随着物联网设备的普及，其安全威胁也日益严峻，机器学习作为人工智能的分支，在提高物联网系统安全性能方面展现出巨大潜力，其应用也伴随着“双刃剑”的特质，既可成为强大的防御工具，也可能被恶意利用。
问题提出：在物联网安全中，如何有效利用机器学习技术，既发挥其优势，又避免其潜在风险？
回答：
有效利用机器学习于物联网安全，需采取多层次、多维度策略，通过无监督学习技术，对物联网设备进行异常行为检测，及时发现并阻止潜在威胁，利用半监督学习或强化学习优化入侵检测系统，提高对新型攻击的识别能力，构建基于机器学习的访问控制机制，动态调整安全策略以适应不断变化的安全环境，加强数据隐私保护，确保机器学习模型在训练和推理过程中不泄露敏感信息。
为避免“双刃剑”风险，需实施严格的安全审计和模型解释性分析，确保机器学习模型的安全性和可靠性，定期更新和重新训练模型以应对新出现的威胁，通过这些措施，机器学习可以成为物联网安全的“守护者”，而非“双刃剑”。
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机器学习在物联网安全中既是精准识别的'守护者’，也是不当使用时的‘双刃剑’。
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