Kevin Paige, CISO w ConductorOne – Seria wywiadów

Kevin Paige, CISO w ConductorOne, to doświadczony executive ds. cyberbezpieczeństwa z ponad trzydziestoletnim stażem, który obejmuje sektor rządowy, technologie przedsiębiorstw i startupy o wysokim tempie wzrostu. Z siedzibą w obszarze Zatoki San Francisco, kieruje strategią bezpieczeństwa tożsamości w firmie, jednocześnie doradzając organizacjom w kwestiach nowoczesnego bezpieczeństwa siły roboczej i zarządzania. Paige wcześniej pełnił funkcję CISO w Uptycs, Flexport i MuleSoft, gdzie pomagał budować i skalować programy bezpieczeństwa w okresach szybkiego wzrostu. Na początku swojej kariery pełnił role kierownicze i infrastrukturalne w dziedzinie bezpieczeństwa w Salesforce (CRM ) i xMatters, a także służył w armii i siłach powietrznych USA. Poza rolami operacyjnymi, jest aktywny w ekosystemie startupów związanych z cyberbezpieczeństwem jako doradca i inwestor.

ConductorOne rozwija platformę zarządzania tożsamością i dostępem, zaprojektowaną dla nowoczesnych chmur i hybrydowych środowisk. Jej technologia zapewnia jednolitą widoczność tożsamości i uprawnień w aplikacjach, infrastrukturze i systemach lokalnych, umożliwiając organizacjom automatyzację przeglądów dostępu, egzekwowanie dostępu z najniższymi uprawnieniami i redukcję ryzyka związanego z bezpieczeństwem tożsamości. Łącząc analizy tożsamości z automatyzacją przepływów pracy, platforma pomaga zespołom bezpieczeństwa zarządzać dostępem w skali, jednocześnie poprawiając zgodność i efektywność operacyjną.

Miałeś długą karierę, która obejmuje operacje cybernetyczne w siłach powietrznych USA, role kierownicze w dziedzinie bezpieczeństwa w firmach takich jak MuleSoft, Flexport i Salesforce, a teraz pełnisz funkcję CISO w ConductorOne. Jak twoja perspektywa na bezpieczeństwo tożsamości ewoluowała na przestrzeni tych ról, i dlaczego uważasz, że tożsamość stała się jednym z najważniejszych pól bitwy w nowoczesnym bezpieczeństwie?

W siłach powietrznych tożsamość była znacznie prostsza — poziom uprawnień, potrzeba wiedzy, wszystko za firewallem, gotowe. W MuleSoft stało się to kwestią skali — obsługi tysięcy użytkowników w setkach aplikacji SaaS bez tworzenia luk. W Flexport perimeter zniknął całkowicie, a tożsamość była jedyną kontrolą, która nadal działała niezależnie od miejsca, w którym ktoś się znajdował.

Teraz w ConductorOne tożsamość przechodzi najbardziej fundamentalną transformację. Nie jest to już tylko kwestia ludzi — są to maszyny, API, konta usługowe i agenci AI, którzy działają autonomicznie. Narzędzia, których używają większość organizacji, zostały zaprojektowane dla świata, który nie istnieje już.

Tożsamość jest krytycznym polem bitwy, ponieważ dotyka wszystkiego. Możesz mieć najlepsze zabezpieczenia punktów końcowych i segmentację sieci na świecie — jeśli coś ma niewłaściwy dostęp, nic z tego nie ma znaczenia.

Twoje nadchodzące raporty dotyczące przyszłości tożsamości wykazały, że 95% przedsiębiorstw twierdzi, że agenci AI już wykonują autonomiczne zadania IT lub związane z bezpieczeństwem. Jakie zadania wykonują ci agenci obecnie, i jak szybko oczekujesz, że ich poziom autonomii wzrośnie?

To, co mnie zaskoczyło, nie było przyjęciem — jest to szybkość. W zeszłym roku 96% planowało wdrożyć agenci. W tym roku 95% już je wdrożyło. To nie jest stopniowa krzywa. To jest przekroczenie progu.

Agenci zajmują się obsługą workflow, triage alertów, przeglądami dostępu, obsługą i w niektórych przypadkach automatycznym rozwiązywaniem problemów. Część, której większość ludzi nie zauważa: 64% organizacji już pozwala agentom działać autonomicznie z tylko przeglądem po akcji. Agent działa najpierw, a człowiek sprawdza później — jeśli w ogóle sprawdza.

