Comprender las identidades de máquina y su gestión
Para implementar un programa de seguridad de la identidad eficaz, las organizaciones deben gestionar todas las identidades, incluidas tanto las humanas como las de máquina, en una única plataforma. Las soluciones de identidad de máquina comparten muchas similitudes con las de gestión de identidades y acceso (IAM), lo que hace que una solución unificada que administre tanto cuentas humanas como no humanas sea fundamental para mejorar la eficiencia y eficacia de TI.
En la actualidad, muchas organizaciones tienen más identidades de máquina (como dispositivos y cargas de trabajo) que identidades humanas accediendo a recursos digitales. Aunque las identidades de máquina no son un concepto nuevo, su proliferación ha aumentado a un ritmo vertiginoso. Si no se gestionan y protegen adecuadamente, las organizaciones se exponen a ciberamenazas y al incumplimiento normativo.
Proteger las identidades de máquina es crucial y complejo.
Estudios indican que:
- El 72% de los profesionales de identidad afirman que las identidades de máquina son más difíciles de gestionar que las identidades humanas .
- El 66% de las organizaciones asegura que las identidades de máquina requieren más tareas manuales que las identidades humanas .
- El 75% de las cuentas de máquina no tienen un propietario designado .
- El 83% de las empresas reporta haber sufrido al menos una apropiación de cuentas de máquina en el último año .
Para complicar aún más la situación, la propia definición de identidades de máquina es objeto de debate. Incluso los expertos tienen dificultades para ponerse de acuerdo. Dada la complejidad del panorama de amenazas, puede parecer que se necesita la eficiencia de Terminator para mantenerse al día.
Pero no te preocupes, no necesitas ser como Robocop ni Tony Stark. Ya que, con las herramientas adecuadas y una comprensión práctica, cualquier persona puede gestionar y proteger eficazmente las identidades de máquina.
¿Qué es la identidad de máquina?
La gestión de identidades y acceso (IAM) no solo abarca identidades humanas, sino también no humanas. Según Gartner®, "la taxonomía de Gartner divide el ámbito de la IAM en diferentes entidades. Dentro de las ‘máquinas’, encontramos tanto dispositivos físicos como cargas de trabajo, como máquinas virtuales, contenedores y aplicaciones".
En nuestra opinión, las identidades de máquina se incluyen dentro de las identidades no humanas (NHI), aunque no todas las identidades no humanas son identidades de máquina. Tal y como menciona Gartner: "Las NHI abarcan cualquier identidad que no sea humana. Esto incluye dispositivos y software, así como entidades legales o incluso animales. Las identidades de máquina son una categoría dentro de las NHI, pero no todas las NHI son identidades de máquina".
Las identidades de máquina incluyen principalmente las cargas de trabajo, como máquinas virtuales, contenedores y APIs. Algunas organizaciones también pueden integrar el Internet de las Cosas (IoT) y las tecnologías operacionales (OT) en sus marcos de seguridad.
En SailPoint, nos gusta mantener las cosas simples y claras. Las identidades de máquina se refieren a dispositivos y cargas de trabajo, pero gestionarlas de forma eficaz requiere una correcta gobernanza sobre las cuentas, credenciales y accesos que utilizan. Por eso, nos centramos en proteger las identidades de máquina críticas para las organizaciones, como las cuentas de servicio de aplicaciones, bases de datos, servicios en la nube, integraciones de SaaS, APIs y bots de automatización de procesos (RPA). Con una gobernanza adecuada, las organizaciones pueden mejorar su seguridad, reducir riesgos y evitar que estas identidades se conviertan en puntos ciegos en su estrategia de identidad.
Tendencias como la computación en la nube, la arquitectura de microservicios, la inteligencia artificial (IA) y la RPA están impulsando un crecimiento extremadamente rápido. A medida que las organizaciones buscan formas de aumentar la eficiencia y productividad, crean sistemas informáticos cada vez más interconectados, que dependen en gran medida de las cuentas de máquina.
Componentes esenciales de las identidades de máquina Desglosamos las identidades de máquina en sus componentes esenciales:
1.Cuentas de máquina: Las cuentas de máquina suelen tener privilegios permanentes sobre sistemas críticos y datos confidenciales, por lo que es esencial gestionarlas y protegerlas adecuadamente. El objetivo es obtener visibilidad total de todas las identidades de máquina en la organización y contar con controles de seguridad sólidos para proteger estas cuentas del uso indebido. Las credenciales de autenticación permiten que las máquinas interactúen con los sistemas y datos, manteniendo la seguridad.
2.Credenciales: Las claves, tokens y certificados son identificadores digitales utilizados para verificar la identidad de una máquina. Actúan como "pasaportes" digitales que permiten una interacción segura entre sistemas o servicios.
3.Cuentas de servicio: Son cuentas especializadas utilizadas por aplicaciones, bases de datos y servicios en la nube para ejecutar procesos o acceder a recursos. Estas cuentas suelen tener acceso permanente y privilegios elevados, lo que las convierte en una prioridad para protegerlas.
