Jadual Kandungan
Cabaran Keselamatan IoT
Pendedahan Jauh dan Kerentanan
Transformasi Industri dan Kesediaan Keselamatan Siber
Keselamatan peranti terhad sumber
Satu cara yang berkesan untuk kecerdasan buatan menangani cabaran keselamatan IoT
Masa depan keselamatan AI dan IoT
Rumah Peranti teknologi AI Pendekatan komprehensif menggunakan kecerdasan buatan untuk meningkatkan keselamatan IoT

Pendekatan komprehensif menggunakan kecerdasan buatan untuk meningkatkan keselamatan IoT

Sep 14, 2023 pm 10:25 PM
Internet Perkara AI

Pendekatan komprehensif menggunakan kecerdasan buatan untuk meningkatkan keselamatan IoT

Dalam masyarakat yang terhubung hari ini, Internet Perkara (IoT) telah disepadukan dengan lancar ke dalam kehidupan seharian kita. Daripada rumah pintar kepada automasi industri, bilangan peranti IoT terus berkembang dengan pesat. Walau bagaimanapun, dengan kemajuan ini memerlukan langkah keselamatan yang kukuh untuk melindungi data sensitif yang mengalir melalui peranti bersambung ini.

Menurut ramalan, pasaran keselamatan IoT global dijangka mengalami pertumbuhan yang ketara. Pertumbuhan ini didorong terutamanya oleh penggunaan meluas peranti IoT dan peningkatan kecanggihan serangan siber. Menurut MarketsandMarkets, pasaran keselamatan IoT global akan berkembang daripada AS$20.9 bilion pada 2023 kepada AS$59.2 bilion pada 2028, dengan kadar pertumbuhan tahunan kompaun sebanyak 23.1%. Artikel ini akan meneroka cabaran yang dihadapi oleh keselamatan IoT dan memperkenalkan kecerdasan buatan sebagai cara untuk menangani cabaran ini dengan berkesan

Kecerdasan buatan (AI) boleh menentukan potensi ancaman seperti perisian hasad atau akses tanpa kebenaran dengan menganalisis jumlah data yang besar, serta mengenal pasti anomali dalam tingkah laku peranti yang mungkin menunjukkan pelanggaran, meningkatkan keselamatan IoT dengan ketara. Penyepaduan strategi keselamatan AI dan IoT adalah tindak balas yang kuat terhadap cabaran ini. Keselamatan IoT termasuk melindungi peranti, rangkaian dan data daripada akses yang tidak dibenarkan, gangguan dan aktiviti berniat jahat. Memandangkan percambahan peranti IoT dan isu kritikal untuk melindungi data yang mereka hasilkan, pelbagai langkah adalah kritikal, termasuk penyulitan data, pengesahan, kawalan akses, pengesanan ancaman dan memastikan perisian tegar dan perisian terkini.

Cabaran Keselamatan IoT

Internet Perkara membawa beberapa kemajuan dan kemudahan melalui peranti yang saling bersambung. Walau bagaimanapun, sambungan ini juga menimbulkan cabaran keselamatan yang ketara. Mari kita lihat cabaran ini.

Pendedahan Jauh dan Kerentanan

Seni bina asas peranti IoT direka untuk sambungan internet yang lancar, yang memberikan cabaran pendedahan jauh yang ketara. Oleh itu, ini terdedah kepada pelanggaran data yang dimulakan oleh pihak ketiga. Disebabkan kebolehcapaian yang wujud, penyerang boleh menyusup ke sistem, memanipulasi peranti dari jauh dan melakukan aktiviti berniat jahat. Kerentanan ini membolehkan taktik seperti serangan pancingan data menjadi berkesan. Untuk mengurangkan cabaran ini, strategi keselamatan IoT mesti termasuk sistem pengesanan pencerobohan yang ketat untuk menganalisis corak trafik rangkaian, interaksi peranti dan anomali. Menggunakan teknologi seperti kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin, serta analisis tingkah laku, boleh mengenal pasti anomali akses tanpa kebenaran, membolehkan tindak balas dan pengurangan masa nyata. Selain itu, untuk mengukuhkan keselamatan peranti IoT, perlindungan aset, proses but selamat, penyulitan dan kawalan akses yang kuat mesti dilaksanakan di setiap titik masuk, termasuk keselamatan awan.

