物联网设备、物联网卡被应用到现代办公室，以提高生产力和便利性。它们包括用于通信和会议目的的安全传感器、设备跟踪器、库存管理设备和多媒体系统。然而尽管物联网设备具有许多优势，但它们也存在风险。

　　物联网设备为网络添加了许多端点，这些端点不断增长，需要单独管理。物联网设备通常安全性非常有限，必须正确配置才能利用这些工具。许多设备用户从来不会设置改变安全属性，要知道使用默认设置是有很大的安全隐患的，攻击者可以轻松破坏设备。

　　物联网设备无法提供全面的报告。即使物联网解决方案具有某种形式的安全性，它们通常也不提供警报或报告系统。

　　物联网系统是一个完整的系统架构，从头到尾如果有一环出现问题，会影响整个系统的运作。在单个办公楼，制造场所，学校园区或仓库中，可能有数百个物联网设备向中心位置报告信息，并且只需要对其中一个设备进行泄密，就足以使网络的其余部分处于危险之中。

　　物联网设备往往具有较差安全性，但这并不意味着它们本身就能够带来风险。攻击者需要扩展到物联网设备的初始危害之外，并通过网络访问和操作数据，简言之，就是说物联网设备风险实质上还是网络风险。

　　为了保护网络，安全系统必须识别异常网络流量，不过比较棘手的是并非所有异常都是恶意的，这就导致了许多误报。

　　物联网系统的网络风险会带来较大的经济损失，且这种风险可能出现于物联网的任何一个环节中，那么企业该如何进行应对安全威胁呢？答案是机器学习。

　　为了有效地保护当今的网络，企业必须转向相应的技术，因为根本没有足够的人可以手动执行此操作，而且成本过高。包含机器学习（ML）的安全解决方案可以通过有限的人员配置来改进对高级威胁的检测。

　　国内物联网卡采购平台物联卡商城表示，用于网络安全的机器学习技术在处理物联网方面具有一些特殊优势。机器学习技术可以检测网络数据中的模式，并且能够了解“正常”的样子。它能够了解网络通常的外观和功能，从而识别可能是风险因素的异常情况，例如数据传输增加或异常外部连接和流量模式。除了网络流量分析之外，还可以进行行为分析，可以识别恶意异常和良性异常，避免耗时的误报。机器学习还可以随着网络流量随着新的IoT设备的增加呈指数级增长而扩展。