHI活动：80%的组织无法始终理解为什么NHI会采取特权操作。74%的组织表示安全团队经常接受NHI和AI代理的永久访问权限，68%认为这是满足正常运行时间预期的必要条件。

身份是AI最大风险的核心

随着治理差距的出现，攻击者越来越多地针对机器和AI身份。92%的组织相信AI将在未来几年放大身份相关威胁，其中凭证填充和密码攻击（33%）以及特权账户妥协（31%）是主要担忧。

降低身份安全摩擦，降低AI风险

1. 可见性优先：不了解就无法保护，不知道访问系统什么的人无法阻止它。
2. 机器速度安全应对机器速度威胁：需要超越人工控制，投资于能够自动发现和映射身份和权限的现代工具。
3. 零永久特权是最终目标：从静态、长期存在的凭证转向即时和短暂的访问模型至关重要。
4. 零信任原则比以往任何时候都更重要：实施最小权限访问控制和微分段，限制代理可以或不能做什么，可以或不能去哪里。
5. 鼓励在隔离环境中进行实验：为早期阶段的实验提供受控空间，以管理内部环境的暴露风险。
6. 从最小权限演变到最小权限自主性：代理应仅拥有执行其任务所需的自主性和权限，不多也不少。