随着科技的不断进步和社会的快速发展，传统生产力正逐步向新质生产力转型。新质生产力作为推动经济高质量发展的核心动力，强调在新时代背景下，技术创新、产业升级和社会制度的深度融合，带来了生产方式、生产要素和产业结构的根本性变革。2023年，习近平总书记在黑龙江考察时首次提出“新质生产力”的概念，明确指出要加快培育新能源、新材料、先进制造、电子信息等战略性新兴产业，形成全新的生产力形态，为推动中国经济高质量发展提供源源不断的动能。新质生产力不仅仅是对传统生产力的继承，它强调的是科技创新、技术应用与产业发展的紧密结合。在这种背景下，身份管理作为新兴技术体系的一部分，逐渐成为新质生产力发展的关键要素之一。随着新兴产业、数字化转型和智能化技术的普及，如何高效、安全地管理企业和用户的身份信息，已经成为保障数字经济稳步发展的基础设施。身份管理不仅仅是对用户访问权限的简单控制，更是企业创新、数字转型和产业竞争力提升的核心组成部分。 新兴产业与未来产业高速发展，推动产业链的变革与生产力的提升 人工智能、量子科技、6G 等未来产业的快速发展，不仅是科技进步的象征，也带来了生产方式和产业结构的深刻变革。以人工智能为例，它正在以超乎想象的速度改变各行各业的运营模式，从制造业的自动化生产到金融行业的智能投顾，再到医疗健康领域的精准诊疗，人工智能的应用几乎无所不在。随着这些新兴产业的崛起，传统的生产力模型正在被全新的技术和创新模式所替代，企业在全球竞争中具备了更强的创新能力和更高的生产效率。而量子科技的突破，尤其是量子计算的前景，预计将大幅提高计算能力和数据处理速度，为解决大规模数据分析和复杂问题提供新的解决方案。技术的兴起不仅推动了产业链的升级，更在全球范围内创造了全新的商业模式和市场需求，促进了新质生产力的形成。 数字化转型成为产业升级与新兴技术的关键 数字化转型已成为推动新兴产业和传统产业升级的核心动力。从云计算到大数据，再到人工智能的应用，数字技术的引入大大加速了产业的智能化、自动化进程。企业通过数字化转型，不仅提升了生产效率，还能在更加复杂和竞争激烈的市场中获得持续的创新动力。在智能制造领域，通过集成物联网（IoT）设备，企业可以实时监控生产线，优化供应链管理，提高产品质量和生产效率。随着数字化技术的普及和应用，身份管理和数据安全问题也日益凸显。传统的身份验证手段已经无法满足新兴产业在复杂、多样化场景中的需求。人工智能和量子计算等高技术领域的应用往往涉及大量敏感数据的处理和存储，这就要求身份管理体系具备更高的安全性，能够有效防止数据泄露、非法访问等安全隐患。随着企业业务的数字化和全球化，跨境数据流动和多平台、多终端的协作更加频繁，身份认证和权限管理变得更加复杂，传统的基于用户名和密码的身份验证方式已经无法应对现代业务环境中的多重身份验证需求。 应用场景多样化，跨平台身份认证难 新兴技术和未来产业的高速发展，虽然带来了更高效、更智能的生产力提升，但也为企业的身份管理带来了前所未有的挑战。随着人工智能、物联网、区块链等技术的普及，企业需要处理多种类型的身份认证问题，如员工身份、客户身份、设备身份、合作伙伴身份等。每一种身份都可能出现在不同的应用场景中，需要不同的验证方式和安全级别。在智能制造领域，设备与设备之间、员工与系统之间的身份认证都需要高效、无缝的集成和支持。传统的身份验证方法，如用户名/密码组合，已经无法应对这种复杂的身份认证需求。随着数字化转型的加速，企业需要确保所有用户和设备的身份都得到充分验证，并在正确的权限下访问敏感数据和系统，确保数据的安全性和合规性。在全球化和跨境数据流动日益频繁的今天，企业面临的不仅是身份认证的本地化挑战，还有合规性和数据隐私保护的问题。如何在保证高效身份认证的同时，确保不同国家和地区的数据隐私法律法规得以遵守，成为企业数字化转型中的另一大挑战。 01.以新质生产力催生身份管理新模式 自动化身份管理平台，满足新质生产力环境下的需求 在新质生产力背景下，企业的技术架构往往跨越多个平台和应用，涉及员工、客户、合作伙伴等多个身份来源。Authing 自动化身份管理平台通过集成最新的身份认证技术，提供一体化的解决方案，帮助企业高效管理用户身份、权限控制和安全策略。通过简单的配置和无缝集成，Authing 帮助企业消除身份管理上的技术障碍，减少人工干预，提高操作效率。平台不仅支持基础的身份认证，还集成了复杂的身份治理、访问控制和审计机制，确保在快速发展的技术环境下，企业可以灵活应对各种安全需求。并且 Authing 身份自动化平台是基于事件驱动的下一代身份领域业务策略和数据策略的可视化工作流编排平台。旨在满足客户侧多元的针对用户目录、组织架构、登录认证、安全管理等功能灵活性的配置需求，能够进一步以面向变化设计系统架构、敏捷迭代的原则，支撑客户纷繁复杂的身份和组织架构自动化管理需求。 保障数据安全，防范安全漏洞 随着网络攻击手段的日益复杂，单纯的用户名和密码认证已无法满足现代企业对数据安全的要求。持续自适应多因素认证作为下一代多因素安全认证解决方案被推出，通过持续不间断地分析用户登录和使用行为，有效识别风险，自动配置合适的 MFA 策略，在风险出现时拉起二次认证，全面提升安全风控能力。Authing 持续自适应多因素认证通过全方位扫描和分析用户身份和行为，采用无监督学习方式，深度学习用户的特定行为模式（例如登录时间、习惯、设备、生物特征等），以主动发现合法账号是否受到非法使用的威胁。在自适应多因素认证（基于上下文属性判断当前安全状况以增加因素认证）的基础上增加了实时风险评估技术对用户进行动态评估安全系数。在时间维度上，持续自适应多因素认证在用户整个使用旅程中持续不断的对其进行信任评估，以决定是否需要增加额外的认证流程。对于金融、医疗、政府等对数据安全要求极高的行业，持续自适应多因素认证能够为敏感数据提供多重保护，防止未经授权的访问。 API/SDK 集成，灵活支持各类应用场景 在现代企业的数字化转型过程中，越来越多的应用场景需要高度定制化的身份管理解决方案。Authing 提供了 2000+ API 和 SDK 支持多种编程语言，包括 JavaScript、Python、Java 等，能够自由地集成和扩展身份认证功能，一站式聚合全场景身份体系。无论是 Web 应用、移动应用，还是 IoT 设备，Authing 都能够通过标准化的 API 接口进行快速集成，确保身份认证在不同系统之间的无缝衔接。对于面向未来产业的企业，如量子科技和生物制造等高科技行业，Authing 的 API/SDK 能够支持复杂的认证需求，并与各种创新应用和技术平台深度整合，帮助企业能够在多元化的技术环境中，保持身份认证的安全性和灵活性，满足快速变化的市场需求。 02.Authing 在新质生产力领域的实际应用 智能制造行业：实现智能化生产与数据安全管理 智能制造行业在推动生产力提升和产业升级过程中，面临着如何安全高效地管理大量设备、人员和系统身份的挑战。随着物联网、人工智能、自动化生产线等新兴技术的广泛应用，制造业的生产模式和管理模式发生了根本变化。Authing 为智能制造企业提供了统一的身份管理平台，通过其强大的身份认证与权限管理，帮助企业实现智能化生产与数据安全管理。 设备与人员身份统一管理： 在智能制造企业中，设备与人员身份的管理通常分散在不同系统中，导致认证过程繁琐且不一致。Authing通过提供统一的身份管理平台，帮助企业将所有设备、员工、供应商等身份信息集中管理。通过单点登录（SSO）和多因素认证（MFA），企业能够确保员工和设备在进入生产系统时获得授权，避免了未经授权的设备访问和员工权限滥用。 生产数据的安全保障： 在智能制造过程中，大量的数据被实时收集和传输，包括生产数据、设备运行数据、供应链信息等。这些数据往往包含企业的核心竞争力，任何数据泄露或不当使用都可能对企业造成严重损失。Authing通过多层次的权限控制和基于角色的访问控制（RBAC），确保只有授权用户才能访问敏感数据。 智能化的身份验证与权限控制：随着智能制造的进一步发展，企业往往需要实现跨系统、跨设备的身份认证与权限管理。例如，工厂员工使用智能手表或移动设备访问生产线上的控制系统，设备本身也需要进行身份验证。Authing 支持跨平台、跨设备的身份认证，通过集成多因素认证、行为分析等，帮助企业实现高度安全、灵活的身份管理，确保生产过程中的信息安全。 生物医药行业：保护敏感数据，支持跨境数据流动与合规性管理 生物医药行业是一个高技术、高敏感度的行业，涉及大量的科研数据、临床数据和患者信息。随着全球化进程的推进，生物医药企业在开展跨国合作、参与国际临床试验和共享科研成果时，面临着如何在保证数据安全的同时，满足不同国家和地区的法律法规要求的问题。特别是跨境数据流动和合规性管理，已成为生物医药行业发展的关键挑战之一。 跨境数据流动的合规性管理： 在生物医药行业中，尤其是在进行全球临床试验和跨国合作时，涉及到的数据必须遵守不同地区的数据保护法规。Authing 通过身份认证与授权机制，帮助企业确保数据访问和流动符合当地的法规要求，为企业提供对敏感数据的严格控制，确保仅授权的人员可以访问特定的数据，从而减少合规风险。 保护患者和科研数据的安全： 生物医药行业需要处理大量患者数据、医疗记录、基因组数据等敏感信息，这些数据不仅涉及个人隐私，还关乎企业的核心竞争力。Authing通过多因素认证（MFA）、单点登录（SSO）以及强大的权限管理功能，为生物医药企业提供了强有力的数据安全保障。 确保跨系统、跨组织的身份认证与访问控制：不同组织使用不同的 IT 系统和数据存储方式，使得身份认证和访问控制面临巨大的挑战。Authing 通过提供支持多系统、跨平台的身份管理解决方案，帮助企业在跨组织合作中实现无缝、安全的数据访问。无论是通过 API 接口集成，还是通过第三方身份验证协议，Authing 都能够确保合作各方在共享数据时具备安全、合规的访问权限。

