平時登入信箱、使用社群軟體，都需要一組帳號密碼來驗證人類身分；另一方面，機器身分（Machine Identity）指的則是讓電腦、伺服器、應用程式或智慧裝置等「非人類」的東西，在網路上被辨識和授權的方式，通常會透過憑證、金鑰或加密技術，給予機器用的數位身分證和權限卡，以證明機器是誰、能做什麼。
管理這些非人類的機器身分，正成為AI時代重要的資安課題。
舉例來說，連接網路的門鎖，只有經過驗證的手機應用程式可以開門，這時門鎖和手機都需要有機器身分來彼此確認，避免陌生裝置控制門鎖。以AI的應用來說，不管AI是要串接程式或調取資料，都需要各種機器身分對接。
以色列資訊安全廠商CyberArk專注於企業級身分安全管理，北亞區技術部總監莊龍源表示，駭客拿到機器身分，就好像一個跳板，「跳到公司組織更內部的東西，中間的防火牆完全沒辦法防它。」
CyberArk在最新發布的《2025年身分安全概覽》調查發現，組織中每1個人平均會對應到82種機器身分。換句話說，假設1家公司有200位員工，就會有逾16,000個需要管理的機器身分，CyberArk並預估今年數量的增長率會再翻倍。數量愈多，就愈讓企業曝於資安危險之中。
MCP牽一髮動全身，常換憑證為上策
莊龍源便指出，機器身分前所未見的增長速度，與大量AI應用有關，像是AI代理（AI Agent）本身就是機器人身分。
「AI Agent要連線到企業存儲（資料）的時候，還是要給它一個身分，那就是機器身分，」莊龍源說明，從資安的角度，人類和機器身分應該切分管理，「切得愈細，就愈能分析身分存儲量跟風險，才可以分析和管理。」
特別是當AI代理演進到多個代理協作的工作流程，改變了過去機器之間1對1的API憑證核對方式，改以模型上下文協定（Model Context Protocol，MCP）管理大量應用程式，統一內部和遠端的資料調取。
雖然作業更簡便，莊龍源提醒MCP就像是將多個銀行帳戶設定同一組密碼，會增加企業資安風險，「如果同一個憑證在很多機器上面都有，其中一個機器被入侵，就等於所有都可以連通了，危險就是在這裡。」
莊龍源表示，許多企業為了快速和便捷地導入AI，忽視了AI代理的身分安全問題，「駭客拿到憑證，可能慢慢修改AI應用，有一天你發現要修補的時候就很難了。」因此，他認為MCP應該也要配合憑證管理措施，設定好一段時間固定更換憑證，「憑證的有效日期愈短愈安全，如果駭客拿到密碼，很快就過期、沒有用了。」
也有AI駭客，提防應用層資安漏洞
除了要留心機器身分的安全，莊龍源提醒企業內部許多AI應用，都可能潛藏資安風險，像是AI工具對網管人員或是資安部門來說，很難全盤控制，「開發者拿著公司的數據，用一些外部AI工具來做分析，這時候可能造成一些資料外傳的風險。」
另一方面，駭客也有AI工具助力自動化攻擊，例如可以輕易由機器生成客製化的釣魚信件，「你可以想像AI工具其實是很中立的，公司員工的出發點是為了效率、方便而使用AI，對駭客來講AI工具也一模一樣，只是他想去攻擊、去撈東西、去破壞。」莊龍源說。
因此，面對新型態的資安威脅，莊龍源認為，有別於過去聚焦在基礎建設、網路和系統，企業在軟體開發（Dev）、安全（Sec）和營運（Ops）的整體「DevSecOps」流程上，都要納入資安管理，特別是許多資安漏洞會出現在應用層面上，「一般開發者就是以商業導向，希望把App做到滿足市場流程，或是工作上需要的形式，資安的部分先不處理，後面出事再回去做，就造成很大的困難。」
責任編輯：謝宗穎
