物聯(lián)網(wǎng)設備、物聯(lián)網(wǎng)卡被應用到現(xiàn)代辦公室，以提高生產(chǎn)力和便利性。它們包括用于通信和會議目的的安全傳感器、設備跟蹤器、庫存管理設備和多媒體系統(tǒng)。然而盡管物聯(lián)網(wǎng)設備具有許多優(yōu)勢，但它們也存在風險。
物聯(lián)網(wǎng)設備為網(wǎng)絡添加了許多端點，這些端點不斷增長，需要單獨管理。物聯(lián)網(wǎng)設備通常安全性非常有限，必須正確配置才能利用這些工具。許多設備用戶從來不會設置改變安全屬性，要知道使用默認設置是有很大的安全隱患的，攻擊者可以輕松破壞設備。
物聯(lián)網(wǎng)設備無法提供全面的報告。即使物聯(lián)網(wǎng)解決方案具有某種形式的安全性，它們通常也不提供警報或報告系統(tǒng)。
物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)是一個完整的系統(tǒng)架構，從頭到尾如果有一環(huán)出現(xiàn)問題，會影響整個系統(tǒng)的運作。在單個辦公樓，制造場所，學校園區(qū)或倉庫中，可能有數(shù)百個物聯(lián)網(wǎng)設備向中心位置報告信息，并且只需要對其中一個設備進行泄密，就足以使網(wǎng)絡的其余部分處于危險之中。
物聯(lián)網(wǎng)設備往往具有較差安全性，但這并不意味著它們本身就能夠帶來風險。攻擊者需要擴展到物聯(lián)網(wǎng)設備的初始危害之外，并通過網(wǎng)絡訪問和操作數(shù)據(jù)，簡言之，就是說物聯(lián)網(wǎng)設備風險實質(zhì)上還是網(wǎng)絡風險。
為了保護網(wǎng)絡，安全系統(tǒng)必須識別異常網(wǎng)絡流量，不過比較棘手的是并非所有異常都是惡意的，這就導致了許多誤報。
物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的網(wǎng)絡風險會帶來較大的經(jīng)濟損失，且這種風險可能出現(xiàn)于物聯(lián)網(wǎng)的任何一個環(huán)節(jié)中，那么企業(yè)該如何進行應對安全威脅呢？答案是機器學習。
為了有效地保護當今的網(wǎng)絡，企業(yè)必須轉(zhuǎn)向相應的技術，因為根本沒有足夠的人可以手動執(zhí)行此操作，而且成本過高。包含機器學習（ML）的安全解決方案可以通過有限的人員配置來改進對高級威脅的檢測。
國內(nèi)物聯(lián)網(wǎng)卡采購平臺物聯(lián)卡商城表示，用于網(wǎng)絡安全的機器學習技術在處理物聯(lián)網(wǎng)方面具有一些特殊優(yōu)勢。機器學習技術可以檢測網(wǎng)絡數(shù)據(jù)中的模式，并且能夠了解“正常”的樣子。它能夠了解網(wǎng)絡通常的外觀和功能，從而識別可能是風險因素的異常情況，例如數(shù)據(jù)傳輸增加或異常外部連接和流量模式。除了網(wǎng)絡流量分析之外，還可以進行行為分析，可以識別惡意異常和良性異常，避免耗時的誤報。機器學習還可以隨著網(wǎng)絡流量隨著新的IoT設備的增加呈指數(shù)級增長而擴展。