近日，国家互联网信息办公室公布《个人信息保护合规审计管理办法》（以下简称《办法》），并将于 2025 年 5 月 1 日起施行。《办法》的出台，是落实《中华人民共和国个人信息保护法》《网络数据安全管理条例》中关于个人信息保护合规审计的具体举措，为开展个人信息保护合规审计的具体情形和方式方法等方面均提供了明确指引，对保护个人信息权益具有重要意义和作用。在数字经济迅猛发展的今天，大数据和前沿技术不断推动信息处理方式的创新，同时也对个人信息保护提出了更高的要求。如何通过领先的身份管理技术进行身份验证，帮助企业有效应对合规挑战，确保数据安全和用户隐私在数字时代得到双重保障。 数字身份重要性提升 在信息化时代，数字身份管理已经成为构筑信息安全防线的核心基石。它不仅仅体现在用户登录系统时所使用的凭据上，更深层次地决定了用户在企业内部所能访问的权限、数据共享的范围以及操作记录的详细性。通过构建精准的身份认证机制，企业能够对每一个访问请求进行严格验证，确保只有经过合法授权的用户才能操作敏感数据和关键系统，从而有效防范未授权的访问和潜在的数据泄露风险。数字身份管理还承担着监控和记录用户行为的重任。每一次用户操作、每一次权限变更，都将被系统实时记录并归档，为企业提供了详细的审计轨迹。这不仅有助于企业在发现异常行为时能够迅速定位问题，更为外部监管机构提供了可靠的合规审计依据。特别是在《办法》实施后，数字身份认证体系的重要性进一步凸显，因为它直接关系到企业能否达到严格的合规标准 《办法》对数字身份管理的影响 《办法》通过设定严格的审计和监管要求，促使企业必须不断完善和优化其数字身份管理体系，推动其向更高标准、更透明、更可信的方向发展。企业在此背景下，不仅需要建立起完善的身份认证机制，更必须定期进行内部审计，并详细记录所有操作日志，确保每个数据处理环节都能够追溯，从而为建立一个透明且可信的身份认证环境奠定基础。在实际操作中，企业需要制定严格的审计策略，确保系统在用户身份验证、权限变更以及数据访问等各个环节都产生详细记录。这些记录不仅能够帮助企业内部及时发现并解决潜在的安全风险，还能在遇到安全事件时，快速定位问题源头，为应急响应提供准确依据。同时，这些详细的审计报告和操作日志，也为监管部门提供了实时、可靠的数据支持，使得数据流转和处理活动在整个过程中都保持高度透明和可控。通过严格的合规要求，企业被迫不断优化内部流程和安全策略，形成一种持续改进的信息安全管理文化。这样的做法不仅提升了企业的整体安全防护能力，更在面对不断变化的外部合规标准和监管要求时，确保企业始终处于领先地位，实现安全、透明与高效并举的数字身份管理目标。 数字身份转型趋势 随着企业数字化转型的不断深入，监管要求日益严格，数字身份管理面临新的挑战与机遇。企业在进行数字身份管理时，必须满足越来越高的合规标准。这要求企业不断更新技术和管理手段，应对来自法律法规和外部审计的双重考验。在数据量激增的背景下，如何确保用户信息不丢失、泄露或被篡改成为企业面临的重要课题。建立完善的内控机制不仅有利于提升企业内部管理水平，更是企业在面对外部审计时的重要保障。企业需要通过技术创新和流程优化，不断强化内部数据保护和风险预警能力，以防范数字化转型过程中不断变化的安全威胁。 Authing 助力企业构建合规安全体系，实现全链路数字身份防护 在数字化转型的浪潮中，企业不仅面临着数据安全和复杂业务流程的高效挑战，更需要在严格的法律法规和合规要求下，构建一套、安全、透明的数字身份管理体系。Authing 作为领先的身份与访问管理（IAM）平台，先进的技术和灵活的产品架构，为企业提供一套完善的解决方案，有效降低合规风险，提升管理效率和安全防护能力。凭借高度集成的认证流程，Authing 能够快速帮助企业实现用户身份验证，并确保只有经过严格验证的用户才能访问关键资源，为更多企业构建起起的数字身份防线。 灵活的权限管理与安全架构 灵活的管理与安全架构不仅是企业数字身份管理的重要支撑，更是信息安全和业务连续性的关键。通过细粒度的权限控制，企业可以精确定义每个用户、每个角色各自操作的权限范围，实现数据隔离和最小化业务权限原则。这意味着企业可以根据具体的需求、部门职能以及用户的实际角色，自由定制和配置访问权限，确保用户可以访问直接相关的数据和系统资源，从而大幅降低权限或配置错误，引发信息安全风险。Authing 采用先进的加密算法和安全协议，对数据传输和存储过程进行全方位的保护。无论是在数据静态存储机制还是动态传输过程中，都通过多层次的加密和安全加密措施，确保数据不被窃取或篡改。通过实时监控和自动化风险评估机制，平台能够及时发现并响应潜在的安全威胁，为企业提供一道坚固的安全防护屏障。整体而言，这种灵活细致的权限管理与安全架构，不仅有效保护了企业的数据资产，还促进企业在数字化转型过程中实现更高效、透明和安全的运营管理。 完整的审计日志与用户监控 在高度数字化的运营环境中，完整的操作日志和数据补充成为企业合规审计与风险监控的重要基石。Authing 通过实现“全流程”数据可追溯，确保每次身份操、权限变更、用户及系统行为都被精准记录在案。每当用户登录、修改权限、访问敏感数据或执行关键操作时，系统都会生成详细的日志记录，包括操作时间、操作人员、操作内容以及相关资源等关键信息。这些日志构成了一个完整的数据日志，这些完整的操作日志还为外部监管部门提供了透明、可靠的审计核查，帮助企业及时发现潜在的安全漏洞和合规风险。通过定期分析和审核日志数据，企业可以持续进行信息安全管理，措施优化内部流程，确保在法律法规和行业标准不断更新背景下，始终保持高标准的安全防护能力。同时，详细的日志记录也为企业在突发事件时提供了快速响应和精准 推动企业建立长效合规机制 企业要建立长效合规机制，不仅依赖于前期的认证和日志记录，而是要构建一个从预防、检测到整改全闭环的安全管理体系。Authing 不仅支持企业在合规审计前进行全面的自查与风险识别，还能利用海量数据进行动态风险评估，提前预警潜在的安全隐患。这种预防措施使企业能够在问题扩大前就发现并风险，降低后续整改和损失潜在的可能性。平台能够快速地生成详细的日志，记录每一次的用户行为、权限变更和系统交互，为企业提供精准的数据支持。这些日志数据不仅可以帮助企业内部快速定位问题，还能为外部审计提供透明、可靠的操作证据，确保企业在合规要求下持续改进信息管理。借助这些数据，企业能够针对风险点制定科学的整改方案，并快速实时落实到各个业务流程中。通过这一系列从风险预警、日志后续内部培训和流程优化的综合举措，企业不仅可以迅速应对瞬息万变体系的安全威胁，还能在长期内部建立基础支架、动态调整的合规防护，从而业务持续稳定发展，并在不断变化的法规环境中始终保持高水平的信息安全管理。

随着数字化转型的加速，企业的业务流程越来越依赖于 SaaS 应用和云服务。这些应用带来了巨大的生产力提升，但也伴随着数据安全的隐患。据统计，全球超过 77% 的安全漏洞都与身份问题直接相关，而这些漏洞往往源于账户管理不当和权限控制不严谨。尤其是在一个由多个应用组成的复杂环境中，企业面临着账户孤岛、过度入侵和未监控的接入点等安全隐患。尽管 SaaS 应用的普及大大提高了工作效率，但其中 25% 的服务仍未得到充分利用，也没有有效的监控和管理。如何实现对身份和访问的统一管理，成为现代企业数字化关键挑战。通过构建一个集中的身份治理平台，企业能够实时掌控访问控制、权限分配和安全审计，从而构建一条坚固的零信任安全防线。 01.五种身份治理增强安全态势方法 消除孤立账户和非活动账户 在企业数字化转型的背景下，企业通常会使用多个 SaaS 应用和系统，而每个应用往往都有独立的用户账户管理系统。这种分散的账户管理方式会导致账户信息的孤岛，无法在统一的视角下管理所有用户的访问权限。特别是在员工跳槽或岗位变动时，未及时更新或撤销账户权限的情况情况十分常见。这样的孤立账户和非活动账户不仅无效，还可能成为潜在的攻击目标。例如，注销员工的账户未及时恢复，可能会被恶意利用进行默认授权的访问。为避免这种情况，企业需要实施统一的身份治理策略，通过集中式身份管理平台清除不再需要的账户，并实现账户生命周期的自动化管理，从而有效减少安全隐患。 强制最小权限访问，限制风险并减少攻击面 最小权限原则是信息安全领域的基本准则，指的是每个用户仅应获得完成其任务所必需的最小权限。然而，许多企业在实际操作中，由于权限设置不合理，导致权限的分配过多，甚至是权限设置未及时调整。例如，某些员工或部门可能会拥有超出其工作需求的访问权限，这样的权限在发生攻击时过度授予，无疑会扩大攻击者的攻击面。攻击者一旦突破企业的部分系统，往往可以通过横向移动获取更广泛的系统访问权限。因此，企业需要强制执行最低权限访问策略，确保每个员工、系统或应用程序的访问权限控制严格在完成任务所需的最小范围内。动态权限管理和基于角色的访问控制（RBAC）是实现这一目标的有效手段。 加强对关键基础设施的控制 企业的核心业务和敏感数据通常存储在数据库、文件服务器或其他关键基础设施中。这些资产通常是黑客攻击的危险目标，因为一旦攻击者能够获得对这些关键资源的访问权限，便可能对企业的运营造成严重损害。特别是在没有有效的身份验证和访问控制机制的情况下，任何缺乏防御的情况下保护的高风险资源都可能成为攻击的突破口。为确保这些关键基础设施的安全，企业必须加强其访问控制，采用权限访问管理（PAM）策略，并通过多因素认证（MFA）对重要操作进行强化验证。此外，关键基础设施的访问应进行严格审核，确保每次访问都可以重新审查，防止不当访问行为。 通过自动化请求确保安全、合规的访问 在很多企业中，身份管理仍然依赖人工流程审批，尤其是在访问请求和权限分配的阶段。这种人工流程不仅效率低下，而且容易受到人为失误的影响，尤其是在全球化、跨地区运营的企业中，跨区域的合规要求审计和标准差异，使得这种手工流程更加复杂且难以管控。一些地区可能要求特定的用户访问记录必须进行保留，而在其他地区，加速流程可能会扩展。自动化的权限请求和加速流程能够提高效率，并减少人为操作带来的错误。通过集成自动化流工作引擎，企业能够确保所有访问请求都经过严格的合规审查，从而确保符合全球不同地区的法规要求，确保权限分配过程的安全性和合规性。 坚持以治理为重点，检测异常并简化审计 随着企业数字化程度和运营环境的复杂性不断提升，身份管理和权限控制的难度相应加大。