然而，這并不意味著人工智能不能用于保護物聯網設備，或整個物聯網生態系統。以下概述了物聯網人工智能解決方案如何利用人工智能的優勢，來保護物聯網和其他低資源設備，包括執行器、傳感器、可穿戴設備和微控制器。
建立安全活動基線以檢測異常情況
物聯網的頂級安全人工智能解決方案之一是異常檢測，它不僅僅基于規則和威脅簽名。即使事先不了解此類威脅，人工智能也可以通過研究行為來檢測潛在威脅。使用人工智能的高級安全解決方案，可以掃描網絡活動和設備行為，以建立常規或安全活動的基線。有了這個安全活動和行為的基準，就可以更容易地發現惡意活動并做出相應的響應。
人工智能收集有關設備行為、環境條件、網絡流量以及其他可被視為威脅或攻擊的相關方面的數據。然后，通過異常檢測算法處理數據，以查找惡意行為或攻擊跡象，例如異常數據移動、對更多權限的請求增加或升級的特權，以及嘗試訪問功能不需要的數據。
一兩個異常行為實例可能不是真正的威脅，因此檢測模式或特征非常重要。如果這些良性實例被視為威脅，結果可能是過多的誤報，這可能會對事件響應產生負面影響。由于涉及的設備數量眾多，在監督物聯網安全時，對誤報或不準確的安全警報的警惕尤為重要。
手動設置安全活動基線是不切實際的，在某些情況下實際上是不可能的。人類安全分析師不太可能充分涵蓋企業網絡中的所有活動，特別是當涉及的物聯網設備數量不斷增加時。創建區分安全活動與有害或惡意活動的相應規則或參數將極其困難。人工智能輔助異常檢測可以說是唯一可行的選擇。
自動連續監測
如今，拒絕使用新工具和技術來應對網絡威脅是不明智的。有效的物聯網安全需要持續監控，這只有通過自動化和人工智能才能實現。人工智能驅動的安全解決方案可以持續監控資源匱乏的設備，而無需在其中安裝客戶端。他們可以觀察各種活動并分析結果數據以檢測潛在威脅。
只有通過自動化和持續監控，才能及時檢測和解決的物聯網設備活動的一個例子是違反通信模式。檢查日志可能會發現違規行為，但如果組織只是定期執行日志分析，則可能已經太晚了。持續監控確保及時發現和糾正安全問題。
自動和連續的監控對于檢測多個事件的異常存在也很重要，例如大量文件加密和刪除，這可能表明正在進行的勒索軟件攻擊。同樣，持續監控活動以發現某些事件的異常缺失也很重要，例如更新請求失敗、變量檢測的非典型值(可能需要與內部IPC的異常連接)、多個變量的新組合以及命令執行序列異常。
主動威脅檢測和響應
人工智能使物聯網安全監控在三個主要方面具有主動性：獲得有用的見解，防止新出現的問題惡化，并確保適當地解決危險信號。
第一個是能夠在大量安全警報和事件信息中獲得有意義的見解。處理物聯網設備通常意味著可能會被大量不相關的信息淹沒，這會減慢安全事件的分析和檢測速度。人工智能允許企業關聯數據，并僅提取與建立可靠的安全態勢相關的信息。人工智能驅動的安全工具甚至可以提供可行的見解，以便輕松應對威脅。
人工智能還有助于阻止外泄威脅惡化為更嚴重的問題。例如，當設備發生故障時，傳統的網絡安全系統可能不會將該事件視為潛在威脅。通過人工智能，可以自動獲取故障的詳細信息，并列出可能對系統造成的影響。這使企業能夠解決看似微不足道，但可能是嚴重攻擊先兆的問題。
另一方面，人工智能在揭示事件或優先處理傳統安全解決方案中經常忽略的關鍵警報方面發揮了重要作用。例如，在網絡管理員沒有注意到的情況下，物聯網地址可能會發生重復身份驗證嘗試和IP地址的異常變化。這些可能意味著設備用戶和IT團隊眼皮底下可能出現的安全漏洞。人工智能支持的安全解決方案可以檢測這些實例，并向安全團隊明確表示，不應該經常忽視或忽視這些情況。
人工智能在應對涉及設備的威脅方面做出了重大貢獻，而在網絡安全方面，這些設備通常很少受到關注。它有助于主動緩解威脅，以最大限度地提高安全性和網絡完整性。
總結
隨著物聯網的采用呈指數級增長，強調保護這些低資源設備的必要性非常重要。它們可能會帶來嚴重的風險，尤其是在它們經常被忽視網絡安全的情況下。這些設備往往被添加、刪除或重新添加到網絡中，而沒有努力確保它們是安全的。因此，采用一種安全策略至關重要，該策略可以對無法運行常用防御解決方案的低資源設備實施安全控制。
這就是人工智能提供有效且易于實施的解決方案的地方。人工智能驅動的網絡安全平臺可以提供自動、持續的異常檢測、行為分析以及主動應對威脅的方法。將人工智能解決方案集成到物聯網安全結構中，可以構建更具彈性和安全的物聯網生態系統。
