Una perspectiva histórica sobre la autenticación de usuario y su paralelismo con la identidad humana
La identidad siempre ha estado basada en la confianza. En la Edad Media, reyes y comerciantes utilizaban sellos de lacre como sistemas de autenticación de usuarios para validar mensajes. Con el tiempo, se introdujeron las firmas manuscritas, los pasaportes y las identificaciones emitidas por el Gobierno, que se convirtieron en métodos comunes para verificar y gestionar la autenticación de usuario.
Con la llegada de la era digital, la gestión de identidades se amplió para incluir no solo a los empleados, sino también a contratistas, socios comerciales y otros terceros, permitiendo un acceso seguro dentro de un ecosistema interconectado. Esto llevó a un crecimiento significativo en el uso de sistemas de autenticación de usuarios para garantizar que solo las personas autorizadas pudieran acceder a la información y los recursos de la organización.
Sin embargo, a medida que las organizaciones adoptaron la automatización, surgió un nuevo desafío: proteger y gestionar las identidades de máquina. En este contexto, los sistemas de seguridad de identidad no solo tienen que verificar la identidad de los usuarios humanos, sino también la de las máquinas y los dispositivos que interactúan dentro de los sistemas corporativos.
Gestión de identidades de máquina
El contenido generado por la IA puede ser incorrecto. Las identidades de máquina no son algo nuevo; los equipos de TI llevan décadas utilizando cuentas de servicio, claves API y certificados para facilitar la comunicación entre máquinas. Lo que realmente ha cambiado es el volumen, la velocidad y la complejidad de la gestión de estas identidades. Con el auge de la automatización, la computación en la nube y los flujos de trabajo impulsados por IA, las identidades de máquina han proliferado más allá de lo que las estrategias tradicionales de seguridad de la identidad pueden gestionar.
El desafío de la gestión de identidades de máquina
El problema no es solo el crecimiento exponencial de las identidades de máquina, sino la falta de estructuras de gobierno que puedan seguir el ritmo. Sin una estrategia clara, las organizaciones se encuentran ante un dilema: tratar las identidades de máquina con la misma gobernanza y seguridad que las identidades humanas o ignorarlas hasta que una filtración de seguridad las obligue a actuar.
El surgimiento de las identidades de máquina
En los primeros días de las tecnologías de la información (TI), las máquinas eran simples. Unas pocas cuentas de servicio ejecutaban procesos en segundo plano en centros de datos locales. Los equipos de TI creaban estas cuentas manualmente, a menudo almacenando las credenciales en texto plano o carpetas compartidas. La gobernanza no era una prioridad, ya que la infraestructura era más estática y limitada a entornos locales.
Con el advenimiento de la virtualización, la computación en la nube y la contenedorización, las identidades de máquina comenzaron a proliferar rápidamente. Cientos o incluso miles de identidades de máquina eran creadas sobre la marcha para respaldar cargas de trabajo efímeras. Las arquitecturas de microservicios hicieron que fuera común que un proceso empresarial involucrara docenas de identidades de máquina que interactuaban a través de múltiples entornos. Con esta explosión de automatización y conectividad, las estrategias de gestión de identidades diseñadas para usuarios humanos resultaron inadecuadas.
La importancia de la gobernanza de identidades de máquina
Hoy en día, las organizaciones dependen de las identidades de máquina para ejecutar aplicaciones críticas, integrar sistemas y gestionar flujos de trabajo automatizados. Sin embargo, sin una gobernanza estructurada, estas identidades digitales se convierten en un punto ciego de seguridad. Las investigaciones muestran que:
- El 72 % de los profesionales de gestión de identidad afirman que las identidades de máquina son más difíciles de gestionar que las identidades humanas.
- El 75 % de las cuentas de máquina no tienen un propietario designado.
- El 83 % de las empresas sufrieron la toma de control de una cuenta de máquina el año pasado.
Estas estadísticas resaltan una creciente crisis de identidad de máquina. Sin una administración y regulación de identidades clara, las identidades de máquina siguen siendo vulnerables a la explotación, la proliferación de privilegios y los fallos de cumplimiento.
Neil McGlennon, director de tecnología de campo global de SailPoint, lo describió con precisión en un evento reciente de Navigate: “Los clientes nos preguntan: ¿Qué hacemos con todo esto?. Ven el aumento de la complejidad (bots, RPA, cuentas de servicio, cargas de trabajo) y se dan cuenta de que el éxito de su automatización ha generado un desafío que les cuesta contener”.
La automatización y el ciclo de vida de las identidades de máquina
La complejidad aumenta a medida que la automatización se retroalimenta. Las cargas de trabajo automatizadas generan nuevas cargas de trabajo, y los bots gestionan otros bots. Sin embargo, no existe un ciclo de vida estructurado para las identidades de máquina, como sí lo hay para los empleados humanos.
Lecciones de la identidad humana para la seguridad de la identidad de máquina
La gobernanza proactiva de las identidades de máquina: un modelo de seguridad unificado
Tras décadas de gestión de la identidad humana, hemos aprendido que la gobernanza de identidad debe ser proactiva, no reactiva. Las organizaciones necesitan políticas estructuradas para gestionar tanto las identidades humanas como las identidades de máquina de manera eficiente y segura. Algunas de las políticas clave son:
1. Gobernanza centralizada
Tratar las identidades de máquina como ciudadanos de primera clase, separándolas de las cuentas humanas, pero gestionándolas bajo un modelo de seguridad unificado. Esto permite garantizar que todas las identidades, tanto humanas como de máquina, estén gobernadas de manera coherente.
