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。

近日，为规范银行业保险业数据处理活动，保障数据安全、金融安全，促进数据合理开发利用，维护社会公共利益和金融消费者合法权益，金融监管总局制定《银行保险机构数据安全管理办法》（以下简称《办法》）。《办法》强调了数据分类分级与安全管理的重要性，而身份数据作为最具敏感性和关键性的核心数据涉及客户信息保护，甚至直接影响金融交易的合法性与安全性。针对身份数据的管理与保护，是银行保险机构履行合规义务的核心，也是提升数字化运营效率、强化客户信任的重要基础。如何从企业内部开始，确保员工、合作伙伴、客户等各方实体的身份安全成为解决问题的关键。 01.《办法》重要内容 强化数据治理顶层设计。要求银行保险机构建立与业务发展目标相适应的数据安全治理体系，落实数据安全责任制，按照“谁管业务、谁管业务数据、谁管数据安全”的原则开展数据安全保护工作。 落实分类分级管理要求。要求对业务经营管理过程中获取、产生的数据进行分类管理。根据数据的重要性和敏感程度，将数据分为核心、重要、一般三个级别，并将一般数据进一步细分为敏感数据和其他一般数据，并采取差异化的安全保护措施。 强化数据安全管理体系。要求银行保险机构建立健全数据安全管理制度，对委托处理、共同处理、转移、公开、共享等相关数据处理活动开展安全评估，采取相应技术手段保障数据全生命周期安全，保障数据开发利用活动安全稳健开展。 加强个人信息保护。按照“明确告知、授权同意”的原则处理个人信息，按照金融业务处理目的的最小范围收集个人信息。共享和向外部提供个人信息，应履行个人告知及取得同意的义务。 完善风险监测处置机制。将数据安全风险纳入全面风险管理体系，明确数据安全风险监测、风险评估、应急响应及报告、事件处置的组织架构和管理流程，有效防范和处置数据安全风险。 02.内部身份治理是金融安全第一道防线 在金融行业的多重安全防护体系中，内部身份治理无疑是第一道防线。这不仅仅是因为它涉及到每一个企业内部与外部的角色——员工、合作伙伴、供应商、客户等，还因为它直接关联到企业的核心业务数据和资产。在各种金融机构中，身份治理的应用有所不同但目的相同——确保数据安全。无论是为了应对各种复杂的安全威胁，还是为了满足日益严格的合规要求，强大和高效的内部身份治理系统都是不可或缺的。通过精准的身份管理和权限控制，金融机构可以在业务场景中建立信任边界，将敏感信息的访问控制在授权范围内，形成一堵坚实的“防火墙”。 应用场景多样化 随着金融业务的复杂化和全球化，身份治理的应用场景变得愈加多元。不同类型的金融机构在身份治理中的侧重点有所差异。例如，银行机构在日常运营中，需要为分行员工、客户经理以及客户提供高度灵活的权限管理，以支持他们在不同场景下高效协作，同时保证客户敏感信息的安全性。而对于保险公司而言，代理人团队的分级管理和客户数据的保护则是身份治理的核心所在，帮助规范信息访问权限、避免数据滥用，并提升客户信任度。无论场景如何变化，身份治理的目标始终如一。保护数据安全，维护业务的连续性，助力机构合规运营，同时增强客户体验和内部管理效率。 外部威胁增加 金融机构面临的外部威胁正在以指数级速度增长，从传统的网络攻击到高级持续性威胁（APT），再到针对身份信息的钓鱼攻击，无不考验着机构的安全防护能力。传统的静态管理模式显然已无法满足现代金融环境的需求。金融机构亟需引入动态化、智能化的身份治理体系，以应对不断变化的威胁态势。只有这样，金融机构才能从根本上防范身份安全漏洞，将内部身份治理转化为企业的竞争优势和数字化创新的重要保障。 内部身份治理与法规合规 金融企业需要遵循多种法规，而法规通常都有严格的身份和数据管理要求。这些法规都明确要求金融机构对客户和员工的身份信息进行严格管理，并确保数据的安全性和隐私保护。合规的身份治理体系不仅有助于企业防范法律风险，避免因违反相关法规而受到罚款或其他法律责任的追究，还能在市场中建立企业的声誉，提升客户对企业的信任度，促进企业的长远发展。 03.构建智能化身份治理体系，推动金融安全全面升级 与其他行业相比，金融行业在信息技术和数据应用方面通常更为先进。这意味着，金融机构不仅需要解决当前的安全问题，还需要有预见性地考虑未来的发展趋势和可能的风险。