Finner sårbarheter idet utvikleren lager dem og lager patchen automatisk

Forskere ved Høyskolen Kristiania, ledet av Dr. Guru Prasad Bhandari, har utviklet det de har gitt navnet IOTVulcode, en metode som bruker kunstig intelligens (KI) til å analysere kildekode for IOT-enheter og identifisere sårbarheter på et tidlig stadium.

Systemet skiller seg ut ved både å være mer omfattende enn eksisterende løsninger, og ved å være tilgjengelig som åpen kildekode, noe som gjør det mulig for andre å ta det i bruk og videreutvikle.

IOT-enheter er en integrert del av moderne infrastruktur, men samtidig en kilde til økende sikkerhetstrusler. Tradisjonelle metoder for sikkerhetsanalyse fokuserer på nettverksovervåkning og oppdager ofte trusler først etter at et angrep har skjedd.