容器生态系统环境包括一些安全特性正在快速地变化。因此他们希望在未来的12个月内保持与新环境同步更新，并提供一些病毒拦截和隔离的安全保护。进而通过机器学习的方法提供更加先进的异常检测，将积累的大量的容器数据，作为一个传感器，把标准化数据提供给其他系统，帮助其检测异常。有些病毒会潜伏很久，不能被实时发现，这就需要机器学习做一些比较复杂的分析。对我们而言，我们所面临的挑战是如何为客户提供可靠、有价值的安全保护措施。同时，该如何将更多的数据提供给其他系统，通过整合更大的数据库，检测到更多隐藏的威胁。
而人工智能是解决IoT安全问题唯一的希望。第一，IoT设备有专门设计的系统，执行相对简单的任务；第二，IoT设备能收集大量数据。因此，与被动查找病毒的“超级英雄式”不同，通过丰富的IoT数据训练AI模型，AI就可以更加快速、高效地鉴别出可能出现的安全问题。也就是说，IoT设备设计时需要完成一系列的任务，从而主动实时地分析并应对潜在的安全问题。
哪里有困难，哪里就有机会。对人工智能在物联网安全领域的应用看好的不仅有创业者，还有投资人。
Oriza Ventures的创始合伙人AlexLiang认为基于人工智能的解决方案是最优路径。他分析了物联网的三大痛点：第一，物联网设备种类繁多，没有统一操作系统，无法给每一种设备开发专门的安全软件；第二，物联网设备终端的计算处理能力有限，无法适用有强大功能的通用系统；第三，物联网设备的网络接连方式是多样化的，有的通过WiFi，有的通过移动网络，有的连在机构的边界安全防护系统以内，有的连在外面。这些特性都使得传统的安全解决方案无法适用物联网安全领域。
“因此，物联网企业需要真正定制化的方案，而这方案正是人工智能通过深度学习模型可以提供的。”Alex Liang总结说，Oriza Ventures也是ZingBox的早期投资人之一。
同样投资了ZingBox的Wisemont Capital管理合伙人李峻重点关注人工智能领域。在她看来，AI在应用层面最火热的是信息安全和医疗保健。这两个领域都产生了大量数据，人工智能技术可以发挥很重要的作用。“我看过很多监控摄像领域、云领域都有很多垂直数据和安全结合的方案。从我个人观点来说，我认为安全领域的热度将会持续，信息安全事件频发，很多公司要在安全领域下功夫。”
然而，就目前而言，人工智能成为解决物联网信息安全的良药也还停留在实验阶段。李峻介绍，“2017是人工智能年，似乎每个公司找我们，都会称自己是人工智能公司。”解决方案也是五花八门，相关公司有把AI和摄像头的数据相结合的，有做硬件芯片的，也有做整体方案等等 。
因此，如果创业者希望创办一家信息安全领域的公司，李峻首先关注的是数据的优势：其次，则是公司如何提供实时规模化的解决方案;最后，是具体的解决方案，对整个行业的了解。李峻在最后总结道，“我们看到很多创业者均来自于顶尖大学研究AI 的博士，但关键是你是否了解整个产业、业务流程、行业痛点， 你是否可以吸引客户来尝试甚至购买你们的产品。”
尽管将AI看成唯一的希望，邹叙也坦诚目前人工智能所面临的三大挑战：第一， IoT安全领域缺乏足够多、高质量的标记数据来训练传统的AI 模型;第二，一旦发生信息安全的攻击，我们该如何让AI 引擎做出实时反应;第三，AI 引擎如何提供跟某次安全攻击相关的其他信息和分析?
谁将成为万物互联时代的信息安全守护者?即便人们对于AI的呼声最高，但到现在为止仍在探索阶段。谁又将在万物互联时代根植于安全领域开疆拓土?
未来终不可期，所幸真正有用的技术将会伴随着科技的进步，在大浪淘沙中逐渐显现出来。就算有万重高山阻隔，万物互联的时代终将会到来。
面对未来，人们一直在准备着。
