洞察｜以 AI Agent 身份为中心的下一代 IDaaS 探索，「零信任」原则是否依然有效？

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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）。

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。

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。

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。

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：

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。

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：

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。