Në kundërshtim me besimin popullor, shumica e pajisjeve IoT në treg nuk përdorin metodat më të mira të kriptimit dhe protokollet e sigurisë, dhe për këtë arsye nuk janë të pajisura mirë për të penguar çdo kërcënim sigurie. Megjithatë, shumë prej tyre janë të paaftë për të përmirësuar veten, thjesht sepse në radhë të parë nuk ishin menduar të ishin shumë të sigurt.
Është një fakt i njohur që, pavarësisht nga shkalla e tyre e lartë e adoptimit në të gjithë botën. në botë, më shumë se 85% e pajisjeve të IoT në botë nuk janë të sigurta. Sinqerisht, IoT vendoset më mirë në botën e sipërmarrjeve të biznesit, ku pajisjet janë të afta të përmirësojnë aspektet e sigurisë dhe besueshmërisë. Por në botën e konsumatorit, ku përballueshmëria ka një pozitë më të lartë se siguria, prodhuesve me siguri nuk mund t'u besohet siguria. Prandaj në situata të tilla, shumë pajisje të ardhshme IoT do të jenë më të prirura ndaj botnets dhe sulmeve të tjera se kurrë. Fatmirësisht, ne mund ta zgjidhim këtë problem nëse përdorim analitikën dhe mësimin e makinerive për të përmirësuar sigurinë e IoT.
Aktualisht, mësimi i makinerive përdoret për të analizuar të dhënat e gjeneruara nga IoT për të përmirësuar përvojën dhe efikasitetin e përdoruesit. E njëjta teknologji mund të përdoret për të përmirësuar praktikat e sigurisë IoT duke analizuar modelet e përdorimit dhe sjelljen e pajisjes. Mund t'ju ndihmojë të bllokoni aktivitetet jonormale dhe kërcënimet e mundshme. Me kënaqësi, teknologët tani po përqendrohen në përmirësimin e sigurisë më të cenueshme të IoT, p.sh. në shtëpi.
Përdorimi i resë kompjuterike për të centralizuar inteligjencën
Shkencëtarët tani po përpiqen të grumbullojnë të dhëna nga të gjitha pikat përfundimtare të produkteve të IoT brenda një server cloud. Do t'i ndihmojë ata të analizojnë inputet dhe të zbulojnë sjelljen me qëllim të keq. Ata gjithashtu do të jenë në gjendje të shohin se cilët serverë dhe pajisje po komunikojnë me pajisjet IoT dhe kështu të dallojnë një sjellje jonormale. Ata mund të kontrollojnë për pako të dyshimta, URL mashtruese dhe shkarkime me qëllim të keq.
Përdorimi i inteligjencës së ndihmuar nga njeriu me mësimin e makinerisë
Mësimi i makinerisë mund të jetë i dobishëm në zhvillimin e inteligjencës së shtuar për të siguruar pajisjet IoT Një siguri. sistemi i bazuar vetëm në njohjen e modeleve dhe mësimin e makinerive do të mbledhë informacion vetëm nga lidhjet ekzistuese, p.sh. pajisjet dhe rrjeti i lidhur tashmë. Çdo gjë e jashtme do të shihet si një kërcënim. Kështu, sisteme të tilla do të shkaktojnë alarme të rreme herë pas here. Mënyra më e mirë për ta zbutur atë është nxitja e inteligjencës së shtuar (inteligjenca njerëzore me mësimin e makinerive).
Inteligjenca njerëzore mund të dallojë lehtësisht midis aktiviteteve të mirë dhe keqdashëse. Më tej, ushqimi i njeriut të pasmet mund të imitohen në të ardhmen për të parandaluar alarmet e rreme. Prandaj, modeli rrit efikasitetin e zbulimit të kërcënimit dhe përfundimisht zvogëlon alarmet e rreme.
Ndihmë nga sjellja e IoT
Për fat të mirë, pajisjet IoT janë krijuar vetëm për të kryer një gamë të caktuar funksionesh. Prandaj, një përzierje e mirë-balancuar e inteligjencës njerëzore dhe të mësimit të makinerive mund të zbulojë dhe ndalojë lehtësisht një sjellje keqdashëse.
Burimi i imazhit: wired.com
Modeli përbëhet nga një pajisje e vogël që mund të instalohet lehtësisht në rrjetet shtëpiake, një aplikacion celular që lejon përdoruesin të menaxhojë pajisjen dhe një shërbim cloud që ruan dhe analizon të dhënat e konsoliduara përmes algoritmeve të mësimit të makinerive. Një model i tillë përmirëson saktësinë e tij me kalimin e kohës po aq sa mbledh informacion nga pajisjet dhe klientët.
Më në fund, mësimi i makinës vetëm nuk mund të konsiderohet si një zgjidhje e plotë. Duhet të kombinohet me inteligjencën njerëzore për të ndaluar sulmet.
Lexo: 0
