Skip to main content
Wireless Logic
IoT-Anomaly-Detection_Header_1536x551px
IoT-ordliste

Hvad er Anomaly Detection i IoT?

Brug AI til at afsløre skjulte trusler og sikre dine forbundne enheder, før cyberangrebene rammer.

Beskyt IoT-netværk med Anomaly Detection

Anomaly Detection i IoT er en forebyggende cybersikkerhedsforanstaltning. Det henviser til processen med at identificere usædvanlig eller uventet adfærd i forbundne enheder, netværk og datastrømme og markere aktivitet, der afviger fra normale mønstre. I forbindelse med IoT kan dette omfatte unormale stigninger i dataforbrug, usædvanlige forbindelsesforsøg eller kommunikation med uautoriserede slutpunkter.

Moderne løsninger til detektering af anomalier bruger typisk kunstig intelligens (AI) og maskinlæring til at analysere enhedens adfærd i realtime. Disse teknologier hjælper med at etablere en baseline for normal aktivitet, hvilket gør det lettere at spotte uregelmæssigheder, der kan indikere sikkerhedstrusler eller systemfejl.

I modsætning til traditionelle sikkerhedsværktøjer, der er afhængige af kendte trusselssignaturer, fokuserer  Anomaly Detection på at afdække ukendte eller nye trusler - og hjælper organisationer med at handle, før der opstår skade.

Hvorfor detektion af IoT-anomalier er afgørende for enhedssikkerhed

IoT-enheder anvendes ofte i uovervågede miljøer, hvilket gør dem til primære mål for cyberkriminelle.  Anomaly Detection forbedrer IoT-sikkerheden ved at:

  • Spotte tidlige tegn på kompromittering, som DDoS-angreb (f.eks. Mirai-botnet) eller dataekfiltrering via IP-bagdøre
  • Blokering af uautoriseret brug, f.eks. SIM-kapring eller tredjepartsadgang
  • Minimering af økonomisk og omdømmemæssig skade ved at muliggøre hurtig reaktion på sikkerhedshændelser
IoT-anomali-detektion_Hvorfor_IoT_anomali_640x400px

Almindelige IoT-trusler opdaget af Anomaly Detection

Type trussel

Beskrivelse

SIM-misbrug eller -kloning

Duplikerede eller stjålne SIM-kort, der bruges til uautoriseret dataadgang eller omkostningsmisbrug

Deltagelse i DDoS-angreb

Kompromitterede enheder bruges til at starte angreb på eksterne servere

Kommunikation med malware

Enheder, der sender eller modtager data fra mistænkelige eller sortlistede IP-adresser

Exfiltrering af data

Usædvanlige udgående trafikmønstre, der tyder på, at følsomme data er ved at blive lækket

Kommando og kontrol (C2)

Enheder, der forsøger at oprette forbindelse til kendte kontrolservere, der bruges af angribere

Usædvanlig enhedsadfærd

Pludselige stigninger i dataforbrug, uventet roaming eller aktivitet uden for arbejdstid

Fordele i forhold til traditionelle sikkerhedsværktøjer

IoT-Anomaly-Detection_Benefits_640x400px

Traditionelle sikkerhedsværktøjer er ofte afhængige af kendte trusselssignaturer eller faste regler, hvilket betyder, at de kun kan opdage trusler, der er blevet set før. Moderne platforme til detektering af anomalier har en mere proaktiv tilgang.

Ved at bruge AI og adfærdsanalyse kan de identificere usædvanlig aktivitet, selv om truslen er helt ny eller tidligere ukendt. Det gør dem særligt effektive i dynamiske IoT-miljøer, hvor enheder kan fungere forskelligt over tid. I modsætning til signaturbaserede systemer kræver Anomaly Detection ikke forudgående kendskab til et angreb for at markere mistænkelig adfærd, hvilket giver organisationer mulighed for at reagere hurtigere, reducere falske positiver og være på forkant med nye trusler.

Nøglefunktioner og fordele ved en moderne IoT Anomaly Detection platform

Funktion

Beskrivelse

Fordel

Teknologi-agnostisk detektion

Fungerer med enhver IoT-enhed eller applikation i hele verden

Fleksibel, skalerbar implementering

Synlighed i realtid

Overvåger kontinuerligt trafik fra enhed til sky

Øjeblikkelig opdagelse af trusler

Agentløs implementering

Ingen software påkrævet på IoT-enheder

Hurtig opsætning med lav friktion

AI + regelbaseret motor

Bruger adfærdsmodeller og trusselsinformation

Præcis trusselsidentifikation og færre falske positiver

Kompatibel med privatlivets fred

Analyserer trafikken, ikke indholdet af data

Understøtter overholdelse af lovgivningen

Brug af Anomaly Detection i IoT

Anomaly Detection kan anvendes i en lang række IoT-miljøer for at forbedre sikkerhed, synlighed og driftsmæssig robusthed .

  • I vedvarende energi og store sensorsystemer (f.eks. måling) hjælper det med at identificere forsøg på manipulation eller forsøg på at omdanne enheder til IoT-bots .
  • Ved opladning af elbiler kan den opdage serviceforstyrrelser eller ondsindet indhold, der downloades til udstyrets skærme.
  • Inden for digital overvågning kan den opdage data, der overføres via IP-bagdøre .
  • Inden for flådestyring kan den opdage uautoriserede SIM-udskiftninger eller datamisbrug i telematiksystemer til køretøjer .
IoT-Anomaly-Detection_Use_Cases_640x400px

Registrering af anomalier i Wireless Logic IoT-sikkerhedsstakken

IoT-Anomaly-Detection_What_is_anomaly_640x400px

Anomaly & Threat Detection er en central del af Wireless Logics bredere tilgang til IoT-sikkerhed, som fokuserer på tre nøgleområder: forsvare, opdage og reagere.

I denne ramme henviser detektion til evnen til at overvåge enhedens adfærd i realtime, identificere usædvanlig aktivitet og fange potentielle trusler, før de forårsager skade. Wireless Logics Anomaly Detection-platform bruger AI og maskinlæring til at overvåge og analysere enhed-til-sky-trafik i realtid og markere alt, der ikke matcher normale mønstre.

Ved at hjælpe organisationer med hurtigt at få øje på og reagere på uventet adfærd styrker Anomaly & Threat Detection den overordnede sikkerhed for forbundne enheder og reducerer risikoen for afbrydelser eller datatab.

IoT. Det er ikke kompliceret med Wireless Logic.

Design og implementer en fremtidssikret IoT-løsning, der skalerer med din virksomhed.

Kontakt os