在技术公司MetricStream对20个行业的120多家企业展开的全球调查中发现，近一半（44%）的大型企业认为未来三年物联网（IoT）技术在干扰IT风险管理项目方面具有相当大的隐患。
由于可连网设备大量普及，各个网络连接设备的管理程序并不统一，许多管理员在做物联网设备的管理架构时很容易忽视物联网的互通、完整以及安全协作层面的考量。
此外，除了简单的可见性之外，连接设备的软件开发混乱状态可能是最大的具体安全问题，不仅一些设备开始不安全，即使制造商发布补丁的缺陷，也可能难以分发和应用于有组织的方式 许多人根本不修补，因为正在进行的软件开发根本不在特定类型的设备的预算中。
虽然一般来说，IT GRC访问控制解决方案可以通过自动化工作流程，及时提供风险情报来指导决策，来增加网络防护能力。但政策、培训计划和信息治理框架都同样重要。
因此，要防范此前美国信用评级机构Equifax遭受到的网络攻击，显然要企业拥有全面、灵活的IT风险管理策略才能应对。具体可以展开以下策略：
1、对于这些新兴的联网设备，哪些位置需要安全控制，以及如何部署有效地控制。鉴于这些设备的多样性，企业将需要进行自定义风险评估，以发现有哪些风险以及如何控制这些风险。
2、企业必须能够识别IoT设备上的合法和恶意流量模式，并快速了解如何快速修复IoT设备漏洞以及如何优先排序漏洞修复工作。
3、企业还应该隔离IoT设备到vLAN或独立的网段进行有效监管。
以上由物联传媒整理提供，如有侵权联系删除发展物联网会破坏个人的隐私，不发展物联网又会影响发展。
物联网的飞速发展，让全球化更进一步发展，但是因为物联网需要人们的地址以及个人信息是为里更好的服务，但同时对于不法商贩，这是一个攫取个人信息的好方法，所以在物联网飞速发展的当下，人们需要用隐私换服务与发展，但同时个人信息的泄露又会带来安全的问题。
物联网是指通过各种信息传感器、射频识别技术、全球定位系统、红外感应器、激光扫描器等各种装置与技术，实时采集任何需要监控、连接、互动的物体或过程。
大数据时代的企业信息安全隐患
近年来，伴随着物联网、云储存、云计算等新技术的极速发展，数据信息正呈现出爆炸式的增长态势，而通过对这些信息进行整理分析，便可以有效的帮助企业把握市场脉络、感知行业走向，从而为企业发展方向与风险防控，制定更好的经营策略。因此越来越多的企业经营者开始关注、重视“大数据”的商业价值，将有价值的企业数据视为企业赢得市场先机的“金钥匙”。
但企业在获得“大数据时代”信息价值增益的同时，却也在不断的累积风险。首先是黑客窃密与病毒木马的对企业信息安全的入侵;大数据在云系统中进行上传、下载、交换的同时，极易成为黑客与病毒的攻击对象。而“大数据”一旦被入侵并产生泄密，则会对企业的品牌、信誉、研发、销售等多方面带来严重冲击，并带来难以估量的损失。
其次是内部员工对企业数据的非法窃取或因疏忽造成的丢失，“日防夜防，家贼难防”是目前企业信息安全中普遍存在的尴尬，因为在工作过程中，企业员工不可避免的需要接触到企业核心数据或内部机密，其中不乏别有用心者对有价值的信息数据进行刻意的复制、截留、甚至外泄，一旦在企业内部发生泄密，使企业信息安全遭到威胁，其破坏力将远远超过外部泄密所产生的影响，给企业带来的甚至是灭顶之灾。
根据权威数据统计，2013年内81%的企业信息安全泄密类问题发生在体系内部(内部人员过失泄密或主动窃密)，由外部黑客攻击、系统漏洞、病毒感染等问题带来的信息泄密案例，合计仅有12%;内部体系造成的泄密损失是黑客攻击的16倍，是病毒感染的12倍。
综上所述，无论是从防范黑客对数据的恶意攻击，还是对内部员工的安全防控来看，为了保障企业信息安全，迫切需要一种更为有效的方法对企业信息安全进行有效管理，这种方法既要在“大数据”时代加强对外防范，又要实现对内部系统的有效防控。而“数据防泄漏(DLP)“技术的出现，则完美的实现了企业信息安全的“内外兼防”。