传统的审计方式往往依赖于静态和报告人工审查，这种方式不仅效率低下，而且对于快速响应安全事件来说不够及时和精准。现代企业需要能够实时监控和审计身份管理和访问权限的动态变化，及时检测异常行为并做出响应。集成智能报告工具，企业可以实时生成用户行为报告，分析是否存在权限不足或不正常的访问模式。利用 AI 技术进行异常检测，能够帮助企业出现不符合常规的访问行为时，及时发出警报并采取相应的安全措施。 02.下一代身份治理趋势 自动化生命周期管理 面对纷繁复杂的信息系统和多样化的业务需求，如何高效且安全地管理用户身份成为企业亟待解决的核心难题。身份自动化（Identity Automation）是指通过技术手段，自动化地管理企业内部和外部用户的身份信息及相关权限，从而提升效率，确保数据的准确性和安全性，降低人为操作带来的风险。Authing 自动化具有强大的数据处理（ETL）能力和灵活的流程控制能力。企业可以像搭积木一样，根据场景需求自定义配置具备对数据处理的工作流，为用户提供用户身份和员工身份管理领域可开箱即用旅程配置模版，基于模版快速实现员工入、转、调、离全生命周期业务的灵活配置。目前包含以下形式：通过自动化的账户管理流程，注销员工或角色波动时，权限可以自动恢复，有效清理非活动账户。 权限访问管理 权限访问管理（PAM）是企业保护关键基础设施和敏感资源不受未经授权访问的核心手段。它通过控制用户对企业内部重要资产的访问，确保只有经过授权的人员才能进行敏感操作。有效的 PAM 策略 不仅可以加强企业的安全防护，还能降低因权限盗用或数据泄露所带来的风险。对于关键系统和敏感资源的访问，PAM 还提供了会话记录功能。该功能能够实时记录所有访问操作和关键事件，无论是管理员执行的配置更改，还是普通用户的资源访问，都会被详细记录和存储。这些记录不仅帮助企业在日后进行审计和分析，还可以为事后追踪和溯源提供证明，确保每个操作都可追溯、可审计。 AI 驱动身份检测 身份验证利用先进的人工智能和行为分析技术，能够实时监测用户的行为模式，识别潜在的异常活动。例如，通过对用户操作的监控，身份验证可以识别权限盗取、登录和不合规的访问行为。系统会触发警报，帮助企业及时发现安全威胁，减少潜在的安全隐患。AI 驱动身份检测系统具备自适应能力，可以随着时间的推移自动更新检测模型，学习新的攻击模式和行为特征，始终保持与不断变化的攻击手段同步，确保企业的安全防护能够应对新的安全挑战。无论是内部外部威胁、身份盗用还是不合访问规定，AI 驱动身份检测系统都能够提供实时、准确的安全防护，为企业建立更加智能的安全防线。 持续权限审计 权限审计是确保企业信息安全的一个重要环节。认证提供的持续权限审计功能能够定期对系统中的权限配置进行检查，自动发现异常权限分配或潜在的权限滥用问题。通过确保及时纠正不合规的权限分配，认证帮助企业持续贯彻权限缩小原则，有效避免权限过度抢夺、盗用或泄露的风险，从而实现更加安全和规范的权限管理。定期进行权限审计，及时发现并存在异常权限分配，确保最小化特权原则得以落实。 合规策略模板 为帮助企业应对日益复杂的合规要求，Authing 提供了内置的合规策略模板，支持一键启用符合行业法规的标准。包括 GDPR（通用数据保护条例）、等保 2.0（信息安全等级保护）等法规要求。通过这些模板，企业能够轻松应对不同地区和行业的合规挑战，确保其身份和权限管理系统符合相关法规要求，减少因不合规带来的法律和财务风险。 03.案例场景：Authing 如何落地实践 金融行业某大型银行在面对海量员工和敏感数据的挑战时，选择通过 Authing 实现细粒度的权限管理。银行利用 Authing 的统一身份治理平台，为数千名员工实施了基于角色的权限分配和动态权限控制。通过精细化的权限管理，银行能够确保员工只能访问其所需的最低权限，从而有效避免因权限过度或错误配置引发的内部数据泄露风险。Authing 强大的审计和监控功能使得银行能够实时追踪敏感数据的访问情况，进一步提升对关键资产的安全管控。制造业全球领先的制造企业通过部署统一身份认证平台，实现了统一管理其跨国团队的身份和权限。针对不同地区的合规要求，认证提供了多地自动化合规流程检查功能，帮助企业确保各地均符合当地的身份管理和保护标准。通过在全球范围内统一身份治理，该制造企业能够有效降低合规风险，简化跨国间的身份验证与访问控制。同时，认证审计和报告功能提供了详细的合规记录，帮助企业应对不同地区的监管要求。借助 Authing ，企业不仅提高了工作效率，还确保了全球运营业务的合规性和安全性。

Authing 签约永安保险，为企业提供安全、高效的认证服务

作者基于专业行业洞察使用 OpenAI Deep Research + Napkin AI 图表工具辅助创作本文，欢迎评论与探讨。 背景 随着数字化转型和人工智能的蓬勃发展，企业面对的业务场景日益复杂，人与设备、人与应用、Agent 与数据、人与 Agent 之间的交互量呈指数级增长。在这样的背景下，如何在海量用户、海量数据以及日益增多的智能 Agent 三者之间构建一个高效、安全、合规且可扩展的治理体系，成为企业成功迈向智能化转型的关键。 也正是在这样的大趋势下，Identity Fabric、Data Fabric 和 Agentic Mesh 逐渐成为构建现代企业大数据管理与智能应用生态的三大核心支柱：前者奠定安全可信的身份基础，中者打通全局数据资产，后者将智能代理融入业务流程，最终形成“人-Agent-数据”有效协同的新一代企业 IT 架构。 01.概念Identity Fabric：定义、特征及作用 Identity Fabric（直译为“身份编织”，常被称为身份编排架构）是指一种统一管理企业内所有数字身份和访问权限的综合架构。它并非单一的产品或工具，而是将多种身份与访问管理（IAM）工具和服务通过整合编排，编织成统一身份管理体系的框架。换言之，Identity Fabric 是一个“系统之系统”，把分散的、模块化的 IAM 组件融合为一个灵活可扩展的整体，为所有用户、设备和应用提供一致的身份认证与授权服务。其主要特征和作用包括： 统一身份治理：通过集成目录服务、单点登录（SSO）、访问控制、身份分析等模块化 IAM 工具，实现对所有人类用户和机器身份的集中治理和生命周期管理。 无缝的用户访问体验：支持跨应用的一次登录和统一身份单点登录体验，并可在零信任模型下进行动态授权。 增强安全与合规：通过集中策略管理和审计，杜绝各系统各自为政造成的漏洞，并满足行业法规对身份访问审计的要求。 兼容异构环境：可将传统的遗留系统和现代云端应用统一纳入身份框架，最大化保护原有投资并提升整体安全性。 灵活扩展与集成：提供基于标准协议和 API 的身份服务平台，能快速对接新的 SaaS 应用、云服务或 IAM 功能组件。 通过 Identity Fabric ，身份治理从孤立走向统一，企业得以从全局角度监控、管理和审计用户及设备的访问行为，让后续的数据管理和智能应用都有了安全可信的「入口」与「护城河」。Data Fabric：定义、特征及作用 Data Fabric（数据编织）是一种面向数据管理和集成的架构理念，旨在通过智能和自动化手段，实现企业各种数据源和管道的端到端整合。它可为组织提供统一的数据管理与集成框架，使企业能在不同系统、不同位置对数据进行实时访问和管理。其主要特征和作用包括： 统一数据接入与整合：连接本地数据中心、云服务、数据库、数据湖等异构环境，搭建虚拟的数据层，消除各部门或应用之间的数据孤岛。 嵌入式的数据治理与安全：内置数据质量校验、元数据管理、合规审计和访问控制，让不同来源的数据在统一标准下被整合和使用。 实时数据处理与分析：通过数据虚拟化和流处理技术，为业务团队提供近实时的数据视图，支持更敏捷的运营决策。 规模化和弹性：在数据量和数据源不断扩大的同时，利用自动化编排和数据目录功能，保证系统的可扩展和高可用性。 支持多样化的数据消费：无论是运营型应用、BI 报表、AI 模型训练还是自助分析，都能通过标准接口直接访问 Data Fabric 提供的高质量数据。Data Fabric 在企业 IT 体系中扮演着「数据基础设施中枢」的角色，统一管理海量数据并为后续的人工智能与业务创新奠定坚实的数据基础。 Agentic Mesh：定义、特征及作用 Agentic Mesh（代理网格）指由自主智能代理（AI Agents）组成的自组织协作网络。在这个架构中，不同代理各司其职又彼此协同，像一个 AI 「团队」一样分工合作，解决复杂的业务问题。其主要特征包括： 自主智能代理：每个代理都有特定目标和能力，能在无人工干预的情况下自主感知环境、决策并执行任务。 协同工作：代理之间共享信息和任务分工，通过通信和协调机制来解决单个代理难以完成的复杂工作。 分布式架构：采用去中心化设计，每个代理独立决策并在网络中互相发现、协作，拥有更好的容错性和弹性。 标准化通信与协调机制：通常包含代理注册目录、通信网络、任务市场、信任与安全机制等核心模块，确保代理们在同一框架下彼此发现、分工与监管。 持续学习与自适应：代理会在协作和与环境的交互中不断学习，优化自身能力，带动整体系统演化和提升。Agentic Mesh 在企业 IT 中扮演「智能自动化协作层」的角色，结合身份与数据基础，为企业带来业务流程的智能化自动运行，实现从「被动的数据管理」到「主动的自治决策」。 02.技术演进：从数据管理到智能代理 Identity Fabric、Data Fabric 和 Agentic Mesh 三者体现了企业信息架构从基础数据管理到智能自治的演进脉络： 从数据到信息：首先，通过 Data Fabric 打通数据孤岛、保障数据质量，企业获得了全局一致、高可用的数据资源。数据织体使各业务系统的数据汇聚成可供分析和应用的统一体，为更深层次利用数据创造了条件。 从信息到身份：随后，Identity Fabric 确保了在数据广泛流动使用的同时，身份和访问受到有效控制。它统一了人和机器对这些数据和应用的访问入口，提供了安全可信的使用环境。可以说，在拥有充足数据「燃料」后，企业需要 Identity Fabric 来控制「谁能在何种条件下使用这些燃料」，确保数据用得安全、合规。 