只有建立了一套完善的内部身份治理体系，金融机构才能有效地进行数据分析、客户关系管理、算法交易等高级业务活动。Authing 与金融机构数据安全治理的核心目标深度契合，为银行保险机构在数据安全管理方面提供了全面支持和保障。基于事件驱动的身份自动化基础设施Authing 提供了国内首个身份自动化平台，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。Authing 身份自动化平台可以帮助企业免除身份和账号管理过程中繁杂的定制化开发过程，基于下一代「低代码、无代码」的设计理念和可视化、拖拉拽的编排方式，快速构建和管理您的身份管理工作流程，大幅降低企业内部身份管理成本及身份安全风险。 Authing 提供国内首个持续自适应多因素认证产品 在《办法》中明确提出将数据安全风险纳入全面风险管理体系，并强化了数据安全风险的监测、评估、应急响应、报告及事件处置的管理流程，以有效防范和处置数据安全风险。随着金融行业对数据安全的要求不断提高，单一的传统认证方式已经难以满足现代企业在多样化威胁面前的安全需求。持续自适应多因素认证（ Continuous Adaptive Multi-Factor Authentication，简称 CAMFA ）作为一种全新的身份验证方法，成为企业应对安全挑战的有效手段。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。 超细粒度分级管控，确保职责分明不越界 随着金融行业对数据保护和隐私要求的不断提高，尤其是在《办法》中明确提出要加强个人信息保护，金融机构面临着更加严格的合规压力。单一、固定的用户旅程已无法满足业务的快速发展需求，权限管理必须具备动态调整的能力，突破对传统权限管理思维的突破，适应不断变化的业务场景和岗位职责。Authing 提供的「管理员权限」功能，以业务为导向，通过角色和权限的细粒度分配，使权限管理回归到对业务实际需求的精准支持。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」。Authing 新版管理员不仅不局限于超级管理员的权限分配与管理，还支持协作管理员将自己拥有的权限继续授权，达到层层下放的授权效果，实现灵活又严谨的权限管理能力。从全局考虑数据资产，基于场景对业务流程不断进行切片细化，用数据优化、重构，推动整个商业模式，实现细粒度的权限管理，以用户为中心，实现全场景业务权限的集中化、可视化、个性化。

随着产品功能的持续拓展和用户需求的多样化，平台在不断优化其控制台界面和用户管理功能，提升操作效率并提高用户体验。尤其在企业级应用场景下，系统的操作流畅度和界面直观性对于用户的工作效率至关重要。本次菜单重构和用户管理优化的实施，着重提升用户使用便捷性，减少操作的繁琐性，帮助用户能够更高效地完成管理任务，提升日常操作的流畅度。一起看看新的功能和改进是否正好解决了您的痛点！ 01.控制台菜单目录优化 菜单结构的优化始终是提升用户体验的重要一环，尤其在复杂的后台管理系统中，合理的功能布局和清晰的菜单结构对于提高工作效率至关重要。Authing 本次优化的主要目标是让功能块更加合理的布局，用户可以更快地找到所需功能，降低操作复杂度。 【组织机构】二级菜单重命名：原【组织机构】中的二级菜单【组织机构】被更名为【组织与部门】，菜单结构变得清晰，以便用户理解和使用。 成员管理的顺序调整：为了优化工作流程，原【成员管理】被移动至【组织机构】下的第一个二级菜单位置，减少了菜单层级的嵌套，用户能更快速、直接地访问成员管理功能，优化了日常操作流程。 设备管理与会话管理迁移：为了进一步提升安全管理效率，【设备管理】和【会话管理】从【组织机构】菜单中移至【安全设置】下，安全管理和身份管理部门更加清晰。 新增【身份治理】菜单：针对企业在权限管理方面的需求，新增了一级菜单【身份治理】，将【权限审计】【职权分离】【审批中心】作为二级菜单移至其中，强化了身份和权限治理功能。 同步中心与公共账号的调整：【同步中心】被移至【自动化】下，简化了流程设置；【公共账号】则被移至【设置】下，用户能够更加高效地进行设置与管理。 02.