物聯(lián)網(wǎng)普及已成為社會發(fā)展的必然趨勢，越來越多的企業(yè)選擇物聯(lián)網(wǎng)卡安裝在普通設備上，或者購買智能設備，提高設備性能。隨著智能設備的引進，黑客逐漸盯上了智能設備的漏洞，企圖利用漏洞獲取公司機密，引發(fā)企業(yè)對物聯(lián)網(wǎng)的信息安全的擔憂，嚴重阻礙了企業(yè)傳統(tǒng)設備變革。那么物聯(lián)網(wǎng)卡的安全隱患如何解決？

對于供應商及其客戶而言，由于復雜性、成本的問題，物聯(lián)網(wǎng)卡安全在很大程度上仍然是在出現(xiàn)問題之后才會考慮的問題。這些物聯(lián)網(wǎng)設備應如何在企業(yè)網(wǎng)絡上運行，需要進行更深入的行為分析，這與過去筆記本電腦和智能手機等設備所使用的方法大相徑庭。

鑒于人們采用單一用途網(wǎng)絡連接設備的速度越來越快，大多數(shù)高管都非常擔心物聯(lián)網(wǎng)卡可能給他們的業(yè)務帶來的潛在風險。值得關注的是由于處理不當，這些設備會影響安全和日常運營。如果沒有得到妥善保護，被黑客入侵的物聯(lián)網(wǎng)設備可以提供企業(yè)數(shù)據(jù)的網(wǎng)關和巨大的漏洞。

其實，物聯(lián)網(wǎng)安全性正在嘗試自動保護這些設備，并使用已經(jīng)在網(wǎng)絡中肆虐的現(xiàn)有數(shù)據(jù)包阻止來自越來越多的處理器和內(nèi)存受限的物聯(lián)網(wǎng)卡的威脅。這些系統(tǒng)的行為與傳統(tǒng)計算機有很大不同，它們與企業(yè)防火墻外的系統(tǒng)進行交互。

幸運的是，最近大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡分析的技術進步，結合人工智能（AI）和機器學習（ML）技術，正在產(chǎn)生新的平臺，可以解決網(wǎng)絡世界迫在眉睫的物聯(lián)網(wǎng)卡安全問題。

無論是使用新的AI解決方案還是尋找以更小的步驟更好地保護物聯(lián)網(wǎng)卡的方法，要確保安全解決方案包括以下原則。

由于物聯(lián)網(wǎng)卡的設計并不具備強大的網(wǎng)絡或安全功能，因此只需在網(wǎng)絡上找到它們并準確了解它們的行為方式就是第一步。應用于分析網(wǎng)絡流量的新AI和機器學習技術可以提供分層設備分類系統(tǒng)，該系統(tǒng)使用每個檢測到的設備的詳細行為來自動地對物聯(lián)網(wǎng)設備進行盤點和分類。

了解正常的物聯(lián)網(wǎng)設備行為能夠標記機器異常，AI和機器學習算法非常適合此目的，因為它們允許在整個網(wǎng)絡中實時分析和測量網(wǎng)絡上的每個設備，以確定物聯(lián)網(wǎng)設備何時、何地和為何表現(xiàn)不佳或可能產(chǎn)生安全威脅。

在具有正常行為標準的情況下，任何與該行為的偏差都可以立即檢測到性能問題或潛在的安全問題。僅了解性能問題或潛在的安全威脅是不夠的，采取行動隔離有異常表現(xiàn)的物聯(lián)網(wǎng)設備至關重要，這需要新的物聯(lián)網(wǎng)平臺使用與現(xiàn)有安全工具的編程接口來主動實施安全策略。

國內(nèi)物聯(lián)網(wǎng)卡供應平臺中創(chuàng)物聯(lián)網(wǎng)表示，企業(yè)要加大對物聯(lián)網(wǎng)卡的投入，選擇大型的物聯(lián)網(wǎng)卡公司，確保物聯(lián)網(wǎng)卡性能和安全。強有力的技術團隊對復雜的數(shù)據(jù)進行深度分析，防止黑客入侵，有力保障物聯(lián)網(wǎng)安全。