到2020年，连接设备的数量预计将达到204亿台，其中，预计有75亿台设备将被企业使用。这验证了物联网(IoT)作为跨企业自动化、智能、规模和效率的推动因素的潜力。物联网的可能性和应用在过去几年中一直在增长，因为它促进了日常设备之间的连接和数据传输。物联网存在于各个行业，从通信、医疗保健、酒店和制造到交通运输，涵盖智能生活、智能城市、智能移动和智能工业的方式。
物联网设备在全球范围内的迅速普及使它们容易受到重大风险的影响。随着连接设备数量的增加，正在生成大量的物联网数据，这些数据在物理和基于云的网络环境之间传输。此时的主要问题是数据安全。根据参与物联网设备风险监督活动的专业人士进行的一项调查，在2017年至2019年期间，报告专门由于不安全的物联网系统导致的数据泄露事件的组织比例从15%激增至26%。
是什么让物联网安全具有挑战性？
物联网连接的动态特性呈现出一组独特的与安全相关的复杂性，这些复杂性是由于异构性、规模、互连性、邻近性、延迟、成本、结构、动态配置、隐私、智能。
机器学习和人工智能如何提高物联网安全性？
为了保护物联网设备，需要对基于人工智能和机器学习的安全解决方案进行技术升级。由于AI和ML在识别和调查异常活动方面涉及最少的人为干预，这将减少停机时间并提高运营效率。人工智能安全解决方案分析模式、检测异常行为并根据数据集做出无误预测。它可以从组织中的所有端点收集信息，并运行数学算法来分析数据，从而促进做出明智的决策。ML可以使用不断变化的参数快速调整模型，使物联网安全系统能够在不断变化的环境中进行实时调整。技术领导者已将ML应用于一般网络安全实践。ML还证明它可以识别应用程序和软件中的恶意代码。在攻击类型已知和攻击类型未知的情况下，机器学习都可以提供帮助。对于已知的攻击，ML可以通过从攻击示例中学习模式来预测某些事件是否是攻击的一部分。为了应对分布式拒绝服务(DDoS)等日常广泛存在的攻击，已经创建了ML模型，可以预测DDoS攻击，准确率>99.9%。
为了保护IoT设备，公司正在将IoT与AI和ML技术集成，因为这些技术有助于实时态势感知、持续监控和分析以及准确的决策制定，同时最大限度地减少人为干扰。在不久的将来，物联网设备将成为数字化转型的游戏规则改变者，强大的安全提供商将采用先进的机制来减少网络威胁。这导致许多全球参与者投资于人工智能驱动的物联网安全并升级其遗留安全解决方案。
