人工智能和机器学习如何塑造物联网安全的未来

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Aug. 01, 2025 –

智能设备的攻击面不断扩大

如今，我们的家居、汽车和工作场所正变得越来越智能。这在带来无与伦比的便利的同时，也打开了潘多拉魔盒，因为更智能的设备通常意味着"更脆弱的设备"。

物联网 (IoT) ––包括门铃、恒温器、冰箱、可穿戴设备甚至牙刷在内的所有智能设备––为网络犯罪分子扩大了攻击面，其扩大程度几乎与它带来的便利成正比。

预计未来几年将有数十亿台设备联网，仅靠传统的安全解决方案将远远不够。人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 的出现，为防御不断演变的威胁开辟了新的领域，尤其是在人工监控不切实际的环境中。

但它们在实践中如何发挥作用？它们的使用对消费者意味着什么？

传统安全为何在物联网时代显得力不从心

在我们深入探讨人工智能和机器学习在保护物联网领域方面的作用之前，有必要了解为什么传统方法难以应对这一挑战。

首先，设备数量庞大，无法通过传统方法手动监控所有网络流量或修补所有漏洞。其次，设备种类繁多––例如，智能牙刷的安全需求和缺陷可能与智能电视大相径庭。许多设备拥有专有软件、不同的硬件标准，并且没有统一的安全模型。

最后，同样重要的是，有限的资源使得传统的安全方法无法实施。大多数物联网设备的处理能力和内存都很有限，这使得它们不适合传统的端点保护工具。

这些正是我们需要更智能、更具适应性的防护措施的一些重要原因。而这正是人工智能和机器学习大放异彩的地方。

人工智能和机器学习，物联网世界的天作之合

人工智能和机器学习系统在模式分析、异常检测和实时决策方面表现出色。这些对于纷繁复杂且不断扩展的物联网生态系统而言，都是优势所在。

异常检测：机器学习算法可以快速了解每台设备的"正常"行为，然后标记任何超出范围的活动。例如，如果恒温器突然尝试连接位于其他国家/地区的陌生服务器，就会立即被标记为可疑。

实时威胁响应：人工智能系统可以立即阻止可疑流量或隔离设备，而无需等待人工批准。

预测分析：通过分析大量数据，机器学习可以预测威胁的发生。例如，机器学习系统可以识别僵尸网络形成的早期迹象。

自动化策略实施：人工智能可以帮助动态管理设备权限，根据上下文和使用模式调整访问权限。