Transformasi Industri dan Kesediaan Keselamatan Siber

Dalam industri yang diubah secara digital seperti automotif dan penjagaan kesihatan, penyepaduan lancar peranti IoT menimbulkan cabaran keselamatan siber yang penting. Walaupun peranti ini meningkatkan kecekapan, ia juga meningkatkan pergantungan pada teknologi yang saling berkaitan, meningkatkan kesan pelanggaran data yang berjaya. Disebabkan interaksi yang kompleks antara peranti IoT, sistem warisan dan aliran data, rangka kerja keselamatan siber yang komprehensif diperlukan. Untuk menangani isu ini, perusahaan mesti melaksanakan pemodelan ancaman proaktif dan amalan penilaian risiko. Ujian penembusan, pemantauan berterusan dan risikan ancaman boleh membantu mengenal pasti kelemahan lebih awal dan menggunakan penyelesaian yang sesuai. Membangunkan piawaian keselamatan khusus industri, menggalakkan kerjasama merentas industri dan mengutamakan pelaburan keselamatan adalah langkah kritikal untuk meningkatkan kesediaan terhadap ancaman siber yang semakin berkembang

Keselamatan peranti terhad sumber

Peranti IoT dengan kuasa pemprosesan dan memori terhad adalah penting untuk Mencapai keselamatan yang berkesan memberikan cabaran teknikal yang ketara. Peranti dalam bidang automotif, seperti peranti Bluetooth, menghadapi kekangan sumber, yang mengehadkan penggunaan mekanisme keselamatan tradisional, seperti tembok api berkuasa atau perisian antivirus intensif sumber. Untuk menangani cabaran ini, pendekatan keselamatan mesti menumpukan pada protokol penyulitan cekap sumber dan algoritma penyulitan ringan untuk mengekalkan integriti dan kerahsiaan data sambil tidak mengikat sumber peranti. Laksanakan dasar keselamatan khusus peranti dan mekanisme perlindungan masa jalan yang menyesuaikan secara dinamik dengan kekangan sumber sambil menyediakan pertahanan berterusan terhadap ancaman siber. Mengimbangi keperluan keselamatan dan kekangan sumber kekal menjadi keutamaan utama strategi keselamatan peranti IoT

Satu cara yang berkesan untuk kecerdasan buatan menangani cabaran keselamatan IoT

Aplikasi kecerdasan buatan boleh meningkatkan keselamatan IoT dengan ketara. Dengan memanfaatkan keupayaan canggih AI dalam analisis data dan pengecaman corak, sistem keselamatan IoT boleh menjadi lebih pintar dan menyesuaikan diri. Beberapa kaedah AI untuk meningkatkan keselamatan IoT termasuk:

Pengesanan Ancaman dan Pengesahan/Kawalan Akses: Penyepaduan kecerdasan buatan dalam peranti IoT meningkatkan pengesanan ancaman dan mekanisme pengesahan/kawalan akses. Kepintaran buatan mempunyai keupayaan luar biasa untuk mengesan anomali dan corak dalam masa nyata, membolehkan pengesanan ancaman proaktif untuk mengurangkan risiko pelanggaran data atau akses tanpa kebenaran. Dengan memanfaatkan kecerdasan buatan termaju dan algoritma pembelajaran mesin, corak trafik rangkaian dan gelagat peranti boleh dinilai secara pakar untuk membezakan aktiviti yang sah daripada ancaman yang berpotensi. Selain itu, sistem kawalan akses dan pengesahan dipacu AI memanfaatkan teknik pembelajaran mesin untuk mengesan corak tingkah laku pengguna yang kompleks dan mengenal pasti kemungkinan percubaan akses tanpa kebenaran. Gabungan algoritma AI dan pengesahan identiti meningkatkan standard keselamatan, memastikan bahawa hanya pengguna yang diberi kuasa boleh berinteraksi dengan peranti IoT sambil menghalang akses tanpa kebenaran. Secara keseluruhannya, penyepaduan AI meningkatkan keselamatan peranti melalui pengesanan ancaman yang diperhalusi dan mekanisme pengesahan adaptif.

Penyulitan Data: Kecerdasan Buatan boleh merevolusikan perlindungan data dalam rangkaian IoT dengan membangunkan algoritma penyulitan yang berkuasa. Terima kasih kepada kuasa ramalan AI, algoritma ini boleh melaraskan protokol penyulitan secara dinamik berdasarkan corak trafik dan sensitiviti data. Selain itu, pengurusan kunci penyulitan dipacu AI memudahkan pertukaran dan penyimpanan kunci selamat. Peranan kecerdasan buatan dalam penyulitan melangkaui algoritma untuk memasukkan pengurusan kata laluan yang berkesan, yang merupakan asas privasi data. Gabungan kecerdasan buatan dan penyulitan meningkatkan keselamatan data pada pelbagai peringkat, daripada peningkatan algoritma kepada pengoptimuman pengurusan utama.