“数据防泄密”技术又被称为“数据防泄漏”，缩写表达为DLP(Data Loss prevention)。是通过高效、安全的动态加解密技术，对文档进行加密防护，从而为企业信息安全起到数据防泄密作用。经过“数据防泄密”保护的各类数据与文档，可以完全阻止内部文件被非法复制、非法浏览、非法窃取、非法拍摄，所有用户任何 *** 作行为都受到有效的安全管理规则约束与监控，让企业信息安全不再是一个难题。 国内最早为解决企业信息安全而引入“数据防泄密”(DLP)概念的是华途软件有限公司，华途软件也是目前国内为企业信息安全部署“数据防泄密”(DLP)产品最多的厂商，是第一批通过国家解放军、公安部及国密局信息安全监测多方认证的专业解决企业信息安全的厂商。
以华途软件“文档安全管理系统H7”为例，它为解决企业信息安全这一问题，采用了动态文档透明加密技术、虚拟化技术、身份认证技术及硬件绑定技术，结合多维密级和权限管理，针对内部员工和部门差异化及自主管理需求，对重要数据进行精细化细粒度权限管理，有效的防止了未经授权非法使用及越权使用者对文档所造成的信息泄密，使企业信息安全得到了重要保障。通过华途数据防泄密文档安全管理系统H7，可以全面实现企业信息安全的内部数据防泄密管控部署，配合防火墙与杀毒软件等传统安全措施，实现企业信息安全的“内外兼防，滴水不漏”。
如今，数据信息已成为企业发展的重要战略资源，若要保护企业信息安全，就要做出相应的管理手段结合完善的企业信息安全管理制度，建立起自己的企业信息安全模式，在保障全面企业信息安全的前提下，享受“大数据”所带来的价值提升。
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安全物联网 (Internet of Things in Safety)是在自然资源、交通、住建、水利、能源、文旅古建及其他存在安全隐患的领域，利用传感器、大数据、BIM、GIS及AI等技术，建立泛在安全物联网监测预警系统。
通过在目标监测区域部署多源高精度传感器，并利用无线通信方式形成自组织的网络系统，协同完成对监测目标结构安全状态的实时感知、采集和传输。
同时，借助嵌入式人工智能边缘计算和云计算技术，对监测目标进行智能分析，实现监测预警和超前预测预警，最终达到安全感知、智慧管养和平安中国的目的。
安全物联网的经济和社会价值主要体现在四个方面：
强国：灾情是中国国情日益重要的组成部分，防灾减灾能力是多灾之国综合国力的有效构成要素。
安全物联网技术和行业的发展是提升国家应对自然灾害和基础设施灾害的综合防灾减灾能力的重要支撑。
惠政：公共安全是新型智慧城市的明确诉求，安全物联网运用云计算、大数据、物联网、人工智能等信息技术，构建城市智能基础设施，实现城市管理的数字化、精确化、智能化，最终提升政府的行政效能和城市管理水平。
为民：随着城镇化和现代化进程的持续发展，人民群众日常高度依赖基础设施，同时基础设施领域灾害的发生也会造成严重的人员伤亡和经济损失。
安全物联网可以为各类基础设施提供实时安全监测预警系统，从而避免和减少重大灾害的发生，实现从救灾向减灾的战略转变。
兴业：安全物联网的应用场景还覆盖工业生产安全、基建施工安全、消防安全、环境安全等领域。 安全物联网的应用场景还覆盖工业生产安全、基建施工安全、消防安全、环境安全等领域。
百度百科-安全物联网
关于物联网,你别被这5个大数据忽悠了
但它的概念非常模糊。在一些谈话中，不同的参与者用“大数据”所表示的意思可能有以下三种：1大量的数据;2超出传统数据库功能的数据集;3使用软件工具来分析前两个意义的数据集。
物联网最显著的效益就是它能极大地扩展我们监控和测量真实世界中发生的事情的能力。车间经理知道如果发动机发出呜呜声就说明出现了问题。一个有经验的房主知道烘干机的通风系统可能会被线头塞住，从而导致安全隐患。数据系统最终给予了我们精确理解这些问题的能力。
