Modernisieren und automatisieren Sie die rollenbasierte Zugriffskontrolle (RBAC) durch ML-gestützte Identitätsanalysen

Rollenmanagement beschleunigt Zero Trust

Megatrends wie die digitale Transformation, die schnelle Adaption der Cloud und ein rasanter Anstieg von Home-Office-Arbeitsplätzen definieren die Anforderungen an eine gute Identity Governance und Administration (IGA) neu. Viele neue Identitätstypen (Maschinen, Geräte, APIs, Anwendungen und Microservices) erfordern andere Methoden der Zugriffssteuerung. Legacy-RBAC-Lösungen basieren auf manuellem Role-Mining und Rollenmodellierung. Dieser Ansatz kann mit der schnell wachsenden Zahl an Identitäten und dem heutigen dynamischen Geschäftsumfeld, in denen Mitarbeiter häufig Jobs, Rollen und/oder Organisationen wechseln, nicht Schritt halten. Die Folgen sind unnötige Zugriffsrechte, verwaiste Konten und eine schleichend wachsende Anzahl an Berechtigungen, die für das Unternehmen sowohl von innen als auch von außen eine immer größere Bedrohung darstellt.

Die Herausforderungen traditioneller RBAC-Lösungen und das Wissen darüber, wie diese mit neuen Ansätzen gelöst werden können ist entscheidend, um den größtmöglichen Vorteil aus Ihrer Identity Governance-Investition herauszuholen. Dieses Whitepaper beleuchtet die Fallstricke von Legacy-RBAC-Lösungen und zeigt, wie Sie Algorithmen aus dem maschinellen Lernen nutzen können, um Ihre vorhandene IGA-Lösung zu erweitern. Damit können Sie gemäß dem Zero-Trust Ansatz Berechtigungen nach dem Prinzip des geringstmöglichen Zugriffs vergeben und durchsetzen. Das Ergebnis? Niedrigere Betriebskosten, intelligentere Sicherheit und Zeit im Alltag.