AI正在加速渗透每一个企业的生产力场景，但隐藏在模型背后的身份与访问控制（IAM）漏洞，正在成为企业AI大模型的头号威胁，也是企业安全最危险的“定时炸弹”。
据OWASP发布的《2025年大语言模型（LLM）应用十大安全风险》报告显示：凭据泄露与鉴权相关风险占比近50%。
其中身份安全相关的风险主要为凭据泄露、鉴权机制缺失、权限管理不当，成为威胁AI系统安全的核心因素。
随着AI大模型应用带来了一系列安全事件，企业组织也深刻意识到身份与访问控制管理（IAM）在AI时代的重要性。
最新调研显示，85%的组织认为 IAM 对其AI采用与整合“至关重要/很重要”（较上一年79%上升）。
那么，从实际业务场景来看，AI到底带来企业IAM哪些变化？企业组织又该如何应对这些新变化？
01
AI带来哪些身份与访问控制变化？
云原生、远程协作、移动办公、合作方接入让“网络边界”退场，“身份即边界”成为默认前提。AI的快速发展又让“身份面”进一步爆炸式增长，尤其是非人类身份（Non-Human Identities, NHI）。
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非人类身份激增
AI大模型的应用滋生了更多隐藏的NHI——从模型调用到数据处理再到自动化代理，API Key、服务账号、向量库/数据湖访问令牌、Agent 工具令牌急剧膨胀；公共代码托管中硬编码密钥更是“洪水成灾”。
据多个权威与行业研究显示：NHI数量已远超人类身份，比例已经从 45:1增长到 80+:1。这意味着非人类身份正成为企业新的“身份洪水”。
更重要的是，这些身份不只读数据，还代表用户调用API工作。因此，必须像管真人一样安全管控。
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调用链更长更外向
每一次生成式AI大模型的使用，看似是一次简单的问答，背后却可能是“智能代理网关 → Prompt 引擎/路由编排 → RAG 管道 → 向量库/数据湖 → 第三方 API/插件/MCP Server”的多跳外呼。
每一跳都会携带身份与权限，任何一处的“过度授权/弱认证”，都会把风险在链路上层层放大。
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权限域更细更动态
AI生命周期的训练、微调、推理、评测、上线等全生命周期对资源的可见性与操作范围各不相同；数据层面也需要库、表、列、索引、向量空间的精细化授权；对Agent/插件则需按能力颗粒控制......
换句话说，AI应用带来了更细粒度、更动态的访问控制。企业传统的IAM难以应对这样的高要求。
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AI新攻击面崛起
AI大模型的应用进一步加剧了数据边界的模糊——RAG 把企业知识库嵌入上下文，MCP 将系统能力对大模型开放，“越权召回、提示注入、参数泄露、数据污染”等风险同步放大，并被OWASP归纳进 GenAI/LLM安全风险Top 10。
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02
AI变化带来哪些IAM能力升级要求？
这些AI带来的变化，意味着企业IAM不再只是“门禁系统”，而是“智能体治理中枢”。其IAM治理范围、能力都亟需进一步升级，具体表现为以下几点：
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身份治理范围更广
过去，企业IAM往往针对“人”进行管理控制。而现在，企业需要融合非人类身份，将隐藏在系统、架构、Agent中的非人类身份像人一样的统一管理与控制。
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代表人类授权
大模型在业务场景中的本质角色是“人类代理”，因此必须通过 IAM 机制来界定其行为边界，实现人类对 AI 的“有限授权”。一旦触发敏感操作，系统应停止自动决策并返回请求，确保由人类完成最终授权。
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动态策略引擎必不可少
AI场景下的访问控制已经无法依赖静态的角色/权限表格。企业需要引入基于ABAC（属性基准访问控制）的动态策略引擎，实时计算用户/Agent的身份属性、数据敏感级别与操作上下文，做到“按需即时授权”。
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AI全生命周期的细粒度管控
