Questo approccio differisce fondamentalmente dai modelli di sicurezza tradizionali che si basano su ruoli statici o difese perimetrali. Silverfort posiziona la sicurezza dell'identità non come un involucro attorno all'AI, ma come un piano di controllo runtime che governa ogni azione tentata da un agente .

Come funziona l'applicazione delle policy in pratica

L'integrazione si basa su tre meccanismi pratici:

• Valutazione in tempo reale degli accessi: nel momento preciso in cui un agente Copilot tenta di agire, la piattaforma analizza la richiesta e applica le policy di accesso in linea. L'accesso non autorizzato viene bloccato prima dell'esecuzione, non registrato come ripensamento .
• Tracciamento della catena identitaria: il motore delle policy risale all'identità completa dietro ogni azione: l'utente umano che ha avviato la sessione, le eventuali identità macchina in gioco e la sensibilità della risorsa a cui si richiede l'accesso, per distinguere le operazioni legittime da eventuali abusi .
• Principio del minimo privilegio: l'accesso viene concesso solo ai dati e ai servizi specifici di cui un agente ha realmente bisogno. Le credenziali con privilegi eccessivi, spesso concesse generosamente durante lo sviluppo solo per "far funzionare il tutto", vengono segnalate e bloccate in fase di runtime .

Ron Rasin, CSO di Silverfort, riassume la filosofia con chiarezza: "Senza un contesto identitario profondo, non c'è modo di prendere una decisione informata in tempo reale sulla legittimità di un'azione di un agente. Ecco perché la sicurezza agentica è, nel suo nucleo, un problema di identità."

Il problema: gli agenti ora eseguono, non solo conversano

L'adozione enterprise dell'AI agentica sta procedendo più velocemente di quanto la maggior parte dei sistemi di Identity and Access Management (IAM) possa gestire. Microsoft riferisce che oltre l'80% delle aziende Fortune 500 sta implementando agenti attivi costruiti con strumenti low-code, mentre il 29% dei dipendenti utilizza già agenti AI non autorizzati per lavoro . Questi numeri descrivono una superficie che si espande più velocemente di quanto la governance riesca a tenere il passo.

Il rischio centrale è cambiato. Le prime preoccupazioni legate all'AI vertevano sulla sicurezza dei contenuti: allucinazioni, bias, output tossici. Ma l'AI agentica introduce un problema più complesso: il controllo degli accessi. Questi agenti si autenticano, recuperano dati aziendali, attivano flussi di lavoro aziendali e interagiscono con sistemi cloud e on-premise . Un agente mal configurato con permessi troppo ampi può diventare un percorso diretto per l'esfiltrazione di dati o l'escalation dei privilegi.

Il problema è amplificato da quello che Silverfort descrive come il "dilemma dello sviluppatore". I team aziendali che costruiscono agenti in Copilot Studio spesso concedono ampi permessi amministrativi durante lo sviluppo per velocizzare le cose. Queste credenziali con privilegi eccessivi sopravvivono poi in produzione, creando percorsi di accesso persistenti e non gestiti che gli strumenti IAM tradizionali non sono progettati per governare .

I sistemi di identità tradizionali — password, autenticazione multi-fattore, controlli di accesso basati su ruoli statici — sono stati progettati per umani che fanno login e logout in sessioni prevedibili. Non sono in grado di gestire i pattern di autenticazione dinamici, programmatici e a catena degli agenti AI che chiamano API, assumono identità macchina e agiscono per conto di più utenti in rapida successione .

Il contesto più ampio e le implicazioni

L'integrazione di Silverfort con Copilot Studio fa parte di una spinta più ampia del settore per fare dell'identità il piano di controllo per l'AI agentica. L'azienda ha in corso integrazioni simili con Google Cloud Agent Gateway, dove l'enfasi è sulla visibilità e l'applicazione delle policy attorno alla comunicazione degli agenti con API e strumenti esterni . Microsoft stessa ha introdotto miglioramenti di sicurezza complementari per Copilot Studio, tra cui le Federated Identity Credentials che eliminano i segreti persistenti e i controlli IT per bloccare agenti personalizzati rischiosi . Ma l'approccio di Silverfort si distingue perché incorpora le decisioni runtime direttamente nel flusso di esecuzione dell'agente, piuttosto che gestire la sicurezza dall'esterno.

Per i team di sicurezza che valutano l'integrazione, la domanda pratica è diretta: la piattaforma è in grado di ispezionare e governare ogni azione che un agente compie, basandosi su un quadro completo di chi è realmente dietro quell'azione, prima che l'azione venga completata? La scommessa di Silverfort è che rispondere a questa domanda in linea — in fase di runtime, prima che l'accesso venga concesso, non dopo che il danno è stato fatto — sia l'unico modello che scala con la velocità con cui l'AI agentica viene implementata .

