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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”。
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。
消费者的常见用例
得益于用户友好的聊天机器人和其他便捷工具，人工智能不再是一个遥不可及、仅限企业的概念。事实上，大多数人可能已经以各种方式在使用它，有时甚至没有意识到。
以下是一些利用人工智能实现物联网安全的实际应用：
具有基于人工智能的入侵防御功能的智能家居路由器：某些消费级路由器现在实现了机器学习功能，可以识别来自设备的异常流量并自动切断它们。
具有意图检测功能的语音助手： ML 有助于识别欺骗尝试或恶意语音命令。
具有边缘 AI 功能的安全摄像头：这些设备可以检测人、动物和包裹，甚至可以识别是否有人在门外潜伏太久。
具有行为生物识别功能的可穿戴设备：智能手表或健身追踪器可以根据动作、位置或使用模式帮助验证您的身份。
尽管这些技术并不一定会显而易见，但它们旨在让用户安心，而无需用户成为安全专家。
消费者可以做什么
在我们等待更强大、更成熟的物联网安全人工智能模型的同时，您仍然可以采取措施自行保护您的智能家居生态系统或可穿戴设备。
更改默认密码：这样做可以大大增加您抵御利用已知默认密码的攻击的机会。
保持固件更新：频繁更新固件(或启用自动更新)可以保护您免受严重的安全漏洞的侵害。
使用网络分段： 对网络进行分段(针对高级用户)或将物联网设备放置在访客网络上(高效、适合初学者的方法)可以帮助您限制物联网攻击面。
禁用不必要的功能：如果您不使用某些功能(例如远程访问或语音控制)，则应将其禁用。
监控您的网络流量：使用智能路由器或安全应用程序(如NETGEAR Armor)可以帮助您关注您的物联网生态系统。
审核您的智能家居：每月进行一次物联网安全审核可以确保您的智能家居安全。
即使是基本的网络卫生也能发挥很大的作用，尤其是与人工智能工具相结合时。
更智能的系统，更智能的家居
人工智能和机器学习已不再是热门词汇，它们正在成为下一代网络安全的基石，尤其是在复杂且分散的物联网环境中。对于消费者而言，这意味着更智能的保护，它可以在后台悄然展开，无需任何微观管理即可进行调整和学习。
然而，消费者仍需保持警惕。虽然人工智能可以为你做出出色的决策，但了解风险、做出注重隐私的选择并投资安全的设备和服务仍然至关重要。
随着物联网的发展，预计将有更多家庭生态系统围绕人工智能威胁检测和机器学习增强的安全功能构建。正如杀毒软件已成为PC的标配一样，人工智能可能很快就会成为保护智能家居生态系统的常态。
总结
物联网的兴起需要一种新的保护机制，一种能够应对其所面临威胁的保护机制。人工智能和机器学习都是这项法案的有力竞争者。
虽然它们并不是解决当今安全挑战的灵丹妙药，但它们确实让我们看到了未来更加主动、个性化和无声的网络安全，这种网络安全在幕后运作，因此消费者可以将更多精力放在生活上，而不是安全上。
(节选)
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