Por ejemplo, el sistema CRM de una empresa puede depender de una cuenta de servicio para almacenar y recuperar información del cliente, de una cuenta de servicio en la nube para integrarse con plataformas externas, y de una cuenta de tareas programadas para generar informes automatizados. Sin una gobernanza adecuada, estas cuentas pueden acumularse sin control, lo que genera riesgos de seguridad y cumplimiento.
4.Bots/RPA: Los bots y las herramientas de automatización de procesos (RPA) están diseñados para ejecutar flujos de trabajo repetitivos, mejorando la eficiencia. Aunque eliminan errores humanos y aumentan la productividad, sus credenciales y acceso deben gestionarse cuidadosamente para evitar el uso indebido.
Por ejemplo, un bot que restablece contraseñas de empleados necesita acceso controlado a los sistemas de TI y recursos humanos, mientras que un script RPA que procesa facturas en un sistema ERP debe tener permisos para leer y modificar datos financieros. Sin una supervisión adecuada, estos bots pueden generar puntos ciegos de seguridad.
5.IA Agéntica: La IA agéntica es una categoría emergente en la gestión de identidades y acceso de máquinas que opera de forma autónoma en aplicaciones y servicios. A medida que las organizaciones implementan sistemas de IA para tareas como atención al cliente y automatización de flujos de trabajo, gestionar sus identidades y accesos se vuelve crucial. Estos sistemas de IA interactúan continuamente con aplicaciones y servicios, lo que exige controles de acceso rigurosos.
Por ejemplo, un asistente de IA de atención al cliente podría recuperar detalles de pedidos, procesar reembolsos y actualizar registros de CRM en diversas plataformas. Dado que estos agentes de IA tienen acceso amplio, es fundamental gestionar sus permisos para evitar acciones no autorizadas o brechas de seguridad.
Las identidades de máquina juegan un papel esencial en el panorama digital, tanto a nivel local como en la nube. Facilitan tecnologías clave como la automatización de los procesos de seguridad de identidad, las APIs, las cuentas de servicio y los bots. El valor comercial de la automatización es claro y significativo: simplificación, ahorro de costos y mayor productividad.
En cierto modo, el éxito de las identidades de máquina radica en el hecho de que cada vez son más frecuentes. Son beneficiosas para las empresas, siempre que se mantengan seguras.
¿Por qué son importantes las identidades de máquina hoy en día?
Las identidades de máquina han dejado de ser un factor secundario en la seguridad de identidad. Hoy en día, debido a su impacto en las organizaciones y su crecimiento exponencial, desempeñan un papel fundamental en la protección de todo el entorno digital. De hecho, el 69 % de las empresas tienen más identidades de máquina que de personas, y el 47 % afirma tener más de diez veces más identidades de máquina que humanas, incluyendo bots/RPA, cuentas no humanas y cuentas de servicio.⁵
¿Qué está impulsando este cambio? El auge de la automatización, la computación en la nube, la arquitectura de microservicios y la reciente aparición de la IA agéntica son las tendencias clave que están promoviendo el crecimiento de las identidades de máquina. Estas tendencias interconectadas permiten una mayor escalabilidad, una seguridad más robusta y una innovación más rápida al dividir las aplicaciones grandes en servicios más pequeños e independientes.
Estos son los objetivos esenciales en los entornos de TI modernos y en un ecosistema digital en constante evolución:
- Escalabilidad: Para gestionar un número creciente de cargas de trabajo y usuarios sin afectar el rendimiento.
- Seguridad: Para protegerse contra accesos no autorizados y filtraciones de datos.
- Innovación: Para desarrollar nuevas características y soluciones para resolver problemas.
La combinación de estos tres factores es clave para el éxito empresarial.
Gestionar las identidades de máquina de forma responsable La eficacia de las identidades de máquina debe gestionarse de manera cuidadosa para mitigar los riesgos. Los profesionales de la identidad a menudo mencionan la falta de procesos internos, flujos de trabajo manuales, la falta de responsabilidad y la ausencia de herramientas adecuadas como los principales desafíos en la gestión de identidades de máquina.
Una identidad de máquina puede persistir mucho después de haber cumplido su propósito. Algunas incluso están diseñadas para existir de manera indefinida, facilitando los procesos cotidianos.
Riesgos de la mala gestión de identidades de máquina Las identidades de máquina suelen requerir más pasos manuales para su gestión que las identidades humanas. Esto no solo incrementa los costos laborales, sino que también genera un riesgo considerable. La preocupación de que eliminar una identidad de máquina pueda afectar algún componente crítico lleva a muchas organizaciones a dejarlas activas, lo que sobrecarga los sistemas con identidades inactivas e innecesarias. Estas identidades pueden ser explotadas para accesos no autorizados y generar vulnerabilidades que pongan en riesgo el cumplimiento de la seguridad.
Confianza cero y su aplicación en identidades de máquina Es aquí donde entra en juego el principio de confianza cero. La confianza cero establece que ninguna entidad, ya sea humana o máquina, debe ser automáticamente confiable. Todas las solicitudes de acceso deben verificarse, supervisarse continuamente y otorgarse con el mínimo privilegio necesario.
