ИИ-агенты становятся новым классом цифровых субъектов — и вместе с ними меняется сам подход к защите идентичностей и управлению доступом

- Чем вы занимаетесь в компании и как пришли в сферу информационной безопасности?

В информационной безопасности — с 2020 года. До этого, с 2011 года, я занимался разработкой наукоемкого программного обеспечения и управлением крупными ИТ-инфраструктурами. В компании «Индид» отвечаю за развитие продукт класса ITDR, в котором реализуются современные подходы Identity Security, в том числе безагентская MFA и анализ поведения пользователей.

- Какую тему вы представите на конференции «Авиакод» и почему она особенно актуальна для авиационной отрасли?

Хотелось бы поговорить об Identity Security как о сравнительно недавно сформировавшейся самостоятельной дисциплине и ее трансформации на фоне распространения ИИ-агентов. Важно разграничить безопасность ИИ, безопасность агентов и безопасность айдентити, а также определить области, в которых эти направления пересекаются и требуют единого подхода. Для авиационной отрасли эта тема особенно актуальна из-за масштаба и сложности ИТ-инфраструктуры, большого количества пользователей, сервисных учетных записей и критичных систем. По мере внедрения ИИ-агентов появляются новые цифровые субъекты, которым также требуется доступ к данным и системам. Поэтому компаниям важно заранее понимать, как идентифицировать таких агентов, какими полномочиями их наделять и как контролировать их действия.

- Какие задачи сегодня решает компания «Индид» и чем её подход отличается от других российских разработчиков решений в области информационной безопасности?

Индид одной из первых на российском рынке начала последовательно развивать направление Identity Security и рассматривать защиту цифровых идентичностей как отдельную дисциплину информационной безопасности. Сегодня компания решает широкий круг задач, связанных с защитой учетных данных и управлением доступом на всех этапах жизненного цикла цифровой идентичности. В портфеле Индид представлены ключевые классы решений этого направления: IdM, MFA, PAM, ITDR, корпоративный менеджер паролей и система управления цифровыми сертификатами. Это позволяет закрывать разные сценарии — от аутентификации и управления учетными записями до защиты привилегированного доступа и выявления угроз, связанных с айдентити.

Одно из наших ключевых отличий — глубокая экспертиза именно в области Identity Security и возможность работать со сложными, разнородными инфраструктурами. Широкие технологические компетенции команды позволяют интегрировать решения в существующий ИТ-ландшафт заказчика, в том числе в инфраструктуры с большим количеством систем, нестандартными сценариями и высокими требованиями к безопасности.

- Как развитие генеративного ИИ меняет саму модель угроз, связанных с цифровой идентичностью?

Развитие генеративного ИИ меняет саму модель угроз, потому что в инфраструктуре появляется новый класс субъектов — ИИ-агенты, способные самостоятельно выполнять действия без постоянного участия человека. От человека такой субъект отличается прежде всего отсутствием самостоятельного правового статуса и определенной эфемерностью: агент может создаваться под конкретную задачу, действовать ограниченное время и затем исчезать. От классических сервисных учетных записей и средств автоматизации его отличает гораздо более высокая вариативность поведения — действия агента не всегда можно заранее полностью описать или предсказать. В результате меняется и подход к защите цифровой идентичности. Недостаточно просто один раз выдать агенту доступ и определить набор разрешенных операций. Нужно понимать, от чьего имени он действует, какие полномочия ему были делегированы, к каким ресурсам он обращается и не выходит ли его поведение за рамки исходной задачи. Поэтому на первый план выходят динамическое управление доступом, минимальные краткосрочные полномочия, постоянная проверка контекста и возможность быстро ограничить действия агента.

- Какие атаки на учетные записи сегодня становятся наиболее реалистичными благодаря ИИ?

Сами по себе атаки на учетные данные не меняются: по-прежнему речь идет прежде всего о фишинге, социальной инженерии и прямой краже учетных данных. Но ИИ делает такие атаки более масштабируемыми, вариативными и сложными для обнаружения. Отдельный класс рисков связан с появлением ИИ-агентов. Злоумышленники получают новые способы воздействовать не только на пользователя, но и непосредственно на логику работы агента. Это могут быть prompt-инъекции, внедрение вредоносных инструкций в базы знаний и другие источники контекста, а также компрометация MCP-интеграций и подключаемых инструментов. В результате атакующий может попытаться заставить агента использовать легитимные учетные данные не по назначению, обратиться к ресурсам вне предусмотренного сценария или выполнить действие от имени пользователя. Поэтому защита учетных записей сегодня все сильнее связана не только с сохранностью самих реквизитов доступа, но и с контролем контекста, в котором эти учетные данные используются.

- Насколько классической многофакторной аутентификации сегодня достаточно для защиты критичных систем?

Классической многофакторной аутентификации уже недостаточно как единственного уровня защиты критичных систем. Злоумышленники научились обходить наиболее распространенные механизмы MFA — например, перехватывать одноразовые коды через фишинговые формы или использовать MFA-fatigue, когда пользователя буквально «забрасывают» push-запросами в расчете на случайное подтверждение. С распространением ИИ-агентов задача становится еще сложнее. Если система выполняет действия от имени человека, уже недостаточно просто подтвердить личность пользователя в момент входа. Необходимо понимать, кто именно инициировал конкретный запрос: сам пользователь или агент, которому была делегирована задача, в каком контексте он действует и соответствует ли этот запрос ожидаемому сценарию. Поэтому защита критичных систем постепенно смещается от разовой проверки пользователя к более непрерывной оценке контекста, поведения и уровня доверия в течение всей сессии.

- Можно ли в реальном времени выявлять нетипичное поведение пользователя и автоматически ограничивать его полномочия?

Автоматический анализ поведения пользователей для выявления аномалий и действий с повышенным риском — одно из наиболее перспективных направлений в Identity Security. Идея в том, чтобы система могла в реальном времени замечать отклонения от привычного сценария, оценивать контекст и при необходимости автоматически запрашивать дополнительную проверку или ограничивать доступ .Именно эту задачу сегодня во многом решает класс ITDR — Identity Threat Detection and Response. Такие системы позволяют выявлять угрозы, связанные с учетными записями и цифровыми айдентити, анализировать подозрительную активность и реагировать на нее уже после входа пользователя в систему, а не только в момент аутентификации. При этом опыт внедрения решений крупных вендоров, включая Microsoft, показывает, что точность поведенческого анализа и качество автоматических решений по-прежнему требуют доработки: слишком жесткие правила могут создавать ложные срабатывания, а слишком мягкие — пропускать действительно опасную активность. В то же время подходы, которые сегодня развиваются в области безопасности ИИ, дают основания для осторожного оптимизма. Архитектуры с постоянной оценкой контекста, динамическим управлением полномочиями и проверкой каждого действия могут стать основой для нового поколения решений, способных точнее выявлять нетипичное поведение и реагировать на него в реальном времени.