Bedeutung von KI in der IoT-Sicherheit

Cybersicherheit ist per Definition eine äußerst volatile, sich verändernde Landschaft. Die Sicherstellung einer effizienten Verteidigungshaltung erfordert eine kontinuierliche Bedrohungsüberwachung, die Entwicklung von Verteidigungsstrategien, um ihnen zu begegnen, und die Implementierung neuer Gegenmaßnahmen. Diese Herausforderung wird weitaus komplizierter, wenn sie auf den sich entwickelnden Bereich des IoT angewendet wird. Herkömmliche Sicherheitskontrollen sind in der IoT-Landschaft, die eine Vielzahl von Geräten mit unterschiedlichen Kapazitäten verbindet und Leistungen unterschiedlicher Stärke erbringt, einfach nicht effektiv genug.  

Das Internet der Dinge (IoT) kann allgemein als ein globales Netzwerk von Computergeräten verstanden werden, die mit Sensoren und einer IP-Adresse ausgestattet sind, um über das Internet zu kommunizieren. Was die Sicherheit für IoT-Geräte besonders herausfordernd macht, ist, dass diese Geräte unglaublich vielseitig sein können, was den Umfang branchenweiter Sicherheitslösungen sprengt. Außerdem sind diese Geräte so konzipiert, dass sie kostengünstig und energieeffizient sind und oft nur mit einem einfachen Passwort (wenn überhaupt) ausgestattet sind. Dies macht IoT-Geräte unglaublich anfällig für Hacking-Versuche.

Wie KI bei der IoT-Cybersicherheit mit Datenanalyse helfen kann

Wenn IoT-Geräte sich in einer Sache auszeichnen, dann sammeln sie mit ihren unzähligen Sensoren Informationen. KI kann IoT-Geräten dabei helfen, eine unvorstellbare Datenmenge in sehr kurzer Zeit zu analysieren. Die Kombination aus KI und IoT kann Unternehmen trotz ihrer riesigen Auswahl an Geräten und Sensoren, die über das Internet kommunizieren, mehr Transparenz und Kontrolle verschaffen. Mit anderen Worten, KI kann es Unternehmen ermöglichen, die gesammelten Daten mit IoT in wertvolle und vor allem umsetzbare Informationen umzuwandeln. Dies ist besonders wichtig, um die Geräte und das Netzwerk vor unbefugten Zugriffen und Eindringversuchen zu schützen.

Sicherheitsbedenken im IoT

Es gibt mehrere Faktoren, die dazu beitragen, Cybersicherheit zu einer Herausforderung für IoT-Geräte zu machen. Das Feld ist in seiner Größe und Reichweite unglaublich groß und das IoT besteht aus einer unglaublichen Vielfalt von Geräten, darunter alte und neue – jedes mit seinem eigenen Betriebssystem und vielen Sicherheitslücken. Diese Heterogenität macht es unglaublich schwierig, IoT-Netzwerke mit einer einzigen Verteidigungsquelle abzudecken, wie sie bei Betriebssystemen wie Windows oder Mac implementiert werden kann. Da IoT-Geräte außerdem auf erschwingliche Preise ausgelegt sind, handelt es sich häufig um sehr stromsparende, energieeffiziente Geräte mit keinen oder nur minimalen Sicherheits-Frameworks. Jedes Netzwerk besteht aus Tausenden, wenn nicht Millionen dieser Geräte, die es mit Daten über das Internet versorgen – was das gesamte Sicherheitsangebot zu einem virtuellen Albtraum mit unglaublicher Betriebskomplexität macht. Selbst als absolutes Minimum müssen die Netzwerke regelmäßige Updates für alle Betriebssysteme und Netzwerkanwendungen sicherstellen, neue Assets auf Lager halten, Sicherheitsrisiken einschätzen, potenzielle Ziele erkennen usw. Aus diesem Grund wenden sich Sicherheitsexperten an KI, um Hilfe zu erhalten Bekämpfung von IoT-Cybersicherheitsbedrohungen. Erfahren Sie mehr darüber, wie Sie Ihr IoT-Netzwerk vor sich ständig weiterentwickelnden Bedrohungen schützen können, indem Sie sich an einen lokalen Sicherheitsdienstleister wenden IT-Beratung Vermont.

KI in der IoT-Cybersicherheit

Der grundlegende Schritt zum Aufbau eines beliebigen Sicherheitsrahmens für das IoT liegt in der Identifizierung aller Geräte im Netzwerk. Für größere Netzwerke mit Millionen von Sensoren und Geräten kann dies eine gewaltige Aufgabe sein. Mit KI wird der Entdeckungsprozess jedoch viel einfacher und liefert gründliche, detaillierte Informationen über die Art der Geräte. Effektive Netzwerksicherheit ist das Ergebnis der Identifizierung und Überwachung aller Knoten in einem Netzwerk, und diese Identifizierungs- und Asset-Management-Kapazität des IoT macht es in der IoT-Cybersicherheit äußerst effektiv.