Agenci, którzy wykonują zadania helpdeskowe dzisiaj, będą podejmować decyzje związane z bezpieczeństwem w ciągu 12 miesięcy. Pytanie nie brzmi, czy autonomia wzrośnie — jest to, czy zarządzanie będzie nadążać. Obecnie nie nadąża.

Raport podkreśla wzrost nie-ludzkich tożsamości, w tym interfejsów programistycznych API, botów i agentów AI. Dlaczego te tożsamości maszynowe rosną tak szybko, i dlaczego wiele organizacji nadal ma trudności z ich skutecznym zarządzaniem?

Trzy zbiegające się siły. Adopcja chmury i SaaS oznacza, że każde połączenie wymaga własnej tożsamości. DevOps generuje tożsamości maszynowe w skali — każdy pipeline, kontener i mikrousługa. Agenci AI dodają całkowicie nową kategorię, która nie tylko posiada dostęp, ale również używa go do podejmowania decyzji.

Organizacje mają trudności, ponieważ narzędzia nie zostały zaprojektowane z myślą o tym. Tradycyjne zarządzanie tożsamością zakłada, że osoba loguje się i wylogowuje. Nie-ludzkie tożsamości działają ciągle, nie reagują na uwierzytelnianie wieloczynnikowe, często mają trwałe poświadczenia i gromadzą uprawnienia, ponieważ nikt nie przegląda ich dostępu tak jak dostępu ludzi.

Istnieje również problem własności. Kiedy deweloper tworzy konto usługi i przechodzi do innej drużyny, kto jest jego właścicielem? Często nikt. Badania branżowe pokazują, że 97% nie-ludzkich tożsamości ma nadmierne uprawnienia. To nie jest problem z narzędziami — jest to luka w zarządzaniu.

Niemal połowa firm twierdzi, że nie-ludzkie tożsamości już przewyższają liczbę użytkowników ludzkich, a jednak tylko niewielki procent przedsiębiorstw ma pełną widoczność tego, do czego te zautomatyzowane tożsamości mają dostęp. Jakie ryzyka wynikają, gdy organizacje tracą widoczność tych tożsamości?

Trzy warstwy. Po pierwsze, naruszone poświadczenia. Nie-ludzkie tożsamości często używają długotrwałych kluczy API lub statycznych tokenów, które nie są rotowane. Atakujący z jednym z nich ma trwały dostęp, który nie wyzwala tych samych alarmów, co skompromitowane konto ludzkie.

Po drugie, gromadzenie uprawnień. Integracje, które zaczynają się od dostępu do odczytu, cicho zyskują dostęp do zapisu. Nikt nie usuwa starych uprawnień, ponieważ nikt nie przegląda tożsamości maszynowych.

Trzeci — i to się szybko rozwija — agenci AI zwiększają oba te ryzyka. Skompromitowane konto usługi z dostępem do odczytu bazy danych jest złe. Agent AI z tym samym dostępem, który może działać autonomicznie, podsumowywać, udostępniać i działać na podstawie tego, co czyta, jest wykładniczo gorszy.

Nasze badania wykazały, że widoczność nie-ludzkich tożsamości jest tak naprawdę malejąca — z 30% do 22% w ciągu roku. Organizacje odkrywają problem szybciej, niż mogą go rozwiązać.

Wiele firm postrzega AI jako przyspieszacz produktywności, ale twoje badania sugerują, że może on również nieświadomie rozszerzać powierzchnię ataku. Jak wdrożenie narzędzi i agentów AI tworzy nowe, związane z tożsamością ryzyka bezpieczeństwa?

Najbardziej natychmiastowe ryzyko to niezamierzone nadmiarowe uprawnienia. Zespoły wdrożenia agenta AI do jednego workflow, ale dają mu szerszy dostęp, niż potrzebny, ponieważ określanie uprawnień dla maszyn jest trudniejsze niż dla ludzi. Agent nie tylko widzi bilety wsparcia — widzi całą bazę danych klientów.

