論文の概要: The Human-Machine Identity Blur: A Unified Framework for Cybersecurity Risk Management in 2025

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.18255v1
• Date: Mon, 24 Mar 2025 00:37:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-25 14:37:16.743780
• Title: The Human-Machine Identity Blur: A Unified Framework for Cybersecurity Risk Management in 2025
• Title（参考訳）: 2025年のサイバーセキュリティリスク管理のための統一フレームワーク「Human-Machine Identity Blur」
• Authors: Kush Janani,
• Abstract要約: 現代の企業は、デジタルアイデンティティが前例のない急激な増加に直面している。 人間と機械のアイデンティティが交差し、権限を委譲し、新たな攻撃面を作成する。 4つの基本原則に基づく統一アイデンティティガバナンスフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: The modern enterprise is facing an unprecedented surge in digital identities, with machine identities now significantly outnumbering human identities. This paper examines the cybersecurity risks emerging from what we define as the "human-machine identity blur" - the point at which human and machine identities intersect, delegate authority, and create new attack surfaces. Drawing from industry data, expert insights, and real-world incident analysis, we identify key governance gaps in current identity management models that treat human and machine entities as separate domains. To address these challenges, we propose a Unified Identity Governance Framework based on four core principles: treating identity as a continuum rather than a binary distinction, applying consistent risk evaluation across all identity types, implementing continuous verification guided by zero trust principles, and maintaining governance throughout the entire identity lifecycle. Our research shows that organizations adopting this unified approach experience a 47 percent reduction in identity-related security incidents and a 62 percent improvement in incident response time. We conclude by offering a practical implementation roadmap and outlining future research directions as AI-driven systems become increasingly autonomous.
• Abstract（参考訳）: 現代の企業では、デジタルアイデンティティが前例のない急激な増加に直面している。 本稿では、人間と機械のアイデンティティが交差し、権限を委譲し、新たな攻撃面を創出する「人間と機械のアイデンティティの曖昧さ」から生じるサイバーセキュリティのリスクについて検討する。 業界データ、専門家の洞察、実世界のインシデント分析から、人間と機械のエンティティを別々のドメインとして扱う現在のアイデンティティ管理モデルにおける重要なガバナンスギャップを特定します。 これらの課題に対処するため、我々は、アイデンティティをバイナリの区別ではなく連続体として扱うこと、すべてのアイデンティティタイプに一貫したリスク評価を適用すること、信頼の原則を欠いた継続的検証を実施すること、アイデンティティライフサイクル全体を通してガバナンスを維持すること、の4つの原則に基づいた統一アイデンティティガバナンスフレームワークを提案する。 この統一アプローチを採用する組織は、アイデンティティ関連のセキュリティインシデントを47%削減し、インシデントレスポンスタイムを62%改善している。 AI駆動システムがますます自律的になるにつれて、実践的な実装ロードマップを提供し、今後の研究の方向性を概説することで、私たちは結論付けます。

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