从身份到智能：有了高质量的数据和安全的身份体系作为基础，企业便可以引入 Agentic Mesh，将 AI 代理部署在业务流程各环节，赋予系统自主行动和决策的能力。数据是 AI 决策的原料，身份保证了 AI 行为的可信和可控，二者共同支撑起智能代理网络在此基础上接管繁琐任务、优化决策效率。 这一演进关系体现为：Data Fabric 提供了数字化运营的「血脉」（数据流动），Identity Fabric 提供「身份认证」和「免疫系统」（安全信任），而 Agentic Mesh 则成为「大脑和神经系统」，驱动企业业务从自动化迈向自治化。在大数据管理框架下，它们是层层递进又相互依存的三个层面，共同促成一个智能、高效且安全的数据驱动型企业IT生态。 03.行业应用示例 金融行业：个性化服务与风险控制场景：一家大型银行拥有多条业务线（零售、信用卡、理财等），但各业务线的数据和身份系统相互独立，导致难以全面了解客户，也无法及时发现风险。 Identity Fabric 应用： 银行部署 Identity Fabric ，打通各业务线的客户身份，构建统一的客户身份视图。客户可以用同一套凭证访问不同业务（网银、手机银行、信用卡），实现一致的体验。 系统为每个客户建立综合的权限和行为画像。例如：高净值客户登录时，系统自动识别并提供高级服务通道；若检测到异常登录地点或设备，会触发额外验证或限制高风险交易，防范账户被盗用，同时满足金融合规要求（如 KYC ）。 Data Fabric 应用： 银行通过 Data Fabric 整合各业务线数据（活期/定期存款、贷款、信用卡交易、网上行为等），形成统一的客户 360 度数据视图。 借助数据可视化技术，分析师可以在一个平台上查询客户的综合财务行为，无需手工汇总。数据近乎实时更新，风险部门的 AI 模型可以实时监控账户异常交易。例如：如果客户信用卡出现异常大额消费且位置异常，系统会综合其账户余额、贷款记录等多源数据评估风险，可能在几秒内自动暂时冻结交易并通知客户核实。 Agentic Mesh 应用： 面向客户服务：部署由多个 AI 代理组成的智能理财助理。数据分析代理实时跟踪客户资产和市场动态，策略代理根据客户风险偏好制定投资建议，交互代理通过手机 App 与客户对话。例如：客户询问「是否需要调整资产配置 ？」，代理网络会协同分析客户数据和市场行情，给出个性化建议，甚至直接执行部分操作（如调整基金组合）。 内部运营：多个 AI 代理参与贷款审批流程。身份验证代理核实申请人身份，数据代理从 Data Fabric 提取征信和财务数据，决策代理应用 AI 模型自动给出建议。如果决策信心高且在授权范围内，系统自动审批放款；若不确定则转人工复核，提高效率和风控。收益：银行降低了客户流失率（因为服务更个性化、一致），减少了欺诈和违约损失（因为实时风控和 AI 决策）。更重要的是，银行打破了数据孤岛，建立了贯通的客户数据「血脉」和身份「神经」，管理层能基于全面信息做决策，提升了业务智能和敏捷性。 零售行业：全渠道体验与供应链优化场景：一家连锁零售企业同时经营线下门店和线上电商，面临全渠道数据分散、库存不准、个性化营销不足等问题。 Identity Fabric 应用： 零售商实施 Identity Fabric，打通顾客身份。过去，顾客在门店用会员卡，线上购物有电商账号，两者无法关联。现在，门店会员 ID 和电商账号整合为统一身份，无论线上线下互动都映射到同一个人，零售商可以识别出「同一个人」在不同渠道的行为。 加强顾客数据隐私保护，例如统一管理营销授权偏好，确保各渠道都遵循顾客的隐私选择。 内部员工和合作伙伴的访问也通过统一身份管理，提高门店系统安全性。 Data Fabric 应用： 零售商利用 Data Fabric 整合全渠道数据（门店 POS 销售、库存、线上交易和浏览、物流、社交媒体反馈等），形成统一的商品、库存和顾客数据视图。 市场营销团队可以基于此进行客户细分和个性化营销。例如：分析顾客的线上浏览和线下购买记录，发现其经常浏览某品牌厨房用品却未购买，于是推送门店折扣券或电商限时优惠。 Data Fabric 使库存管理和供应链优化更高效。系统实时汇总各门店和仓库的库存、销售速度，并结合线上预购数据，AI 模型预测需求。供应链经理可在统一界面看到库存动态，并获得补货建议。例如：线上某商品销量猛增，系统建议从库存高的门店调货到电商仓库，或紧急向供应商补货。 Agentic Mesh 应用： 日常价格管理：部署动态定价代理网络。竞争情报代理爬取竞争对手价格，需求分析代理监控自家商品销售与库存，定价决策代理根据预设策略计算新价格。例如：竞争对手降价或库存过剩时，代理网络会自动协商调整部分商品价格。 门店运营：引入智能调度代理。一个代理预测门店客流，另一个代理结合店员技能和出勤规则自动排班。若有店员请假，代理还能动态调整排班或调剂人员。收益： 零售商打造了真正的全渠道运营能力：顾客无论线上线下，都能获得一致且个性化的体验；管理层能全面了解业务数据，做出更优决策。数据孤岛消除，各部门协同提高。Agentic Mesh 的尝试进一步优化运营（如调价、排班），企业反应速度加快。这些都转化为业绩提升：库存周转率提高、销售机会捕捉更及时、客户满意度上升。 制造行业：智慧生产与决策支持场景：一家制造企业，产品线众多，供应链复杂，正在推进「工业 4.0 」转型，希望利用大数据和 AI 优化生产效率和品质，提升市场响应能力。 Identity Fabric 应用： 制造业中不仅有人，还有机器设备、机器人、IoT 传感器等，这些也可视为「身份」。该企业部署 Identity Fabric ，将工厂车间的设备、控制系统接入统一身份管理平台，赋予每台智能机器和每个操作者一个数字身份。 设备数据的访问和控制纳入统一权限管理。例如：只有授权工程师才能远程访问某生产线的控制系统；设备间数据交换也通过身份认证，防止伪造信号。 人机协作场景下，Identity Fabric 确保人、机、系统三者可信互动。例如：维修工使用数字身份登录系统后，才能获取机器人协作，且操作都被记录绑定到该员工身份，方便追溯。 Data Fabric 应用： 制造企业利用 Data Fabric 整合生产、供应链和经营数据。包括工厂传感器数据（温度、压力、设备状态等）、生产执行系统数据（订单进度、工艺参数）、质量检测数据，以及供应链上的采购、库存、物流数据，都通过数据织体汇总。 Data Fabric 为这些数据建立统一模型和分析接口。质量管理部门可以跟踪全流程质量数据，例如某批产品有瑕疵，可快速查询到生产过程中的原材料批次、生产线、操作工、机器参数，从而定位问题。运营管理层能实时监控生产 KPI ，例如某产线良品率下降，系统会发出警报并提供相关数据供诊断。市场销售数据也纳入织体，当某产品需求上升，系统及时通知生产计划部门调整排产。 Agentic Mesh 应用：引入 Agentic Mesh，打造智能工厂的大脑。该企业试验多代理系统优化生产调度和维护： 调度代理：监控订单和产能，自主决策生产计划。例如：新订单插入，调度代理会与库存代理核对原料是否充足，与产线代理协商调整生产顺序，综合考虑交期、切换成本、设备负载后，给出一份动态计划。 维护代理：持续分析机器传感器数据，预测设备故障，提前安排检修（预测性维护）。例如：发现设备振动异常，判断可能故障，会与调度代理沟通安排检修，并通知备件采购代理准备零件。 0展望与远景：迈向统一平面的企业数字资产治理新生态；节能代理根据电价和设备效率，调整产线运行节奏。收益： 企业实现从经验驱动向数据、智能驱动的转变。Data Fabric 消除数据断点，整个链条透明可见，部门合作更紧密。反馈更快，问题速解，质量提升，废品率降低。Agentic Mesh 突破人工决策极限，优化调度，预防维护。带来经济效益：产能利用率提高、库存浪费减少、订单准时交付率上升、成本下降。企业竞争优势增强，能更灵活响应市场需求，提供高品质产品服务。 04.展望与远景：迈向统一平面的企业数字资产治理新生态 未来，随着各行业对于数据和智能的依赖程度不断加深，企业往往需要一个「统一平面」来同时整合并治理三大核心要素：身份、数据、Agent 。 这种统一平面不只是简单地堆砌功能模块，而是通过深度的架构融合将身份安全策略、数据治理、智能决策以及人机协作无缝衔接在一起。它需要在底层实现对海量系统和传感器的数据抽象管理与实时流动，采用统一的访问与安全策略控制所有人类用户、机器和 AI 代理的交互方式，并在此之上构建出一个可持续演进的 Agent 协作生态。在这样的平台上，安全与合规不再只是被动的「补丁式」加固，而是嵌入到每一次数据访问和每一次代理调用的过程中，通过基于零信任原则的认证授权，以及对隐私、算法伦理的内生管控，确保所有行为都能被记录、审计和问责。与此同时，数据价值将被最大化释放：海量原生数据在织体层得到清洗、标注、合规化，Agent 能够实时订阅并处理这些数据，为企业提供自适应的业务优化能力。从产品形态上看，这种统一平面极有可能内置了跨域的数据编排引擎、覆盖全局的策略执行与监控中心，以及一个基于元数据和策略推理的「数字中枢」，以支持 AI 模型的生命周期管理与 Agent 的动态协作。这意味着企业不再依靠拼凑式的工具链来处理身份、数据和 AI ，而是拥有了一个可扩展、可演进的综合治理平台，以金融行业为例，一个面向「身份—数据— Agent 」三位一体的统一管理平面，能够为银行、保险公司、证券机构等提供端到端的智能化运营环境。 05.未来金融行业落地示例 在未来的金融行业，一个统一平面的治理平台将成为核心竞争力的关键支撑。这一平台不仅整合了身份治理、数据治理和 Agent 治理，还能深度融合金融领域的自动化交易、智能客服和风险管理等各个业务场景。设想这样一个场景：一家全球领先的银行引入了统一平面治理平台后，其交易系统、风控系统以及客服中心全部接入了这个平台。 在 Agent 治理方面：所有自动化交易 Agent 在平台的统一数据层上获得经过严格身份验证、实时更新且合规处理的市场数据，能够根据预先设定的策略自主做出高频交易决策。与此同时，风险管理 Agent 持续监控交易异常和市场波动，通过平台提供的全局视图和深度数据分析，对交易行为进行实时审计和动态调整，确保交易行为始终处于安全与合规的轨道上。 在客户服务方面：智能客服 Agent 同样借助统一平面治理平台实现精准响应。客户发起的咨询、投诉或交易请求，不仅能即时匹配到对应的客服 Agent，还能自动调用客户身份、历史交易记录以及风险评估数据，提供个性化、智能化的解决方案。这样的协同工作模式让客服体验大为提升，同时也降低了人工干预带来的延迟和错误风险。 在安全合规方面：这一统一平面治理平台通过内置的策略执行引擎和零信任安全机制，实现了所有系统和 Agent 行为的全程审计和自动监管。管理层能够通过统一的仪表板实时监控整个系统的运行状态，洞察交易行为、风险指标以及客户反馈，及时进行策略优化和风险预警。在这样一个平台上，身份、数据和 Agent 之间不再是孤立的模块，而是形成了一个有机的、动态进化的生态系统，为金融机构提供了前所未有的安全性、灵活性和业务敏捷性。 可以预见，当这个统一平面逐渐成熟，企业就能真正迈向「自运转、自优化、自进化」的智能生态——在可信的数据基础之上，人类和 Agent 共同塑造业务未来。对管理者而言，这既是一场技术的革新，更是一场组织与文化的迭代，需要坚定地在架构融合、治理规则和人才培养方面投入，以在新一轮数字竞争中赢得先机。