2. Detección y clasificación automatizada
Reducir la dependencia de procesos manuales mediante el uso de análisis potenciado por la IA para detectar y clasificar automáticamente las identidades de máquina. Esto mejora la eficiencia y reduce el margen de error humano.
3. Principios de confianza cero
Aplicar el acceso de mínimo privilegio a las identidades de máquina, garantizando que estas solo tengan los permisos necesarios para realizar sus funciones. Esto es esencial para reducir el riesgo de explotación por parte de actores maliciosos.
4. Políticas de propiedad y ciclo de vida
Asignar propietarios humanos a las identidades de máquina e implementar procesos de desmantelamiento estructurados para garantizar que las identidades inactivas o obsoletas sean eliminadas de manera segura y eficiente.
Riesgos de no implementar estos controles
Las organizaciones que no establecen controles adecuados a menudo enfrentan:
- Riesgos de TI en la sombra: Las cuentas de máquinas no supervisadas pueden proliferar en distintos entornos, creando brechas de seguridad.
- Fallos de cumplimiento: Los auditores esperan cada vez más que las identidades de máquina se gestionen con el mismo rigor que las cuentas humanas.
- Ineficiencias operativas: Sin automatización, los equipos dedican un tiempo excesivo a ordenar, categorizar y gestionar manualmente las identidades de máquina.
- Brechas de seguridad: Sin una gobernanza adecuada, los atacantes pueden explotar las brechas de seguridad de las identidades de máquina como vectores de ataque, utilizando cuentas de servicio y claves API comprometidas para moverse lateralmente sin ser detectados.
La solución: SailPoint Machine Identity Security (MIS)
SailPoint Machine Identity Security(MIS) está diseñado para resolver estos problemas. MIS elimina la necesidad de la gestión manual de identidades de máquina al automatizar la detección, la clasificación y la asignación de propiedad. Al aplicar políticas de seguridad a escala, las organizaciones pueden garantizar que las identidades de máquina se gestionen correctamente, lo que reduce el riesgo y mejora la seguridad general. Nuestro sistema clasifica automáticamente las identidades, asigna la propiedad e implementa políticas de seguridad de manera eficiente y escalable.
El coste de ignorar la gobernanza de identidades de máquina
Las organizaciones que no gestionan adecuadamente las identidades de máquina ya están viendo las consecuencias. En filtraciones de seguridad de alto perfil, como la de SolarWinds, los atacantes explotaron cuentas de servicio mal gestionadas para infiltrarse en las redes. Sin una gobernanza adecuada, las identidades de máquina se convierten en un punto débil crítico de la seguridad.
Riesgos de ignorar la gobernanza de las identidades de máquina
Además del riesgo de filtraciones de seguridad, las organizaciones también enfrentan los siguientes problemas:
- Una superficie de ataque más amplia: Las identidades de máquina ahora constituyen la mayor superficie de ataque, superando el número de identidades humanas debido al auge de los microservicios, contenedores, bots, RPA y cargas de trabajo automatizadas. Los atacantes explotan cuentas de servicio no administradas, claves de API expuestas, autenticación débil y acceso con privilegios excesivos para moverse lateralmente por las redes. Sin una gestión automatizada del ciclo de vida y visibilidad adecuada, las identidades de máquina se convierten en un punto ciego crítico para la seguridad.
- Acumulación excesiva de privilegios: Las identidades de máquina a menudo conservan permisos excesivos que van mucho más allá de los necesarios para su función, lo que aumenta la superficie de ataque y el potencial de escalada de privilegios.
- Expansión descontrolada de identidades: Sin gobernanza, las identidades de máquina se multiplican rápidamente, lo que crea confusión sobre qué cuentas están activas, cuáles son necesarias o cuáles están huérfanas.
- Investigaciones y corrección costosas: Cuando ocurre un ataque, las organizaciones que carecen de gobernanza estructurada en las identidades de máquina se ven obligadas a dedicar mucho más tiempo y recursos a identificar y mitigar el problema.
- Falta de visibilidad: Sin una plataforma que consolide la gestión de identidades de máquina junto con la gobernanza de identidades humanas, los equipos de seguridad tienen dificultades para obtener una visión unificada del riesgo asociado a las identidades.
- Sanciones regulatorias: A medida que las regulaciones de seguridad de la identidad se endurecen, las identidades de máquina no gestionadas pueden dar lugar a fallos de auditoría y multas por incumplimiento.
El problema persiste: el crecimiento de las identidades de máquina
El problema sólo irá a peor. Algunas organizaciones tienen aproximadamente 45 identidades de máquina por cada usuario humano. A estos niveles, un enfoque manual simplemente no funciona. La pregunta no es si las organizaciones deben gestionar las identidades de máquina, sino cuándo podrán hacerlo de manera eficaz. La era de los procesos manuales y ad hoc ha quedado atrás. Así como la gestión de la identidad humana evolucionó para adaptarse a una mayor complejidad, la seguridad de las identidades de máquina debe seguir el mismo camino.
Próximos pasos en los sistemas de autentificación
¿Quiere profundizar en la seguridad de las identidades de máquina?
- Lea la Parte 1 de esta serie de artículos: ¿Qué es una identidad de máquina?
- Vea nuestro seminario web sobre cómo administrar identidades de máquinas a escala.
- Lea la Parte 3 de esta serie de artículos: Más allá de los conceptos básicos de seguridad: cómo las prácticas recomendadas tradicionales han fallado a las identidades de máquina
La seguridad de la identidad ya no es solo un problema humano. El futuro pertenece a quienes pueden proteger todas las identidades, tanto humanas como de máquina.
