在物聯網安全領域，機器學習最大的優點就是掃描，探測和保護設備和網絡的速度。他能為所有網絡，包括仍然使用傳統技術和物聯網設備的網絡引入現代安全模型和框架。下面詳細介紹了機器學習的兩個優點：1.找到並識別網上所有物聯網設備。由於IoT機群的巨大和複雜程度，IT團隊可能不會知道在當前網絡上所有的IoT設備，特別是那些間歇連接或者用傳統協議收發數據的設備。在安全性方面，它們被“隱藏”直到被激活或者成為攻擊目標為止。機器學習能夠識別網絡上的IoT設備，因為它能自動掃描和比較曆史網絡行為。舉例來說，如果機器學習模型知道一個月中某一天某個地點的網絡通信量增加，就能探測到潛在的隱藏設備。IT管理人員隨後可以派團隊對地點進行現場確認，並將其納入未來的安全計劃中蘋果 5g 手機。2.向網段添加物聯網設備的效率更高。建立網段僅僅是任務的一部分;IT團隊必須將設備添加到片段中，以使其工作正常。這對互聯網上大量的物聯網設備來說是一種挑戰。把機器學習和網絡分段結合起來，會更加方便和高效。小組可設定分片和邊緣設備的規則以啟動，然後機器學習模型會相應地自動監控設備。隨著設備的連接，機器學習系統自動地根據這些規則把他們放到相應的安全組中。這樣，IT人員就可以騰出時間從事更有價值的技術活動和策略，同時保持物聯網設備相關和更新的安全。精選文章：5Gを産業用モノのインターネットに適用します邊緣設備或傳感器是否需要定制?5G對環境有什么影響?它如何影響世界?
