通过物联网和数据融合协调一个更安全的世界

融合数据模型提供了基础

成功，安全的IoT设置的关键是收敛的数据模型，该模型提供了利用数据功率的集成设置。借助统一的技术格局，组织可以摄入物联网数据的洪水，并将其适当地对其进行上下文，以优化智能和事件响应。

这种用例是许多利益相关者在谈论情境意识时所指的。来自连接系统的互连数据可以提供令人难以置信的运营知识和效率。

因为这是一个数据，企业需要帮助来确定哪些数据是可行的，什么是必不可少的，必须跟踪的内容，什么表示趋势或模式以及什么是噪声。

是否通过视频系统，访问控制收到这些信息，入侵检测系统，VPN连接或安全网络监视，所有数据点必须相互关联以完全使用分析和AI。

这种融合的数据模型为组合的网络安全技术和元素提供了最终好处。为了拔出数据干草堆中的针头，组织和管理员必须了解所有风险向量。

想象一个安全情报中心，管理员将风险确定为网络上心怀不满的员工。在融合模型中，通常会自动发布所有相关信息，然后通过软件层进行分析，以便管理员可以识别，跟踪，理解和响应威胁。他们还可以通过触手可及的正确工具通过集中的管理窗格可视化数据，以通过计划的操作程序启动合理的实时响应。

全球采用至关重要

关键任务组织正在采用这些智能概念，因为这样的过程和技术是建立有效的物联网计划并推动公共和私营部门官员之间的合作的理想方式。

企业领导者可以通过增加合作来确定当前的威胁，同时他们学习和分析数据点解决未来的风险，这使利益相关者能够实现更大的情境意识。

从物联网设备，视频监视，社交媒体和操作系统获得的数据可确保安全并优化操作。但是今天收集的数据量可能是压倒性的。利益相关者需要方法将原始数据转换为宝贵的见解实现知情，明智的决定。

集成的物联网产品可以将点连接起来，以获得更有效的命令和控制。组织可以通过从各种来源，系统和设备融合业务和安全数据的可行见解中最重要的东西。

这些综合，情报驱动的功能必须协同工作 - 通过高级分析进行了精心策划和分析的关键数据的交响曲，以确保明智的决策。

设想一个相互联系的产品，该产品可从多个来源和设备汇总数据。借助数据驱动的视频和情境意识软件，健康和安全监控系统以及紧急响应产品，官员可以简化复杂的操作，以帮助实现更重要的意识，更共鸣的威胁检测以及整个组织的更广泛的知名度。

在和谐中，这些开放，可扩展和适应性的产品可以开发融合的基础架构，并支持更加积极，安全的业务模型。

事实是：组织正在移动远离孤立的数据系统和反应性的行为，领导者正在寻求集中管理和领导威胁的方法，在他们深入了解并实时回应之前，请防止它们。

聚在一起转变为更安全的物联网世界

未来的愿景是，来自多个物联网设备和系统的数据可以针对预测分析练习的相关和至关重要的内容，以了解威胁攻击表面，识别模式，提供情境意识并创建智能威胁响应网络。

收敛可能不仅仅是网络，IT和传统安全操作的集成，以增强风险缓解。将融合描述为组织心态并不是不合理的。采用统一安全情报首先要意识到内部协作和执行人员的支持以及集成技术，可以帮助系统，传感器和人员的无缝统一。

这种方法的基岩是用于可扩展性和扩展的开放式体系结构。此方法意味着团队可以连接Web智能，增强数据收集和分析，威胁可视化，目标识别和危机事件管理。通过这样的设置，各种规模的公司都可以成功收敛现有和新兴应用程序，以将其孤立的安全操作转变为合并的安全情报中心。

关于作者
艾伦·斯托达德（Alan Stoddard）是科格尼特北美，他领导公司的业务战略和领导力。他是一位经验丰富的全球技术执行官，拥有可实现收益和收入增长的可靠记录，他专注于为关键任务组织提供创新的智能安全解决方案。在他的职业生涯中，他与Honeywell，Flexjet和AMX Corp.拥有高级职位。在麻省理工学院的宇航工程中。