Kemas Kini Perisian Tegar dan Perisian: Sistem dipacu AI cemerlang dalam mengekalkan peranti IoT daripada ancaman yang sentiasa berubah. Dengan memanfaatkan pengecaman corak dan keupayaan ramalan kecerdasan buatan, sistem ini secara automatik boleh mengenal pasti kelemahan yang memerlukan kemas kini perisian tegar dan perisian. Automasi dipacu AI menyelaraskan proses kemas kini, memastikan kelewatan minimum antara penemuan kerentanan dan tampung yang diperlukan dilaksanakan. Ini bukan sahaja meningkatkan postur keselamatan peranti IoT tetapi juga mengurangkan beban pada proses pengurusan kemas kini intensif buruh. Sinergi kecerdasan buatan dan pengurusan kemas kini membentuk pendirian proaktif terhadap potensi ancaman.

Masa depan keselamatan AI dan IoT

Persimpangan AI dan IoT ialah bidang yang berkembang pesat dan inovatif. Apabila teknologi kecerdasan buatan semakin maju, perkembangan selanjutnya dalam keselamatan IoT boleh dijangkakan. Sistem AI akan menjadi lebih pintar, dapat menyesuaikan diri dengan ancaman yang muncul dan menggagalkan serangan yang canggih. Selain itu, perkembangan dalam kejuruteraan kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin akan memacu penciptaan penyelesaian keselamatan IoT yang lebih maju dan profesional.

Kesimpulannya, dalam dunia kita yang semakin terhubung, keselamatan peranti dan rangkaian IoT adalah amat penting. Pendekatan komprehensif yang menyepadukan perkhidmatan kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin boleh meningkatkan keselamatan IoT dengan mengesan ancaman, menyulitkan data, melaksanakan pengesahan dan kawalan akses, serta mengautomasikan perisian tegar dan kemas kini perisian. Memandangkan bidang ini terus berkembang, penyelesaian AI akan menjadi penting untuk melindungi ekosistem IoT dan melindungi privasi dan integriti data yang dijananya.

Atas ialah kandungan terperinci Pendekatan komprehensif menggunakan kecerdasan buatan untuk meningkatkan keselamatan IoT. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

R.E.P.O. Kristal tenaga dijelaskan dan apa yang mereka lakukan (kristal kuning)
2 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Tetapan grafik terbaik
2 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Cara Memperbaiki Audio Jika anda tidak dapat mendengar sesiapa
2 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Bytedance Cutting melancarkan keahlian super SVIP: 499 yuan untuk langganan tahunan berterusan, menyediakan pelbagai fungsi AI Bytedance Cutting melancarkan keahlian super SVIP: 499 yuan untuk langganan tahunan berterusan, menyediakan pelbagai fungsi AI Jun 28, 2024 am 03:51 AM

Laman web ini melaporkan pada 27 Jun bahawa Jianying ialah perisian penyuntingan video yang dibangunkan oleh FaceMeng Technology, anak syarikat ByteDance Ia bergantung pada platform Douyin dan pada asasnya menghasilkan kandungan video pendek untuk pengguna platform tersebut Windows , MacOS dan sistem pengendalian lain. Jianying secara rasmi mengumumkan peningkatan sistem keahliannya dan melancarkan SVIP baharu, yang merangkumi pelbagai teknologi hitam AI, seperti terjemahan pintar, penonjolan pintar, pembungkusan pintar, sintesis manusia digital, dsb. Dari segi harga, yuran bulanan untuk keratan SVIP ialah 79 yuan, yuran tahunan ialah 599 yuan (nota di laman web ini: bersamaan dengan 49.9 yuan sebulan), langganan bulanan berterusan ialah 59 yuan sebulan, dan langganan tahunan berterusan ialah 499 yuan setahun (bersamaan dengan 41.6 yuan sebulan) . Di samping itu, pegawai yang dipotong juga menyatakan bahawa untuk meningkatkan pengalaman pengguna, mereka yang telah melanggan VIP asal

Pembantu pengekodan AI yang ditambah konteks menggunakan Rag dan Sem-Rag Pembantu pengekodan AI yang ditambah konteks menggunakan Rag dan Sem-Rag Jun 10, 2024 am 11:08 AM