用户详情页的优化 在产品使用过程中，用户信息管理是身份管理平台中不可忽视的核心功能之一。为了更好地服务用户、提升管理效率，对用户授权详情页面进行了深入优化，特别是在【用户信息】 Tab 顶部的呈现方式进行了大幅调整。通过对信息优先级的排序与展示，优化了页面布局，使得用户能够更便捷地查询和管理用户信息，提升了整体的操作体验。 高频查询字段优先展示用户在日常操作中，经常需要频繁查询和修改的信息，比如用户名、邮箱、手机号、部门、岗位等。为了让这些高频使用的字段更加突出，授权将其优先展示在用户详情页面通过这种方式，用户可以快速访问最常用的信息，无需再次寻找，极大提升了操作效率。随着企业用户需求的表单，信息表单中往往包含一些不常用或无效的字段，这些字段会导致页面的崩溃和信息过载。为了避免这种情况，认证对无用或无效的字段进行隐藏了处理，确保用户的注意力能够集中在关键信息上，减少了信息的视觉，并提高了用户对页面内容的关注度和操作便捷性。 支持即时修改标题名称在用户信息管理流程中，标题处显示的名称是关键字段，通常是用户的身份标识或在系统中展示的主要信息。为了提升用户的编辑体验，对【用户信息】页面进行身份验证的标题处进行了优化，允许用户直接修改标题显示的名称，并在失焦或按回车时即时保存，让用户能够更加快速、方便地进行名称修改，节省了操作时间。 重置密码按钮在授权用户详情页面的优化流程中，除了信息展示和编辑功能的改进，还特别关注了页面元素的简化和布局优化。重置密码按钮从页面显眼的位置移动到【更多】菜单中，是优化中的重要内容之一。在传统的界面设计中，许多不常用的功能按钮往往会引起严重眼部的位置，导致页面稀疏和杂乱。重置密码功能虽然是一个重要的操作，但对于大多数用户来说，日常使用频率并不是高。为了优化页面视觉体验，将【重置密码】按钮移至【更多】菜单中，避免了页面元素的过度强调，使页面更加简洁，用户能更集中注意核心操作项，减少了不必要的视觉干扰。 03.成员入职/创建成员的优化 为了更好地满足客户需求，提升成员管理的便捷性和一致性，Authing 对成员入职和创建成员的功能进行了全面优化。原先在【成员管理】页面的【创建成员】与【组织机构】页面的【成员入职】中，分别存在两个入口用于新增成员，Authing 对这两个入口进行了统一。现在，无论用户是在【成员管理】页面还是【组织机构】页面，都可以通过相同的配置项和逻辑进行新增成员的操作。用户可以确保在不同入口处获得一致的使用体验，减少了因配置差异而引发的困扰，提高了操作的连贯性和效率。整合配置项与交互用户在创建成员时，所需填写的内容优化并重新设计【创建成员】时可填写的内容：用户名、选择部门、邮箱、手机号、姓名、所属岗位、密码等新增成员时，必须填写的关键字段包括【用户名】、【选择部门】，其他字段如岗位、扩展字段等则可以根据需求选择填写。 部门选择交互优化以前用户在选择部门时可能面临较为繁琐的操作流程，需要逐层展开部门列表，进行多次点击和确认，才可以完成部门的选择。现在，用户只需点击【选择部门】后，弹出二级窗口，方便地选择具体的部门。用户选择完毕后，点击【确定】即可保存结果，使得部门选择过程更加简便直观。 首次登录信息配置在为成员设置首次登录信息时，Authing 重新设计了相关的交互方式。开启【发送首次登录地址】开关后，用户可以选择通过【邮箱】或【短信】发送登录链接。选择【邮箱】后，邮箱字段成为必填项；选择【短信】后，手机号字段成为必填项，满足了不同客户的需求，并确保了成员能够顺利收到登录信息。 扩展成员信息功能点击【 + 填写更多信息】后，用户可以进一步填写如昵称、身份证号、国家/省/市等额外的扩展字段。这些字段可以根据企业的不同需求进行自定义，灵活适应不同的管理场景。除了系统预设的字段，Authing 还支持用户自定义扩展字段，企业管理员可以根据不同的场景需求，更好地进行用户管理。 Authing 不仅让身份和权限管理变得更加简单、直观，也为企业带来了更高效的团队协作能力。在确保信息安全的基础上，企业能够更加灵活地进行身份治理、权限控制和员工管理，确保每一项操作都能高效且合规地完成。现在，您可以前往官网，立即注册并体验全新优化的功能界面，亲自感受这些改进如何帮助您提升日常工作效率，优化团队协作。无论是提升员工入职效率，还是增强权限管理的精确性，Authing 都能为您的企业提供完美的解决方案。注册账号，免费体验，开启更加高效的身份与权限管理之旅！