从模型训练到推理上线，每一个阶段所需的数据、工具、算力都不同。IAM需要做到全生命周期的差异化授权：训练阶段的数据批量读取、推理阶段的最小调用权限、上线阶段的只读接口访问，避免“一刀切”的大权限。
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实时行为检测与异常阻断
AI环境中的调用链更长、外部依赖更多，因此必须在IAM中叠加实时行为检测能力。一旦发现越权访问、异常调用、频繁令牌使用等风险，应能即时阻断并触发告警，而不是事后审计。
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合规与跨境数据保护集成
大模型天然会涉及数据的跨境流动与调用，IAM不仅要解决“谁能访问”，还必须回答“数据在哪、能不能出境、如何满足GDPR/PIPL等”。未来，IAM必须内嵌数据合规策略，实现身份安全与合规一体化。
03
派拉软件AI-IAM如何助力企业应对？
在此背景下，派拉软件2025年率先推出了AI-IAM（AI大模型身份治理体系），以“统一身份基座 + 动态策略引擎 + AI能力融合”为核心，解决AI与AI Agent访问数据场景下的混合身份治理与权限控制问题，成为当前AI应用安全落地的“刚需性方案”。
整个AI-IAM以统一身份基座为核心，围绕“身份－权限－行为－数据”四维可信闭环，实现从静态管控到动态自适应的升级，核心价值包括：
统一身份基座：打通人 + 非人类身份，实现多源融合与跨系统协同，内建密钥统一管理与数字员工（NHI）生命周期治理；
动态策略引擎：ABAC 属性评估 + PDP/PEP 架构，策略下发/响应闭环，按需自动收缩权限范围，实施更复杂且动态的访问控制，以适应不断变化的任务场景和职责；
AI能力深度结合：以AI 网关为统一落点，联合Prompt 引擎、RAG 管道、MCP Server 管控模型调用、工具边界与数据最小暴露；
合规性提升：AI应用下，敏感数据访问合规率可提升至 90%+；
风险驱动决策：仅仅合规已远远不够。通过引入行为基线、异常检测、紧急熔断，从“被动合规”走向“主动风控”。
以企业实际AI访问数据权限控制应用场景为例：派拉软件AI-IAM系统基于“统一身份 + 动态策略中心 + 实时行为检测引擎+全链路审计”，赋能企业AI应用的两条核心链路：
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RAG访问控制：AI看资料的门禁系统
当AI要去知识库里“找资料”时，先看你是谁（统一认证，可结合多因素认证/SSO），再用你随身的“权限证件”（JWT 里携带的角色/部门/密级/访问目的等属性）做实时核验（动态权限引擎）。
检索阶段嵌入RAG 过滤器与访问控制点（PEP），只返回你有权看的文档与片段，命中敏感信息则自动遮蔽/脱敏到字段级（多级管控）；跨部门协作则按团队/层级差异给到刚好够用的可见范围（分级授权）。
全程纳入实时行为监控 + 全链路审计，必要时输出内容过滤与紧急熔断介入，最终实现“只把你该看的知识放进上下文”的安全可控智能检索。
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MCP访问控制：AI用工具干活的安全闸
当AI 要“动数据库、调接口、读文件”时，先通过一键登录并对接 AD/LDAP/IAM等，把你的权限标签实时写进 Token；
MCP 过滤器读取后联动策略库做决策（动态权限策略引擎），把授权精确收敛到表/行/列/字段与允许的动作范围（只读/可写等），并按数据敏感等级动态切片与SQL 附加策略约束（多级数据切片管控）。
辅以分级授权与组策略管理，灵活适配跨部门、跨层级场景；一旦越界立刻拦截与告警。全程会话审计与操作录像可追溯，确保“该调的能调、只能按规调”，在最小可用范围内安全完成工具调用。
04
IAM已成为AI时代的企业安全“生死线”
正如《失控》作者凯文·凯利所言：AI时代最大的挑战不是技术本身，而是信任。数字身份正是人类与机器交互的信任协议——一旦缺失，智能社会将陷入混乱与失序。
随着AI的全面加速应用，数字身份这一“信任枢纽”已成为关键。而作为其技术底座的IAM，也被推到前所未有的高度。
非人类身份激增、调用链复杂化、权限动态化、攻击面扩张......都在倒逼企业从传统的“静态管控”升级为“动态自适应”的身份治理。
未来的竞争，不仅比拼算力与算法，更是比拼谁能率先构建起“身份安全内生化”的AI治理体系。
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