隨著人工智慧逐步深入企業日常運作，AI 代理人已不再於試驗室階段徘徊，而是橫跨多項核心業務流程並廣泛部署。根據一項來自企業調查指出，目前約有百分之八十二的企業已經廣泛使用 AI 代理人，這些代理系統具備高度自治、決策與適應能力，迅速擴大組織效能。然而，這種快速進展亦伴隨複雜風險，尤其在身份安全領域，AI 代理人的意外行為如未受控訪問敏感系統或未經授權分享資料，已成為近乎普遍的現象。

企業目前正面臨的關鍵挑戰包括：AI 代理人憑藉其自治性與學習能力，在缺乏嚴格治理架構下，有可能擴散資安漏洞並侵蝕企業控制機制。調查顯示，多達九成近乎企業指出，他們的 AI 代理人已曾執行非預期行動，包括不當訪問或敏感資料外洩。若無從制度面、技術面全面提升治理能力，這些自治系統將演化為創新與風險並存的危機點。此刻正是企業必須將身份安全轉型為 AI 創新戰略不可或缺的一環。

為上述挑戰，SailPoint 提出了 Identity Security Cloud 與 Harbor Pilot 兩大解決方案，並藉由 AWS AI Marketplace 整合部署。借助 Amazon Bedrock 結合 Anthropic Claude 的能力，企業能自動化產生 SaaS 連結器程式碼，加速整合流程，並同時強化治理架構。這些工具允許企業在 AI 創新與擴張中，仍維持對身份安全的精密掌控，透過身份優先治理方式嵌入 AI 系統運作核心，確保效能與安全並重。

具體而言，SailPoint 的整合讓企業能於 AWS AI 市場中，直接使用上述治理平台，將身份安全辦法內建於創新工作流程中，藉此加快部署速度而不犧牲安全管控能力。而企業只要透過這套整合框架，即可同時享有 AWS 的擴展性、韌性與安全性，並以高度信任方式推動 AI 應用擴張，這也是強化身份治理與創新進程兼備的關鍵策略。

不過，企業目前所面臨的風險數據令人警醒：有 23% 的組織報告 AI 代理人歷經憑證曝光事故，有 60% 的組織指出其代理人曾自主訪問高權限資料而未受監管控制；反映出治理空白的急迫性。與此同時，幾乎所有企業皆具擴大 AI 代理部署的計畫，未來一年中有 98% 組織將增強 AI 代理使用。若身份安全策略滯後於代理人拓展，企業將在快速擴張中同時放大資安風險。

綜觀全球身份安全趨勢，AI 帶動的身份治理革新展現多重維度。首先，AI 提供了高效異常檢測能力，能對大量身份行為進行即時分析，迅速辨識偏離常態的訪問。其次，AI 驅動的動態存取控制機制已開始取代傳統靜態機制，透過實時風險評估、地點與行為上下文判斷，啟動 Just-in-Time 存取規則，落實零信任原則並同時減少管理負擔。此外，AI 還能自動管理身份全生命週流程，如自動依據角色與團隊歷史判斷新員工應具有的資源權限，避免過度授權狀況，提升治理精準度。

在更宏觀觀點上，身份安全領域正迅速從「以人為本」轉向「以人機混合身份」治理為標的。如今機器身份（包含 AI 代理人、API 金鑰、服務帳戶等）數量已遠超過人類身份，有報告指出機器身份的數量與人類身份的比率高達 82︰1。這種非人類身份的爆炸成長推升了新的威脅面，企業不得不重新建構其治理模式，涵蓋發現、分類、全生命週期治理與風險偵測機制。此外，研究者提出一體化框架主張，應將人與機器身份視為同等治理對象，採用統一風險評估、持續驗證與零信任政策，以減少身份事件並加快事件回應時效。

在學術層面，前沿技術也提出創新方法。例如某篇提出 Agentic AI 專屬的零信任 IAM 架構，採用去中心化身份識別（如 DID）與可驗證憑證（VC），並搭配動態細粒度存取控制、能力導向命名服務與全球性會話管理層，甚至利用零知識證明以保護隱私與政策合規。這類技術正為大型、多智慧代理系統建立可審計、可回溯、具動態控管能力的新身份治理藍圖。

而對一般企業而言，另一重實務挑戰為 AI 揉合生物識別系統所帶來之「身份深偽」威脅。這類攻擊可透過深偽影片、聲音模擬等偽造手段突破靜態生物認證系統。研究者提出一套深偽攻擊流程模型與三層防護框架建議，包括使用動態特徵（如眼球運動）、落實隱私保護治理，以及強化用戶教育，以強化對深偽身份攻擊的防護能力。

綜合各界趨勢與案例，我們可以看到：AI 對身份安全的影響是全面而深遠的。作為台灣應用軟件開發與部署者，應對下列策略方向高度關注並具體落實：

一、建立 AI 代理人身份治理的基礎設施：包括身份分類、憑證保護、存取控制政策與審計機制。透過合作平台如 AWS AI 市場整合身份治理產品（如 SailPoint 等），可加速創新導入並維持控制。

二、導入動態、上下文敏感的存取決策自動化機制：善用 AI 評分模型驅動 Just-in-Time 權限、異常偵測與訪問風險評估，將靜態制度化流程轉型為連續智能治理流程。

三、重新設計身份治理架構架構為人機一體化：將非人類身份（如 AI 代理人、服務帳戶、API 金鑰等）納入與人同等的治理制度，統一安全政策與生命週期管理。

四、參考先進研究技術：例如使用去中心化身份（DID／VC）、零知識證明與 Agent Naming Service 等機制，為 AI 系統構建可溯源、可撤銷与具細粒度控管的身份基礎架構。

五、防範 AI 深偽攻擊：強化生物識別系統對視覺與語音深偽的抵抗力，包括採用動態信號偵測、多層式辨識流程與用戶教育機制。

六、企業策略結合資安的新型態治理：在台灣軟體產業環境中，應融合上述治理策略于軟體開發、測試到部署的每一階段，落實 Secure-by-Design 原則，並同步提升員工資安素養與治理流程標準。

結語而言，在 AI 持續成長與開展的今天，身份安全不再附屬於資訊安全策略之下，而是創新與風險管理不可拆分的核心。台灣應用軟件開發者與資安治理者若能掌握 AI 驅動身份安全技術與框架，並適切整合創新與治理，便能在強化資安保障的同時，加速軟體創新與市場競爭力提升。這既是當前迫切挑戰，也是未來成長關鍵。