Trái ngược theo niềm tin phổ biến, hầu hết các thiết bị IoT trên thị trường không sử dụng các phương thức mã hóa và giao thức bảo mật tốt nhất, do đó không được trang bị tốt để ngăn chặn mọi mối đe dọa bảo mật. Tuy nhiên, nhiều người trong số họ không có khả năng tự nâng cấp, đơn giản vì ngay từ đầu họ đã không được dự định là rất an toàn.
Có một thực tế đã biết là, bất kể tỷ lệ sử dụng cao trên toàn cầu, hơn 85% thiết bị IoT trên thế giới đều không an toàn. Thẳng thắn mà nói, IoT phù hợp hơn với thế giới của các doanh nghiệp kinh doanh, nơi các thiết bị có khả năng cải thiện các khía cạnh bảo mật và độ tin cậy. Nhưng trong thế giới tiêu dùng, nơi khả năng chi trả giữ vị trí cao hơn tính bảo mật, các nhà sản xuất chắc chắn không thể tin tưởng vào tính bảo mật. Do đó, trong những tình huống như vậy, nhiều thiết bị IoT sắp ra mắt sẽ dễ bị botnet và các cuộc tấn công khác hơn bao giờ hết. Rất may, chúng ta có thể giải quyết vấn đề này nếu sử dụng phân tích và máy học để cải thiện tính bảo mật của IoT.
Hiện tại, công nghệ máy học được sử dụng để phân tích dữ liệu do IoT tạo ra nhằm nâng cao trải nghiệm và hiệu quả của người dùng. Công nghệ tương tự có thể được sử dụng để cải thiện các hoạt động bảo mật IoT bằng cách phân tích các kiểu sử dụng và hành vi của thiết bị. Nó có thể giúp bạn chặn các hoạt động bất thường và các mối đe dọa tiềm ẩn. Rất vui là các nhà công nghệ hiện đang tập trung vào việc điều chỉnh bảo mật IoT dễ bị tổn thương nhất, tức là ở nhà.
Sử dụng đám mây để tập trung trí thông minh
Các nhà khoa học hiện đang cố gắng tổng hợp dữ liệu từ tất cả các điểm cuối của sản phẩm IoT bên trong một máy chủ đám mây. Nó sẽ giúp họ phân tích đầu vào và phát hiện hành vi nguy hiểm. Họ cũng sẽ có thể xem máy chủ và thiết bị nào đang giao tiếp với thiết bị IoT và do đó, phát hiện hành vi bất thường. Họ có thể kiểm tra các gói đáng ngờ, URL gây hiểu lầm và nội dung tải xuống độc hại.
Sử dụng trí thông minh nhân tạo với máy học
Máy học có thể hữu ích trong việc phát triển Trí thông minh tăng cường để bảo mật các thiết bị IoT. Một hệ thống bảo mật chỉ dựa trên nhận dạng mẫu và máy học sẽ chỉ thu thập thông tin từ các kết nối hiện có, tức là các thiết bị và mạng đã được kết nối . Bất cứ điều gì bên ngoài sẽ được coi là một mối đe dọa. Do đó, các hệ thống như vậy thỉnh thoảng sẽ kích hoạt báo động sai. Cách tốt nhất để giảm thiểu nó là tạo ra trí thông minh tăng cường (trí thông minh của con người với máy học).
Trí thông minh của con người có thể dễ dàng phân biệt giữa các hoạt động lành tính và độc hại. Hơn nữa, phản hồi của con người có thể được bắt chước trong tương lai để ngăn chặn báo động sai. Do đó, mô hình nâng cao hiệu quả phát hiện mối đe dọa và cuối cùng là giảm báo động sai.
Trợ giúp từ hành vi IoT
May mắn thay, các thiết bị IoT chỉ được thiết kế để thực hiện một số chức năng nhất định. Do đó, sự kết hợp cân bằng giữa trí tuệ con người và máy học có thể dễ dàng phát hiện và ngăn chặn hành vi nguy hiểm.
Nguồn hình ảnh: có dây.com
Mô hình này bao gồm một thiết bị nhỏ có thể dễ dàng cài đặt trong mạng gia đình, ứng dụng di động cho phép người dùng quản lý thiết bị và dịch vụ đám mây lưu trữ và phân tích dữ liệu hợp nhất thông qua thuật toán học máy. Mô hình như vậy cải thiện độ chính xác của nó theo thời gian khi nó thu thập thông tin từ các thiết bị và khách hàng.
Cuối cùng, không thể coi chỉ học máy là một giải pháp hoàn chỉnh. Nó cần được kết hợp với trí thông minh của con người để ngăn chặn các cuộc tấn công.