Zweitens kann KI durch Datenanalyse auch bei der IoT-Cybersicherheit helfen. KI wird am Steuer nicht müde oder schläft nicht ein und ist viel effektiver als Menschen bei der kontinuierlichen Überwachung riesiger IoT-Netzwerke bei der Suche nach Anomalien in der Aktivität. Leider führt dies auch zu vielen Fällen von Fehlalarmen, da jede Anomalie als potenzieller Verstoß angesehen werden kann. Dies wird durch den Einsatz von ML und das Unterrichten von KI angegangen, um Angriffsmuster zu erkennen und die Last von Fehlalarmen durch andere Unregelmäßigkeiten zu reduzieren. Leider ist unsere Fähigkeit, effektive Angriffsmuster zu modellieren, ziemlich begrenzt, da tatsächliche Datenschutzverletzungsdaten von echten Angriffen aus Datenschutzgründen selten offengelegt werden. Dies macht unsere Kapazität für die Qualität der Analyse etwas begrenzt. Sie können die Sicherheitslücken in Ihrem IoT-Netzwerk einschätzen, indem Sie sich an einen lokalen Anbieter wenden IT-Dienste Vermont.

Anwendung von maschinellem Lernen auf IoT-Netzwerke

Maschinelles Lernen ist unglaublich nützlich, um potenzielle Bedrohungen zu identifizieren, Schwachstellen im Netzwerk zu entdecken und systemische IoT-Schwachstellen zu identifizieren, wie z. ML arbeitet auf der Grundlage massiver Cyber-Sicherheitsdatensätze und IoT-Geräteprofile, was Zero-Day-Bedrohungen für viele Unternehmen zu einem besorgniserregenden Thema macht. Aber abgesehen von Zero-Day-Bedrohungen hat sich ML als äußerst effektiv bei der Bekämpfung von DDoS-Angriffen und der Verbesserung des Gesamtsicherheitsprofils von IoT-Netzwerken erwiesen. Mit der durch ML erleichterten frühzeitigen Erkennung von Bedrohungen kann es Herstellern auch dabei helfen, Geräte zu entwickeln, die per Design sicherer sind, und Sicherheitspatches rechtzeitig und effektiv zu versenden.

Um die Cybersicherheit für das IoT weiter zu verbessern, helfen Daten aus maschinellem Lernen IoT-Entwicklern auch dabei, sicherere Geräte zu entwickeln. Durch die frühzeitige Erkennung von Schwachstellen versenden Entwickler nach Möglichkeit Sicherheitspatches oder erstellen neue Versionen der Geräte, um die Benutzer besser zu schützen.

Da den meisten bestehenden IoT-Geräten keine oder effektive Verschlüsselungs- und Sicherheits-Frameworks fehlen, kann ML sehr effektiv sein, um anpassungsfähige und flexible IoT-Sicherheit auf Netzwerkebene bereitzustellen. Dies ist weit entfernt vom Asset-Management-Albtraum des IoT, wenn versucht wird, gerätespezifische Sicherheit zu implementieren, und führt auch zu viel überschaubareren Kostenaussichten für Unternehmen, die IoT-Frameworks einsetzen. IT-Supportanbieter in Vermont können Ihnen bei der effizienten ML-basierten Implementierung von IoT-Sicherheitsframeworks aus einer Hand helfen. Derselbe Ansatz kann sogar für den Heimgebrauch oder kleinere IoT-Implementierungen angepasst werden, um Bedrohungen frühzeitig zu erkennen und Benutzer vor Anomalien in ihrem Netzwerk zu warnen.

Steve Loyer

Steve Loyer ist Präsident und CEO von Tech
Gruppe, LLC. ein IT-Support-Unternehmen in Vermont. Mit
über 25 Jahre Vertriebs- und Serviceerfahrung in
Netzwerk- und Netzwerksicherheitslösungen hat Steve
erworbene technische und kaufmännische Zertifikate von
Microsoft, Cisco, Hewlett-Packard, Citrix, Sonicwall,
Symantec, McAfee, Barracuda und AmericanPower
Wandlung. Steve hat seinen Abschluss in Vermont gemacht
Fachoberschule mit Abschluss Elektrotechnik u
Elektronik-Engineering-Technologie.
Besuchen Sie seinen Blog unter https://tgvt.net/blog/.

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