Authing 赋能浙江省教育厅，构建下一代云原生教育数字可信身份认证体系  

随着全球化进程的加速，“走出去”早已成为中国企业开拓国际市场、优化产业结构、提升全球竞争力、推动高质量发展的必由之路。与此相对，越来越多的外资企业也意识到中国市场的重要性，纷纷选择“引进来”，在中国设立研发中心、生产基地、营销网络等，以迅速适应并抢占这个全球第二大经济体的市场份额。无论是中国企业“走出去”还是外企“引进来”，在全球业务拓展过程中都面临着如何有效管理不同地区用户身份信息、权限控制和数据隐私等问题。联邦身份管理的引入成为了一个有效的解决方案，它能够打破国家和地区之间的身份信息隔阂，实现跨境业务中的统一身份认证与访问管理，确保无论是跨国公司在中国运营，还是中国企业走向国际市场，都能在保障数据安全和合规性的前提下，提升运营效率和用户体验。 01.跨境身份管理的挑战 在全球化经营中，企业身份管理面临诸多挑战。首先是合规差异：不同国家和地区的数据隐私法规各不相同（如欧盟GDPR、美国CCPA、中国PIPL 等），企业必须遵守当地法律要求才能避免法律风险。其次是技术与网络挑战：跨境的数据访问可能引发延迟和网络不稳定，影响用户登录体验。此外，缺乏统一的身份体系会导致身份碎片化：出海企业往往境内外各自使用不同的用户账户体系，外企入华也可能将中国用户数据孤立管理。这种多头管理不仅增加了维护成本，还使用户反复切换账户登录，降低了安全性和使用效率。 02.跨境数据合规的核心要求 全球主要的数据保护法规都对个人身份数据的处理提出严格要求，跨境业务必须满足以下合规要点。 GDPR（欧盟《通用数据保护条例》）：强调用户知情同意和数据透明。要求企业在处理欧盟用户数据时获得明确同意，并清晰告知数据用途。GDPR 赋予用户访问、更正、删除个人数据等权利，并严格限制个人数据出境传输，一旦违规，可能面临高额罚款。 CCPA（加州消费者隐私法）：赋予加州消费者对其个人数据的一系列权利，包括知情权、删除权以及拒绝个人信息被出售的权利。企业需要提供清晰的隐私政策，保持数据使用透明，并建立机制响应用户的数据访问/删除请求。 中国 PIPL（《个人信息保护法》）：要求企业在收集、使用、传输个人信息时遵循最小必要原则，并取得用户同意，同时保障用户查询、更正、删除数据的权利。对于跨境数据传输，PIPL 设有严格规定：如重要或敏感信息原则上必须存储在中国境内，只有满足特定条件方可出境，并通过安全评估或签署标准合同确保数据安全。 03.Authing 助力跨境身份管理的优势 针对上述跨境身份管理的难题，Authing 提供了一系列解决方案，帮助企业在保障安全与合规的前提下，构建高效的联邦身份体系： 私有化容器化部署：数据本地，合规可控Authing 支持私有化的容器化部署，企业可将身份管理平台部署在自有服务器或本地云环境中运行。这意味着用户数据能够留在本地数据中心，不必跨境传输，从而满足中国等国家对于数据驻留的要求，实现数据自主可控。不仅降低了数据传输过程中的风险，同时通过就近访问，大幅提升跨境员工身份认证时的响应速度和稳定性。 多租户机制：统一管理，隔离安全Authing 提供强大的多租户身份管理架构，允许企业在同一平台上为不同国家或业务单位创建独立的租户。这样既能实现全局统一的安全策略，又能根据各地法律规定对数据进行区域性隔离管理。通过“一地一库”的设计，不同租户的数据互不干扰，即便在共享同一系统的情况下，也能确保跨境数据管理符合各国的隐私和数据驻留要求，为企业实现全球一体化管理与本地合规双重保障。 联邦认证与 OIDC 协议：标准协议，无缝集成Authing 完全支持标准的联邦认证协议，包括 SAML 2.0 与 OpenID Connect（OIDC）。其中，OIDC 协议在跨境身份认证中具有独特优势： 敏感字段本地驻留：在跨境业务中，一些敏感字段（如个人身份信息、联系方式等）因涉及法律合规要求必须存储在数据驻留地。OIDC 协议支持只传递必要的认证 Token，而用户的敏感信息可以在本地安全存储，并通过受控接口按需调用。这一设计确保了即便在全球化单点登录（SSO）场景下，敏感数据依然遵循数据驻留要求，符合中国 PIPL 等法规规定。 跨境员工身份认证场景：通过 OIDC 协议，企业能够实现跨境员工一次登录后访问全球各系统的需求。比如，企业总部与海外分支机构采用统一的认证入口，但员工的敏感数据（如身份认证细节、部门信息）仍在数据驻留地进行本地化存储和处理。这样不仅提升了用户体验，同时确保合规性和数据安全。无论是中国企业出海还是外企入华，员工都能享受到便捷而安全的认证服务。 04.实践案例：企业借助 Authing 实现合规与高效并举 不少跨境企业已经通过 Authing 构建了安全合规的身份管理体系，并借助数据驻留和标准协议满足各国合规要求： 某大型科技企业（中国企业出海）：作为一家全球化的开源数据库公司，在快速扩张过程中面临着国内外身份数据管理的挑战。通过引入 Authing，借助其私有化部署和多租户机制，实现了不同区域数据的本地存储与统一管理。同时，基于 OIDC 协议的联邦认证解决方案，使得全球员工能够一键访问各系统，而敏感信息依然按照本地驻留要求妥善保管，大大降低了跨境数据传输风险。 某跨国制造企业（外企入华）：企业在中国拥有庞大的员工队伍。为满足中国对数据驻留的严格要求，同时与全球认证体系接轨，选择了 Authing 作为其在华身份管理平台。利用 Authing 的私有化部署和多租户机制，将中国用户的敏感数据本地存储，并通过 OIDC 协议与全球系统无缝对接，确保了跨境认证的一致性和安全性。在跨境业务时代，构建安全、合规的联邦身份体系已成为企业全球化战略中不可或缺的一环。任何疏忽都可能导致用户体验下降，甚至带来法律风险与品牌声誉受损。Authing 通过提供私有化容器化部署、多租户架构、以及基于标准协议（包括 OIDC）的联邦认证方案，不仅实现了全球统一身份管理，更能针对数据驻留要求对敏感字段进行本地存储，确保跨境员工身份认证时各项数据安全措施得以落实。正是在这种“合规无忧，全球同心”的保障下，企业能够稳健拓展国际市场，放心应对各地严格的数据保护法规。无论中国企业出海还是外企入华，有了 Authing 的保驾护航，跨境身份管理从此不再是难题。

作者基于专业行业洞察及提示词工程使用 OpenAI 最新功能 Deep Research 辅助创作本文，欢迎评论与探讨。 随着生成式人工智能和自主 AI 代理（AI Agent） 的兴起，数字身份管理正面临前所未有的挑战和变革。传统的身份与访问管理（IAM）体系主要围绕人类用户和静态软件服务展开，但在 AI 时代，智能代理能够自主决策、执行操作，甚至模拟人类行为。这样一来，“用户”不再仅仅是人类，也引发了一个关键问题：当主体不再是人类时，如何对这些 AI 代理的身份加以管理和信任？一直被奉为金科玉律的 “零信任” (Zero Trust) 安全原则，在这样的环境下还是否依然适用？本文将首先回顾零信任与 API 安全架构的传统意义，并对下一代 IDaaS (身份即服务，Identity-as-a-Service) 的核心能力进行展望，提出在 AI 代理全面普及的未来如何有效管理和保障其身份安全。 01.零信任原则与 API 安全架构的回顾 零信任 (Zero Trust) 是一种旨在应对现代网络安全威胁的安全架构理念，其核心主张是 “永不信任，始终验证”。在传统的网络安全模型中，企业往往默认内部网络或内部身份是可信的，从而在内网里实行相对宽松的访问控制；然而随着云计算、移动办公和攻击手段的不断演进，一旦攻击者绕过外围防线，就能在内网横行无阻。零信任架构因此得以兴起，假设任何网络环境（无论内部还是外部）都不可信，需要对每次访问请求进行严格的身份验证和授权检查，并结合上下文进行安全评估。简而言之，在零信任模型下，每个用户、设备或应用，每次请求资源时都要重新证明其身份和权限。 在传统环境里，零信任往往通过多层手段实现：如 强身份验证（例如多因素认证 MFA）、基于最小权限原则的 细粒度授权、网络 微隔离（将网络拆分成更小的信任域）以及 持续监控 等。对于 API 安全 而言，零信任意味着 每一次 API 调用都要进行身份和权限校验，而不能因为调用来自内部网络或来源于“已知”服务就放松警惕。业界常用措施包括：为 API 调用颁发短周期令牌（如 OAuth 2.0 Access Token 或 JWT），设置 API 网关对每次请求做鉴权，以及结合设备、地理位置等上下文策略等方式。这些实践能够在很大程度上降低凭证泄露或会话劫持带来的风险，并确保即便令牌被攻击者盗用，其有效时间和作用域也非常有限。 