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亚博登录官方网站:物联网安全如何从机器学习中受益?
来源:亚博网页版登录    发布时间:2021-01-13 01:12:02
本文摘要:当计算机和移动设备运行非常丰富的操作系统时,有大量的安全解决方案和加密协议来保护它们在连接到互联网时免受许多威胁。

当计算机和移动设备运行非常丰富的操作系统时,有大量的安全解决方案和加密协议来保护它们在连接到互联网时免受许多威胁。物联网不是这样。目前使用的物联网设备数十亿台,大部分具有低端处置能力和存储能力,不具备扩展安全解决方案的能力。

然而,当他们连接到互联网时,他们处于非常危险的环境中。基本上就像没穿盔甲去打仗一样。

这也是为什么新的物联网漏洞不断浮出水面,每天都有无数的物联网设备遭到黑客、僵尸网络等无辜者的攻击。一个蓄意的黑客可以在几分钟内在搜索引擎Shodan上搜索成千上万个易受攻击的设备。缺乏免疫系统的物联网设备往往成为网络中极其危险的黑客的滩头阵地。底线是,我们有太多太天真的智能设备来保护自己(和我们)免受网络攻击。

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但是这个漏洞可以通过机器学习和分析来填补,尤其是开发者和厂商。物联网设备产生大量数据,利用机器学习来分析和读取数据,有助于提高效率和客户服务,降低成本和能耗。一定程度的设备可以用于与安全相关的使用案例中,如确认安全设备的不道德性和一般使用方式,从而帮助发现和制止异常活动和潜在的有害不道德行为。

目前,一些高科技公司正在结合这种方法来获得加强物联网安全性的解决方案,特别是在没有定义安全标准和实践的智能家居中。网络安全技术公司Bitdefender的首席安全研究员亚历克斯巴伦(Alex Balan)表示,目前,机器学习和不道德分析是仅次于检测一切的发展趋势之一。但他解释说,机器学习还有很长的路要走,在研发、实现、测试算法上肯定有很多研究和创意。

BitDefender的方法是挤入一个依赖产品所有终端的云服务器数据库;对输出数据进行分析,确认模式和站点是故意不道德的。你收集所有的流量,平衡说。

通过清理和标准化,您可以自己学习它,并思考设备与哪些服务器和其他设备通信。一般来说,他们是如何连接互联网和设备的,自由选择是否出现异常流量。机器学习很有前景,但还处于追赶阶段,还有很长的路要走。Bitdefender用于云智能和模式识别。

通过对整套端点安全软硬件的局域网分析,可以控制带有蓄意URL、恶意软件iTunes、疑似数据包的家庭网络的互联网流量的连接。云服务是用来让公司需要带来企业级智慧和维护消费空间的。PatternEx的主要创始人兼首席执行官UdayVeeramachaneni说,机器学习是人工智能发展的一个关键组成部分,以确保物联网的安全。

问题是物联网会大规模建设。如果有反击,一定要动态应对。大多数依赖机器学习和不道德分析的系统会收集关于网络和连接设备的信息,然后寻找所有异常情况。

这种完整方法的问题是它会产生太多的误报和误报。PatternEx建议的方法是开发一个解决方案,其中还包括机器学习和加强其与人类分析师的观点,以便检测更大的反击。Veeramachaneni解释说,动态解决这个问题的方法是创建一个自我学习系统,利用这些异常的价值观和人们对系统的拒绝。

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只有人类才能区分故意和良性。这几对系统回到系统中,创建预测模型,可以模仿人类的辨别能力——但这必须在大规模、大动态的条件下进行。这与物联网生态系统尤其相关,它涉及大量设备。动态分析生成的海量数据远远超出了人类的能力。

PatternEx使用机器学习算法来扩展对发生异常的检测,并训练模型在动态方面更加准确。任何能够发现新的反击再次发生的分析师都会进行培训。该系统产生具有潜在反击的事件。

分析师调查事件并确认系统评估是否准确。系统从经验中学习,下次做出更准确的决策。Veeramachaneni说,随着时间的推移,这种模型有助于提高威胁检测的准确性,并增加误报的数量。

使用物联网设备的有限功能。物联网设备旨在继续执行一组有限的功能。所以有了机器学习,有了足够的数据,就很容易识别出异常的不道德。

这个想法被初创科技公司Dojo-Labs Lab用来为智能家居物联网创建一个安全解决方案。该公司的首席创始人兼首席执行官约西亚蒂亚斯(YossiAtias)表示,就物联网设备而言,它们旨在实现非常、非常清晰的功能。因此,假设我们有许多用户使用同一个摄像头或智能电视或智能闹钟或智能锁。

没有明确的理由指出一个设备不会表现出任何不同于其他设备的不道德,因为它们都运行相同的软件,用户无法改变。Dojo-Labs的方法包括从不同的端点收集元数据,并定义每种设备类型的不道德范围,以便发现并阻止故意的不道德行为。正如所有解决方案都涉及机器学习一样,Dojo-Labs的模型通过收集更多的客户数据得到了改进。

该解决方案还包括一个安装在家庭网络中的鹅卵石设备,一个允许用户控制设备和监控网络状态的移动应用,以及一个云服务器,它通过使用专有的统计数据技术和数学模型,然后添加机器学习算法来集成和分析数据。还有一些关于机器学习的注意事项。机器学习大有可为,但还处于追赶阶段,回去的路还很长。

不能把它本身看成是一个独创的解决方案。Veeramachaneni说,(机器学习)将完全无处不在。为了在企业或物联网领域实现安全,你必须有一台强大的机器来组织数据、分析数据、发现数据中的模式。

但是你也必须用人类的直觉去发现新的反击,训练系统去阻止这些新的(和原有的)反击。Veeramachaneni称这类人类群体为“强化智能”,简称AI。

战胜网络威胁是人和机器的力量。他说:机器学习和人类不能分开做。


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