En kedja är inte starkare än sin svagaste länk och detta talesätt gäller även i det uppkopplade hemmet. De flesta smarta hem-tillbehör har otillräcklig säkerhet vilket gör användarna sårbara för angrepp. Nu investerar vi i ny molnbaserad teknik med målet att kunna skydda den växande IoT-världen (Internet of Things, sakernas internet).

Djupgående kunskap om IoT-landskapet och sårbarheter

Sakernas internet utgör en betydande risk för hela det digitala ekosystemet. Det beror på att så många av dessa enheter inte har ett inbyggt säkerhetssystem som förhindrar att de kapas av hackare.

Allt eftersom detta nya utrymme växer investerar Avast i ny teknik i vår molnbaserade säkerhetsinfrastruktur där analys och bearbetning av IoT-hotdata på nätverksnivå ingår.

Med vår teknik Wi-Fi-kollen, som infördes 2015, utvärderas och identifieras sårbarheter i anslutna enheter på över 50 miljoner hemnätverk. Den åtgärdar även konfigurationsfel. Massiva mängder data kombinerat med AI och maskininlärning kommer göra att vi blir bättre och bättre på att upptäcka och skydda oss mot IoT-hot.

Så här skyddar vi IoT-enheter

Vi studerar IoT-enheternas beteende, var för sig och i grupp, och utvärderar statistiskt den mängd och vilka typer av data de skickar. Sedan använder vi denna information när vi analyserar användarens infrastruktur. Detta innebär att vi tittar på vilka typer av enheter och nätverk de använder och tar reda på deras funktioner och sårbarheter med hjälp av vår avancerade AI-motor. Med denna information och genom användning av avancerade algoritmer kan vi skydda ditt nätverk från alla inkommande hot.

Avast Smart Home

Statistik från hundratals miljoner enheter behandlas via maskininlärningsalgoritmerna som körs i vår distribuerade molninfrastruktur för att upptäcka hot i anslutna enheter. Eftersom vi är experter på skadlig kod kan fördröjningen minimeras och den kritiska tiden det tar att identifiera hot förkortas. Men för att verkligen bekämpa den ökade risken för faror i ett allt större antal enhetstyper använder vi två metoder. Först använder vi våra specialbyggda avvikelseidentifieringsalgoritmer för att upptäcka specifika attacktyper. Dessa slår vi ihop för att identifiera olika klasser av IoT-attacker. Sedan använder vi vårt djupa neurala nätverk för att identifiera alla dessa attacker, även nya.

Ett djupt neuralt nätverk för IoT-trafik

Vår nätverkstrafik matar anonymiserad statistik från miljoner hem till ett djupt neuralt nätverk. Inre noder i detta komplexa nätverk börjar sedan förstå hur dessa flöden hänger ihop med specifika enhetstyper, hur ett antal enheter utgör en hemkonfiguration eller hur ett större antal enheter utgör en tjänst. Sedan separerar utdata eller det sista lagret i det neurala nätverket samlingarna av flöden som antingen är godartade eller skadliga.

Vår smarta hemarkitektur

För att skydda våra kunder och deras IoT-hemenheter finns Avast i både routern och via våra befintliga produkter för PC, Mac och mobila enheter. Dessa samlar in statistik om trafikflöden som kommer in och ut ur hemmet, utan att det påverkar paketets normala dirigering. Samlad statistik skickas sedan till Avast-molnet för bearbetning. Om Avast Intelligence Platform anser att flödet är skadligt eller enheten är skadlig kommer den att instruera Avast-produkten att blockera flödet eller enheten. Avasts smarta hemapp innehåller en portal där användaren kan interagera med systemet.

Varför har Avast haft sådan framgång med IoT?

Det har helt enkelt med mängden att göra. Med tillgång till data från över 50 miljoner kunders hem i 100 länder har Avast en enastående översikt över hotlandskapet. Det innebär att vi kan identifiera och svara på hot snabbare än någon annan.