在当下由 AI 大模型驱动的应用中，大量功能都依赖对外或对内的 API 调用。比如某个企业级 AI 助手会调用数据库查询客户信息，或者调用企业 CRM 接口来更新客户记录，甚至访问第三方服务执行各种任务。这些 AI 代理已然成为新的 API 调用发起者。从安全的角度看，我们不能因为请求来自 AI 就给予更多信任；相反，我们需要将其纳入与人类用户相同甚至更严格的身份验证与权限控制框架之中。因为 AI 代理具备自动化执行能力，一旦其身份或凭证被不当利用，潜在危害更大。为此，零信任原则在 AI 代理环境中不仅没有过时，甚至显得尤为重要。无论请求来自何种主体，每次访问资源都应重新验证身份并进行权限校验；AI 代理所使用的令牌或密钥也要被严格控制，避免长期有效或权限范围过于宽泛。正如许多安全专家所建议的，AI 代理与人类用户都应遵守最小化、短时限的授权策略，令牌用后即废，以防止一旦凭证泄露就导致大范围危害。与此相关的一个新难题在于，AI 代理通常具备 “类人” 特征，可能模拟人的行为习惯，比如点击链接、回复邮件等，这同样会成为攻击者利用的切入点。对人类用户来说，我们会对员工进行信息安全培训，警惕可疑链接；但对 AI 来说，则需要“训练”模型在交互式环境中规避诱骗。因此，更需要零信任架构提供持续监控和实时防护：任何异常行为都应被快速识别和阻断。若一个 AI 代理被诱骗点击了恶意链接，也应当因其权限受限而无法进一步获取更多内部信息，从而将影响降到最低。总的来说，零信任并非在 AI 时代过时的概念，恰恰相反，它对于多主体协同的复杂场景仍是保护数字系统安全的基石。将 AI 代理纳入统一零信任框架并赋予明确身份与细粒度权限，能够最大程度地降低它们被攻击或滥用的风险。 02.AI 原生时代的身份管理新需求 随着 AI 从单纯的辅助工具进化为具备自主性的智能体，我们对身份管理提出了全新的需求。微软提出的 “负责任 AI（Responsible AI）” 理念，正日益成为各大企业和研究机构的指导原则。该框架强调 公平性、可靠性和安全性、隐私与安全保障、包容性、透明度、问责制 等多重维度，希望在开发和部署 AI 系统时，确保 AI 的决策与行为符合道德与安全标准，不侵犯隐私，且对结果能够做出合理解释与追责。负责任 AI 与问责制 在 “负责任 AI” 的六大原则里，“问责制” 尤其需要身份管理体系的支撑：只有通过完善的身份机制，才能追溯是谁（或哪个 AI）在何时执行了什么操作，并如何决定的结果。在传统系统中，问责往往基于“人”的身份；而在 AI 驱动的流程里，我们必须清晰区分是人做出了决策，还是 AI 模型自主完成了判断，以免发生责任不明的情况。因此，每个 AI 代理都需要有独立可验证的身份，可在审计中对其行为进行溯源。这也是微软“可靠性和安全性”原则的延伸：如果不知道 AI 代理真正是谁或来自何处，就无法对其行为实施有效监管。 模型护栏 (Model Guardrails) 与行为限制 实现 “负责任 AI” 的另一个关键举措是 模型护栏 (Model Guardrails)，即围绕 AI 模型建立的一系列限制与约束机制，使其输出或行为保持在安全、可控的范围内。比如，英伟达的 NeMo Guardrails 便针对大型语言模型提出了话题限定护栏、对话安全护栏和攻击防御护栏等多种机制。对身份管理而言，这种模型层面的护栏可以视作 AI 代理权限策略 的延伸：除了传统上的 “能访问哪些资源”，还包括 “能输出哪些类型的内容”、“在什么场景下必须中止操作或进行二次验证”等。相当于将过去应用在“用户”身上的安全策略进一步下放给 AI 代理，以 策略 + 技术 双重方式引导或限制其行为。 Agent Identity（代理身份）的崛起 随着 AI 在业务流程中日益活跃，Agent Identity（代理身份） 概念得到快速发展。过去，我们在数字世界里主要管理两种身份：人类用户（以工号或账号为代表）与机器账户（如服务器、微服务）。然而 AI 代理的身份更为复杂：它由软件驱动，却可能承担曾经必须由人类才能执行的任务，并在与用户或系统交互时表现出 “类人” 特征。因此，为 AI 代理赋予 一等公民的身份 变得至关重要。 独立身份标识：当一个 AI 助手帮员工发送邮件或执行查询操作时，系统需要能区分 “这是 AI 帮助 Alice 完成的” 还是 “Alice 本人亲自执行的”，从而在审计日志中精确标明责任归属。 最小化权限：有了独立的身份，安全管理员可基于 AI 代理实际任务需求进行精细授权，而不是默认复用某个人类用户的高权限账户，减少越权或误用的风险。 透明度：借助代理身份，使用者可以更清楚地知道当前与其交互的是谁（或什么），并据此做出正确判断。例如，客服界面上明确标识 “此回答由 AI 生成”。 从“人能做什么”扩展到“AI 能做什么” 过去的 IAM（身份与访问管理）只需回答 “哪个人可以访问哪些资源”；而当 AI 代理介入后，我们需要同时约束 “AI 能做什么、以什么方式去做”。这往往要结合模型护栏、上下文审查、内部策略验证等功能，才能让 AI 在既定范围内发挥作用而不越界。由此可见，负责任 AI、模型护栏、Agent Identity 等概念共同指向一个结论：AI 原生时代的身份管理，已从以人为中心拓展到“人-机-AI”多元主体共存的模式。未来若要保证透明度与安全性，AI 代理必须被纳入与人同等严谨的身份管理框架中。 03.AI 代理基础设施：身份绑定与认证需求 要使 AI 代理安全、稳定地运转，背后离不开 AI 代理基础设施 (Agent Infrastructure) 的支撑。该基础设施应确保代理与外部环境交互时，拥有足够的监管和安全保障，尤其需要在 身份绑定 (Identity Binding) 与 认证 (Certification) 两个方面做好设计。 身份绑定 (Identity Binding) 身份绑定指的是在技术和策略层面，将某个 AI 代理与特定主体或可信来源相关联。例如，一家公司的员工 Alice 有一个专属 AI 助手，那么该助手就和 Alice 的账号绑定：只有 Alice 授权时，这个 AI 助手才可操作 Alice 的日历或收发 Alice 的工作邮件。如此便能在审计层面明确：如果 AI 助手做了某项操作，系统可追溯到 Alice 授权或承担相应责任。另一种绑定方式是将 AI 代理与特定的 代码与模型 绑定，以防止被掉包或仿冒。可以借鉴软件供应链安全的做法，通过数字签名或证书，证明某个 AI 代理就是由指定模型和代码构建并部署的。服务器在接收到该代理的请求时，可以验证其签名、证书或公钥，以确认其真实身份及可信度。 强化认证 (Authentication) 与授权 (Authorization) 在 AI 代理场景下，认证流程不再只面向人类用户。我们需要确保 每一个 AI 代理 都能以独立身份进行访问控制，并在执行任务前接受严格的权限校验。鉴于 AI 代理可自动执行大规模请求，为了降低风险，往往会采用 短期令牌（短生命周期的 Access Token）或 一次性密钥（One-Time Key）等方式，让授权更具时效性和可追溯性。当 AI 代理需要调用关键系统（如数据库、财务系统）时，可以通过 “按需临时授权” (Just-In-Time) 的模式来获取有限访问权限：只在执行指定任务时有效，事后令牌立即失效，从而将潜在攻击面降至最低。与人类用户常见的多因素认证 (MFA) 类似，对 AI 代理也可引入多因素信任的概念，但方式会有差别（如使用数字签名、运行环境指纹等）。 审计与监管 与身份绑定和授权相辅相成的，是对 AI 代理行为的审计和监管。任何一个 AI 代理从注册、变更到销毁，都应该纳入身份生命周期管理。当代理发生越权操作或异常行为时，系统应有能力快速定位并冻结该代理权限。监管部门（或内部审计部门）可能要求记录并可追溯代理的操作细节，例如访问了哪些数据、执行了何种指令、依据何种规则。总之，通过在代理基础设施层面做好 “身份绑定 + 强认证/授权 + 审计监管”，我们才能在复杂的 AI 代理生态中实现有效的风险管理，为 AI 代理的广泛应用提供安全、合规的基础。 04.行业应用场景与案例分析 AI 代理带来的身份管理挑战，在 金融、云计算、企业安全 等领域展现出了各具特色的风险和应对方法。 金融行业：智能投顾与风控审核 金融业对于身份和访问控制的要求极为严苛。随着智能投顾和算法交易的出现，银行、证券公司等机构中大量引入了自动化的 AI 代理。例如，某银行可能让一个 AI 助手接入市场数据和内部研究报告，为客户提供投资组合建议。若要直接允许 AI 代理执行下单或转账操作，则会引发重大风险：万一算法出现闪崩或被黑客利用，后果可能相当严重。因此，大多数金融机构会先将 AI 代理定位为 “辅助决策角色”，只对其开放只读或分析权限，最终执行仍需人工确认，以符合严格的合规要求（如 AML、KYC、数据留存等）。代理与人类经理之间往往采用 “双人审批” 或 “Human-in-the-loop” 模式，一旦发现可疑交易或操作，也能通过审计记录快速定位到是 AI 代理还是人类决策所致。 云计算领域：AI 服务与多租户身份 在云计算场景下，AI 代理往往以 “AI 即服务”（如对话接口、大模型托管）形式出现，涉及庞大的多租户环境。云服务商需要确保不同客户（租户）之间的数据和调用互不影响，避免 “A 租户的 AI” 无意或故意访问 “B 租户的数据”。因此，云计算平台通常会把 租户 ID 与 AI 代理身份 强绑定，再结合网关、沙箱隔离等措施，在同一大模型底层共享的情况下，仍保证各自的训练数据、对话内容与调用上下文互相隔离。对于使用云服务的企业客户而言，则面临 跨域身份整合 的难题：需要将内部 AD/LDAP 体系与云端 AI 服务的权限管理打通。在规模庞大且动态的云环境里，拥有自动化、策略驱动的身份自动化工作流编排功能就非常关键：当某个 AI 容器或微服务上线时，系统自动为其注册所需的身份与权限；当实例销毁时，及时回收其令牌与密钥，避免 “僵尸代理” 继续潜伏带来的隐患。