Si no se aplica la confianza cero a las identidades de máquina, las organizaciones corren el riesgo de otorgar privilegios excesivos a las cuentas de máquina, dejándolas sin gestión adecuada y vulnerables a la explotación. Las consecuencias de una filtración de credenciales de una cuenta de servicio comprometida son bien conocidas.
Un ejemplo concreto: el ataque a SolarWinds El producto Orion de SolarWinds, utilizado por más de 33,000 clientes en los sectores público y privado, fue víctima de un ataque encubierto y persistente que evitó la detección durante meses. Los atacantes utilizaron cuentas de servicio comprometidas para moverse lateralmente a través de redes esenciales y acceder a recursos críticos.
Los atacantes aprovecharon cuentas de servicio con privilegios elevados, lo que les permitió acceder a sistemas y datos sensibles. Este incidente es considerado uno de los ataques más grandes y sofisticados jamás vistos.
¿Está su organización preparada? A medida que las identidades de máquina siguen creciendo, es crucial que las organizaciones estén listas para enfrentar los desafíos asociados. Reflexione sobre las siguientes preguntas:
- ¿Quién es responsable de gestionar el ciclo de vida de las identidades de máquina en su organización?
- ¿Sabe cuántas cuentas de máquina administra actualmente?
- ¿Cuenta con una fuente autorizada o una lista actualizada de todas las identidades de máquina?
- ¿Qué tipos de identidades de máquina gestiona: cuentas de servicio, bots, APIs, cargas de trabajo, etc.?
- ¿Tiene procesos de auditoría para revisar las identidades de máquina?
- ¿Cuál es su proceso para desactivar o dar de baja una identidad de máquina?
¿Cómo puede ayudar SailPoint en la gestión de identidades de máquina?
SailPoint Machine Identity Security permite a las organizaciones implementar estrategias de gestión del ciclo de vida y acceso a la identidad basadas en riesgos, no solo para usuarios humanos, sino también para todas las identidades de máquina. Esto garantiza que la gestión de cuentas de máquina sea tan eficiente como la de las identidades humanas. Al integrar las identidades humanas y de máquina en una única plataforma, las organizaciones eliminan los puntos ciegos de seguridad, aplican políticas de gobernanza uniformes y obtienen una visión unificada del riesgo de identidad. Esta convergencia simplifica los procesos, refuerza el cumplimiento normativo y asegura que todas las identidades, tanto humanas como de máquina, estén sujetas a los mismos rigurosos controles de acceso y seguridad.
Desarrollado con SailPoint Atlas y potenciado por Identity Security Cloud, SailPoint Machine Identity Security ofrece un control integral sobre las identidades de máquina, lo que mejora la postura de seguridad y la eficiencia operativa dentro de una solución de seguridad de identidad totalmente integrada.
Gestión integral del ciclo de vida de identidades de máquina SailPoint Machine Identity Security se integra de manera eficiente con los procesos empresariales existentes, facilitando la gestión y el control del ciclo de vida de las cuentas de máquina. Las funciones de detección y clasificación permiten a las organizaciones descubrir proactivamente cuentas de máquina desde cualquier fuente conectada, proporcionando una visibilidad completa.
La asignación de propiedad de identidades de máquina permite designar propietarios humanos para cada cuenta, lo que asegura la rendición de cuentas. Para optimizar el trabajo manual de los administradores, SailPoint organiza las cuentas de máquina en aplicaciones o servicios específicos, lo que facilita la certificación y revocación de accesos según sea necesario.
El aumento de las identidades de máquina y los retos que enfrentan las organizaciones Actualmente, el 69 % de las organizaciones tienen más identidades de máquina que de personas, según el último informe de investigación de SailPoint, Machine Identity Crisis: The Challenges of Manual Processes and Hidden Risks. Este informe resalta un cambio significativo en el panorama de la gestión de identidades, mostrando la creciente prevalencia y complejidad de las identidades de máquina en los entornos corporativos.
Los desafíos clave que revelan los expertos:
- Desafíos en la gestión: El 72 % de los profesionales de la identidad consideran que las identidades de máquina son más difíciles de gestionar debido a deficiencias en los procesos internos y la falta de herramientas adecuadas.
- Carga de trabajo manual: El 66 % de las organizaciones informa que gestionar identidades de máquina requiere más intervención manual que las identidades humanas.
- Complejidades en la auditoría: El 59 % de las empresas enfrentan mayores dificultades para auditar identidades de máquina, principalmente debido a la falta de propiedad clara y a la visibilidad limitada.
- Riesgos de seguridad más elevados: El 60 % de los expertos en identidad consideran que las identidades de máquina suponen mayores riesgos de seguridad que las identidades humanas.
Con SailPoint Machine Identity Security, su organización podrá abordar estos desafíos y mejorar la seguridad y eficiencia operativa.
Dote a su organización de los conocimientos y herramientas necesarios Aproveche el informe completo de SailPoint y Dimensional Research, disponible aquí, para obtener recomendaciones estratégicas y comprender mejor cómo abordar las complejidades de la gestión de identidades en la era moderna.
Mejore su postura de seguridad y eficiencia operativa con SailPoint Machine Identity Security.
