對于供應商及其客戶而言，由于復雜性、成本的問題，物聯網安全在很大程度上仍然是在出現問題之后才會考慮的問題。這些物聯網設備應如何在企業網絡上運行，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絡連接設備的速度越來越快，大多數高管都非常擔心物聯網設備可能給他們的業務帶來的潛在風險。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，被黑客入侵的物聯網設備可以提供企業數據的網關和巨大的漏洞。

　　其實，物聯網安全性正在嘗試自動保護這些設備，并使用已經在網絡中肆虐的現有數據包阻止來自越來越多的處理器和內存受限的物聯網設備的威脅。這些系統的行為與傳統計算機有很大不同，它們與企業防火墻外的系統進行交互。

　　幸運的是，最近大數據網絡分析的技術進步，結合人工智能（AI）和機器學習（ML）技術，正在產生新的平臺，可以解決網絡世界迫在眉睫的安全問題。

　　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網網絡的方法，要確保安全解決方案包括以下原則。

　　由于物聯網設備的設計并不具備強大的網絡或安全功能，因此只需在網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，該系統使用每個檢測到的設備的詳細行為來自動地對物聯網設備進行盤點和分類。

　　了解正常的物聯網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絡中實時分析和測量網絡上的每個設備，以確定物聯網設備何時、何地和為何表現不佳或可能產生安全威脅。

　　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的物聯網設備至關重要，這需要新的物聯網平臺使用與現有安全工具的編程接口來主動實施安全策略。

　　國內物聯網卡供應平臺物聯卡商城表示，企業要在新的物聯網系統上實現合理的投資回報率，他們必須采用更完整的物聯網方法，包括性能和安全方面，使用對已經遍布當今網絡的不斷增加的流量進行復雜的數據分析。