在物联网（IoT）的广阔领域中，机器学习正逐渐成为提升安全防御能力的关键技术，一个值得深思的问题是：当机器学习被应用于物联网安全时，它究竟是增强系统防御的“守护者”，还是可能被恶意利用的“双刃剑”？
回答：
机器学习在物联网安全领域的应用确实是一把双刃剑，它能够通过分析大量数据，识别异常行为和模式，从而提前预警潜在的安全威胁，成为物联网系统的“智能守门员”，利用机器学习算法，可以训练系统自动识别并拦截来自未知来源的恶意软件或数据包，有效阻止黑客攻击。
如果机器学习模型被恶意篡改或训练数据集存在偏见，它也可能成为攻击者的工具，攻击者可能通过微小的数据操纵，使模型误判正常行为为异常，或故意制造“假警报”，混淆系统判断。
确保机器学习在物联网安全中的有效应用，需要采取一系列措施，如定期更新和重新训练模型、使用多源数据验证、以及实施严格的数据访问控制等，机器学习才能真正成为物联网安全的“守护者”，而非“双刃剑”。
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