Silverfort wbudowuje kontrolę tożsamości w czasie rzeczywistym w agenty Microsoft Copilot Studio

Takie podejście zasadniczo różni się od tradycyjnych modeli bezpieczeństwa opartych na statycznych rolach lub ochronie perymetrycznej. Silverfort pozycjonuje bezpieczeństwo tożsamości nie jako otoczkę wokół AI, ale jako panel sterowania w czasie wykonania, który reguluje każdą akcję podejmowaną przez agenta .

Jak faktycznie działa egzekwowanie reguł

Integracja opiera się na trzech praktycznych mechanizmach:

• Ocena dostępu w czasie rzeczywistym: W momencie, gdy agent Copilot próbuje działać, platforma analizuje żądanie i egzekwuje reguły dostępu wbudowane w proces. Nieautoryzowany dostęp jest blokowany przed wykonaniem, a nie rejestrowany po fakcie .
• Śledzenie łańcucha tożsamości: Silnik reguł prześledzi pełną tożsamość stojącą za każdą akcją – człowieka, który zainicjował sesję, wszelkie tożsamości maszyn w grze oraz czułość zasobu, do którego następuje dostęp – aby odróżnić uzasadnione operacje od przekroczenia uprawnień .
• Egzekwowanie zasady najmniejszych uprawnień: Dostęp jest przyznawany tylko do konkretnych danych i usług, których agent naprawdę potrzebuje. Nadmiernie uprzywilejowane poświadczenia, często przyznawane na etapie rozwoju „żeby działało”, są oznaczane i blokowane w czasie wykonania .

Ron Rasin, CSO Silverfort, podsumowuje filozofię wprost: „Bez głębokiego kontekstu tożsamości nie ma możliwości podjęcia świadomej decyzji w czasie rzeczywistym, czy działanie agenta jest uzasadnione, czy stanowi nadużycie. Dlatego bezpieczeństwo agentów jest u podstaw problemem tożsamości.”

Problem: agenty teraz wykonują, a nie tylko rozmawiają

Wdrażanie agentów AI w przedsiębiorstwach postępuje szybciej, niż większość systemów zarządzania tożsamością i dostępem (IAM) jest w stanie nadążyć. Microsoft informuje, że ponad 80% firm z listy Fortune 500 wdraża aktywnych agentów zbudowanych przy użyciu narzędzi low-code, podczas gdy 29% pracowników już korzysta z nieautoryzowanych agentów AI w pracy . Te liczby opisują obszar, który rozszerza się szybciej, niż nadąża nadzór.

Główne ryzyko uległo przesunięciu. Wczesne obawy dotyczące AI koncentrowały się na bezpieczeństwie treści – halucynacjach, stronniczości, toksycznych wynikach. Ale agenty AI wprowadzają trudniejszy problem: kontrolę dostępu. Te agenty uwierzytelniają się, pobierają dane korporacyjne, wyzwalają procesy biznesowe i wchodzą w interakcje z systemami w chmurze i lokalnie . Źle skonfigurowany agent z szerokimi uprawnieniami może stać się bezpośrednią ścieżką do wycieku danych lub eskalacji uprawnień.

Problem pogłębia to, co Silverfort nazywa „dylematem programisty”. Zespoły biznesowe budujące agentów w Copilot Studio często przyznają szerokie uprawnienia administracyjne na etapie rozwoju, aby szybko uruchomić rozwiązanie. Te nadmiernie uprzywilejowane poświadczenia trafiają do produkcji, tworząc trwałe, niezarządzane ścieżki dostępu, których tradycyjne narzędzia IAM nie są w stanie kontrolować .

Tradycyjne systemy tożsamości – hasła, uwierzytelnianie wieloskładnikowe, statyczna kontrola dostępu oparta na rolach – zostały zaprojektowane dla ludzi, którzy logują się i wylogowują w przewidywalnych sesjach. Nie radzą sobie z dynamicznymi, programowymi wzorcami uwierzytelniania agentów AI, które wywołują API, przyjmują tożsamości maszyn i działają w imieniu wielu użytkowników w szybkiej sukcesji .

Gdzie to pasuje w szerszym krajobrazie

Integracja Silverfort z Copilot Studio jest częścią szerszego dążenia branży do uczynienia tożsamości płaszczyzną kontroli dla agentów AI. Firma ma podobne integracje w toku z Google Cloud Agent Gateway, gdzie nacisk kładzie się na widoczność i egzekwowanie w zakresie komunikacji agentów z API i zewnętrznymi narzędziami . Microsoft sam wprowadził uzupełniające ulepszenia zabezpieczeń dla Copilot Studio, w tym Federated Identity Credentials, które eliminują trwałe sekrety, oraz kontrolę IT umożliwiającą blokowanie ryzykownych niestandardowych agentów . Jednak podejście Silverfort wyróżnia się osadzeniem decyzji w czasie wykonania bezpośrednio w przepływie samego agenta, a nie zarządzaniem bezpieczeństwem z zewnątrz.

Dla zespołów ds. bezpieczeństwa oceniających integrację praktyczne pytanie jest proste: czy platforma może sprawdzić i regulować każdą akcję agenta, mając pełny obraz tego, kto tak naprawdę stoi za tą akcją, zanim akcja zostanie zakończona? Silverfort zakłada, że odpowiadanie na to pytanie wbudowane w proces – w czasie wykonania, zanim dostęp zostanie przyznany, nie po tym, jak szkoda już zostanie wyrządzona – jest jedynym modelem, który skaluje się z szybkością wdrażania agentów AI.