Un flusso di lavoro di identità abilitato dall'IA è un processo di autenticazione o revisione che utilizza il machine learning per aiutare a decidere chi sia un utente, un dispositivo o un servizio, oppure se l'accesso debba essere approvato. Gli esempi comuni includono controlli di accesso basati sul rischio, verifica dell'identità, punteggio antifrode, revisioni degli accessi privilegiati e decisioni automatizzate sul ripristino dell'account.
Nella sicurezza informatica, questi flussi di lavoro possono migliorare velocità e coerenza filtrando grandi volumi di richieste e segnalando comportamenti sospetti in tempo reale. Sono importanti anche perché diventano parte del perimetro di fiducia: se il modello è impreciso, distorto, troppo permissivo o monitorato in modo inadeguato, gli aggressori possono sfruttare segnali deboli, ingegneria sociale o attività insolite ma legittime per ottenere l'approvazione. I difensori riducono questo rischio limitando l'automazione alle decisioni a basso rischio, mantenendo la revisione umana per i casi sensibili, registrando gli output del modello e testando regolarmente il flusso di lavoro per individuare derive e abusi.