従業員アクセスを管理するための人間のオンボーディングおよびオフボーディングプロセスは確立されています。しかし、AIエージェントは現在、正式なオンボーディングや説明責任なしに、これらの同じシステム内で動作し、重要なタスクを実行しています。JumpCloudの調査によると、非人間的なアイデンティティが人間ユーザーをますます上回っており、重大なガバナンスのギャップが浮き彫りになっています。これを解決するために、これらのアイデンティティを保護するための4段階のフレームワークが提案されています。第1段階では、組織の環境内で動作するすべてのエージェントを発見することに重点を置いています。これには、さまざまなプラットフォームにわたるエージェントの継続的なインベントリを作成し、それらのアクセス、ワークフロー、およびトリガーを詳細に記述することが含まれます。第2段階では、すべてのアージェントを、指名された人間の所有者を持つ正式なアイデンティティとして登録することに焦点を当てています。これにより、権限の割り当て、条件付きアクセスの実装、およびアクセスレビューの実施が可能になり、「ゾンビエージェント」を効果的に防止できます。第3段階では、最小権限の原則に基づいてエージェントアクセスを管理し、常時有効な認証情報を回避することを提唱しています。アクセスは時間制限があり、取り消し可能で、理想的にはジャストインタイムであり、機密性の高い操作には認証情報シールドが必要です。最終段階である継続的なガバナンスは、エージェントの行動が常に監視され、承認されたアクションと一致していることを保証します。これには、定期的なアクセスレビュー、異常検出、および説明責任のための監査証跡の維持が含まれます。これらの段階を支えるのは、統一されたIT環境の必要性です。断片化されたシステムは、人間、デバイス、およびエージェント全体でポリシーを一貫して適用することを妨げます。JumpCloudのエージェンティックIAMアプローチは、単一の、一貫した制御レイヤーがAIの採用を安全にスケーリングするために不可欠であると主張しています。すべてのアイデンティティを一貫して管理することにより、組織はリスクを軽減し、自信を持ってAIをより多くのワークフローに拡張できます。