Potem jest wstrzyknięcie promtu. Agenci przetwarzający dane wejściowe z zewnątrz mogą być manipulowane, aby podejmowały niezamierzone działania. Jeśli agent ma szeroki dostęp, spreparowany promt zmienia pomocnego asystenta w narzędzie do eksfiltracji danych.

Trzecie to cień AI. Według Gartnera ponad 50% użycia AI w przedsiębiorstwach jest nieautoryzowane. Każde nieautoryzowane połączenie tworzy nowe tożsamości i powierzchnie ataku, których zespół bezpieczeństwa nie widzi.

Widziałem to na własne oczy — ktoś dał agentowi dostęp do wewnętrznych systemów, a w ciągu kilku dni ktoś sprowokował go do ujawnienia wynagrodzenia i harmonogramu wakacyjnego CEO. Agent działał zgodnie z projektem. Awaria była modelem dostępu.

Tożsamość i zarządzanie dostępem tradycyjnie koncentrowały się na pracownikach logujących się do systemów. Jak zarządzanie tożsamością musi ewoluować teraz, gdy autonomiczne agenci oprogramowania coraz częściej oddziałują z infrastrukturą i podejmują decyzje?

Podstawowa zmiana polega na przejściu od okresowego do ciągłego. Tradycyjne zarządzanie działa na przeglądach kwartalnych i corocznych ponownych certyfikacjach. Agenci AI działają 24/7, podejmują tysiące decyzji między cyklami przeglądu, i mogą zmieniać swoje zachowanie na podstawie aktualizacji modelu. Przed kwartalnym przeglądem, który wykryje agenta z nadmiernymi uprawnieniami, szkoda już zostanie wyrządzona.

Trzy rzeczy muszą ulec zmianie. Zarządzanie musi być ciągłe — ocena dostępu w czasie rzeczywistym, a nie według harmonogramu. Musi być oparte na zasadach, a nie na rolach — dynamiczne zasady dotyczące konkretnych zadań, a nie statyczne przypisania ról. I musi być w pełni audytowalne — każda akcja agenta musi być zalogowana i możliwa do śledzenia do osoby, która ją autoryzowała.

Zarządzanie tożsamością musi działać z prędkością maszyny, aby zarządzać aktorami o prędkości maszyny. To rozbieżność jest miejscem, w którym ryzyko się zwiększa.

ConductorOne opisuje swoją platformę jako pomocną w zabezpieczaniu ludzkich i maszynowych tożsamości razem. Z technicznego punktu widzenia, jakie zmiany są wymagane w infrastrukturze tożsamości, aby właściwie zabezpieczyć agenci AI działające w środowiskach przedsiębiorstw?

Największa zmiana to ujednolicenie. Większość organizacji zarządza tożsamościami ludzkimi za pomocą swojego dostawcy tożsamości, a tożsamościami maszynowymi za pomocą skrytki sekretów i ręcznych procesów. Agenci AI wpadają w lukę między tymi światami.

Trzy rzeczy muszą się wydarzyć. Każdy agent AI musi mieć pierwszorzędne tożsamość — nie współdzielone konto usługi, nie poświadczenia dewelopera, ale dedykowane tożsamość z własnym cyklem życia i śladem audytowym. Te tożsamości muszą mieć dostęp just-in-time, just-enough — minimalne uprawnienia do konkretnego zadania, odwołane, gdy zadanie jest zakończone. I organizacje muszą mieć ciągłe monitorowanie tego, co agenci faktycznie robią ze swoim dostępem, a nie tylko to, co im wolno robić.

W ConductorOne zarządzamy tożsamościami ludzkimi i nie-ludzkimi za pomocą jednej warstwy sterowania. To, gdzie zmierza branża — 45% już używa narzędzi IAM do zarządzania nie-ludzkimi tożsamościami, a kolejne 45% planuje to zrobić w ciągu 12 miesięcy. Zarządzanie tożsamością tylko dla ludzi dobiega końca.

Niektóre organizacje próbują zarządzać ryzykiem AI, ograniczając lub zakazując całkowicie narzędzi AI. Czy, opierając się na tym, co widzisz w przedsiębiorstwach, jest to realistyczne podejście, czy po prostu prowadzi do niezarządzanego i mniej widocznego użycia AI?