Authing 在国内独有的低代码、无代码工作流引擎，已经在海量企业得到充分的生产力验证，欢迎大家体验。 企业安全：内置 AI 助手与数据防泄漏在企业内部，AI 助手（如代码审查、文档总结或客服机器人）已渐渐普及，但也带来了新的 数据泄漏 风险。典型案例如三星员工向 ChatGPT 提交了机密代码和会议记录，结果引发“公司内部敏感信息被第三方服务器保存”的安全事件，迫使企业迅速出台封禁措施或自建 AI 环境。对身份管理而言，这意味着需要在员工（人类身份）和 AI 代理（机器身份）之间建立更清晰的权限边界： 员工可否在外网或第三方 AI 平台上输入敏感数据？ 内部部署的 AI 代理是否可以访问机密数据库或仅限于公共资料库？ 一旦 AI 代理出现异常行为，能否及时阻断并审计其操作？ 与此同时，AI 代理自身也可能成为攻击目标，若被社会工程或提示注入攻击成功，则可能“代劳”点击钓鱼链接或执行恶意命令。因此，对企业内部 AI 助手的权限同样要实行 最小化策略，并辅以模型护栏、上下文检测等安全控制，防止因 AI 代理自行决策导致大规模安全事故。 05.下一代 IDaaS 的核心能力展望 面向 AI 代理蓬勃发展的未来，传统的身份即服务（IDaaS）平台显然需要迭代升级，才能满足以 AI 身份为中心的新需求。根据前文讨论，下一代 IDaaS 或将具备如下核心能力： 统一管理人类用户与 AI 代理身份 打破“人账号”与“机器账户”的区分，实现所有主体身份的统一治理。每个主体（无论人或 AI）均有独立且可审计的身份档案、认证方式和权限策略，避免因管理割裂导致的风险。 基于零信任的动态认证与授权 彻底落实 “默认不信任、始终验证” 的安全原则，对 AI 代理每次访问请求进行短时或一次性令牌授权，过期即失效。按需分配权限（Just-In-Time + Just-Enough-Access），使其无法持有过多或过久的访问权。 策略驱动的模型护栏集成 除了定义 “AI 能访问哪些系统”，还需在 IDaaS 中引入 Guardrails(模型护栏) 的策略接口，对 AI 的输出范围、内容类型乃至对话安全等进行管控，实现身份权限与模型行为的融合管理。 身份生命周期自动化与编排 AI 代理往往数量庞大且生命周期短，下一代 IDaaS 应能自动化地创建、变更、注销 AI 代理的身份与证书，并在部署流水线或DevOps流程中无缝集成，避免人工操作不及时带来的漏洞。 增强审计与可解释性 为满足 “负责任 AI” 及监管要求，IDaaS 需要提供更细致的审计数据：不仅记录 “谁(或哪个 AI) 在何时访问了什么”，还应关联 AI 代理的具体操作、决策依据及结果。出现事故时可快速回溯并生成合规报告。 跨组织的身份联盟与去中心化 随着 AI 代理生态系统的扩展，不同企业和平台之间可能相互调用 AI 服务。下一代 IDaaS 或许需要支持 跨组织的身份信任联盟，利用去中心化身份（DID）或可验证凭证，在不同信任域内仍能保持安全可靠的身份交互。 AI 对 IAM 的反哺 未来，AI 不仅是被管理的对象，也能反过来辅助身份管理，例如利用大模型自动检测权限异常、分析日志发现潜在安全威胁等。这种 “AI + IAM” 双向融合也将成为下一代 IDaaS 的重要演进方向。总体而言，零信任 原则在 AI 横行的未来依旧是维护数字秩序的中流砥柱。只不过在新形势下，我们需要进一步加强 AI 代理的身份及权限约束，引入多层护栏来保障行为合规可控。通过演进 IDaaS 并深度整合 AI 安全策略，我们既能享受 AI 带来的生产力与创新优势，又能最大程度降低其潜在风险，在信任与风险之间寻求平衡与共生。作为行业领先的 IDaaS 服务提供商，Authing 将继续致力于构建安全、智能、开发者友好的身份基础设施，打造面向 AI 时代的 下一代 IDaaS（身份即服务）平台，助力企业在 AI 时代稳健前行。 参考文献1、Alan Chan.arXiv:2501.10114：Infrastructure for AI Agents2、Ev Kontsevoy. “AI代理热潮下：身份管理令人担忧.” 安全内参 (2025).3、Damon McDougald et al. “Strengthening AI agent security with identity management.”Accenture (2025).4、Microsoft Azure. “什么是负责任AI？” Microsoft Learn (2024).5、Richard Bailey. “Identity for AI Agents.” KuppingerCole (2025).6、Paula Goldman. “How Salesforce Shapes Ethical AI Standards in the Agent Era.” Salesforce News (2024).7、明敏, 萧箫. “三星因ChatGPT泄露芯片机密.” 量子位 (2023).

2025 年将是网络安全防御史上最具挑战性的一年。人工智能（AI）、地缘政治不稳定与不断扩张的攻击面相互交织，为安全形势带来前所未有的复杂性。AI 的飞速发展不仅重塑了网络安全的边界，也加速了实时威胁情报（Real-Time Threat Intelligence，RTI）、身份与访问管理（Identity and Access Management，IAM）以及零信任架构（Zero Trust Architecture，ZTA）等理念的快速落地。在这一全新的安全格局下，数字身份安全已成为防御体系的核心。凭证盗窃、权限滥用与特权账户攻击等威胁日益突出，而高级持续性威胁（Advanced Persistent Threat，APT）也借助 AI 等前沿技术进一步进化。勒索软件不再局限于经济诉求，正演变为破坏基础设施与操控舆论的工具。与此同时，AI 驱动的攻击具备机器级速度和精准度，能够绕过传统防护并在极短时间内完成部署和渗透。面对这种超越人类防御极限的威胁态势，企业亟需加快部署多因素认证（Multi-Factor Authentication，MFA）、特权访问管理（Privileged Access Management，PAM）以及安全编排自动化与响应（Security Orchestration, Automation and Response，SOAR）等关键技术手段，辅以大数据分析与机器学习模型，实时洞察潜在风险并执行自动化响应。唯有将数字身份安全置于网络安全战略的核心，并构建完善的技术与管理体系，才能在 2025 年的复杂威胁环境中稳固防线，守护业务与数据安全的未来。 01.勒索软件将变为破坏系统的工具 勒索软件正从单一的经济勒索工具，转变为破坏系统和操控企业运营的安全威胁。过去，攻击者主要通过加密数据、索取赎金来牟取暴利，但如今，他们的目标已经扩展至破坏数据完整性和干扰关键业务流程，对企业安全构成更深层次的挑战。勒索软件攻击已不再依赖大量恶意软件组件，而是通过合法工具和无文件攻击手段隐藏行踪。这种“先潜伏，后破坏”的攻击模式，极大增加了威胁检测与防御的难度。Broadcom 的 Symantec Threat Hunter Team 首席情报分析师 Dick O'Brien 指出，勒索软件的有效载荷本身并没有太大变化，只能看到一些小的调整和改进，然而勒索软件攻击链中确实发生了真正的创新。O'Brien 认为，“普通的成功勒索软件攻击是一个复杂的多阶段过程，涉及广泛的工具和相当多的攻击者手动操作。” 02.人工智能驱动的攻击将超越人类防御 0关键基础设施将成为早期目标的迅猛发展，网络安全正面临前所未有的挑战。到 2025 年，AI 不仅将在各个行业推动创新，更将在网络犯罪领域掀起变革性的浪潮。敌对者正在利用 AI 技术发起更具针对性、自动化和智能化的攻击，极大地加速了威胁的规模和复杂性，即便是最先进的网络安全团队也难以招架。LastPass 信息安全总监 Alex Cox 指出，攻击者正迅速采用并部署新技术，利用深度伪造、人工智能和大语言模型（LLMs），在攻击的早期阶段通过社会工程建立信任关系。例如，攻击者假扮成目标企业的高管或业务合作伙伴，利用权威身份发出指令或请求，诱导受害者执行危险操作。AI 的另一个危险在于攻击的规模化与自动化，黑客可以用极低的成本、极高的效率发动大规模攻击。它可在短时间内检测和破解成千上万个账户的弱密码，远超传统的暴力破解速度，根据防御反应自动调整攻击策略，实现持久化攻击，持续对目标造成威胁。 03.关键基础设施将成为早期目标 从 2024 年开始，针对全球关键基础设施的网络攻击频频登上新闻。从欧洲的能源网络到美国的供水系统，本该保障社会稳定运作的核心系统正成为黑客和敌对势力的首要攻击对象。而 2025 年，攻击组织和网络犯罪团伙将继续将目光锁定在这些至关重要的设施上，企图通过最小的投入制造最大的混乱。这不仅是获取经济利益的手段，更被越来越多地用作地缘政治冲突中的“网络武器”，对全球安全构成重大威胁。这些关键基础设施包括能源、电力、水务、交通、金融、医疗等关乎民生与国家安全的核心领域，但许多关键设施依赖于陈旧的系统和传统技术，往往缺乏安全防护能力。许多公司的工业网络安全项目基础缺乏，没有控制其环境以防止、检测或响应攻击。 04.构建下一代身份安全体系，保障身份安全可信 基于零信任身份认证平台，抵御勒索软件 零信任秉持“永不信任，持续验证”，打破了网络位置和信任间的潜在默认关系，降低了企业资源访问过程中的安全风险。但在没有实施有效的零信任方案前，很多企业在认证过程中添加弱因素认证，有技术能力的组织会在敏感节点添加多因素认证以及单点登录来保障安全和用户体验的平衡，但由于无法实现用户会话过程中持续动态评估和认证，通常会采取设置会话计时器来减少多因素认证的频次。这些从本质上都不能有效解决安全和用户体验的问题。在 Authing 零信任身份认证平台下，身份验证变得至关重要，强调通过身份信息对每一个访问行为进行信任评估，确保用户和设备在访问关键数据和系统前经过严格验证，动态赋予相应权限，能够对内部访问以及人员、设备等安全把控。