Trends im Identity Access Management für 2025 und darüber hinaus

Leider ist die Implementierung von Identity Access Management keine einmalige Sache, die Sie einmal ankreuzen und danach nie zurückschauen müssen. Die Reibungsverluste, die mit jeder IAM-Implementierung einhergehen, können über Erfolg oder Misserfolg einer Initiative entscheiden. Unternehmen müssen optimale Strategien entwickeln, um IAM effektiv einzusetzen, was sich im Laufe der Zeit ändern kann. Denken Sie an die Veränderungen, die mit KI einhergehen, oder an die ständig steigende Anzahl von Cyberangriffen. IAM ist nicht unabhängig von globalen Trends, dem Anstieg der Cyberkriminalität oder KI, um nur zwei zu nennen. Im Jahr 2025 und darüber hinaus wird sich IAM stärker auf neue Richtungen und Sicherheitsvorkehrungen konzentrieren, um die IAM-Implementierung erfolgreicher zu gestalten.

Verwendung von Enhanced MFA für mehr Sicherheit

Die Multifaktor-Authentifizierung (MFA) ist unerlässlich, um Konten und Systeme vor unbefugtem Zugriff zu schützen. Laut einer Umfrage von Verizon handelt es sich bei über 90% der Sicherheitslücken um Phishing-Versuche. Daher ist es von entscheidender Bedeutung, Passwörter und Authentifizierungsdaten zu schützen. IAM-Lösungen sollten daher den Schwerpunkt auf MFA durch Einmalpasswörter (OTPs) legen und eine dritte Sicherheitsebene hinzufügen, indem Nutzungsmuster, IP-Adressen, Standorte und Geräte überwacht werden. Das mag jetzt für technisch versierte Unternehmen eine Neuigkeit sein, aber es gibt immer noch einen großen Teil der Wirtschaft, für den MFA noch etwas Neues ist.

Implementierung einer risikobasierten Authentifizierungskontrolle (RBAC) erhöht die Sicherheit weiter. IAM-Dienstleister konzentrieren sich zunehmend auf die Verbesserung von RBAC mithilfe künstlicher Intelligenz, die dynamische und kontextsensitive Authentifizierungsprozesse ermöglicht.

Maschinenidentität mit Least Privilege und Zero Trust

2025 könnte oder sollte das Jahr sein, in dem IAM-Lösungen das Zero-Trust-Sicherheitsframework nutzen, um Cyberrisiken zu mindern und Hybrid-Cloud-Umgebungen, -Systeme und Benutzer vor unbekannten Angriffen zu schützen. Im Rahmen des Zero-Trust-Modells sind kontinuierliche Authentifizierung und Überprüfung nicht nur bei der Anmeldung, sondern auch während der gesamten Sitzung erforderlich. Dieser Ansatz stellt sicher, dass sich Personen korrekt identifizieren, bevor sie auf Unternehmensressourcen zugreifen, und unterstützt so die Implementierung der Maschinenidentität. Dies kann auch bei anderen wichtigen Aufgaben helfen wie Bereitstellung von Softwarelizenzen.

Darüber hinaus sollten Unternehmen neben dem Zero-Trust-Modell in Kombination mit regulären Rechten das Prinzip der geringsten Privilegien anwenden Bewertungen des Softwarezugriffs. Dadurch wird sichergestellt, dass Mitarbeiter nur Zugriff auf die Systeme haben, die für ihre Rollen erforderlich sind, wodurch das Risiko eines unbefugten Zugriffs minimiert wird. Durch die Integration dieser Strategien können Unternehmen ihr Maschinenidentitätsmanagement automatisieren und stärken.

Ökosystem für dezentrale Identität

Die Zunahme von Identitätsdiebstahl und Datenschutzverletzungen hat viele Unternehmen dazu veranlasst, von zentralisierten zu dezentralen Identitätsmanagementsystemen überzugehen. IAM-Anbieter nutzen die Blockchain-Technologie, um dezentrale Identitätsökosysteme zu schaffen, die benutzerorientiert sind und individuelle Identitäten bewahren. Dieser Ansatz ermöglicht es Benutzern, ihre eigenen Identifikationsinformationen zu kontrollieren, was für mehr Datenschutz und Sicherheit sorgt.

Dezentrale Identitätssysteme unterstützen ebenfalls Verwaltung und Verwaltung der Identität (IGA), im Einklang mit der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und der Datenschutz- und Sicherheitsarchitektur des Unternehmens.

Verbesserte Identifikation und Sicherheit mit KI und ML

Angesichts des jüngsten Hypes um künstliche Intelligenz überrascht es niemanden, dass KI die Präzision der Sicherheit und Identitätsidentifikation in IAM-Systemen erheblich verbessern kann. Endlich ein starker Anwendungsfall, bei dem KI uns wirklich helfen kann, unser Leben zu verbessern! Durch den Einsatz von Algorithmen für maschinelles Lernen (ML) können IAM-Systeme aus einer Vielzahl von Benutzeraktionen, Verhaltensweisen und Authentifizierungstransaktionen lernen. Diese Funktion ermöglicht die Erkennung und Vorhersage von Anomalien oder Sicherheitsverletzungen. Es erspart den Menschen auch unglaublich mühsame manuelle Arbeit, sodass sie ihre Zeit besser mit anderen Dingen verbringen können.

In Zukunft werden ML-Systeme in der Lage sein, Computersitzungen zu überwachen, um zu überprüfen, ob ein Mensch das System benutzt, interne und externe Bedrohungen vorherzusagen und Muster von Datenschutzverletzungen zu antizipieren. Dieses kontinuierliche Lernen und die Anpassung werden die IAM-Sicherheitsmaßnahmen weiter stärken.

Mehr Aufmerksamkeit für Nutzereinwilligungen und Datenschutz durch Compliance

Trotz des Widerstands auf allen Ebenen bleibt der Datenschutz für die Behörden eine Priorität und muss daher auch für Unternehmen eine Priorität sein. Angesichts der zunehmenden Fälle von Datenlecks und Datenschutzverletzungen konzentrieren sich sowohl Unternehmen als auch Benutzer zunehmend auf Datenschutz und Einwilligung. IAM-Lösungen müssen stets auf dem neuesten Stand der Compliance-Anforderungen und Richtlinien in Bezug auf Benutzer- und Mitarbeiterdaten sein. An dieser Stelle ist es wichtig zu beachten, dass sich die DSGVO nicht nur um Privatpersonen, sondern auch um die Datenrechte der Mitarbeiter kümmert.

Neue Vorschriften schreiben vor, dass IAM-Anbieter vor der Speicherung oder Verwendung personenbezogener Daten die Zustimmung der Nutzer einholen. Während Vorschriften wie die DSGVO oder Zertifizierungen wie ISO 27001 sind immergrün, die bevorstehende NIS2-Verordnung in der Europäischen Union wird Auswirkungen haben, die in den nächsten Monaten und Jahren noch abzuwarten sind. Wenn Sie einen Partner suchen, der Sie auf diesem Weg begleitet, Corma ist für dich da.