物联网 (IoT)、人工智能 (AI) 和云技术持续主导全球安全讨论，这使得识别和驾驭新型互联系统的颠覆性潜力变得比以往任何时候都更加重要。
研究表明，到 2024 年，全球联网物联网设备数量将增长 13%，达到 188 亿台;全球多达 98% 的组织正在使用某种形式的云服务，近 80% 的组织正在加大对人工智能工具的投资。
从安全角度来看，这些技术各自的优势显而易见，但通过定制化的智能集成整合后，其优势将更加显著。然而，互联互通的增强也可能会暴露出新的复杂漏洞。
新兴的云技术、人工智能和物联网技术所带来的通信自由，可能会给校园安全主管的工作带来独特的挑战，但利用这些解决方案的优势也不容忽视。
云、人工智能和物联网融合的重要性
诚然，云、人工智能和物联网技术可能会带来颠覆性的影响，因此，校园必须以能够充分利用这些技术优势的方式应对这些技术的融合。
当然，许多人都了解利用一种或多种这些技术的系统所提供的功能，但利用跨实践用例和潜在的未来优化方案，能够带来更有价值的视角。
当云、人工智能和物联网安全实践融合时，安全主管将能够：
识别细微活动：物联网摄像头、门禁系统和传感器通过机器学习软件增强，帮助团队发现原本可能被忽略的细微异常，并由云管理提供支持，以支持快速的跨设备通信。
增强数据分析：驾驭物联网和人工智能系统的复杂性，使校园能够更高效地收集更多可用数据，并从物联网硬件中提取洞察，并由人工智能基础设施自主分析和处理。
追求自适应响应：应用于互联物联网安全设备阵列的机器学习算法可以进行编程，使其有机地理解复杂装置中的正常活动，从而支持自动化和自适应响应。
利用边缘智能：当人工智能模型部署到边缘物联网设备上时，运营商可以根据实时信息采取行动。专业人员可以提升决策能力，并在低延迟环境中调整设备。
通过选择将云、人工智能和物联网设备互联，并创建适当的融合安全实践，园区可以事半功倍。应对此类技术颠覆性特性的努力必须以调整流程为中心，以充分发挥智能集成系统的潜力，而不是仅仅将用例限制在孤立的技术栈中。
集成系统面临的安全挑战
虽然融合实践和集成系统的主要优势显而易见，但也存在显著的弊端。云、人工智能和物联网技术的颠覆性本质显而易见，在于其可能暴露跨设备攻击媒介。
在许多方面，云、人工智能和物联网集成的优势也代表着现代安全挑战的起源，它创造了一个巨大的攻击面，可能而且越来越容易受到严重的网络安全风险的威胁。2024年前五个月，物联网安全攻击激增107%，近年来针对关键基础设施的网络攻击增长了9%。
安全总监在整合人工智能、物联网和云解决方案时必须考虑的关键因素包括：
凭证安全性：人们经常使用弱凭证或默认凭证来保护物联网设备;安全凭证是唯一的，经常通过多因素身份验证 (MFA) 进行更改和增强。
数据完整性：实施自动从人工智能工作流中移除低质量数据的方法，以降低数据完整性低下影响系统输出的风险。
边缘安全风险：一些边缘设备的计算和内存能力相对较低，难以应用所需的高级安全保护措施。
横向网络攻击：在一系列集成系统中，有时安全性较低的设备会连接到高风险组件，从而暴露出可访问的攻击向量。
集成系统越复杂，对运营商持续调查、调整和强化设备的要求就越高。如果没有面向未来的融合方法，即使是专业的校园安全技术主管也可能难以缓解漏洞。
完善融合系统安全方法
安全集成的未来将依赖于最终用户专注于整合跨学科的最佳实践，以支持以持续改进为中心的工作流程。
为了更好地应对云、人工智能和物联网等新兴技术的颠覆，集成专家需要采用数据优先的融合系统安全方法，将技术和人员视角的洞察相结合，以智能方式应对新兴且多变的风险。
虽然人工智能工具很有帮助，但在关键时刻，人为因素对于关键安全决策仍然至关重要，这要求集成商注重实际操作性。
为了确保组件安全，运营商必须有办法维护全面的设备清单，利用人工智能模型作为安全资产，并定期进行全面的渗透测试，以可靠地应对新风险。
这样，园区才能最大限度地利用颠覆性的云、人工智能和物联网技术的优势，最大限度地提高安全性，同时又不损害集成设施的灵活性或效率。
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