物联网普及已成为社会发展的必然趋势，越来越多的企业选择物联网卡安装在普通设备上，或者购买智能设备，提高设备性能。随着智能设备的引进，黑客逐渐盯上了智能设备的漏洞，企图利用漏洞获取公司机密，引发企业对物联网的信息安全的担忧，严重阻碍了企业传统设备变革。那么物联网卡的安全隐患如何解决？
对于供应商及其客户而言，由于复杂性、成本的问题，物联网卡安全在很大程度上仍然是在出现问题之后才会考虑的问题。这些物联网设备应如何在企业网络上运行，需要进行更深入的行为分析，这与过去笔记本电脑和智能手机等设备所使用的方法大相径庭。
鉴于人们采用单一用途网络连接设备的速度越来越快，大多数高管都非常担心物联网卡可能给他们的业务带来的潜在风险。值得关注的是由于处理不当，这些设备会影响安全和日常运营。如果没有得到妥善保护，被黑客入侵的物联网设备可以提供企业数据的网关和巨大的漏洞。
其实，物联网安全性正在尝试自动保护这些设备，并使用已经在网络中肆虐的现有数据包阻止来自越来越多的处理器和内存受限的物联网卡的威胁。这些系统的行为与传统计算机有很大不同，它们与企业防火墙外的系统进行交互。
幸运的是，最近大数据网络分析的技术进步，结合人工智能（AI）和机器学习（ML）技术，正在产生新的平台，可以解决网络世界迫在眉睫的物联网卡安全问题。
无论是使用新的AI解决方案还是寻找以更小的步骤更好地保护物联网卡的方法，要确保安全解决方案包括以下原则。
由于物联网卡的设计并不具备强大的网络或安全功能，因此只需在网络上找到它们并准确了解它们的行为方式就是第一步。应用于分析网络流量的新AI和机器学习技术可以提供分层设备分类系统，该系统使用每个检测到的设备的详细行为来自动地对物联网设备进行盘点和分类。
了解正常的物联网设备行为能够标记机器异常，AI和机器学习算法非常适合此目的，因为它们允许在整个网络中实时分析和测量网络上的每个设备，以确定物联网设备何时、何地和为何表现不佳或可能产生安全威胁。
在具有正常行为标准的情况下，任何与该行为的偏差都可以立即检测到性能问题或潜在的安全问题。仅了解性能问题或潜在的安全威胁是不够的，采取行动隔离有异常表现的物联网设备至关重要，这需要新的物联网平台使用与现有安全工具的编程接口来主动实施安全策略。
国内物联网卡供应平台中创物联网表示，企业要加大对物联网卡的投入，选择大型的物联网卡公司，确保物联网卡性能和安全。强有力的技术团队对复杂的数据进行深度分析，防止黑客入侵，有力保障物联网安全。
