想象一下，由于欺诈而损失会高达150万美元——实际上，在美国这是一家公司遭到一次财务欺诈所造成的平均损失。网络安全漏洞的持续威胁正被肆无忌惮的黑客利用，这不仅对个人来说是可怕的，对企业也是如此。应对潜在欺诈风险，一个强大的、先发制人的、面向未来的系统是十分必要的。
随着数字时代的到来，一切都发生了迅速的变化。但不幸的是，虽然技术进步在很多方面改变了我们周围的世界，但不总是朝着好的方面发展，随之而来的糟糕的另一面也会影响我们，甚至更加深刻。
如今与商业有关的欺诈案件增速惊人，数字技术很容易受到大规模网络攻击的影响。
物联网连接世界随着物联网(IoT)广泛应用成为现实，我们现在生活在一个比以往任何时候都更加互联和一体化的世界。虽然不是每个行业都全心全意地拥抱物联网，但大多数行业已经并正在努力进行数字化转型。为了快速实现数字化转型目标，许多企业略微忽略了安全方面的威胁。
虽然物联网基础设施提供了许多便利、协作和生产力方面的好处，但它也带来了严重的安全威胁，包括对物联网设备的直接攻击以及物联网设备产生的数据隐私问题。
即使是最安全的物联网设备、网络和系统也容易受到恶意活动的影响。以下是一些迫在眉睫的网络安全威胁。
1、DDoS攻击DDoS(分布式拒绝服务Distributed Denialof Service)攻击涉及用冗余请求淹没服务器，使服务器超载，使服务器离线，消耗目标服务器性能或网络带宽，从而造成服务器无法正常地提供服务。
2、物联网设备泄露数据公司或员工的敏感信息很容易通过这种方式泄露出去。对于黑客来说，获取一个公开可访问的设备并破坏这些物联网设备并不困难。
3、可怜的加密通信渠道可能最容易受到网络攻击。在私人或公共网络上共享的未经加密的数据可能被窃取或篡改。对于物联网网络来说，它为黑客攻破公司系统和网络提供了大门。
4、敏感资料外泄DNS中毒、从合法的应用服务器转移和重新路由通信，以及在数据所有者不知情或未经许可的情况下泄露敏感数据，这些都是该领域的重大挑战。
此外，不法分子正在不断寻找破坏物联网设备和系统的新方法，但欺诈管理团队仍在使用遗留系统和流程来管理或检测欺诈。
据一家领先的BPM(业务流程管理)组织称，企业比预期更容易遭遇欺诈案件，主要原因是:
采用单一方法进行欺诈管理——当团队和个人在世界不同地区和地区工作时，这种方法永远不会奏效。该方法没有采用集中手段来进行欺诈预防和管理，而是在业务流程、功能和位置之间进行扩展。
大多数分析基于人类的知识、过去的经验、单一的基于规则的分析和直觉，而不是标准化的方法、最佳实践和系统。
尽管如此，人工智能(AI)和机器学习(ML)为物联网领域的欺诈检测和防范市场注入了一剂乐观的良药，提供了亟需的推动力。
强化物联网环境随着企业继续投入更多资金加强物联网环境，AI和ML等技术将被用于保护数据和设备，并防止攻击。通过人工智能解决方案，可以通过持续的监控和分析来保护宝贵的资产，并降低欺诈风险。
除了实时跟踪大数据和交易，人工智能算法还可以使用预测分析来帮助企业了解过去的事件，并预测未来可能出现的类似潜在威胁。
物联网应用中的人工智能还可以实现自动化决策。例如，机器学习算法不断监测流经物联网设备的所有流量，提供正常物联网周期或行为模式的清晰图像。这可以帮助检测任何可疑活动，并在这些威胁显现为更大的问题之前识别它们。
企业希望从过去的错误中吸取教训对于想要改善其物联网生态系统并及早发现欺诈行为的企业来说，从他人的错误或失败中吸取教训至关重要。此外，理解为什么你的应用程序、设备或物联网网络很脆弱，容易受到欺诈，这一点至关重要。
识别这些漏洞并进行定期物联网安全审计是确保您的物联网不会成为欺诈者的目标猎物的关键。