Silverfort 为 Microsoft Copilot Studio 智能体注入运行时身份控制，防止 AI 越权操作

这种方法与传统基于静态角色或外围防御的安全模型截然不同。Silverfort 将身份安全定位为 AI 的运行时控制平面，而非包在外面的安全包装 。

强制执行的实际机制

该集成依赖三大实用机制：

• 实时访问评估：在 Copilot 智能体试图行动的瞬间，平台分析请求并内联执行访问策略。未经授权的访问在执行前即被阻断，而非事后再记录日志 。
• 身份链感知：策略引擎追踪每个动作背后的完整身份——发起会话的人类用户、涉及的机器身份、以及被访问资源的敏感程度——从而区分合法操作与越权行为 。
• 最小权限强制：仅授予智能体真正需要的特定数据和服务访问权限。开发阶段为“先跑起来”而随意授予的过高权限，在运行时会被标记并阻断 。

Silverfort 首席安全官 Ron Rasin 简洁地总结了这一理念：“没有深层的身份上下文，就不可能即时做出明智决策，判断智能体的动作是合法还是越权。这正是智能体安全从本质上来说是一个身份问题的原因。”

问题所在：智能体现在会执行，而不只是对话

企业对智能体 AI 的采纳速度，已远超大多数身份与访问管理（IAM）系统所能处理的范围。微软报告称，超过 80% 的《财富》500 强企业正在部署基于低代码工具构建的活跃智能体，而 29% 的员工已在使用未经批准的 AI 智能体处理工作 。这些数字描述的是一个正在迅速扩大的攻击面，其扩张速度远快于治理能力。

核心风险已经转移。早期的 AI 关注点多在内容安全——幻觉、偏见、有害输出。但智能体 AI 引入了一个更难解决的问题：访问控制。这些智能体会进行身份认证、检索企业数据、触发业务工作流，并在云端和本地环境中与系统交互 。一个配置不当且拥有广泛权限的智能体，可以直接成为数据泄露或权限提升的通道。

问题因 Silverfort 所称的“开发者困境”而加剧。使用 Copilot Studio 构建智能体的业务团队，在开发阶段常常为了快速让功能跑起来而授予广泛管理权限。这些过高的权限存活到生产环境，形成了传统 IAM 工具无法治理的持久未管理访问路径 。

传统的身份系统——密码、多因素认证、静态基于角色的访问控制——是为在可预测会话中登录和登出的人类设计的。它们无法处理 AI 智能体那种动态、程序化、身份链式的认证模式——这些智能体会调用 API、扮演机器身份、并代表多个用户快速连续行动 。

在更广阔图景中的位置

Silverfort 的 Copilot Studio 集成是行业将身份作为智能体 AI 控制平面的广泛努力的一部分。该公司在 Google Cloud 的 Agent Gateway 上也有类似的集成，重点是对智能体与 API 及外部工具的通信进行可见性与强制控制 。微软自己也对 Copilot Studio 推出了补充安全增强功能，包括消除持久化密钥的 Federated Identity Credentials，以及阻止高风险自定义智能体的 IT 管控措施 。但 Silverfort 方法的独特之处在于，它直接将运行时决策嵌入智能体自身的执行流程，而不是从外部管理安全。

对于正在评估该集成的安全团队来说，实际的问题是直截了当的：平台能否在智能体执行每个动作之前、基于完整的“谁真正在背后”的画像，对每个动作进行检查和管控？Silverfort 的赌注是，在运行时——在访问被批准之前、在损害造成之前——内联回答这个问题，是唯一能与智能体 AI 部署速度相匹配的模型。