Questo approccio differisce fondamentalmente dai modelli di sicurezza tradizionali che si basano su ruoli statici o difese perimetrali. Silverfort posiziona la sicurezza dell'identità non come un involucro attorno all'AI, ma come un piano di controllo runtime che governa ogni azione tentata da un agente .

Come funziona l'applicazione delle policy in pratica

L'integrazione si basa su tre meccanismi pratici:

• Valutazione in tempo reale degli accessi: nel momento preciso in cui un agente Copilot tenta di agire, la piattaforma analizza la richiesta e applica le policy di accesso in linea. L'accesso non autorizzato viene bloccato prima dell'esecuzione, non registrato come ripensamento .
• Tracciamento della catena identitaria: il motore delle policy risale all'identità completa dietro ogni azione: l'utente umano che ha avviato la sessione, le eventuali identità macchina in gioco e la sensibilità della risorsa a cui si richiede l'accesso, per distinguere le operazioni legittime da eventuali abusi .
• Principio del minimo privilegio: l'accesso viene concesso solo ai dati e ai servizi specifici di cui un agente ha realmente bisogno. Le credenziali con privilegi eccessivi, spesso concesse generosamente durante lo sviluppo solo per "far funzionare il tutto", vengono segnalate e bloccate in fase di runtime .

Ron Rasin, CSO di Silverfort, riassume la filosofia con chiarezza: "Senza un contesto identitario profondo, non c'è modo di prendere una decisione informata in tempo reale sulla legittimità di un'azione di un agente. Ecco perché la sicurezza agentica è, nel suo nucleo, un problema di identità."

Il problema: gli agenti ora eseguono, non solo conversano

L'adozione enterprise dell'AI agentica sta procedendo più velocemente di quanto la maggior parte dei sistemi di Identity and Access Management (IAM) possa gestire. Microsoft riferisce che oltre l'80% delle aziende Fortune 500 sta implementando agenti attivi costruiti con strumenti low-code, mentre il 29% dei dipendenti utilizza già agenti AI non autorizzati per lavoro . Questi numeri descrivono una superficie che si espande più velocemente di quanto la governance riesca a tenere il passo.

Il rischio centrale è cambiato. Le prime preoccupazioni legate all'AI vertevano sulla sicurezza dei contenuti: allucinazioni, bias, output tossici. Ma l'AI agentica introduce un problema più complesso: il controllo degli accessi. Questi agenti si autenticano, recuperano dati aziendali, attivano flussi di lavoro aziendali e interagiscono con sistemi cloud e on-premise . Un agente mal configurato con permessi troppo ampi può diventare un percorso diretto per l'esfiltrazione di dati o l'escalation dei privilegi.

Il problema è amplificato da quello che Silverfort descrive come il "dilemma dello sviluppatore". I team aziendali che costruiscono agenti in Copilot Studio spesso concedono ampi permessi amministrativi durante lo sviluppo per velocizzare le cose. Queste credenziali con privilegi eccessivi sopravvivono poi in produzione, creando percorsi di accesso persistenti e non gestiti che gli strumenti IAM tradizionali non sono progettati per governare .

I sistemi di identità tradizionali — password, autenticazione multi-fattore, controlli di accesso basati su ruoli statici — sono stati progettati per umani che fanno login e logout in sessioni prevedibili. Non sono in grado di gestire i pattern di autenticazione dinamici, programmatici e a catena degli agenti AI che chiamano API, assumono identità macchina e agiscono per conto di più utenti in rapida successione .

Il contesto più ampio e le implicazioni

L'integrazione di Silverfort con Copilot Studio fa parte di una spinta più ampia del settore per fare dell'identità il piano di controllo per l'AI agentica. L'azienda ha in corso integrazioni simili con Google Cloud Agent Gateway, dove l'enfasi è sulla visibilità e l'applicazione delle policy attorno alla comunicazione degli agenti con API e strumenti esterni . Microsoft stessa ha introdotto miglioramenti di sicurezza complementari per Copilot Studio, tra cui le Federated Identity Credentials che eliminano i segreti persistenti e i controlli IT per bloccare agenti personalizzati rischiosi . Ma l'approccio di Silverfort si distingue perché incorpora le decisioni runtime direttamente nel flusso di esecuzione dell'agente, piuttosto che gestire la sicurezza dall'esterno.

Per i team di sicurezza che valutano l'integrazione, la domanda pratica è diretta: la piattaforma è in grado di ispezionare e governare ogni azione che un agente compie, basandosi su un quadro completo di chi è realmente dietro quell'azione, prima che l'azione venga completata? La scommessa di Silverfort è che rispondere a questa domanda in linea — in fase di runtime, prima che l'accesso venga concesso, non dopo che il danno è stato fatto — sia l'unico modello che scala con la velocità con cui l'AI agentica viene implementata .