Prowadzi to do podziemia. Za każdym razem. Widziałem to przy każdej fali technologicznej — BYOD, chmura, SaaS. Kiedy zespół bezpieczeństwa mówi nie, ludzie nie przestają. Po prostu przestają mówić zespołowi bezpieczeństwa.

Według Gartnera cień AI stanowi ponad 50% użycia AI w przedsiębiorstwach. Zakazanie AI nie eliminuje ryzyka — eliminuje widoczność. I nie możesz zabezpieczyć tego, czego nie widzisz.

Lepsze podejście: uczynienie bezpiecznej ścieżki łatwą. Jeśli zarządzane wdrożenie AI jest szybkie i proste, ludzie będą z niego korzystać. Jeśli zajmuje to sześć tygodni, aby uzyskać zatwierdzenie, będą uruchamiać osobiste konta w przerwie na lunch.

Zakazanie AI w 2026 roku to tak, jakby zakazać chmury w 2016 roku. Nie zapobiegasz ryzyku — zapewniasz, że nie zobaczysz go, gdy nadchodzi.

Gdy systemy AI zaczynają działać bardziej niezależnie, granica między automatyzacją a autoryzacją staje się niejasna. Jak organizacje powinny myśleć o zarządzaniu, zatwierdzeniach i nadzorze, gdy agenci AI są w stanie podejmować działania operacyjne?

Myśl o delegowaniu, a nie automatyzacji. Kiedy delegujesz zadanie osobie, definiujesz zakres, trzymasz ją za odpowiedzialną i przeglądasz jej pracę. Ten sam framework dotyczy agentów.

To oznacza stopniowaną autonomię. Niskie ryzyko, powtarzalne zadania — resetowanie haseł, routing biletów — działają autonomicznie z logowaniem. Średniego ryzyka działania — zmiany konfiguracji zabezpieczeń, podniesiony dostęp — wymagają zatwierdzenia lub powiadomienia w czasie rzeczywistym. Wysokiego ryzyka działania — wrażliwe dane, dostęp uprzywilejowany, nieodwracalne zmiany — wymagają jawnej autoryzacji przed działaniem agenta.

Każdy agent potrzebuje również ludzkiego właściciela odpowiedzialnego za to, co robi. Bez tej łańcuchówki agenci działają w próżni zarządzania, gdzie nikt nie odpowiada za konsekwencje.

Nasze badania wykazały, że tylko 19% ma ciągłe, oparte na zasadach egzekwowanie dla agentów. To oznacza, że 81% polega na statycznych uprawnieniach i nadziei. To nie jest zarządzanie.

Spójrzając w przyszłość, jakie są najważniejsze kroki, które liderzy bezpieczeństwa powinni podjąć w ciągu najbliższych 12-24 miesięcy, aby przygotować swoje ramy tożsamości i dostępu do świata, w którym agenci AI działają jako pełne cyfrowe tożsamości w przedsiębiorstwie?

Pięć priorytetów.

Pierwszy, uzyskaj widoczność. Większość organizacji nie wie, ile nie-ludzkich tożsamości posiada. Nie możesz zarządzać tym, czego nie widzisz.

Drugi, traktuj każdego agenta AI jak użytkownika. Dedycowane tożsamość, określone uprawnienia, rotacja poświadczeń, przeglądy dostępu. Jeśli nie dajesz ludziom stały dostęp administracyjny do wszystkiego, nie dawaj go agentowi.

Trzeci, przechodź od okresowego do ciągłego zarządzania. Przeglądy kwartalne nie mogą nadążyć za agentami, które zmieniają swoje zachowanie w sekundy.

Czwarty, zbuduj swoją ramę polityczną teraz — zanim będziesz miał setki agentów. Zdefiniuj granice autonomii, wymagania zatwierdzeń i własność, zanim stanie się to niezarządzalne.

Piąty, ujednolic swoje zarządzanie w obszarze tożsamości ludzkich i nie-ludzkich. Oddzielne systemy tworzą luki.

Zwycięzcy nie będą organizacjami, które wdrożyły najwięcej AI. Będą to ci, którzy zbudowali zarządzanie tożsamością, które może działać z prędkością maszyny.

Dziękuję za wspaniały wywiad, czytelnicy, którzy chcą dowiedzieć się więcej, powinni odwiedzić ConductorOne.