整體強度取決於最薄弱的環節 (A chain is only as strong as its weakest link)，套用在環環相扣的家用設施，這句眾所皆知的金玉良言也同樣適用。大多數的智慧家庭配件安全性欠佳，導致使用者無力抵禦攻擊。我們正在投資全新的雲端技術，目的在於保護不斷擴大的物聯網 (IoT) 版圖。

深入瞭解 IoT 態勢及弱點

物聯網對整個數位生態系統造成極大風險。因為許多裝置皆無內建安全系統，無法防止駭客劫持。

隨著這個新領域不斷成長，Avast 持續投資有關雲端安全基礎結構的新技術，加入在網路層級分析及處理 IoT 威脅資料的能力。

我們的 Wi-Fi 檢測工具技術自 2015 年開始部署，可協助評估及辨識超過 5 千萬個家庭網路上的連線裝置弱點，也能修復組態錯誤。結合 AI 與機器學習技術的豐富資料，將持續增強我們偵測及抵禦 IoT 威脅的能力。

我們如何保護 IoT 裝置

我們研究 IoT 裝置的個別及群體行為，以統計方式評估它們所傳送的資料量及類型，然後將這些資料與使用者基礎架構的分析結果搭配使用。也就是說，我們會研究這些 IoT 裝置的類型以及它們所使用的網路，並使用精密的人工智慧引擎，仔細研究每部裝置的能力及弱點。掌握這些資訊及透過使用先進演算法，讓我們得以防止任何威脅入侵您的網路。

Avast Smart Home

我們在散佈四處的雲端基礎架構中執行機器學習演算法，並透過演算法處理上億部裝置的統計資料，以期能偵測連線裝置上的威脅。我們具備豐富的惡意軟體專業，因此得以盡可能減少延遲，以及縮短辨識出威脅所需的關鍵時間。日益增加的裝置類型使得各種威脅不停增長，為了有效打擊這些威脅，我們使用兩步驟方法來對抗。第一，我們使用量身打造多種異常偵測演算法來偵測特定攻擊類型：我們將這些演算法組合在一起，辨識不同類別的 IoT 攻擊。第二，我們運用深度神經網路來辨識前述攻擊，包含新興類型。

處理 IoT 流量的深度神經網路

我們的網路流量可以將來自百萬戶家庭的匿名統計資料提供給深度神經網路。這個複雜網路的內部節點便會開始瞭解這些流量與特定裝置類型的關聯、幾部裝置如何構成家庭組態，或更大量的裝置如何變成一種服務。接著，輸出內容或神經網路的最後一層會將所收集到的良性及惡意流量分開。

我們的 Smart Home 架構

為了保護客戶及他們家中的 IoT 裝置，Avast 的安全防護涵蓋路由器，並透過現有的 PC、Mac 和行動裝置版產品提供。這些保護措施會收集流入及流出家庭的流量統計資料，並且在不影響封包正常路由的情況下進行。收集的統計資料會傳送至 Avast Cloud 處理。如果 Avast Intelligence Platform 認為某些流量或裝置潛藏惡意企圖，它會向 Avast 產品下達指令，封鎖受影響的流量或裝置。Avast Smart Home 應用程式則是使用者與系統互動的入口。

為什麼 Avast 具備成功克服 IoT 困難的優勢？

簡單來說，規模是關鍵：Avast 能夠存取分布在 100 個國家/地區，超過 5 千萬個消費者家庭的資料，對威脅態勢的整體瞭解無可匹敵。因此，我們能夠展現其他品牌難以望其項背的速度，迅速辨識及回應威脅。