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物聯(lián)網(wǎng)安全:為什么傳感器會積累如此多敏感數(shù)據(jù)

安全 物聯(lián)網(wǎng)安全
在信息技術(shù)時代,現(xiàn)在還很難說收集到的數(shù)據(jù)將來會如何使用。如果我們能夠更有效地利用安全技術(shù)的能力,它將使我們能夠更快地在不同領(lǐng)域啟動物聯(lián)網(wǎng)服務(wù)。

需求是發(fā)明之母。但在許多情況下,騙子是任何進步的驅(qū)動力。

在信息技術(shù)時代,數(shù)據(jù)不僅在人與人之間交換,而且也在物與物之間交換(這就物聯(lián)網(wǎng)的運作方式)。其中一些數(shù)據(jù)非常敏感。

那么,物聯(lián)網(wǎng)傳感器可以收集哪些數(shù)據(jù),存儲在哪里,如果公開會有多危險?讓我們進一步探討它。

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物聯(lián)網(wǎng)傳感器:可以收集哪些數(shù)據(jù)?

物聯(lián)網(wǎng)傳感器廣泛應(yīng)用于農(nóng)業(yè)、物流、醫(yī)療、公共服務(wù)、零售、電子商務(wù)等領(lǐng)域。

可以將物聯(lián)網(wǎng)傳感器安裝在垃圾桶上,然后將其稱為“智能” 垃圾桶。垃圾桶已滿的信號會發(fā)送給公用事業(yè)公司,然后,調(diào)度員會根據(jù)該數(shù)據(jù)來規(guī)劃垃圾清運車的行進路線,并只清理已滿的垃圾桶。

假設(shè)有人想開玩笑,入侵系統(tǒng)并開始替換數(shù)據(jù),我想這個城市的垃圾收集會出現(xiàn)問題。畢竟,垃圾清運車隊中的車輛數(shù)量已經(jīng)針對特定負載進行了優(yōu)化,而不是同時清理所有垃圾桶。其后果不僅對特定城市的居民至關(guān)重要,而且對市長也是如此。

如您所見,垃圾清運問題可能導(dǎo)致整個城市的崩潰。好吧,這里還有另一個來自智慧城市的例子,在那里物聯(lián)網(wǎng)傳感器可以控制,例如,交通信號燈,稱為智能交通。如果交通信號燈崩潰,則交通崩潰幾乎會立即發(fā)生。

再例如,如果控制火災(zāi)、管道泄漏、空氣污染等的傳感器停止工作,會發(fā)生什么情況?

您可以舉出很多來自各個領(lǐng)域的例子,甚至包括物聯(lián)網(wǎng)傳感器控制灌溉系統(tǒng)的農(nóng)業(yè)領(lǐng)域。通過替換有關(guān)土壤濕度的數(shù)據(jù),您可以澆水或讓田地干涸。經(jīng)過這樣的灌溉,那里不太可能長出任何東西,損失將達數(shù)百萬。換句話說,乍一看,來自物聯(lián)網(wǎng)傳感器的數(shù)據(jù)似乎完全無害,直到有壞人使用它。我不敢從醫(yī)學(xué)上舉類似的例子,我認為這在這里不合適。

物聯(lián)網(wǎng)軟件開發(fā):主要技術(shù)

今天已經(jīng)有兩種數(shù)據(jù)傳輸技術(shù),在我看來,它們是這個行業(yè)的領(lǐng)導(dǎo)者。是的,我們談?wù)摰氖荓oRaWAN和NB-IoT。同時,在各個國家中,也可以開發(fā)類似于這些技術(shù)的解決方案。

這兩種技術(shù)之間的主要區(qū)別在于,LoRaWAN部署在其基站上,而NB-IoT則使用移動運營商的網(wǎng)絡(luò)。同時,使用NB-IoT還需要使用同一運營商的SIM卡。順便說一句,在我看來,由于這種共生關(guān)系,該解決方案更安全,但同時能耗更低,這極大地增加了其在不連接外部電源情況下使用自主電源的應(yīng)用范圍。

來自物聯(lián)網(wǎng)傳感器的數(shù)據(jù)主要在云中傳輸和存儲。在我看來,在該領(lǐng)域還出現(xiàn)了兩個穩(wěn)定的領(lǐng)導(dǎo)者,分別是AWS和Azure。同時,還有其他本地服務(wù)器,主要存儲訪問受限的數(shù)據(jù)。當然,通過使用分配給員工的特殊密鑰并通過安全通道來提供對這些服務(wù)器的訪問。

什么是數(shù)據(jù)湖?

隨著云技術(shù)的發(fā)展,存儲比以前更多的數(shù)據(jù)成為可能。以前,數(shù)據(jù)庫僅存儲結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)?,F(xiàn)在,此數(shù)據(jù)更有價值,因為可以存儲非結(jié)構(gòu)化內(nèi)容。這項技術(shù)被稱為數(shù)據(jù)湖。

隨著數(shù)據(jù)湖的出現(xiàn),積累數(shù)據(jù)以備將來使用成為可能。例如,物聯(lián)網(wǎng)傳感器可以傳輸有關(guān)風(fēng)速的信息,同時還可以傳輸當前任何人都不感興趣的服務(wù)信息。但是!

如今,也可以使用AI從非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中獲取見解。

因此,下一步是尋找模式,我們將其稱為概要文件及其分析,以獲取新見解。例如,在我們的示例中,發(fā)現(xiàn)了一種“隱藏”模式,該模式在強風(fēng)期間會周期性地降低電壓水平。經(jīng)過反復(fù)測量,有可能確定這是在暴風(fēng)雨期間發(fā)生的。結(jié)果,我們不僅收到有關(guān)風(fēng)速的信息,而且還收到有關(guān)其可能原因的信息,因為傳感器是由太陽能供電的。在對歷史數(shù)據(jù)進行分析之后,并將數(shù)據(jù)與該領(lǐng)域的技術(shù)工作進行比較之后,將有可能得出產(chǎn)量差的原因,例如,農(nóng)作物肥料是在大雨之前使用的,因此它們沒有起作用。

總結(jié)

目前,仍然很難說收集到的數(shù)據(jù)將來會如何使用。通過這些簡單示例,我們已經(jīng)清楚地看到,信息保護需要比乍看起來更受重視。如果我們能夠更有效地利用安全技術(shù)的能力,它將使我們能夠更快地在不同領(lǐng)域啟動物聯(lián)網(wǎng)服務(wù)。在不久的將來,這一點將在醫(yī)療上尤為重要。

 

責(zé)任編輯:趙寧寧 來源: 物聯(lián)之家網(wǎng)
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