在数字化转型的浪潮中，身份不仅是技术生态中每个人与系统之间的关键纽带，它同时承担着所有人安全风险。据统计数据显示，超过 80% 的数据泄露事件涉及身份泄露，身份逐渐成为网络攻击的主要目标。身份认证不仅仅是一个简单的登录框，应该在每个环节提供多层次的防护，构建起多层次、全方位的身份安全防护体系。企业在强化身份安全的同时，必须认识到用户体验同样至关重要。在竞争激烈的市场环境中，用户体验成为品牌与用户对话的创意，只有将身份安全与用户体验的结合，才能确保企业在竞争中保持优势。 01.抛弃过时的身份认证 传统账密登录 传统的身份认证方法，如用户名和密码加上短信验证码，曾经被广泛应用。随着网络攻击手段的不断发展，传统方式已经变得越来越脆弱，难以有效应对现代复杂的安全威胁，反而可能为攻击者提供了突破口。社会工程攻击和 SIM 卡交换攻击已经能够轻易绕过这些传统认证方式。攻击者通过模拟合法用户的身份获取短信验证码入侵账户。企业若仍依赖于这些过时的身份认证方式，可能会暴露出更多的安全隐患，导致用户数据泄露或账户被盗用。 密码疲劳问题 为了保证身份安全，许多企业要求用户不断进行繁琐身份验证。虽然有效提高了安全性，但也让在用户每次都进行登录或进行敏感操作时，必须经历一系列冗长的身份验证步骤。过于繁琐的身份验证过程可能会让用户感到困扰，大多数用户往往倾向于使用简单或完全相同的账号口令，用于不同平台的系统登录，甚至为图便利，在不使用系统的时候也不退出系统。用户的个人身份信息分散在各个应用系统中，“密码疲劳”问题多发，核心资产数据直接暴露于黑客攻击之下。 过度身份认证 大部分企业通过增加身份认证方式来保障用户信息安全，但过度的身份验证步骤在无形中增强了用户的“难度”。当用户在使用产品或服务时需要经历繁琐的身份验证过程，如重新输入密码、验证码或完成多个步骤的多因素认证，会产生疲劳感和挫败感，甚至也可能让用户迅速放弃使用你的产品或服务。哪怕是最细枝末节的糟糕体验也会让用户很快放弃你的产品，但企业很难做到保证数据安全的同时为合法客户提供低摩擦的登录体验。 02.一切从 Authing 开始，保护用户登录旅程的每个阶段 登录前根据《 2024 人工智能安全报告》显示，2023 年基于 AI 的深度伪造欺诈增长了 3000% 。这些伪造不仅限于娱乐或恶搞，更频繁地被用于金融欺诈、网络攻击、身份盗用等恶意行为，使得企业和个人的安全防护面临前所未有的压力。深度伪造技术的泛滥，正在迅速改变数字空间的风险格局，任何人都有可能成为虚假信息的受害者，而识别真伪的难度正在不断加大，凸显了对 AI 安全和监管的迫切需求。预计 2023 年至 2030 年间，网络犯罪中人工智能的采用率将增长 37% 。Authing 通过强大的安全监控系统进行身份验证，基于持续自适应信任的技术模型，可以持续收集每个用户在登录之后的每一个资源访问的行为数据，持续计算分析用户当前的风险水平与可信评分，并且能够根据风险水平实现自适应的访问许可或者控制操作。系统会在用户尝试登录系统时，实时分析结果，动态评估风险并采取相应的验证措施，确保只有经过严格验证的用户才能访问数据，避免非法分子通过不法手段盗取账号。 登录时归根结底，推动业务发展的关键在于为客户提供简单、无缝的用户体验，同时不影响安全性。客户期望能够在任何时间、任何地点，轻松、快速地访问服务，同时也希望拥有灵活的登录选项，满足他们不断变化的需求。而 Authing 可通过灵活、安全的无密码登录选项提供完美平衡，允许用户快速安全地登录。它们还是一种防网络钓鱼的替代方案，可以替代不太用户友好的登录选项，例如常用的用户名和密码加 MFA 组合。持续自适应 MFA 还可以通过评估新设备、网络或位置和不受信任的 IP 等风险信号来减少 MFA 疲劳，只会在高风险身份验证尝试时触发第二次挑战。 单点登录 单点登录（SSO）是目前企业降本增效以及提升用户体验的主流选择方案。相关的安全性配置也非常重要，包括适当的会话管理、强制重新认证、定期会话失效等策略，以防止会话劫持和重放攻击。Authing 通过将多个应用集成至一个工作台，实现了单点登录的强大能力，而无需进行额外的开发工作。