欢迎致电:400-666-1064 服务时间:9:00-18:00 微信
QQ
首页 > 资讯 > 产业动态 > 物联网设备的安全威胁来自哪里?企业该如何应对?

物联网设备的安全威胁来自哪里?企业该如何应对?

2019-05-24 16:25 物联网设备


  物联网设备、物联网卡被应用到现代办公室,以提高生产力和便利性。它们包括用于通信和会议目的的安全传感器、设备跟踪器、库存管理设备和多媒体系统。然而尽管物联网设备具有许多优势,但它们也存在风险。

  物联网设备为网络添加了许多端点,这些端点不断增长,需要单独管理。物联网设备通常安全性非常有限,必须正确配置才能利用这些工具。许多设备用户从来不会设置改变安全属性,要知道使用默认设置是有很大的安全隐患的,攻击者可以轻松破坏设备。

  物联网设备无法提供全面的报告。即使物联网解决方案具有某种形式的安全性,它们通常也不提供警报或报告系统。

  物联网系统是一个完整的系统架构,从头到尾如果有一环出现问题,会影响整个系统的运作。在单个办公楼,制造场所,学校园区或仓库中,可能有数百个物联网设备向中心位置报告信息,并且只需要对其中一个设备进行泄密,就足以使网络的其余部分处于危险之中。

  物联网设备往往具有较差安全性,但这并不意味着它们本身就能够带来风险。攻击者需要扩展到物联网设备的初始危害之外,并通过网络访问和操作数据,简言之,就是说物联网设备风险实质上还是网络风险。

  为了保护网络,安全系统必须识别异常网络流量,不过比较棘手的是并非所有异常都是恶意的,这就导致了许多误报。

  物联网系统的网络风险会带来较大的经济损失,且这种风险可能出现于物联网的任何一个环节中,那么企业该如何进行应对安全威胁呢?答案是机器学习。

  为了有效地保护当今的网络,企业必须转向相应的技术,因为根本没有足够的人可以手动执行此操作,而且成本过高。包含机器学习(ML)的安全解决方案可以通过有限的人员配置来改进对高级威胁的检测。

  国内物联网卡采购平台物联卡商城表示,用于网络安全的机器学习技术在处理物联网方面具有一些特殊优势。机器学习技术可以检测网络数据中的模式,并且能够了解“正常”的样子。它能够了解网络通常的外观和功能,从而识别可能是风险因素的异常情况,例如数据传输增加或异常外部连接和流量模式。除了网络流量分析之外,还可以进行行为分析,可以识别恶意异常和良性异常,避免耗时的误报。机器学习还可以随着网络流量随着新的IoT设备的增加呈指数级增长而扩展。


(文章来源:http://www.wlk.cn/a/630.html
上一篇:加密物联网设备 安全的物联网环境带来更好的应用体验
下一篇:成都移动公司5名员工私售客户信息448万条 法院一审判刑

微信客服

售前客服一

售前客服二

售后服务

在线咨询

电话咨询

电话咨询:400-666-1064