人工智能如何将物联网安全提升到新高度

物联网与人工智能可以说是天作之合：物联网生成并捕获数据，通常数据量巨大，而人工智能则非常适合对这些数据进行分析。

两者结合，AIoT带来了新的机遇，正因如此，Transforma Insights预测，到2033年底，AIoT连接数将不少于91亿，十年间增长了六倍多。

人工智能在物联网领域的潜力极为广阔，其中一个突出的应用就是增强安全性。

物联网面临的安全风险

所有联网设备面临的威胁越来越大，但物联网尤其成为攻击目标。根据Beaming针对英国企业发布的网络威胁报告，物联网设备在2024年最频繁地遭到攻击。它们之所以成为极具吸引力的目标，一方面是因为它们交换的数据，另一方面是因为它们容易被攻陷。

这些设备通常无人看管，并且一般位于企业安全边界之外。它们可能处于偏远地点，在那里可能被人试图擅自接触，而且往往会长期留在原地。许多设备，例如能源、交通、公用事业和零售领域使用的物联网设备，会传输高价值的敏感数据。

企业需要确信，通过物联网收集的数据——无论是实时数据还是历史数据——都来自安全且可信的来源，尤其是在开发和训练人工智能模型的时候。在这一点上，物联网与数字孪生协同工作，数字孪生是物理对象或系统的数字化表示。

物联网使现实世界数据能够在物理世界与数字世界之间顺畅流通，而数字孪生的属性则为人工智能建模提供了关键要素。然后，人们用物联网收集的历史数据来训练和优化人工智能模型。

人工智能如何助力保障物联网安全

人工智能的自动化和分析能力被应用于众多任务和优先事项。它正在逐步渗透网络安全领域，这一趋势已引起广泛关注。去年，IEEE 披露，其调查的全球技术领导者中近一半（47%）预计漏洞识别和攻击预防将成为 2026 年人工智能的首要用途之一。

这对于正忙于应对物联网设备和应用保护难题的企业及互联与解决方案提供商来说，或许能带来些许安慰。而攻击者越来越多地利用人工智能来自动化钓鱼攻击、加速侦察并开发能够规避传统检测的自适应恶意软件，这使得挑战更加严峻。然而，更令人欣慰的是，人工智能已在物联网领域初见成效，重新定义了组织保护其设备的方式。

人工智能驱动的异常和威胁检测（ATD）正在帮助安全团队更快地识别可疑网络流量和僵尸网络活动等威胁，并提高大规模物联网环境的抗风险能力，这也是企业必须追求的能力。

过去，物联网的重点无非是让设备联网。这不再是挑战；现在的考验是保持它们正常运行：合规就绪以及灵活适应不断演变的商业与技术变革。这也意味着保持抗风险能力。

物联网安全必须遵循明确的防御、检测和响应策略来迅速应对攻击。这三项措施缺一不可。

人工智能如何改善物联网可见性和事件响应

人工智能驱动的 ATD 能够检测异常行为，例如远程代码执行、异常端口连接行为或可疑 IP 地址。这些可能预示着针对物联网设备的网络攻击即将发生。它分析异常并能够识别攻击类型，无论是分布式拒绝服务（DDoS）、中间人（MiTM）还是设备接管尝试。

如果业务规则要求自动响应，ATD 就可以直接采取行动。这可能采取威胁隔离或将事件转交进行全面审查的形式。

异常和威胁检测保护超过一百万台设备

ATD 完全运行在移动核心网络基础设施中，而不是靠设备上的软件代理来运行，因此可以直接部署到现有系统中。

企业能够在数小时内就识别出 IP 后门和 Mirai 僵尸网络感染。

对于 IP 后门，ATD 会检测通往可疑 IP 的异常出站连接或流量。此类后门可能允许远程控制或数据泄露，两者都会留下可追踪的行为痕迹。

在 Mirai 的情况下，异常行为通常表现为出站流量激增、使用不常见端口或反复扫描外部 IP 地址。ATD 能实时发现这些异常并采取纠正措施，比如阻断或隔离该设备、阻断或限制流量、或者修补固件。

自动化和分析可以塑造物联网安全的下一阶段

物联网的部署和管理方式正在发生明显变化。仅仅规划好设备部署，然后坐等数据收集上来是不够的。如果没有一套能应对物联网资产所面临的压力、威胁和变化的策略，企业就可能遭遇代价不小的意外情况，比如临时需要派人去现场、或者服务中断。

通过自动化和分析技术，AI能够塑造物联网安全的下一个阶段。那些能够检测、分析乃至自动应对异常活动的企业，可以降低因网络攻击导致的服务中断风险，减少因设备故障而需要上门维护的麻烦。

派遣现场技术人员维护或修理设备会显著增加总体拥有成本。每出一次车，人工、燃油、车辆损耗，再加上往往错过的生产效率机会，单次上门成本就可能超过1000美元。

与此同时，物联网停机不仅会扰乱运营，还可能造成灾难性的声誉损失和财务损失。

如何平衡创新、数据隐私与运营控制

大多数企业热衷于通过AI进行创新，但对数据隐私和运营控制有顾虑，这也可以理解。

重要的是要了解AI在所有流程集成中做了什么、为什么这么做，并且有办法控制它，防止它偏离既定目标。

关于数据隐私，ATD并不安装在物联网设备上。系统只会把设备云通信的数据包头从移动核心网复制到ATD引擎，威胁等级和AI分析结果则通过客户门户呈现。

运营控制是通过业务规则来维持的，这些规则决定了 ATD 引擎如何做出反应。比如说，把异常情况提交审查这个选项，让企业可以在预设的情况下加入人工监督。

这一点特别有用，因为你要知道，SIM 卡增加或停止通信可能是有正当理由的，而事件审查人员能够理解这些原因。

AI 驱动的物联网安全

AI 正在提升应对网络威胁的速度、效率和深度。物联网安全方案里的自动化和高级分析，也能帮企业控制成本——既能尽量减少费时费力的人工操作和现场走访，又能降低因网络攻击而付出高昂代价的风险。

对于想要最大化物联网价值、保护企业 IT 领域不受外部威胁的 CISO、CIO、产品和运营经理来说，AI 驱动的 ATD 能提供可见性和可操作的洞察，把物联网安全提升到一个新高度。

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