人工智能在物聯網安全中的重要性
- by 數字技術
- December 8, 2021
如何通過數據分析幫助物聯網網絡安全?
如果物聯網設備擅長一件事，那就是通過無數的傳感器收集數據。AI能夠幫助物聯網設備在短時間內分析大量無法想象的數據。AI與物聯網的結合可以讓企業在互聯網上擁有大量設備和傳感器時，也能給組織更多的可見度和控制。換言之，人工智能能夠把從物聯網收集到的數據轉變成有價值的洞察力。這在未經授權的訪問和滲透試驗中尤為重要。
物聯網安全問題。
有許多因素使網絡安全成為物聯網設備的一個具有挑戰性的命題。這一領域的范圍很廣，范圍很廣，物聯網由各種各樣的設備組成，每一個都有自己的操作系統和安全漏洞。這一異構性使物聯網網絡很難被一個單一的防禦體系覆蓋。另外，因為物聯網設備的設計成本很低，所以他們通常都是低能耗、節能的，沒有內置的安全框架。另外，每一個網絡都是由數以百萬計的設備組成，在因特網上提供數據，這使得整個安全問題變成了一場極其複雜的虛擬夢魘。甚至在最小程度上，網絡還需要確保對所有操作系統和網絡應用進行定期更新，對新資產進行盤存，測量安全風險，測試可能的目標。因此，安全專家們才會在應對物聯網安全威脅時尋求幫助。
人工智能在物聯網網絡安全中。
構建物聯網安全框架的基本步驟是識別網絡上的所有設備。對於擁有數以百萬計傳感器和設備的大網絡來說，這是一個艱難的任務。但是，有了人工智能，發現過程就更簡單了，而且能提供完整、詳細的設備性能信息。高效的網絡安全在於對網絡中的各個節點進行識別與監控，而人工智能的識別與資產管理能力使得它非常有效地實現了網絡安全。
其次，人工智能也可以通過數據分析來幫助物聯網網絡的安全。與人類相比，人工智能並沒有感覺疲倦，並且持續監測龐大的物聯網網絡，發現異常活動。然而，這也會導致很多錯誤，因為任何異常都可以被看作是一個潛在的漏洞。然而，這可以通過使用機器學習和訓練人工智能來識別攻擊模式來解決。遺憾的是，對有效攻擊模式建模的能力相當有限，因為真正攻擊的實際漏洞數據很少會因為隱私問題而泄露，從而限制了我們的分析質量和分析能力idd001收費表。
機器學習在物聯網中的應用。
機器學習在識別潛在威脅、發現網絡漏洞和識別系統物聯網漏洞(如物聯網設備缺乏密碼保護或弱密碼保護)、解決網絡配置和建立防禦方面非常有用。機器學習基於大量的網絡安全數據集和物聯網設備配置文件，這使得零日威脅成為許多公司擔心的問題。然而，盡管零日威脅，但事實證明，機器學習對抗DDOS攻擊和改善物聯網網絡的整體安全非常有效。借助機器學習提供的早期威脅識別能力，它還可以幫助制造商設計更安全的設備，並及時有效地啟動安全補丁。
為了進一步提高物聯網的網絡安全性，機器學習的數據也可以幫助物聯網開發人員創建更安全的設備。開發人員將盡快發送安全補丁，或創建新版本的設備，以更好地保護用戶。
由於大多數物聯網設備缺乏有效的加密和安全框架，機器學習可以有效地提供適應性強、靈活的物聯網安全。此外，對於部署物聯網框架的公司來說，成本前景更容易控制。同樣的方法甚至可以適用於家庭或小型物聯網部署，以便盡快識別威脅，並提醒用戶網絡中的任何異常情況。
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