過不了多久，我們的世界就將遍布數以百億計的聯網設備。它們將無處不在，為眾人所有，并且通過開放的互聯網連接至企業的系統。

　　當如此之多的設備成為物聯網中的節點，我們該如何確保它們的安全呢?這一點單憑人類一己之力恐怕無法做到。物聯網時代將需要一種全新的認知安全，讓機器學會如何照顧彼此。

　　物聯網必定將帶來前所未有的與人和設備相關的數據，并因此改變商業和社會。然而，與許許多多的顛覆性技術一樣，物聯網也帶來新的威脅。

　　與IT部門以往所管理的系統不同，如今的互聯設備并非都在企業的保護范圍之內。它們被員工和客戶帶往全球各地，由他們啟動連接，為人所用，受人操縱。

　　十年前，隨著智能手機和平板電腦滲透到生活的方方面面，信息技術(IT)領域的專業人士也開始面對自帶設備(BYOD)時代不容小覷的安全挑戰。物聯網時代，自帶設備看似不足為奇，但隨著潛在攻擊目標數量的大幅增加，安全挑戰的規模和復雜程度同樣與日劇增。網聯網設備可以由任何人在任何地方安裝并進行聯網，但是各個設備的安全性卻往往被人忽視。

　　2016年秋，黑客們曾向DVR機頂盒和家庭安全攝像頭等物聯網設備發起大規模的DOS攻擊，影響十分惡劣。通過消費者所購設備展開的這次攻擊成了互聯網基礎設施的一場噩夢，導致PayPal、Twitter和Spotify等常用網站大半天都無法訪問。

　　想象一下，如果攻擊者控制了物聯網設備并使其以危險的方式運行，會帶來怎樣的后果。我們已經知道黑客可以控制聯網汽車，那如果他們能找到方法關閉聯網的心臟起搏器，后果又會如何?

　　隨著物聯網應用和解決方案產生大量的數據，企業已經開始采用認知系統，并從數據流中進行學習。當更多的數據從設備和傳感器端被獲取時，物聯網平臺就可以構建出這些設備及相關應用的預期行為模型。認知系統甚至可以識別需要用什么數據來解決相應的安全問題，并且主動尋找這類信息。

　　認知物聯網不僅有利于商業，也有利于安全。如果系統可以了解自身，就能夠識別異常行為，并采取適當的措施予以制止。

　　系統能夠識別連接到企業網絡的不安全設備，并在這些設備和IT系統之間增加保護層。系統可以具備類似生物自身免疫系統的一些特性，不斷尋找并消除威脅，包括那些它從未遇到過的威脅。

　　隨著認知系統的不斷學習，它們將變得更加擅長預測，不僅能夠在任何攻擊剛一開始時就將其識別，還能預測攻擊者的意圖，并搶先一步自保。這將有助于改變目前IT總是被動追趕黑客的“追隨模式”。

　　當然，認知系統還需要與人類安全專家合作。人類仍將是解決方案的主導。物聯網安全專業人員將確保遵循正確的流程，并且任何補救行為都應符合商業準則。

　　去年秋天這場明目張膽的攻擊，大大提升了各個企業對從設計、部署到后期管理在內的物聯網安全漏洞的關注。

　　認知系統能夠學習、預測、并輔助人類安全專家的工作，幫助他們先于攻擊者一步作出回應，扭轉局面。