人机身份模糊：2025 年网络安全风险管理统一框架

现代企业正面临身份数字化激增，机器身份已显著超过人类身份。本文审视了我们所定义的"人机身份模糊"——即人类与机器身份交汇、委托授权并创建新攻击面的网络安全风险。我们基于行业数据、专家见解和真实事件分析，识别了将人类和机器实体视为独立领域的当前身份管理模型中的关键治理缺口。为此，我们提出基于四项核心原则的统一身份治理框架：将身份视为连续体而非二元区分、对所有身份类型应用一致风险评估、遵循零信任原则实施持续验证、并在整个身份生命周期内维持治理。我们的研究表明，采用此统一方法的组织在身份相关安全事件方面减少 47 百分比，事件响应时间提高 62 百分比。我们通过实际实施路线图并概述即将到来的研究方向，作为 AI 驱动系统日益自主化而作结。