图片来源：https://pixabay.com/images/id-6010962/顾名思义，网络安全是一个高度不稳定且不断变化的领域。确保有效的防御态势需要持续监测威胁、制定应对威胁的防御策略以及实施新的对策。当应用于不断发展的物联网领域时，这一挑战变得更加复杂。传统的安全控制根本无法在连接设备众多且执行不同任务的物联网环境中发挥作用。IoT可以广义地理解为配备传感器和IP地址以通过Internet进行通信的计算设备网络。物联网设备的安全性尤其具有挑战性，因为这些设备用途广泛，超出了任何安全解决方案的范围。此外，这些设备的设计成本更低、功耗更低，而且通常只需要一个简单的密码（如果需要）。这使得物联网设备极易受到黑客攻击。人工智能如何通过数据分析帮助物联网网络安全如果物联网设备擅长一件事，那就是通过无数传感器收集数据。人工智能可以帮助物联网设备在极短的时间内解析出难以想象的海量数据。人工智能和物联网的结合可以为组织提供更大的可见性和控制力，即使有大量设备和传感器通过互联网进行通信。换句话说，人工智能可以将企业通过物联网收集的数据转化为有价值的见解。这对于保护设备和网络免受未经授权的访问和渗透企图尤为重要。物联网中的安全问题有多种因素使网络安全成为物联网设备的一个具有挑战性的命题。该领域的规模和范围是巨大的，物联网由各种各样的设备组成，每个设备都有自己的操作系统和安全漏洞。这种异构性使得物联网网络难以被单一防御系统覆盖。此外，由于物联网设备的设计成本低，它们通常是低功耗、高能效的设备，几乎没有或根本没有内置安全框架。此外，每个网络都由数千甚至数百万个向其提供数据的设备组成互联网，使整个安全提议成为一个具有难以置信的操作复杂性的虚拟噩梦。即使是最低限度，网络也需要确保定期更新所有操作系统、网络应用程序，同时维护新资产清单、衡量安全风险、检测潜在目标等。这就是安全专业人员在处理交易时转向人工智能的原因物联网网络安全威胁。物联网网络安全中的人工智能构建物联网安全框架的基本步骤在于识别网络上的所有设备。对于拥有数百万个传感器和设备的大型网络来说，这可能是一项艰巨的任务。然而，有了人工智能，发现过程变得更加容易，并且可以提供有关设备性质的全面、详细的信息。有效的网络安全在于识别和监控网络中的每个节点，人工智能的这种识别和资产管理能力使其在物联网网络安全中非常有效。其次，人工智能还可以通过数据分析帮助物联网网络安全。人工智能不会疲倦和疲劳，并且在持续监控庞大的物联网网络活动异常方面比人类更有效。不幸的是，这也导致了许多误报案例，因为任何异常都可能被视为潜在的漏洞。然而，这可以通过使用机器学习和训练人工智能来识别攻击模式来解决。不幸的是，我们对有效攻击模式进行建模的能力相当有限，因为出于隐私考虑，来自真实攻击的实??际漏洞数据很少被披露，从而限制了我们的分析质量能力。机器学习在物联网中的应用机器学习在识别潜在威胁、发现网络中的漏洞和识别系统性物联网漏洞（例如物联网设备上缺乏或弱的密码保护）以及解决网络配置以构建防御方面非常有用。机器学习适用于海量网络安全数据集和物联网设备配置文件，这使得零日威胁成为许多公司关注的问题。但撇开零日威胁不谈，机器学习已被证明在对抗DDoS攻击和改善物联网网络的整体安全状况方面非常有效。借助机器学习提供的早期威胁识别能力，还可以帮助制造商设计更安全的设备，并及时有效地推出安全补丁。为了进一步提高物联网网络安全，来自机器学习的数据还可以帮助物联网开发人员创建更安全的设备。通过及早识别漏洞，开发人员可以尽可能发送安全补丁，或创建新版本的设备以更好地保护用户。由于大多数物联网设备缺乏有效的加密和安全框架，机器学习可以有效地在网络级别提供适应性和灵活性的物联网安全。此外，对于部署物联网框架的公司而言，成本前景更易于管理。同样的方法甚至可以适用于家庭或更小规模的物联网部署，以及早识别威胁并提醒用户网络中的任何异常情况。（编译iothome）
