到了2019年，業(yè)界還沒有為物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備建立一個新的、全面的安全模式，這反映了保護(hù)物聯(lián)網(wǎng)在軟件和設(shè)備安全融合中的地位所面臨的挑戰(zhàn)。獨(dú)特的威脅環(huán)境需要一種基于網(wǎng)絡(luò)和人工智能(AI)安全最新進(jìn)展的新安全方法。
面臨的風(fēng)險
思科公司預(yù)測，到2020年，物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的數(shù)量將超過500億臺。與此同時，企業(yè)正加快在物聯(lián)網(wǎng)工具方面進(jìn)行投資，將超過2670億美元。而在2017年，對于物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的攻擊增加了600%，反映出安全漏洞和目標(biāo)價值的重要性。美國國家安全局發(fā)布了一份關(guān)于應(yīng)對智能家電黑客的建議，2018年的黑帽和DEF CON會議也指出大量的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備遭遇攻擊。
物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的普及和缺乏全面的物聯(lián)網(wǎng)安全性給企業(yè)帶來了各種風(fēng)險。
首先，單獨(dú)改變或中斷連接設(shè)備的性能可能構(gòu)成災(zāi)難性的破壞，甚至產(chǎn)生生死攸關(guān)的后果。Stuxnet的攻擊以破壞中東某國的核計劃而聞名，它導(dǎo)致多達(dá)1000臺濃縮鈾離心機(jī)發(fā)生故障，并最終失效。此外，還有針對一些國家的電網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施進(jìn)行的攻擊。而對汽車和起搏器等消費(fèi)類設(shè)備的干擾使駕駛?cè)藛T面臨風(fēng)險。在企業(yè)內(nèi)部，篡改智能采礦、制造或農(nóng)業(yè)設(shè)備可能導(dǎo)致商品和設(shè)備造成數(shù)百萬美元的損失。勒索贖金和黑客行動的發(fā)展趨勢已經(jīng)擴(kuò)大了潛在目標(biāo)的范圍，使網(wǎng)絡(luò)攻擊者可以直接從漏洞中獲利。
除服務(wù)中斷外，物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)還容易受到破壞，導(dǎo)致數(shù)據(jù)丟失。來自制造業(yè)和消費(fèi)者傳感器的數(shù)據(jù)是一種寶貴的知識產(chǎn)權(quán)。消費(fèi)者或企業(yè)設(shè)備丟失的數(shù)據(jù)可能構(gòu)成侵犯隱私的行為，監(jiān)管專家預(yù)計，在未來幾年，由于物聯(lián)網(wǎng)攻擊而引發(fā)的法律案件將會瘋狂滋生。
從傳感器到云端跟蹤數(shù)據(jù)
物聯(lián)網(wǎng)威脅環(huán)境包括集中式和分散式系統(tǒng)的元素。典型的架構(gòu)涉及大量傳感器收集數(shù)據(jù)，然后對其進(jìn)行整合和分析。實(shí)際上，可以將物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的漏洞分為兩類：傳感器的安全性和數(shù)據(jù)存儲庫的安全性。
物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備在安全生命周期的所有階段(從預(yù)防、檢測到補(bǔ)救)都會產(chǎn)生責(zé)任。確保傳感器安全的挑戰(zhàn)始于準(zhǔn)確的庫存。許多企業(yè)將很難評估所有正在使用的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的安全狀況，從戰(zhàn)略性企業(yè)設(shè)備到區(qū)域辦事處的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備。許多物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備缺乏筆記本電腦或智能手機(jī)上的基本安全功能。默認(rèn)密碼、未修補(bǔ)的操作系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)信任問題以及具有開放端口的未加密設(shè)備都是物聯(lián)網(wǎng)安全中常見的安全隱患。最后，物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備可能不支持注冊它已被篡改的能力，從而限制了安全團(tuán)隊(duì)檢測和響應(yīng)網(wǎng)絡(luò)攻擊的能力。
物聯(lián)網(wǎng)本質(zhì)上與云計算安全交織在一起。大多數(shù)傳感器的處理能力相對有限，并依靠云托管來分析數(shù)據(jù)。這些整合的存儲庫會在訪問控制，數(shù)據(jù)安全性和法規(guī)遵從性方面帶來風(fēng)險。Gartner公司警告說，至少95%的云安全故障是客戶的錯誤，這意味著錯誤的安全設(shè)置將導(dǎo)致安全事故。對企業(yè)AWS S3存儲桶樣本的研究發(fā)現(xiàn)，7%的公共訪問權(quán)限不受限制，35%的存儲桶并未加密。專門用于審計和自動化云安全配置的供應(yīng)商的數(shù)億美元支出證明了這種攻擊手段的廣度。
利用物聯(lián)網(wǎng)的優(yōu)勢實(shí)現(xiàn)安全
由于大量數(shù)據(jù)和強(qiáng)大分析提供的商業(yè)機(jī)會，很多企業(yè)在沒有強(qiáng)大安全性的情況下投資物聯(lián)網(wǎng)。而物聯(lián)網(wǎng)安全解決方案必須依靠這些優(yōu)勢。
首先，物聯(lián)網(wǎng)安全從根本上要求基于網(wǎng)絡(luò)的實(shí)施。物聯(lián)網(wǎng)傳感器不支持智能手機(jī)可用的相同端點(diǎn)安全解決方案。傳統(tǒng)企業(yè)使用的設(shè)備數(shù)量龐大，使得設(shè)備級別的安全性變得不可行。網(wǎng)絡(luò)級別應(yīng)用安全性使企業(yè)能夠在其物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品組合中獲得整體可見性和執(zhí)行力。
其次，企業(yè)可以使用來自物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的大量數(shù)據(jù)來實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的行為安全性。目前用于物聯(lián)網(wǎng)的人工智能方法是簡單的統(tǒng)計偏差或異常檢測。他們可能會在大海撈針的查詢中找到需要的數(shù)據(jù)，來自物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的大量流量允許訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更準(zhǔn)確地檢測惡意意圖，降低誤報率，并減輕警報疲勞。
迫使現(xiàn)有的企業(yè)安全方法進(jìn)入物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)是注定要失敗的。保護(hù)物聯(lián)網(wǎng)需要硬件和軟件的安全性組合，以應(yīng)對連接設(shè)備和數(shù)據(jù)處理存儲庫的獨(dú)特風(fēng)險和限制。通過為所使用的物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)架構(gòu)定制安全性，組織可以充分利用云計算和人工智能等技術(shù)帶來的所有好處。
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