У цьому дослідженніпроаналізовано сучасні підходи до контролю доступу, зокрема Identity and Access Management (IAM),Privileged Access Management (PAM),модель Zero Trust та принцип PoLP (найменших привілеїв). Наголошено на важливості інтеграції штучного інтелекту (Artificial Intelligence, AI), машинного навчання (Machine Learning, ML) та обробки природньої мови (Natural Language Processing, NLP) у процеси моніторингу й виявлення аномалій, що дозволяє підвищувати адаптивність політик безпеки. Розглянуто також перспективи переходу до автоматизованого аналізу ризиків, коли поведінкова аналітика допомагає своєчасно ідентифікувати загрози та знижувати кількість хибних сповіщень. Підкреслено роль відповідності міжнародним стандартам та регуляторним вимогам для уніфікованого керування безпекою у мультихмарних середовищах. Як результат, комбінований та адаптивний підхід до управління доступом, який опирається на AI/ML/NLP та ретельно налаштовані політики доступу, стає ключовим чинником захисту корпоративних активіву сучасній кіберпросторовій екосистемі.Результати дослідження будуть корисними IT-відділам і фахівцям з безпеки, які впроваджують чи вдосконалюють системи управління доступом у динамічних хмарних середовищах, щоб забезпечити високий рівень захисту та відповідність нормативним вимогам, а також надає розуміння сучасних тенденцій розвитку систем управління доступом.