机器学习能力还增加了人工智能系统可以访问和处理的数据范围:在线和离线的视觉图像、文本甚至口头语音 。 现有数据数量和质量的增加 , 增加了从中获得的见解的价值和影响 。
结合这些机器学习功能 , 可以提高数据处理的速度和数量 , 从而实现实时可操作的见解 。 这在许多物联网系统中是至关重要的 。
AIoT如何支持雅加达智慧城市:利用SAS的人工智能平台 , 雅加达智慧城市能够实时集成多源数据 , 并通过物联网、机器学习和人工智能技术提供高级分析 , 以提供应急/灾难预测能力和优化服务公众 。 其结果是洪水应急响应减轻了雅加达的洪水风险 。
鉴于物联网在历史上属于运营技术 , 谁应该拥有物联网的安全?
Kenneth Koh: 物联网的引入模糊了企业IT和OT之间的界限 。 传感器和设备连接到网络 , 以创建新的系统和改进流程 。 与此同时 , 这种融合使传统的OT设备和系统面临以前未曾有过的威胁 。
事实上 , 真正的设备安全是技术、流程和最佳实践的结合 。 因此 , 保护物联网系统不应该是OT或IT团队的专属领域 , 而应该是在两者之间产生更紧密、更有效的协作 。
然而 , 这说起来容易做起来难 , 因为IT安全团队和OT安全团队通常不使用相同的语言 , 很难理解彼此的观点 。
职责分配完全不同 。 优先事项经常出现分歧 , 管理OT安全和IT安全的法规有时会相互矛盾 。 获得给定环境中所有资产的概览 , 可以明确哪些资产和流程在任何情况下都不能失败 。
通过这样做 , 组织可以建立和实践统一的网络安全 , 以确保数据的机密性、完整性和可用性 。
机器学习
举出一项IT和运营技术人员协同工作的最佳实践
Kenneth Koh: 在制造业中 , 数据对时间非常敏感 。 例如 , 如果一个流程中的化学浓度偏离了最佳浓度 , 工程师可能只有几分钟的时间来做出反应 , 以节省数吨的产品 。
在许多半导体工艺中 , 工程师只有几秒钟的时间做出反应 。 在这种情况下 , 分析需要转移到“边缘” , 这意味着数据必须在机器或车间进行分析和决策 , 而不是在后台办公室或工程部门 。
这需要有能力在任何需要的地方进行分析 , 如在机器上、在生产车间、在云端或后台办公室 。
面临的主要挑战之一是数据孤岛 。 对于未实施IT/OT融合的组织 , 由于未集成或部分集成的应用程序和企业系统拼凑而成 。 如果没有仔细的规划 , 引入新的数据来源 , 如物联网传感器 , 会使问题更加复杂 。
【外卖小哥|联通沃卡惠:人工智能在物联网分析中的价值】实施一个数据集成平台 , 以将物联网系统与组织的现有技术堆栈连接起来 , 可以打破历史数据和未来数据之间的孤岛 , 同时通过单一控制点为所有团队提供相同的访问权限 。 这确保了IT和OT团队在同一页面上 , 为更好的IT/OT融合奠定了基础 。
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