物聯網設備、物聯網卡被應用到現代辦公室，以提高生產力和便利性。它們包括用于通信和會議目的的安全傳感器、設備跟蹤器、庫存管理設備和多媒體系統。然而盡管物聯網設備具有許多優勢，但它們也存在風險。

　　物聯網設備為網絡添加了許多端點，這些端點不斷增長，需要單獨管理。物聯網設備通常安全性非常有限，必須正確配置才能利用這些工具。許多設備用戶從來不會設置改變安全屬性，要知道使用默認設置是有很大的安全隱患的，攻擊者可以輕松破壞設備。

　　物聯網設備無法提供全面的報告。即使物聯網解決方案具有某種形式的安全性，它們通常也不提供警報或報告系統。

　　物聯網系統是一個完整的系統架構，從頭到尾如果有一環出現問題，會影響整個系統的運作。在單個辦公樓，制造場所，學校園區或倉庫中，可能有數百個物聯網設備向中心位置報告信息，并且只需要對其中一個設備進行泄密，就足以使網絡的其余部分處于危險之中。

　　物聯網設備往往具有較差安全性，但這并不意味著它們本身就能夠帶來風險。攻擊者需要擴展到物聯網設備的初始危害之外，并通過網絡訪問和操作數據，簡言之，就是說物聯網設備風險實質上還是網絡風險。

　　為了保護網絡，安全系統必須識別異常網絡流量，不過比較棘手的是并非所有異常都是惡意的，這就導致了許多誤報。

　　物聯網系統的網絡風險會帶來較大的經濟損失，且這種風險可能出現于物聯網的任何一個環節中，那么企業該如何進行應對安全威脅呢？答案是機器學習。

　　為了有效地保護當今的網絡，企業必須轉向相應的技術，因為根本沒有足夠的人可以手動執行此操作，而且成本過高。包含機器學習（ML）的安全解決方案可以通過有限的人員配置來改進對高級威脅的檢測。

　　國內物聯網卡采購平臺物聯卡商城表示，用于網絡安全的機器學習技術在處理物聯網方面具有一些特殊優勢。機器學習技術可以檢測網絡數據中的模式，并且能夠了解“正?！钡臉幼印Ｋ軌蛄私饩W絡通常的外觀和功能，從而識別可能是風險因素的異常情況，例如數據傳輸增加或異常外部連接和流量模式。除了網絡流量分析之外，還可以進行行為分析，可以識別惡意異常和良性異常，避免耗時的誤報。機器學習還可以隨著網絡流量隨著新的IoT設備的增加呈指數級增長而擴展。