简介

在数字化加速的2025年，身份已成为安全防护的新边界与核心攻击面。攻击者不再需要“破门而入”，只需盗用凭据、滥用权限或攻陷特权账户，即可长驱直入。混合环境的复杂性、快速演变的威胁态势，以及机器与人类身份数量的激增，使得传统安全防御体系捉襟见肘。人工智能（AI）正推动安全防御从被动告警模式，向主动、风险感知、以身份为中心的战略转型，重新定义了安全防护的边界与效率。

关键词

人工智能，威胁检测，身份安全，行为分析，零信任，混合身份，特权账户，自动化响应

从传统防御到AI驱动安全

过去，企业主要依赖基于规则的SIEM系统、静态关联规则和人工调查来发现威胁。然而，这些方法如今已面临严峻挑战：

• 静态规则只能识别已知攻击模式与特征，对新威胁束手无策。

• 每出现一种新攻击手法，就需要新增规则、反复调优，维护成本不断攀升。

• 调查过程耗时漫长，需跨多工具操作，高度依赖安全专家的经验与时间。

在攻击者已实现自动化、规模化、实时适配的今天，仅靠规则检测与人工研判已难以应对。

身份爆炸与攻击复杂化推动AI普及

到2026年，企业的身份体系将变得异常复杂：

• 混合身份架构：本地Active Directory与Azure AD/Entra ID、Okta、Google Workspace等多种身份提供商并存。

• 云环境蔓延：SaaS应用、多云架构、大量API接口交织。

• 非人类身份激增：服务账户、工作负载、机器人、物联网设备与机器身份数量剧增。

• 动态工作模式：远程办公、外包协作、第三方接入、自带设备办公等成为常态。

这种复杂性构成了一个庞大且持续变化的攻击面。传统安全工具设计于系统较少、网络结构简单、身份以本地为主的年代。面对如今的混合身份环境，人工智能已成为2026年安全体系的必备能力——它不仅能理解海量身份的正常行为模式，更能在异常发生之初就精准识别风险。

AI如何革新威胁检测？

人工智能将威胁检测从静态规则分析转向行为理解。现代安全系统不再仅仅询问“该事件是否符合某条规则？”，而是提出更具洞察力的问题：“该行为对此用户、设备或应用而言是否正常？”

通过机器学习，AI构建正常行为基线，并持续评估以下维度的偏差：

• 登录地点、设备与时间

• 通常访问的应用与资源

• 正常的数据访问量与流动模式

• 常见的特权操作行为

基于此，AI可精准标记异常行为，例如：

• 来自陌生地域或存在“时空穿越”的登录

• 首次访问敏感应用或关键系统

• 异常数据下载、外传行为或大规模文件访问

• 权限、群组成员关系或访问权的可疑变更

AI不仅依赖静态数据，更理解上下文与行为偏离，因此能更有效地检测隐蔽的早期攻击。

自动化与预测性威胁狩猎

AI彻底改变了以往依赖人工、专家驱动、效率低下的威胁狩猎流程，主要变革体现在：

• 风险量化评分：AI根据行为、异常和已知威胁指标，对身份、设备和会话进行风险评分。

• UEBA式分析：用户与实体行为分析（UEBA）功能已成为主流平台的内置能力，可自动关联身份、终端与网络变更。

• 跨环境模式识别：AI能够发现相同攻击模式，并跨租户、跨环境关联攻击活动，而人工分析可能需要数日甚至无法发现。

安全团队无需再被动等待高优先级告警，而是可以通过动态评分优先处理风险最高的用户与设备，及早识别账户劫持、横向移动或权限提升行为。在2026年，AI不仅是加速威胁检测的工具，更是预测下一处风险领域的“先知”。