然而，挑战在于使这些让信息更有价值的系统和商业模型不断发展。想一下智能恒温器在峰值功率很紧张的情况下，公用事业单位和第三方能源服务企业想要每分钟准确更新能源消耗情况：通过精确调整能源并最大化节省能源，使得夏季普通的一天和节约用电的一天能够有明显的区别。但如果把时间缩短到午夜至凌晨四点间，对信息的需求就不是那么急迫了：数据主要在确定长期趋势时才能有价值。
现在从消费者的角度思考。15分钟的数据更新间隔都有可能导致超负荷。这不仅仅没有价值，还可能会造成贬低它价值的麻烦事。相反，消费者所需要的不过是一份能够指明一些趋势的月度总结表。
我经常跟人们讨论关于“数据价值”的挑战。下面的列表总结了数据的一般类别以及制造商和服务提供商所追求的机会。
五种大数据类型
状态数据
冷库中的空气压缩机是否正常运作它们中是否有一个已经罢工了不用担心，状态数据可以提供供应商和消费者关于物联网的实时动态数据。
状态数据是物联网数据中最普遍、最基础的一种。事实上所有事都会产生类似的数据，并把它作为基础。在许多市场中，状态数据更多地被用作进行更复杂分析的原材料，但它也具有它自身的重要价值。
看看Streetline是怎样找到停车位的——它创造了能够提醒订阅者空余车位的系统。当然，长期的数据能帮到城市规划者，但对于消费者来说，实时状态数据才是最重要的。
定位数据
我的货物到哪儿了它到达目的地了吗定位服务是GPS应用的必然趋势。GPS非常强大，但在室内、人潮拥挤的地方以及快速变化的环境中的效果并不明显。那些试图追踪托盘以及机械叉车的人可能会需要实时信息。
作为早期的物联网市场，农业领域也需要充分利用位置数据，因为农场主通常需要在很大的地理面积上定位自己的设备。我们已经看到了一些能够帮助人们定位钥匙的消费品的出现，这意味着在为商业和工业用户提供服务的领域存在着更大的市场，尤其是在时间紧迫时，这些领域有大量的资产需要追踪的情况下。Foursquare针对油漆仓库的发展就是抓住了这样一个巨大的机遇。
个性化数据
不要用个人数据来拒绝个性化数据。个性化数据指的是关于个人偏好的匿名数据。消费者自然会对自动化产生怀疑。因为一些住宅管理系统比起你的舒适更关心节省的成本，所以往往你不想困在一个昏暗的办公室或者冰冷的酒店客房。自动化技术同样也存在安全隐患。
尽管如此，自动化也是不可避免的。没有人会为了节省475美元而不停地用手指来试恒温器的温度。同样，那些依靠人工交互的照明系统也失败了(一些智能照明生产者希望用他们的传感器数据告诉商店的管理者何时应该打开结账通道)。挑战将围绕开发应用程序和产品规则而展开。
可供行为参考数据
把这个看作是有后续计划的状态数据。建筑物消耗了整个国家电力的73%，并且其中一大部分(根据EPA显示，最高达到30%)被浪费了。为什么呢因为对于大多数建筑物的所有者来说：能源是次要的问题。他们虽也想解决这一问题，但担心成本、精力以及一些棘手的局面所产生的损失会超出收益。
对于这一问题相应地产生了两种方法：1能够改变系统实时状态的自动化技术;2能够使人们改变行为习惯或者做长线投资的说服力。Opower开创了关于说服力的解决方案，也就是提供用户及其邻里之间使用能源的对比数据。根据他们自己的研究，这些具有说服力的数据能使能耗降低2到3个百分点。
反馈数据
你了解你的顾客的真实想法吗你也许认为你了解，但是你可能错了。在不远的将来，生产者还能分析从已销售的产品中获取的数据，从而更好地了解产品在现实世界中的使用情况。现在大部分公司并不太了解他们产品的使用状况。这些产品从分销商处装运，从零售商处销售，最后进入了千家万户。而使用者和生产者可能永远都不会有交集。
物联网创造了一个从消费者到生产者的反馈回路，在这里产品生产者可以通过适度水平的隐私、安全以及匿名性来检验产品的实际表现，并鼓励持续的产品改进和创新。
