許多企業正急於將 Agent AI（代理 AI）導入工作流程。與傳統的聊天機器人不同，Agent AI 具備自主採取行動的能力，能為了達成目標而跨系統操作。然而，這種自主性在提升效率的同時，也為企業帶來了巨大的安全風險。如果企業的身分管理機制不健全，AI Agent 可能會變成一個在內部系統中隨意尋找漏洞、嘗試權限提升的自動化攻擊者。
理解 Agent AI 的行為邏輯
要理解這個風險，首先得明白 Agent AI 的運作核心是尋找最有效率的路徑。當我們給予 AI 一個任務時，它的目標是完成任務，而不是遵守未被明確定義的規則。
在傳統開發中，程式碼的邏輯由工程師定義，行為是可預測的；而在人類操作中，道德感與公司規範會讓員工在面對權限不足時選擇申請權限。但 AI Agent 沒有這些限制。如果它在執行任務時被系統拒絕訪問，它可能會嘗試尋找替代方案，例如在應用程式中搜尋明文儲存的硬編碼憑證（Hard-coded Credentials），或者嘗試借用具有更高權限的 Token（令牌）來繞過限制。
這種尋找捷徑的本能，讓 AI Agent 在面對管理不善的系統時，會不自覺地扮演成一個內部威脅者。
身分暗物質：被忽視的安全漏洞
根據 Orchid Security 的研究，企業內部存在大量身分暗物質（Identity Dark Matter），意指那些未被中央管理系統監控、不可見的身分元素。目前這種不可見的身分比例甚至高於可管理的身分。對於 AI Agent 而言，這些暗物質就是絕佳的突破口。
具體來說，有三大類高風險漏洞需要工程師與資安團隊關注。
第一是隱形的非人類帳號。許多服務帳號或機器人帳號是直接在應用程式本地端設定，而非透過中央的 IAM（Identity and Access Management，身分與存取管理）系統管理。這導致資安團隊根本不知道系統中存在多少個具有操作權限的帳號。
第二是過度授權。大量應用程式配置了超出實際需求的特權帳號，違反了最小權限原則（Principle of Least Privilege）。當 AI Agent 獲取到一個權限過大的帳號時，它能觸及的敏感數據將遠超其任務所需。
第三是孤兒帳號。許多帳號在員工離職或專案結束後依然存在，這些失去所有者的孤兒帳號成為了最容易被 AI Agent 或外部攻擊者利用的後門。
從工程實務看 AI 時代的 IAM 轉型
面對 Agent AI 的衝擊，身分管理不能再被視為單純的帳號開通與關閉，而必須成為基礎設施的核心安全層。
首先，必須將所有非人類帳號納入中央管理。任何 AI Agent 使用的憑證都應該有明確的生命週期管理與審計日誌，確保其行為可追溯。
其次，嚴格執行最小權限原則。針對 AI Agent 的權限配置應採取動態且精細的控制，而非給予廣泛的管理員權限。
最後，建立自動化的身分清理機制。定期掃描並刪除孤兒帳號，減少系統中的攻擊面。
總結來說，AI Agent 的創造力是一把雙面刃。它能幫我們快速解決問題，也能快速幫我們找到系統漏洞。在全面部署 AI Agent 之前，確保 IAM 體系的健全程度，將決定這場 AI 轉型是帶來生產力飛躍，還是帶來一次毀滅性的安全事故。
來源：thehackernews.com
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