Этот подход принципиально отличается от традиционных моделей безопасности, полагающихся на статические роли или защиту периметра. Silverfort позиционирует безопасность идентификации не как оболочку вокруг ИИ, а как плоскость управления выполнением, которая контролирует каждое действие агента .
Интеграция опирается на три практических механизма:
Рон Расин, директор по безопасности Silverfort, говорит об этом прямо: «Без глубокого контекста идентификации невозможно принять обоснованное решение в реальном времени о том, является ли действие агента легитимным или это превышение полномочий. Именно поэтому безопасность агентов — это в своей основе проблема идентификации.»
Внедрение агентного ИИ в компаниях идет намного быстрее, чем большинство систем управления идентификацией и доступом (IAM) успевают адаптироваться. Microsoft сообщает, что более 80% компаний из списка Fortune 500 уже развертывают активных агентов, созданных с помощью low-code инструментов, при этом 29% сотрудников уже используют неофициальные ИИ-агенты для работы . Цифры описывают поверхность атаки, которая расширяется быстрее, чем за ней успевают следить.
Основной риск изменился. Ранние проблемы с ИИ касались безопасности контента — галлюцинаций, предвзятости, токсичных результатов. Но агентный ИИ создает более сложную задачу: контроль доступа. Эти агенты аутентифицируются, извлекают корпоративные данные, запускают бизнес-процессы и взаимодействуют с системами как в облаке, так и локально . Неправильно настроенный агент с широкими разрешениями может стать прямым путем к утечке данных или повышению привилегий.
Проблему усугубляет то, что Silverfort называет «дилеммой разработчика». Бизнес-команды, создающие агентов в Copilot Studio, на этапе разработки часто предоставляют им широкие административные права, лишь бы все заработало. Эти избыточные учетные записи затем переходят в промышленную эксплуатацию, создавая постоянные и неконтролируемые пути доступа, которые традиционные инструменты IAM не предназначены регулировать .
Традиционные системы идентификации — пароли, многофакторная аутентификация, статический контроль доступа на основе ролей — разработаны для людей, которые входят в систему и выходят из нее в предсказуемых сессиях. Они не справляются с динамичными, программными, многоэтапными паттернами аутентификации ИИ-агентов, которые вызывают API, принимают машинные идентификаторы и действуют от имени нескольких пользователей в быстрой последовательности .
Интеграция Silverfort с Copilot Studio — часть более широкого движения отрасли, стремящегося сделать идентификацию плоскостью управления для агентного ИИ. Компания ведет аналогичные интеграции с Google Cloud Agent Gateway, где акцент делается на видимость и контроль общения агентов с API и внешними инструментами . Microsoft, в свою очередь, представила собственные дополнительные меры безопасности для Copilot Studio, включая федеративные учетные данные (FIC), устраняющие необходимость хранения секретов, и IT-контроль для блокировки рискованных кастомных агентов . Но подход Silverfort отличается тем, что решения о доступе встраиваются непосредственно в поток выполнения самого агента, а не управляются извне.
Для команд безопасности, оценивающих интеграцию, практический вопрос прост: может ли платформа проверять и контролировать каждое действие агента, имея полную картину того, кто на самом деле стоит за этим действием, и делать это до завершения действия? Ставка Silverfort заключается в том, что ответ на этот вопрос в режиме inline — в реальном времени, до предоставления доступа, а не после того, как ущерб уже нанесен — это единственная модель, которая масштабируется со скоростью внедрения агентного ИИ.