用户只需完成一次登录，即可安全高效地访问所有被授予权限的应用系统，这极大地简化了繁琐的登录流程，显著提升了业务操作的效率。 Passkey 无密码认证 Authing 作为国内领先的身份认证服务商，率先推出 Passkey 无密码认证服务，填补国内密码认证缺陷，降低数据泄漏风险。Passkey 无密码认证能够大幅提升用户体验，免去用户记录大量平台密码的困扰，且在需要频繁认证的业务场景下，避免频繁输入各类口令的麻烦。即使服务端发生账号泄漏事故，或因用户的安全意识不足，遭遇密码暴力破解、钓鱼攻击以及社会工程促使的主动泄漏等问题，攻击者也无法通过获取的密码用于登录用户账号，不会因用户账号凭证泄漏造成更大的危害。Passkey 实现的是在原本的「用户名-密码」安全体系外，寻找一种更为简单、直接，但同样具备安全性的用户身份验证方式。 持续自适应 MFA Authing 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。并提供基于身份自动化编排引擎的「持续自适应多因素认证」对黑客源头进行精准打击，有效预防非法个体持有合法账号进行非法活动。自适应 MFA 认证策略底层基于 Authing UEBA（用户或实体行为分析技术），可以针对用户行为和用户画像进行深度梳理分析，从而自动选择与当前行为相匹配的 MFA 策略。在自适应 MFA 认证策略中，Authing UEBA 引擎会根据用户的行为和画像进行分析和判断，例如用户的登录历史、设备信息、IP 地址、地理位置、活动模式等等，从而确定当前用户的身份和风险级别，并选择与之相匹配的 MFA 策略。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。 登录后许多企业认为，用户一旦登录完成，身份认证的任务就结束了。实际上，随着用户的涌入，缺乏统一的管理和控制会导致一系列潜在的风险和安全隐患。企业必须大量持续存在关注用户的行为和权限，确保登录后的每一个步骤都建立在安全监控之下。为了保证合规性和增强安全性，企业需要建立完善的审计日志系统，完善的审计日志是企业保障合规性的前提，通过可视化的行为数据快速获悉用户在平台中的行为日志，支持自定义监听用户事件，帮助管理员实时掌握访问报告、授权信息等。所有应用系统都具备一个统一的出入口，日志集中管理，以便 IT 人员排除问题，追溯问题的起因，让身份管理更加安全合规。通过集中管理安全审计日志，可以更好地监控系统的访问情况、行为轨迹和异常事件，及时发现并应对潜在的安全威胁。 轻松实现品牌化配置，提升用户感知许多开发者在最初设想时，认为开发一个登录认证模块只是简单的几个步骤：设置一个登录框，验证用户名和密码，然后允许用户访问系统。然而，实际的开发过程远比这复杂得多，涉及到大量的工作和细节处理。开发者不仅需要接入多种登录方式，还需配置复杂的认证流程，设计用户友好的前端样式，并确保系统在高并发情况下的稳定性和性能优化。如用户名和密码登录、社交媒体登录（如 Google 、Facebook 登录）、单点登录（ SSO ）等，每种方式都需要单独的集成和配置。并且用户体验至关重要，设计一个简洁、美观且用户友好的登录界面需要投入大量精力。响应式设计需要确保登录页面在各种设备和屏幕尺寸下都能良好显示。企业可以借助 Authing ，快速集成多种登录方式和安全认证机制，简化开发过程，提升系统的安全性和用户体验。并且 Authing 提供的 1000+ API 和丰富的文档支持，可以帮助开发者高效完成登录认证模块的开发和维护，确保系统的合规性和可靠性。同时，品牌化作为 Authing 最为注重的模块之一，给用户提供了非常强大的自定义功能。 在数字化转型飞速发展的时代，用户身份安全与体验的平衡已经成为企业成功的关键。企业应该认识到，身份认证不仅仅是一个安全问题，它还是提升用户体验、增加用户信任的重要阶段。企业应从传统认证方式的束缚中解脱出来，采用更智能的身份认证解决方案，打造一个既安全又便捷的数字化身份体验，为用户提供更高价值的服务。Authing 作为国内领先的身份认证服务平台，凭借领先的技术和解决方案，帮助企业在确保安全的基础上，提升用户体验，致力于为企业提供全方位的身份安全解决方案。