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データ分析を通じてIoTネットワークのセキュリティを支援するにはどうすればよいですか？
IoTデバイスが優れているとすれば、それは無数のセンサーを介してデータを収集することです。 AIは、IoTデバイスが想像を絶する大量のデータを短時間で分析するのに役立ちます。 AIとモノのインターネットの組み合わせにより、企業がインターネット上に多数のデバイスとセンサーを持っている場合に、組織はより多くの可視性と制御を得ることができます。言い換えれば、人工知能はモノのインターネットから収集されたデータを貴重な洞察に変換することができます。これは、不正アクセスおよび侵入テストで特に重要です。
モノのインターネットのセキュリティ問題。
ネットワークセキュリティをIoTデバイスにとって挑戦的な提案にする多くの要因があります。この分野の範囲は非常に広く、範囲は非常に広いです。モノのインターネットはさまざまなデバイスで構成されており、それぞれに独自のオペレーティングシステムとセキュリティの脆弱性があります。この異種性により、IoTネットワークを単一の防御システムでカバーすることは困難です。さらに、IoTデバイスの設計コストは非常に低いため、通常は低エネルギーで省エネであり、セキュリティフレームワークが組み込まれていません。さらに、各ネットワークは数百万のデバイスで構成されており、インターネット上でデータを提供しているため、セキュリティの問題全体が非常に複雑な仮想の悪夢になっています。最低限でも、ネットワークは、すべてのオペレーティングシステムとネットワークアプリケーションが定期的に更新されていることを確認し、新しい資産のインベントリを作成し、セキュリティリスクを測定し、可能なターゲットをテストする必要があります。したがって、セキュリティの専門家は、IoTセキュリティの脅威に対処するための支援を求めます。
人工知能はモノのインターネットのセキュリティにあります。
モノのインターネットのセキュリティフレームワークを構築するための基本的な手順は、ネットワーク上のすべてのデバイスを識別することです。数百万のセンサーとデバイスを備えた大規模なネットワークの場合、これは困難な作業です。ただし、人工知能を使用すると、検出プロセスがより簡単になり、完全で詳細な機器のパフォーマンス情報を提供できます。効率的なネットワークセキュリティは、ネットワーク内のさまざまなノードの識別と監視にあり、人工知能の認識および資産管理機能により、ネットワークセキュリティの実現に非常に効果的です。
次に、人工知能は、データ分析を通じてモノのインターネットネットワークのセキュリティを支援することもできます。人工知能は疲れを感じず、巨大なモノのインターネットネットワークを継続的に監視して異常な活動を見つけることは人間よりも効果的です。残念ながら、これは多くのエラーにもつながりました。これは、異常が潜在的な脆弱性と見なされる可能性があるためです。ただし、この問題は、機械学習と人工知能トレーニングを通じて攻撃パターンを特定することで解決できます。残念ながら、実際の攻撃の実際の脆弱性データがプライバシーの問題のために漏洩することはめったになく、分析品質と分析機能が制限されるため、効果的な攻撃パターンをモデル化する機能は非常に限られています恆生卡優惠。
モノのインターネットにおける機械学習の応用。
機械学習は、潜在的な脅威の特定、ネットワークの脆弱性の発見、システムIoTの脆弱性（IoTデバイスのパスワード保護の欠如や弱いパスワード保護など）の特定、ネットワーク構成の解決、防御の確立に非常に役立ちます。機械学習は、多数のネットワークセキュリティデータセットとIoTデバイスプロファイルに基づいているため、多くの企業にとってゼロデイ脅威が懸念されています。ただし、ゼロデイ脅威にもかかわらず、機械学習はDDOS攻撃に対して非常に効果的であり、IoTネットワークの全体的なセキュリティを向上させることが証明されています。機械学習によって提供される早期の脅威識別機能の助けを借りて、メーカーがより安全なデバイスを設計し、タイムリーかつ効果的な方法でセキュリティパッチをアクティブ化するのにも役立ちます。
モノのインターネットのネットワークセキュリティをさらに向上させるために、機械学習データは、IoT開発者がより安全なデバイスを作成するのにも役立ちます。開発者は、ユーザーをより適切に保護するために、セキュリティパッチを送信するか、デバイスの新しいバージョンをできるだけ早く作成します。
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