Tingkatkan produktiviti, kecekapan dan ketepatan pembangun dengan menggabungkan penjanaan dipertingkatkan semula dan memori semantik ke dalam pembantu pengekodan AI. Diterjemah daripada EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, pengarang JanakiramMSV. Walaupun pembantu pengaturcaraan AI asas secara semulajadi membantu, mereka sering gagal memberikan cadangan kod yang paling relevan dan betul kerana mereka bergantung pada pemahaman umum bahasa perisian dan corak penulisan perisian yang paling biasa. Kod yang dijana oleh pembantu pengekodan ini sesuai untuk menyelesaikan masalah yang mereka bertanggungjawab untuk menyelesaikannya, tetapi selalunya tidak mematuhi piawaian pengekodan, konvensyen dan gaya pasukan individu. Ini selalunya menghasilkan cadangan yang perlu diubah suai atau diperhalusi agar kod itu diterima ke dalam aplikasi

Tujuh Soalan Temuduga Teknikal GenAI & LLM yang Cool Tujuh Soalan Temuduga Teknikal GenAI & LLM yang Cool Jun 07, 2024 am 10:06 AM

Untuk mengetahui lebih lanjut tentang AIGC, sila layari: 51CTOAI.x Komuniti https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou berbeza daripada bank soalan tradisional yang boleh dilihat di mana-mana sahaja di Internet memerlukan pemikiran di luar kotak. Model Bahasa Besar (LLM) semakin penting dalam bidang sains data, kecerdasan buatan generatif (GenAI) dan kecerdasan buatan. Algoritma kompleks ini meningkatkan kemahiran manusia dan memacu kecekapan dan inovasi dalam banyak industri, menjadi kunci kepada syarikat untuk kekal berdaya saing. LLM mempunyai pelbagai aplikasi Ia boleh digunakan dalam bidang seperti pemprosesan bahasa semula jadi, penjanaan teks, pengecaman pertuturan dan sistem pengesyoran. Dengan belajar daripada sejumlah besar data, LLM dapat menjana teks

Bolehkah penalaan halus benar-benar membolehkan LLM mempelajari perkara baharu: memperkenalkan pengetahuan baharu boleh menjadikan model menghasilkan lebih banyak halusinasi Bolehkah penalaan halus benar-benar membolehkan LLM mempelajari perkara baharu: memperkenalkan pengetahuan baharu boleh menjadikan model menghasilkan lebih banyak halusinasi Jun 11, 2024 pm 03:57 PM

Model Bahasa Besar (LLM) dilatih pada pangkalan data teks yang besar, di mana mereka memperoleh sejumlah besar pengetahuan dunia sebenar. Pengetahuan ini dibenamkan ke dalam parameter mereka dan kemudiannya boleh digunakan apabila diperlukan. Pengetahuan tentang model ini "diperbaharui" pada akhir latihan. Pada akhir pra-latihan, model sebenarnya berhenti belajar. Selaraskan atau perhalusi model untuk mempelajari cara memanfaatkan pengetahuan ini dan bertindak balas dengan lebih semula jadi kepada soalan pengguna. Tetapi kadangkala pengetahuan model tidak mencukupi, dan walaupun model boleh mengakses kandungan luaran melalui RAG, ia dianggap berfaedah untuk menyesuaikan model kepada domain baharu melalui penalaan halus. Penalaan halus ini dilakukan menggunakan input daripada anotasi manusia atau ciptaan LLM lain, di mana model menemui pengetahuan dunia sebenar tambahan dan menyepadukannya

Untuk menyediakan tanda aras dan sistem penilaian menjawab soalan saintifik dan kompleks baharu untuk model besar, UNSW, Argonne, University of Chicago dan institusi lain bersama-sama melancarkan rangka kerja SciQAG Untuk menyediakan tanda aras dan sistem penilaian menjawab soalan saintifik dan kompleks baharu untuk model besar, UNSW, Argonne, University of Chicago dan institusi lain bersama-sama melancarkan rangka kerja SciQAG Jul 25, 2024 am 06:42 AM

