Durante décadas, las organizaciones han perfeccionado la gestión de las identidades humanas. Hemos desarrollado flujos de incorporación, modelos de acceso basados en roles y procesos de certificación en torno a la forma en que trabajan las personas. Sin embargo, cuando se trata de identidades de máquinas—como cuentas de servicio, claves API, bots y otras— esas mismas “mejores prácticas” dejan de ser eficaces.
Y no es solo una cuestión teórica. El volumen y la criticidad de las identidades de máquina se han disparado. Muchas empresas cuentan ya con diez veces más identidades de máquina que humanas, y la mayoría están mal gestionadas… si es que están gestionadas. Tratar una identidad de máquina como si fuera una cuenta de usuario más no funciona.
Los manuales de identidad tradicionales no están hechos máquinas
La gobernanza de identidades humanas parte de un ciclo de vida predecible: contratación → cambio de rol → salida. Las máquinas no siguen ese guion. Se crean automáticamente, escalan en entornos híbridos y suelen operar con privilegios elevados. Aun así, muchas organizaciones todavía:
- Utilizan hojas de cálculo para rastrear cuentas de servicio y credenciales.
- Almacenan secretos codificados en scripts o archivos de configuración.
- Confían en la seguridad perimetral, dando por segura toda máquina dentro de la red.
- Extienden herramientas de IAM diseñadas para humanos a identidades de máquina sin adaptarlas.
Estos enfoques heredados generan silos, ineficiencias y brechas de seguridad que solo aumentan a medida que las identidades de máquina se multiplican.
¿Dónde están fallando los métodos tradicionales de seguridad de identidad?
Analicemos por qué las prácticas heredadas no funcionan en la era de la automatización:
1. Seguimiento manual y repositorios obsoletos
Las cuentas de servicio, certificados TLS, claves API y secretos suelen gestionarse de forma informal, en hojas de cálculo, carpetas compartidas o repositorios antiguos. Esto provoca:
- Incapacidad para escalar en entornos dinámicos
- Cuentas huérfanas sin visibilidad
- Credenciales caducadas o expuestas sin detectar
¿El resultado? Renovaciones no realizadas, brechas de seguridad y horas de trabajo buscando la propiedad cuando se realizan auditorías.
2. Secretos de larga duración y credenciales codificadas
Muchas organizaciones siguen usando claves o credenciales de larga duración, incluso durante años. Lo peor: suelen estar incrustadas en código o scripts, rara vez se rotan y son accesibles por múltiples usuarios o sistemas.
Una vez expuestas, los atacantes obtienen acceso persistente a activos críticos.
3. Seguridad perimetral y confianza implícita
Durante años, se asumía que lo que estaba dentro del perímetro era seguro. Pero en entornos cloud o híbridos, esto ya no vale:
- Las máquinas operan fuera del perímetro tradicional
- El movimiento lateral dentro de la red es fácil una vez obtenido el acceso.
- Los principios de confianza cero (verificar todo, privilegio mínimo siempre) rara vez se aplican a las identidades de las máquinas
¿El resultado? Una sola cuenta de servicio comprometida puede abrir la puerta a toda la red.
4. Uso de herramientas de gestión de identidades y acceso diseñadas exclusivamente para humanos
Las herramientas de gestión de identidades y acceso tradicionales son fundamentales para la gestión de identidades humanas. Sin embargo, sin adaptación, a menudo tienen dificultades para alcanzar la escala, la velocidad y la complejidad requeridas para la gobernanza de la identidad de las máquinas. Cuando se aplican a las máquinas, estas herramientas a menudo se topan con un muro:
- No tienen cargos ni jerarquías
- Cambian de rol constantemente según la automatización
- No encajan en flujos de aprobación humanos
Así, en lugar de gobernanza, lo que se obtiene es complejidad y una lista creciente de cuentas de máquinas con propiedad, acceso y propósito poco claros.
Caso real: una cuenta de máquina olvidada, una brecha millonaria
Una empresa minorista usa una plataforma de análisis que se conecta a su base de datos mediante una cuenta de servicio creada hace 5 años por un desarrollador que ya no está. Nunca se revisó, rotó ni se asignó a nadie.
Tras un ataque de phishing, un ciberdelincuente accede a la red, detecta esa cuenta y extrae datos sensibles. Como:
- Nadie supervisaba la cuenta
- No tenía propietario asignado
- Las credenciales nunca se rotaron
El atacante extrae registros de clientes sin ser detectado. La filtración le cuesta a la empresa millones en multas regulatorias y daños a su reputación, y todo comenzó con una sola identidad de máquina que había pasado desapercibida.
Este tipo de incidentes ocurren en todos los sectores. Así es como se desarrollan los ataques reales y por qué el 83 % de las empresas informaron de al menos una apropiación de cuentas de equipo el año pasado.
¿Qué se necesita realmente para proteger las identidades de las máquinas?
Para superar las prácticas obsoletas, es necesario adoptar una estrategia moderna, específicamente diseñada para máquinas. Esto significa avanzar hacia:
- Descubrimiento y clasificación automatizados: encuentre todas las cuentas de máquinas en sus entornos, incluidos los sistemas en la nube, locales e híbridos.
- Asignación de propiedad: vincule cada identidad de máquina a un propietario humano responsable o a un grupo de aplicaciones para rendir cuentas.
- Gestión del ciclo de vida: controle el aprovisionamiento, los cambios de acceso y el desmantelamiento con políticas claras y automatización.
- Aplicación de privilegios mínimos: aplique permisos apropiados para cada rol, evitando cuentas con privilegios excesivos que generen riesgos.
- Revisiones de acceso periódicas: certifique el acceso periódicamente, garantizando que los permisos sigan siendo precisos a medida que evolucionan los sistemas.
- Higiene de credenciales: automatice la rotación, aplique políticas de vencimiento y elimine secretos codificados o estáticos.
¿Cómo ayuda SailPoint Machine Identity Security?
SailPoint Machine Identity Security (MIS) aborda estos retos de raíz. En lugar de adaptar herramientas de IAM humanas, ofrece:
- Visibilidad centralizada de todas las identidades de las máquinas: cuentas de servicio, bots, automatizaciones de procesos robóticos (RPA), API y más
- Descubrimiento y clasificación automatizados de cuentas no administradas
- Asignación de propiedad para la rendición de cuentas y la preparación para auditorías
- Gobernanza del ciclo de vida para garantizar que las identidades de las máquinas no queden sin supervisión
- Flujos de trabajo de certificación y aplicación de políticas que reducen el esfuerzo manual
Todo esto está impulsado por SailPoint Identity Security Cloud y construido sobre la plataforma Atlas, lo que garantiza que la gobernanza de la identidad de la máquina esté unificada con su estrategia de seguridad de identidad más amplia.
¿Quiere explorar más?
👉 Lea la Parte 1: ¿Qué es la identidad de una máquina?
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