通过身份验证后，权限将根据具体的上下文和访问需求进行动态分配。这意味着不再预先授予访问主体广泛的权限，而是根据实际需要仅赋予其访问特定资源所需的最低权限水平，确保资源访问受到最小化的原则约束。这种方法大大提高了安全性，减少了潜在的风险，确保了资源的高度保护。 持续自适应多因素认证，应对 AI 驱动攻击 针对 AI 自动化攻击，Authing 提供持续自适应多因素认证（CAMFA），基于实时风险评估动态调整身份验证策略。通过持续监测用户行为、设备状态和地理位置等上下文信息，自动触发额外验证，防止 AI 生成的深度伪造信息绕过身份验证。CAMFA 通过集成 AI 和机器学习算法，能够从用户的行为数据中识别潜在威胁，实时监测并评估用户风险。当系统从断层登录检测到用户时，或尝试访问其平时不常接触的的敏感资源时，AI 会标记这些异常行为并触发相应的安全响应步骤，如动态增加认证要求。基于 AI 的分析能够在短时间内完成风险评估，自动决定是否进行额外的验证步骤，确保对异常活动的快速反应。在时间维度上，持续自适应多因素认证在用户整个使用旅程中持续不断的对其进行信任评估，以决定是否需要增加额外的认证流程。这样做的好处就是企业的安全得到实时监控，而用户只会在进行风险操作时被提示需要进行额外的认证。 超细粒度权限管控，保护关键基础设施 Authing 作为领先的身份管理和访问控制平台，与 ZTNA 中的微分段技术完美结合，进一步增强了企业的安全性。通过微分段技术实现了最小权限原则，即用户只能访问其完成任务所需的最少资源。每个微段中的资源访问是严格受控的，用户必须经过身份验证和权限检查才能进入特定的微段。微分段技术有效限制了攻击者在网络中的横向移动能力即使黑客入侵，他们也只能接触到极少的信息，无法肆意横行。不仅如此，Authing 提供「管理员权限」，让权限管理回归到业务本身。根据员工职责来赋予员工不同的角色权限。系统将各类权限聚合起来组成「角色」，给后台管理员（员工）赋予不同的角色，就可以控制其在系统中可接触的空间范围，确保他们「权责分明」、「不越界」。 自动化安全响应，AI 驱动身份威胁检测 Authing 结合 AI 驱动的威胁检测和自动化响应机制，能够从用户的行为数据中识别潜在威胁，实时监测并评估用户风险。当系统从断层登录检测到用户时，或尝试访问其平时不常接触的的敏感资源时，AI 会标记这些异常行为并触发相应的安全响应步骤，如动态增加认证要求。基于 AI 的分析能够在短时间内完成风险评估，自动决定是否进行额外的验证步骤，确保对异常活动的快速反应。AI 行为分析不仅局限于登录检测，还能对用户在整个身份生命周期中的活动进行全面监控。系统能够识别并标记出用户在非常规时间段或不同设备上的登录行为，或者是其访问的资源异常，这些都可能是攻击者试图通过伪装成正常用户的方式进行攻击的迹象。通过与现有身份管理系统的深度集成，Authing 能够根据这些行为特征，快速进行动态身份验证，减少人工干预的需要，并且能在数秒内做出反应。        

在当今数字化时代，网络安全已成为全球企业和个人无法回避的重要议题。网络威胁的种类和复杂性也日益增加，网络安全领域将面临一场深刻的变革，充满挑战与不确定性。2025 年，网络安全将迎来更复杂、动荡，充满风险和不确定性的新时代。从零日漏洞频发到供应链攻击的日益加剧，再到人工智能系统的滥用，网络攻击的方式正在发生前所未有的变化。身份和访问管理（IAM）已经成为企业网络安全的核心组成部分。身份不仅是用户和系统之间的访问桥梁，更是企业防御外部攻击、确保数据安全的第一道防线。2025 年身份领域将迎来三大重要趋势，企业如何在数字化竞赛中占得先机，稳居安全防线的最前沿。 01.零信任将在身份领域占据 C 位 根据 Gartner 的预测，2025 年全球信息安全终端用户支出预计将达到 2120 亿美元，较 2024 年的 1839 亿美元增长 15.1% ，其中安全服务增速最快。随着对安全需求日益增长，零信任（Zero Trust）模型已成为现代网络安全架构的核心。零信任模型专注于验证每一个试图访问系统的人和设备，作为网络安全的最佳实践正在获得认可。零信任框架的“永不信任，总是验证”的原则在组织面临日益复杂的网络攻击时变得更加重要。任何用户或设备在其身份和授权得到验证之前都不被信任，不能访问资源，而是通过持续的验证和监控来确保网络资源的安全访问。2025 年，零信任不仅仅是为了保护数字资产，它还将重新定义企业的整体安全框架，应对生成式 AI 的崛起和数字生态系统架构的变化。AI 将通过智能自动化、自适应安全机制和实时风险分析，进一步增强零信任架构的能力。而零信任框架将保护 AI 系统本身，确保 AI 应用程序和数据免受新型威胁的侵害。两者相辅相成，共同为企业构建出更加弹性、可扩展且主动应对安全挑战的网络防护体系。 02.基于 AI 的身份防护成为关键 Gartner 预测，到 2027 年，总体网络攻击中约 17% 将涉及生成式人工智能（GenAI）。生成式人工智能的普及加剧了身份威胁的复杂性，同时也提升了安全防御的潜力。AI 在防御和攻击策略中处于前沿。诸如 ChatGPT 和 Bard 这样的 AI 工具，在利用大语言模型展示了生成式 AI 转变商业流程的同时，也带来了新的风险。生成式 AI 的普及使得身份威胁的复杂性大大增加，黑客不再仅仅依靠传统的攻击手段，而是借助 AI 加速漏洞发现、生成更具欺骗性的网络钓鱼攻击、以及采用更加隐蔽的恶意软件规避技术。开发者在构建和维护企业身份安全体系时，必须认识到 AI 技术在防护过程中的核心作用，并积极应用基于 AI 驱动的身份平台。基于 AI 驱动的身份平台能够通过高级身份验证手段，如生物识别技术、行为分析和多因素认证（MFA），为用户提供更强的安全保障。利用 AI 的能力实时分析和识别潜在的异常行为，有效预防身份盗窃、欺诈和其他身份相关的攻击。 03.量子加密浮出水面 在 2024 年量子计算取得了显著进展，量子处理器在量子比特稳定性和可扩展性方面达到了里程碑式的成就。IBM、谷歌等公司均已宣布推出量子系统，能够解决传统计算机无法高效解决的问题。量子计算正在迅速从理论研究转向实际应用。随着量子计算逐渐从理论走向实际应用，网络安全成为其最直接的影响领域之一，尤其是在保护数字身份的领域。未来，越来越多企业将普遍采用量子抗性加密和量子密钥分发技术，来加强身份管理体系。企业需要尽早布局，更新身份认证架构，采用量子安全技术来保护用户身份和敏感数据。随着量子技术逐渐成为主流，基于量子的身份认证平台将成为未来网络安全防护的核心组成部分。由于量子计算机尚未普遍可用或适用于所有应用，结合量子和经典技术的混合系统正在作为过渡解决方案出现，并可能成为未来企业身份管理的主流。 04.三大身份安全技术，快速提升企业安全防护力 持续自适应多因素认证 - 企业零信任最佳范式 Gartner 提倡为了实现对更复杂威胁的防控，建议将安全思维方式从“应急响应”到“持续响应”转变。下一代的安全保护流程的核心是持续、普遍的监控和可见性，企业的安全监控应该无处不在，并尽可能多的包含 IT 堆栈层，包括网络活动、端点、系统交互、应用程序事务和用户活动监控。「持续自适应多因素认证（Continuous Adaptive Multi-Factor Authentication，CAMFA）」是一种安全身份验证方法，它在自适应多因素认证（基于上下文属性判断当前安全状况以增加因素认证）的基础上增加了实时风险评估技术对用户进行动态评估安全系数。在时间维度上，持续自适应多因素认证在用户整个使用旅程中持续不断的对其进行信任评估，以决定是否需要增加额外的认证流程。这样做的好处就是企业的安全得到实时监控，而用户只会在进行风险操作时被提示需要进行额外的认证。 基于 AI 的用户行为检测 Authing 通过集成 AI 和机器学习算法，能够从用户的行为数据中识别潜在威胁，实时监测并评估用户风险。当系统从断层登录检测到用户时，或尝试访问其平时不常接触的的敏感资源时，AI 会标记这些异常行为并触发相应的安全响应步骤，如动态增加认证要求。基于 AI 的分析能够在短时间内完成风险评估，自动决定是否进行额外的验证步骤，确保对异常活动的快速反应。AI 行为分析不仅局限于登录检测，还能对用户在整个身份生命周期中的活动进行全面监控。系统能够识别并标记出用户在非常规时间段或不同设备上的登录行为，或者是其访问的资源异常，这些都可能是攻击者试图通过伪装成正常用户的方式进行攻击的迹象。通过与现有身份管理系统的深度集成，Authing 能够根据这些行为特征，快速进行动态身份验证，减少人工干预的需要，并且能在数秒内做出反应。 后量子密码系统 随着量子计算的发展，传统加密算法面临被破解的风险。而后量子密码学致力于开发能够抵御量子计算攻击的密码算法，如格基密码和哈希签名等。抗量子密码（PQC），也称后量子密码，是能够抵抗量子计算对公钥密码算法攻击的新一代密码算法，旨在研究密码算法在量子环境下的安全性，并设计在经典和量子环境下均具有安全性的密码系统。其基于数学原理，以软件和算法为主，依赖计算复杂度，易于实现标准化、集成化、芯片化、小型化和低成本，能够提供完整的加密、身份认证和数字签名等解决方案。PQC 的出现，可有效地防止攻击者窃取和破解加密信息，为网络信息安全提供保障。除了抗量子密码外，将现有密码系统向能够抵御量子计算攻击的后量子密码系统迁移也是一项重要任务。后量子迁移过程需对现有的密码系统进行评估和分析，确定其在量子计算机攻击下的脆弱性，并设计出能够抵御量子攻击的替代方案。Authing 将 PQC 与身份认证相结合，结合了传统的经典加密技术和新兴的后量子密码算法，掌握后量子密码算法和协议及其性能特点等，及国内外相关标准化进展并研究了密码系统风险评估、迁移策略等制定了相关方案，为企业提供了一种既能利用现有的加密技术，又能逐步引入量子安全的平衡方案。企业可以通过逐步替换现有的脆弱加密算法，采用后量子加密标准，并通过混合系统逐步建立起对量子攻击的抵御能力。混合系统的优势在于，它能够平滑过渡到量子安全的未来，同时确保系统的兼容性和性能不会因为完全依赖新技术而受到影响。