Editor |ScienceAI Question Answering (QA) set data memainkan peranan penting dalam mempromosikan penyelidikan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP). Set data QA berkualiti tinggi bukan sahaja boleh digunakan untuk memperhalusi model, tetapi juga menilai dengan berkesan keupayaan model bahasa besar (LLM), terutamanya keupayaan untuk memahami dan menaakul tentang pengetahuan saintifik. Walaupun pada masa ini terdapat banyak set data QA saintifik yang meliputi bidang perubatan, kimia, biologi dan bidang lain, set data ini masih mempunyai beberapa kekurangan. Pertama, borang data adalah agak mudah, kebanyakannya adalah soalan aneka pilihan. Ia mudah dinilai, tetapi mengehadkan julat pemilihan jawapan model dan tidak dapat menguji sepenuhnya keupayaan model untuk menjawab soalan saintifik. Sebaliknya, Soal Jawab terbuka

Prestasi SOTA, kaedah AI ramalan pertalian protein-ligan pelbagai mod Xiamen, menggabungkan maklumat permukaan molekul buat kali pertama Prestasi SOTA, kaedah AI ramalan pertalian protein-ligan pelbagai mod Xiamen, menggabungkan maklumat permukaan molekul buat kali pertama Jul 17, 2024 pm 06:37 PM

Editor |. KX Dalam bidang penyelidikan dan pembangunan ubat, meramalkan pertalian pengikatan protein dan ligan dengan tepat dan berkesan adalah penting untuk pemeriksaan dan pengoptimuman ubat. Walau bagaimanapun, kajian semasa tidak mengambil kira peranan penting maklumat permukaan molekul dalam interaksi protein-ligan. Berdasarkan ini, penyelidik dari Universiti Xiamen mencadangkan rangka kerja pengekstrakan ciri berbilang mod (MFE) novel, yang buat pertama kalinya menggabungkan maklumat mengenai permukaan protein, struktur dan jujukan 3D, dan menggunakan mekanisme perhatian silang untuk membandingkan ciri modaliti yang berbeza penjajaran. Keputusan eksperimen menunjukkan bahawa kaedah ini mencapai prestasi terkini dalam meramalkan pertalian mengikat protein-ligan. Tambahan pula, kajian ablasi menunjukkan keberkesanan dan keperluan maklumat permukaan protein dan penjajaran ciri multimodal dalam rangka kerja ini. Penyelidikan berkaitan bermula dengan "S

Lima sekolah pembelajaran mesin yang anda tidak tahu Lima sekolah pembelajaran mesin yang anda tidak tahu Jun 05, 2024 pm 08:51 PM

Pembelajaran mesin ialah cabang penting kecerdasan buatan yang memberikan komputer keupayaan untuk belajar daripada data dan meningkatkan keupayaan mereka tanpa diprogramkan secara eksplisit. Pembelajaran mesin mempunyai pelbagai aplikasi dalam pelbagai bidang, daripada pengecaman imej dan pemprosesan bahasa semula jadi kepada sistem pengesyoran dan pengesanan penipuan, dan ia mengubah cara hidup kita. Terdapat banyak kaedah dan teori yang berbeza dalam bidang pembelajaran mesin, antaranya lima kaedah yang paling berpengaruh dipanggil "Lima Sekolah Pembelajaran Mesin". Lima sekolah utama ialah sekolah simbolik, sekolah sambungan, sekolah evolusi, sekolah Bayesian dan sekolah analogi. 1. Simbolisme, juga dikenali sebagai simbolisme, menekankan penggunaan simbol untuk penaakulan logik dan ekspresi pengetahuan. Aliran pemikiran ini percaya bahawa pembelajaran adalah proses penolakan terbalik, melalui sedia ada

SK Hynix akan memaparkan produk berkaitan AI baharu pada 6 Ogos: HBM3E 12 lapisan, NAND 321 tinggi, dsb. SK Hynix akan memaparkan produk berkaitan AI baharu pada 6 Ogos: HBM3E 12 lapisan, NAND 321 tinggi, dsb. Aug 01, 2024 pm 09:40 PM

Menurut berita dari laman web ini pada 1 Ogos, SK Hynix mengeluarkan catatan blog hari ini (1 Ogos), mengumumkan bahawa ia akan menghadiri Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 yang akan diadakan di Santa Clara, California, Amerika Syarikat dari 6 hingga 8 Ogos, mempamerkan banyak produk penjanaan teknologi baru. Pengenalan kepada Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage), dahulunya Sidang Kemuncak Memori Flash (FlashMemorySummit) terutamanya untuk pembekal NAND, dalam konteks peningkatan perhatian kepada teknologi kecerdasan buatan, tahun ini dinamakan semula sebagai Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage) kepada jemput vendor DRAM dan storan serta ramai lagi pemain. Produk baharu SK hynix dilancarkan tahun lepas

See all articles