شبکه‌های صنعتی مبتنی بر اینترنت اشیا (IIoT) به‌عنوان ستون فقرات اتوماسیون مدرن در صنایع مختلف عمل می‌کنند و امکان کنترل و نظارت دقیق بر فرآیندهای تولید را فراهم می‌آورند. با این حال، این شبکه‌ها به دلیل گستردگی و اتصال به منابع مختلف، در برابر ناهنجاری‌ها و حملات سایبری آسیب‌پذیر هستند. تشخیص سریع این ناهنجاری‌ها برای جلوگیری از اختلال در عملکرد سیستم‌ها و حفظ امنیت اطلاعات حیاتی است. در این زمینه، یادگیری ماشین به‌عنوان یک ابزار هوشمند توانسته است تحلیل داده‌های ترافیک شبکه و شناسایی الگوهای مشکوک را به شکل مؤثر انجام دهد و امنیت شبکه‌های صنعتی را بهبود بخشد .مدل‌های پیش‌بینی مبتنی بر یادگیری ماشین قادرند تغییرات غیرمعمول در رفتار شبکه، حملات سایبری، نفوذهای غیرمجاز و اختلالات عملکردی را به سرعت تشخیص دهند. این الگوریتم‌ها با بررسی حجم بالایی از داده‌های لحظه‌ای، الگوهای طبیعی و غیرطبیعی را تفکیک می‌کنند و هشدارهای فوری برای تیم‌های امنیتی ایجاد می‌کنند. توانایی مدل‌ها در شناسایی تهدیدهای پنهان و پیش‌بینی رخدادهای نامطلوب باعث می‌شود واکنش به حوادث سریع‌تر و مؤثرتر باشد و از خسارت‌های احتمالی جلوگیری شود. یکی از مزایای مهم استفاده از یادگیری ماشین در شبکه‌های صنعتی، افزایش پایداری و بهره‌وری فرآیندهای تولیدی است. با پیش‌بینی و شناسایی به‌موقع اختلالات، سیستم‌ها می‌توانند به شکل خودکار یا با مداخله انسانی مناسب، اقدامات اصلاحی را انجام دهند. این رویکرد باعث کاهش توقف‌های ناگهانی، حفظ کیفیت تولید و اطمینان از عملکرد مستمر تجهیزات می‌شود. علاوه بر این، توانایی الگوریتم‌ها در پردازش داده‌های زمان واقعی به کاهش فشار کاری تیم‌های فناوری اطلاعات و امنیت کمک می‌کند. در نهایت، تلفیق یادگیری ماشین با شبکه‌های صنعتی مبتنی بر اینترنت اشیا، چشم‌انداز جدیدی در حوزه امنیت و اتوماسیون صنعتی ایجاد کرده است. این فناوری نه تنها تهدیدهای سایبری را به‌طور مؤثر شناسایی می‌کند، بلکه پایداری فرآیندهای تولیدی و حفاظت از داده‌های حساس را تضمین می‌کند. با پیشرفت الگوریتم‌ها و افزایش توان پردازشی سیستم‌ها، آینده‌ای امن‌تر و هوشمندتر برای شبکه‌های صنعتی در دسترس خواهد بود و امکان مدیریت بهینه و پایدار تولید صنعتی فراهم می‌شود.