杰夫·马戈利斯，Saviynt 首席产品和战略官 – 采访系列

杰夫·马戈利斯，Saviynt 首席产品和战略官，负责产品管理、公司战略、技术合作伙伴关系和公司发展， 与客户、合作伙伴和组织内的各个团队合作，塑造公司的长期产品愿景和增长路线图。他拥有超过 25 年的身份和网络安全经验，之前曾担任 Saviynt 首席战略官，并在 Mandiant、Deloitte 和 Accenture 担任过高级领导职位。在 Mandiant，他负责战略、战略合作伙伴关系和公司发展，而他的早期职业生涯包括帮助建立和扩展 Accenture 的身份和访问管理实践，成为一个拥有 700 多名专业人员的全球组织。马戈利斯拥有罗切斯特大学的光学工程学士学位和加州大学伯克利分校的电气工程硕士学位。

Saviynt 是一家专注于帮助企业治理和保护访问的 AI 驱动的身份安全公司，涵盖人类用户、非人类身份、机器、应用程序、基础设施和 AI 代理。其 Saviynt 身份平台将身份治理、特权访问管理、应用程序访问治理、外部身份管理、非人类身份安全和身份安全态势管理结合在一个统一的云平台中，旨在为云、本地、SaaS、IaaS 和混合环境提供服务。该公司日益将自己定位在 AI 时代的需求周围，包括用于保护 AI 代理、治理代理工作流和通过 Saviynt MCP 服务器等产品实现自然语言身份操作的工具。

作为首席产品和战略官，您有机会看到企业身份安全需求如何变化。AI 代理的崛起如何改变了组织思考身份、访问和治理的方式，您又如何影响 Saviynt 开发代理访问网关和意图感知运行授权？

AI 代理改变了身份安全，因为人类和机器身份的运作方式大不相同。它不再仅仅是管理人员登录应用程序。组织正在管理可以推理、做出决定和自主地在系统中执行操作的软件。我认为代理是下一代应用程序。从大型机、客户端-服务器、Web 和 SaaS 应用程序到代理应用程序的时代，我们正在进入一个新的时代。

基础仍然相同。组织需要知道谁拥有代理，谁可以使用它，代理可以访问哪些系统，以及如何对其活动进行治理。机器身份改变了速度和规模。业务用户现在可以在几分钟内创建一个代理，这意味着治理必须同样快速。这就是我们开发代理访问网关和意图感知运行授权的原因，以帮助企业在开始时就拥有正确的访问控制、问责制和防护措施。

AI 代理正在迅速从实验转向生产环境。自主代理如何改变企业依赖了几十年的传统身份和访问管理模型？

传统的身份和访问管理是围绕人员和可预测的软件构建的。用户进行身份验证、请求访问并在定义的系统中执行特定操作。我们在此背景下清楚地理解人类身份的生命周期，包括如何提供访问权限。AI 代理引入了不同的生命周期。它们可以快速创建、持续运行、跨工作流适应并与多个应用程序、API 和数据源以更大的自主性进行交互。

核心身份原则仍然适用：每个身份都需要身份验证、授权、治理和问责制。速度非常不同。与其是几个由集中团队构建的企业应用程序，组织可能会有成千上万由业务用户创建的代理。事实上，92% 的 CISO 缺乏对 AI 身份的完整可见性，95% 的 CISO 怀疑他们无法检测或遏制滥用，即使它发生了。身份安全必须演变，以便所有权、访问控制、批准和监控在代理创建时自动建立。

许多组织仍然使用为人类员工和传统软件应用程序设计的权限和访问控制。为什么这些方法在处理可以独立推理、适应和执行操作的 AI 代理时不够？

传统的授权通常会问，“这个身份是否被允许执行此操作？”对于 AI 代理来说，这已经不够了，因为代理可能从技术上来说有权限执行某个操作，但仍然可能超出用户的意图。

例如，如果用户要求代理“清理”数据库，代理可能会将其解释为删除记录。它可能被授权删除这些记录，但这可能不是用户的本意。对于代理，组织需要评估不仅是该操作是否被允许，还要看它是否符合原始计划和任务背后的意图。

Saviynt 最近推出了意图感知运行授权。什么是“意图感知”授权，它与传统的身份验证和授权模型有什么不同？

意图感知授权意味着评估代理的操作是否符合人类的意图。每个代理都被创建或派遣来完成任务，而该任务为代理应该和不应该做什么提供了背景。

传统的授权做出一个二元决策：是允许还是不允许？意图感知授权添加了另一个层次，询问该操作是否符合原始任务的背景。如果代理被要求存档旧数据但开始删除活动记录，那可能是从技术上来说是允许的，但它不符合用户的意图。意图感知运行授权的目标是根据任务背景、策略和预期结果实时管理代理操作。

