通过数据安全抓住人工智能和物联网的好处
作为人工智能和物联网应用正变得越来越突出，企业必须考虑如何最好地处理和分析这类数据。想想互联家庭或智能城市所提供的无数商业效率和以消费者为中心的便利吧。然而，这个连接的新时代给许多企业带来了破坏。随着数据成为一个组织最宝贵的资源，它也成为世界各地犯罪分子的目标。随着我们之间的联系越来越紧密，数据泄露和网络攻击的威胁让一个更智能、更可持续的工作世界的前景变得黯淡。
保护人工智能应用程序和物联网设备提供的好处必须成为当今组织的优先事项。因此，我们欢迎英国政府的消息最近概述了计划对那些在5月10日前未能遵守欧盟NIS指令的基本服务提供商处以最高1700万英镑的罚款。新指令适用于电力、水、能源、交通、健康和数字基础设施的运营商。这听起来可能有些苛刻，但这些组织的不遵守可能会导致网络攻击，往好了说是造成中断，往坏了说是导致这些重要服务出现严重故障。这可能会对英国公民的健康、安全和经济福利造成重大后果。
该法规是全球各国政府日益增长的趋势的一部分，以网络安全更严重。与物联网支出设置为击中2020年840万美元以及数据泄露和网络攻击的数量所造成的损失每年向上110亿英镑，一个组织应该从哪里开始在网络安全措施上进行投资，以避免面临罚款，并保持公众的安全和满意?
从预防开始
最佳实践是通过限制对端点，服务和信息的访问来最小化攻击面。确保仅允许授权和批准的设备访问其云服务，并且只能通过Bona Fide Services访问端点。没有魔法。为了强制执行访问控制，需要基于标准密码识别的强大相互认证。强大的身份验证还要求在授权访问云资源之前唯一地识别每个端点。端点应该能够加密地验证他们将数据发送到并接收指令的服务。应使用数据加密确保端点与服务之间的通信的机密性。如果没有强烈加密，无法确保用户隐私。最后但并非最不重要的是，减少攻击面呼叫禁用端点远程通信协议，例如安全壳，除非它们是真正必要的。
发现异常快
提高公司快速攻击能力的一种方法是实时监控和检测受感染的设备，使它们能够限制最终受到损害的设备数量。因为大多数IOT端点具有可预测的功能，所以它相对容易使用ai检测行为异常还有机器学习算法。通过异常相关性可以减少误报，因为更多的设备被同一恶意软件感染。
恢复并继续卫冕
IOT数据是从传感器设备中收集的，通常在现场，虽然它们最近可能部署，但许多人将在短短几年内被认为是遗产，并且将暴露于最近发现的漏洞。如果这样的新漏洞会影响设备，或者更糟糕的是，如果应该发生网络攻击，则能够快速移动到修补设备和限制损坏的能力将是至关重要的。提供现场可恢复性更新的最快和最有效的方法over气它通过互联网自动向设备推送证书和安全更新。
还有什么可以做的？
威胁格局正在继续演变。越来越多的设备连接起来，很快世界上超过一半的人口将上网。每个服务提供商和OEM的设计流程都需要将安全性构建到结构中，以确保产品在进入市场时考虑到消费者的安全。这种方法可以在最近的建议美国国土安全部(Department of Homeland Security)要求设备中的硬件包含安全特性，以加强产品的保护和完整性。更具体地说，国土安全部强调了将晶体管级安全集成到处理器中的计算机芯片的使用，以提供加密和匿名性。国土安全部建议在设计硅的时候考虑系统和操作上的破坏，让设备安全可靠地失效，以防止更大的系统破坏。
保护处理器本身应该从核心开始。拥抱硬件第一策略并在芯片系统（SOC）级别上实现必要的功能是跨多个垂直的完全保护设备和平台的关键元素。作为最近崩溃和幽灵漏洞说明，在最基本的核心级别上采用基于硬件的方法的重要性怎么强调都不为过。除了确保基础芯片安全在制造过程中，在SoC中嵌入独立的安全IP核可以帮助制造商设计设备、平台和系统，使其在各自的生命周期内保持安全，从而保障我们的AI和物联网未来的利益。
通过以下所有这些步骤，企业可以避免患有余性的立法罚款，并恢复创新和增长，利用网络内人无阻碍的AI和IoT的承诺。
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