Autonomous Identity
AIを活用した分析でセキュリティの盲点を特定し、リスクを軽減します。
ユーザーアクセスリスクに対するより広範で深い洞察を獲得
Autonomous Identityを使用すると、誰が何にアクセスできるかを企業全体で確認でき、セキュリティ チームがリスク体制を状況に応じて認識できるようになります。 Autonomous Identityは、機械学習（ML）技術を活用してIDデータを収集・分析し、アクセスの盲点を特定する人工知能（AI）主導のID分析ソリューションです。
- 法規制を遵守
- リスクを軽減
- コストを削減
ビジネス成果の達成
数週間以内
60%
アクセスリクエスト、取り消し、認証の削減
20倍
アクセス外れ値取り消し率の増加
70%
主要なERPアプリケーションにおける必要な役割の削減
80%
認定レビュープロセスにおけるクリック率の低下
出典：多国籍金融サービス会社
アイデンティティガバナンス疲れを軽減
過度な負荷を負うセキュリティチームとITチームは、多くの場合、ユーザーアクセスをよく確認せずに承認せざるを得ない状況にあります。Autonomous Identityを使用すると、アクセスの承認とレビューを自動化することで、過剰なプロビジョニングを排除できます。
すべてのアイデンティティガバナンスおよび管理（IGA）のユースケース（アクセスリクエスト、レビュー、ロール エンジニアリング）を合理化および自動化します。
企業全体のリスクを可視化
Autonomous Identityは、セキュリティチームにユーザーアクセスの状況に関連するリスクに関わる洞察を提供します。
運用効率の向上とコストの削減
手動プロセスによりユーザーのリソースへのアクセスが遅れ、生産性が低下します。 Ping Identityは、新入社員のアクセスを自動プロビジョニングし、ヘルプデスクへの問い合わせやチケットを削減することで効率を高めます。
役割の最適化を加速
従来のロールベースのアクセス制御（RBAC）では、手入力と定期的なメンテナンスが必要です。 Ping Identityはロールのアクセスパターンを分析して最適化するため、作成するロールの数を減らし、品質を高めることができます。
アイデンティティガバナンスプログラムを加速
Autonomous Identityを使用すると、運用効率を向上させながら、増大する規制コンプライアンスのプレッシャーやリモート勤務者のセキュリティ問題に対処できます。また、既存のアイデンティティガバナンスソリューションとの直接統合でそのビジネス価値を高めます。
- 誰が何にどのような理由でアクセスできるのかをコンテキストですばやく理解
- 信頼性の高いアクセスを自動プロビジョニングすることで新入社員のオンボーディングを加速
- アクセスリクエストの自動承認でヘルプデスクへの通話とチケットの件数を削減
- 企業全体のロールのアクセスパターンを検出して分析
- より少なく、より質の高い役割を作成することで既存の役割モデルを最適化
企業全体のセキュリティ体制を改善
AIを活用したのID分析により、さまざまなID、ガバナンス、インフラストラクチャソリューションからIDデータを収集・分析できるようになり、すべてのIDとそのアクセス対象の企業全体での可視化が可能になります。また、セキュリティチームとリスクチームは、低、中、高リスクのユーザーアクセスを大規模に把握できます。
- 組織のユーザーアクセスランドスケープのリスクを迅速に把握
- データ分析の偏りなく、ユーザーアクセスの状況全体を現状のまま表示
- アクセスパターンと正当性に基づく説明可能なAIで透明性とコンプライアンス監査に簡単に対応
- 役割のアクセスパターンを検出・分析して既存の役割モデルを最適化
- 信頼性が高くリスクの低いアクセスリクエストを自動的に承認して認証することで古いアクセス権を取り消し
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急速に進化するデジタル世界で、従業員と顧客に安全な体験を提供するため、Pingが力になります。