企业如何确定 AI 代理是否应该被允许执行特定操作，即使它从技术上来说有权限访问底层系统？

这始于规划。在代理采取行动之前，组织需要定义它应该完成什么，应该访问哪些系统，哪些防护措施适用，以及需要遵循哪些策略。该计划成为评估代理行为的基准。

关键问题不仅是代理是否有访问权限，还是否其操作与创建它的任务一致。许多现有的应用程序和 API 不是为执行这种上下文而构建的，这就是为什么网关模型很重要。代理访问网关提供了一个额外的控制层来评估计划与操作，并帮助管理过度授权或遗留系统中的差距。

AI 代理可以在几秒钟内跨多个应用程序和数据源执行操作，这为安全团队带来了新的风险。这些代理会产生什么新的风险，哪些风险目前被低估？

AI 代理并不总是创造全新的风险。在许多情况下，它们增加了现有风险被利用的可能性。如果组织已经有过度授权的帐户、弱控制或依赖于安全性的系统，代理可以比人类更快地找到并利用这些弱点，放大风险。

我有时将其比喻为留下一个未锁的后门。漏洞已经存在，但被发现的可能性可能很低。现在想象一个代理在几秒钟内跨越成千上万个环境检查每个后门。那就是为什么组织需要做好基础工作：知道代理的存在，了解代理可以访问什么，限制不必要的权限，并持续监控代理的活动。

随着企业在各个部门部署多个 AI 代理，组织应该如何管理谁可以与这些代理交互，以及这些代理可以访问哪些信息或系统？

思考 AI 代理的一种有用的方法是将其视为应用程序。企业已经知道如何管理应用程序：谁拥有它们，谁可以使用它们，哪些系统它们连接到，哪些数据它们可以访问，以及如何审查访问权限。同样的问题也适用于代理。

不同之处在于代理可以在几分钟内由业务用户创建，而不是由大型开发团队在几个月内创建，只有 5% 的 CISO 对于是否能够遏制受损的 AI 代理感到自信。治理需要在创建过程中建立，所有权、访问权限、批准、授权和定期审查都应从一开始就建立，而不是在代理已经运行后添加。

影子 AI 已经成为一个日益增长的担忧，因为员工在没有官方 IT 监督的情况下采用了 AI 工具。AI 代理如何放大这个挑战，组织可以采取什么实际步骤来重新获得可见性和控制力？

AI 代理放大了影子 AI，因为它们很容易创建，可以跨系统运行。这并不意味着组织应该试图阻止人们使用它们。生产力收益是真实的，企业会追求它们。

实际的答案是可见性和防护措施。组织需要知道代理的存在、所有权、预期用途以及可以访问的系统或数据。每个代理都应该有一个身份、定义的权限和持续的监控。许多企业仍然处于实验的早期阶段，因此在代理采用达到更大规模之前，还有时间建立治理。但是，这个时间窗口正在迅速关闭。

展望未来，您是否相信每个 AI 代理最终都会需要自己的数字身份、治理框架和审计跟踪，类似于人类员工？未来模型是什么样的？

每个 AI 代理都应该毫无疑问地拥有自己的身份，以便组织知道它是什么、谁拥有它、它可以访问什么以及它正在做什么。人类身份和非人类身份，包括 AI 代理，都必须通过统一的身份安全模型进行治理。

概念是熟悉的：身份验证、授权、所有权、授权、活动跟踪和治理。变化的是规模。企业可能很快会创建数百个代理，每周，最后导致成千上万甚至数百万个代理应用程序。未来是关于以更大的速度和规模应用身份安全的基本原则。现在是开始实施的时刻。

随着企业争相部署代理 AI，您看到组织目前最常犯的错误是什么，安全和技术领导者在接下来的 12 到 24 个月内应该优先考虑什么，以确保 AI 代理既高效又值得信赖？

在这个时代将安全性留给偶然性的做法将是一个重大的疏忽。与代理 AI 相关的生产力收益是真实的，组织需要利用它们。最大的风险是安全性和治理无法跟上。

在接下来的 12 到 24 个月内，领导者应该专注于可见性和治理的基础：维护代理清单、分配所有权、给每个代理一个身份、了解它可以访问什么，并将治理纳入创建过程。这是一个机会，在一个重大平台转变的开始就构建安全性，而不是稍后尝试改装它。

感谢这次精彩的采访，希望了解更多的读者可以访问 Saviynt。