AI对身份安全的影响

1、持续身份验证

传统身份验证是一次性动作：验证通过即获得令牌，此后畅通无阻。AI推动行业转向持续、情境感知、以身份为中心的安全模型：

• 自适应多因素认证：AI基于设备状态、位置、用户行为与会话上下文实时评估风险。低风险操作流畅进行，高风险操作则触发增强认证。

• 无密码体验：AI结合生物识别与安全验证器评估可信度，减少对可复用密码的依赖。

• 持续会话监控：AI在登录后仍持续监控行为，发现异常可实时发起质询、要求重新认证或终止可疑会话。

AI已将身份验证从“一次性检查”转变为“持续的风险评估”。

2、检测特权滥用

特权账户与管理身份仍是攻击者的首要目标，AI在保护这些高价值资产方面至关重要。现代身份安全解决方案能够：

• 监控管理员账户与特权会话的异常行为

• 预警异常权限提升、群组成员变更或角色分配

• 发现“影子管理员”及静默授予危险权限的配置错误

• 识别长期未使用或过时权限，收缩攻击面

通过学习“正常”管理活动模式，AI可快速发现：

• 普通用户突然执行特权操作

• 服务账户访问从未接触过的资源

• 管理工具在异常时间、新设备或陌生网络中被使用

这大大缩短了攻击者利用被盗凭据或滥用权限的时间窗口。

3、保护混合身份（AD + 云）

企业很少仅运行单一身份系统。到2025年，多数环境已是混合架构：

• 本地Active Directory

• Azure AD/Entra ID

• 其他云身份提供商与SaaS目录

• 多种云平台与传统系统

AI在确保混合环境统一可见性与安全性方面发挥关键作用：

• 身份关联视图：AI整合来自AD、云身份提供商与SaaS应用的信号，为每个身份构建统一风险画像。

• 跨环境异常检测：仅在单一环境中看似正常的行为，在跨目录与平台关联分析后可能显得高度可疑。

• 攻击路径分析：AI可描绘并预测潜在攻击路径（如从受陷终端到AD账户再到云管理员角色），帮助防御者主动封堵缺口。

混合身份虽复杂，AI却能抽丝剥茧，让企业无论身份位于何处，皆能妥善防护。

自动化与成效

1、AI驱动的响应剧本

检测只是成功的一半，快速、一致的响应同样关键。2025年，AI驱动的安全运营高度依赖自动化与半自动化响应剧本，包括：

• 自动遏制：如临时禁用高风险账户、强制密码重置、撤销会话或隔离设备。

• 动态访问控制：根据风险评分与异常行为动态实施更严格的访问策略。

• 引导式响应：为分析师提供最可能的行动建议、优先级时间线与上下文丰富的调查视图。

AI并非取代人类判断，而是大幅提速。分析师得以从繁琐的多控制台手动操作中解放，专注于审批准入已编排好的基于风险的响应动作。

2、更短的MTTD、MTTR与更少的干扰

AI驱动的威胁检测与身份安全带来的不仅是“更多洞察”，更是可衡量的改进：

• 更短的平均检测时间：以往需数日甚至数周才能发现的威胁，现在仅需数分钟或数小时。

• 更短的平均响应时间：自动化遏制与引导式剧本大幅缩短响应周期。

• 更少的误报：适应用户与实体行为的行为感知模型显著减少了低价值告警。

• 减轻告警疲劳：安全团队专注于真实风险，而非淹没在无尽的告警噪音中。

• 强化合规态势：持续监控、审计就绪的轨迹与证据丰富的报告，让合规更轻松。

在资源有限、环境复杂的企业中，AI已帮助许多安全团队实现了以往需大规模SOC才能完成的混合环境防御。

结论

到2026年，人工智能已不再是安全领域的“锦上添花”，而是成为以身份为中心的威胁检测与防护的新标准。

随着身份成为主要攻击面，防御者需要：

• 实时行为分析，而非静态规则

• 持续情境感知的身份验证，而非一次性登录

• 统一混合身份可见性，而非碎片化工具堆叠

• AI驱动的自动化响应，而非缓慢的人工研判

对希望领先于现代威胁的企业而言，采用AI驱动的身份安全已成为必然。问题已不是“是否使用AI”，而是“我们能在多快的时间内，在威胁检测与身份安全方面成熟应用AI防御体系？”

那些已迈出这一步的企业，正收获着切实成果：更快的检测速度、更强的响应能力，以及能够适应不断演变威胁态势的安全防线。

艾体宝Lepide如何助力？

2025年，AI通过实现实时异常检测与风险分析，从根本上重塑了威胁检测与身份安全。现代平台不再依赖静态规则，而是借助机器学习理解用户与系统的正常行为，标记诸如异常登录活动、非常规文件访问模式等可能指示勒索软件或内部威胁的偏差。

艾体宝Lepide数据安全平台将这一方法应用于身份与数据环境，通过关联行为信号、访问权限与活动数据，提前揭示风险。该平台帮助安全团队识别并收敛过度权限、支持零信任倡议，并基于上下文风险优先处理事件。结合内置的Active Directory审计、敏感数据感知能力，以及符合GDPR、HIPAA、SOX等框架的合规就绪报告，Lepide能够在混合环境中实现更快检测、更明智响应与更简化的审计准备，同时无缝集成SIEM工具以获取更广泛的可见性。

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