機械学習が IoT セキュリティを改善する方法

反対一般に信じられているように、市場に出回っているほとんどの IoT デバイスは、最適な暗号化方法とセキュリティ プロトコルを利用していないため、セキュリティの脅威を抑止する機能が十分に備わっていません。ただし、それらの多くは、そもそも安全性を高めることを意図していなかったという理由だけで、自分自身をアップグレードすることができません.

世界中で採用率が高いにもかかわらず、世界の IoT デバイスの 85% 以上が安全でないことは周知の事実です。率直に言って、IoT は、デバイスがセキュリティと信頼性の側面を改善できる企業の世界に適しています。しかし、手頃な価格がセキュリティよりも高い地位にある消費者の世界では、メーカーがセキュリティを信頼することはできません。したがって、このような状況では、今後登場する IoT デバイスの多くは、これまで以上にボットネットやその他の攻撃を受けやすくなります。ありがたいことに、アナリティクスと機械学習を使用して IoT セキュリティを改善すれば、この問題を解決できます。

現在、機械学習を使用して IoT で生成されたデータを分析し、ユーザー エクスペリエンスと効率を向上させています。同じテクノロジーを使用して、使用パターンとデバイスの動作を分析することにより、IoT セキュリティ プラクティスを改善できます。異常なアクティビティや潜在的な脅威をブロックするのに役立ちます。幸いなことに、技術者は現在、最も脆弱な IoT セキュリティ、つまり自宅での調整に注力しています。

クラウドを使用してインテリジェンスを一元化

科学者は現在、クラウド サーバー内の IoT 製品のすべてのエンドポイントからのデータを集約しようとしています。入力を分析し、悪意のある動作を検出するのに役立ちます。また、どのサーバーやデバイスが IoT デバイスと通信しているかを確認できるため、異常な動作を特定できます。疑わしいパケット、誤解を招く URL、悪意のあるダウンロードをチェックできます。

機械学習による人間支援インテリジェンスの使用

機械学習は、IoT デバイスを保護するための拡張知能の開発に役立ちます。パターン認識と機械学習だけに基づくセキュリティ システムは、既存の接続、つまり既に接続されているデバイスとネットワークからのみ情報を収集します。 .外部のものはすべて脅威と見なされます。したがって、そのようなシステムは時々誤報を引き起こします。それを軽減する最善の方法は、拡張知能 (機械学習による人間の知能) を誘発することです。

人間の知性は、無害な活動と悪意のある活動を簡単に区別できます。さらに、人間のフィードバックを将来的に模倣して、誤報を防ぐことができます。したがって、このモデルは脅威の検出効率を高め、最終的に誤報を減らします。

IoT の動作からの支援

幸いなことに、IoT デバイスは一定範囲の機能を実行するためだけに設計されています。したがって、人間の知性と機械学習をバランスよく組み合わせることで、悪意のある行動を簡単に検出して阻止できます。

画像ソース: ワイヤード.com

このモデルは、ホーム ネットワークに簡単に設置できる小型デバイス、ユーザーがデバイスを管理できるモバイル アプリケーション、機械学習アルゴリズムによって統合されたデータを保存および分析するクラウド サービスで構成されます。このようなモデルは、デバイスや顧客から情報を収集するにつれて、時間の経過とともに精度が向上します。

最後に、機械学習だけでは完全なソリューションとは見なされません。攻撃を阻止するには、人間の知性と組み合わせる必要があります。