人工智能算法如何自动化物联网威胁检测?

的一个主要优点是人工智能算法是它们在大型数据集中快速查找模式和检测异常的能力。在最简单的形式下，这包括创建一个环境中正常情况的基线模型，然后标记和调查该基线的异常，这可能是物联网的潜在威胁。这可以在各种环境中看到，小到个人住宅，大到最大的企业。

例如，我家里的物联网设备越来越多。我的灯泡应该只能与灯泡控制器对话，控制器也应该如此与应用程序对话我用来控制灯的。类似地，我的扬声器应该只与扬声器的中央控制器单元对话，然后中央控制器单元可以与我的应用程序对话。门铃应该只与它相关的应用程序对话。这是正常的基线。

想象一下我有多惊讶，当我设置了一款app，门铃响的时候就会闪灯，然后我尝试了一款app，根据播放的音乐来设置合适的灯光。我在家里安装的AI单元正确地标记了这些行为以供审查，因为它们在我的物联网环境中正常观察到的行为之外。

这个关于物联网威胁检测的个人例子适用于用户和机器群体。基于可观察数据，人工智能算法可以发现哪些运营商应该能够配置物联网设备，他们通常在什么时间进行配置，配置请求从哪里发出，等等。同样，人工智能算法可以确定从物联网设备到控制器以及物联网设备之间的典型通信路径。因此，威胁是人工智能系统之前所见过的不寻常行为。

需要注意的是，这是假设人类与AI进行一定程度的互动，以判断一个异常行为是否合适。我家里的人工智能没有权力告诉我，我的灯不应该和我的扬声器说话。相反，它需要我的批准，给出一个默认的拒绝策略。这是一件好事，因为我是一个补偿控件黑天鹅事件或者一个物联网威胁演员用坏数据训练我的人工智能。

同样的权限必须存在于任何企业设置中，以确保正确的物联网威胁检测。一定要任命合适的人，让他们能够对潜在的异常行为做出判断，并制定新规则，让AI算法能够从未来的事件中学习。的物联网系统的安全性这将取决于它。

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