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1．物联网的政策和法规。物联网不是一个小产品，也不是只是一个小企业可以做出来，做起来，它不仅需要技术，它更是牵涉到各个行业，各个产业，需要多种力量的整合。这就需要国家的产业政策和立法上要走在前面，要制定出适合这个行业发展的政策和法规，保证行业的正常发展。
2．技术标准的统一与协调。
物联网发展过程中，传感、传输、应用各个层面会有大量的技术出现，可能会采用不同的技术方案。如果各行其是，那结果是灾难的，大量的小而破的专用网，相互无法连通，不能进行联网，不能形成规模经济，不能形成整合的商业模式，也不能降低研发成本。因此，尽快统一技术标准，形成一个管理机制，这是物联网马上就要面对问题，开始时，这个问题解决得好，以后就很容易，开始解决不好，积重难返，那么以后问题就很难解决。
3．管理平台的形成。
物联网的价值在什么地方？在于网，而不在于物。传感是容易的，但是感知的信息，如果没有一个庞大的网络体系，不能进行管理和整合，那这个网络就没有意义。因此，建立一个全国性的，庞大的，综合的业务管理平台，把各种传感信息进行收集，进行分门别类的管理，进行有指向性的传输，这就是一个大问题。一个小企业甚至都可以开发出传感技术，开发出传感应用。但是一个小企业没有办法建立起一个全国性高效率的网络。没有这个平台，各自为政的结果一定是效率低，成本高，很难发展起来，也很难起到效果。
4．安全体系的建立与形成。
物联网目前的传感技术主要是RFID，植入这个芯片的产品，是有可能被任何人进行感知的，它对于产品的主人而言，有这样的一个体系，可以方便的进行管理。但是，它也存在着一个巨大的问题，其他人也能进行感知，比如产品的竞争对手，那么如何做到在感知、传输、应用过程中，这些有价值的信息可以为我所用，却不被别人所用，尤其不被竞争对手所用。这就需要在安全上下功夫，形成一套强大的安全体系。现在应该说，会有哪些安全问题出现，如何应对这些安全问题，怎么进行屏蔽都是一些非常复杂的问题，甚至是不清晰的。但是这些问题一定值得注意，尤其是这个管理平台的提供者。安全问题解决不好，有一天可能有价值的物联网会成为给竞争对手提供信息方便的平台，那么它的价值就会大大的打折扣，也不会有企业愿意和敢于去使用。
5．应用的开发。
物联网的价值不是一个可传感的网络，而是必须各个行业参与进来进行应用，不同行业，会有不同的应用，也会有各自不同的要求，这些必须根据行业的特点，进行深入的研究和有价值的开发。这些应用开发不能依靠运营商，也不能仅仅依靠所谓物联网企业，因为运营商和技术企业都无法理解行业的要求和这个行业具体的特点。很大程度上，这是非常难的一步，也是需要时间来等待。需要一个物联网的体系基本形成，需要一些应用形成示范，更多的传统行业感受到物联网的价值，这样才能有更多企业看清楚物联网的意义，看清楚物联网有可能带来的商业价值，也会把自己的应用与业务与物联网结合起来。
6 商业模式。
物联网商用模式有待完善，要发展成熟的商业模式，必须打破行业壁垒、充分完善政策环境，并进行共赢模式的探索，要改变改造成本高的现状。 1、过时的硬件和软件
由于物联网设备的用户越来越多，这些设备的制造商正专注于增产而没有对安全性给予足够的重视。
这些设备中的大多数都没有获得足够的更新，而其中一些设备从未获得过一次更新。这意味着这些产品在购买时是安全的，但在黑客发现一些错误或安全问题时，就会容易受到攻击。
如果不能定期发布硬件和软件的更新，设备仍然容易受到攻击。对于连接到Internet的任何产品，定期更新都是必备的，没有更新可能会导致客户和公司的数据泄露。
2、使用默认凭证的潜在威胁
许多物联网公司在销售设备的同时，向消费者提供默认凭证，比如管理员用户名。黑客只需要用户名和密码就可以攻击设备，当他们知道用户名时，他们会进行暴力攻击来入侵设备。
Mirai僵尸网络攻击就是一个例子，被攻击的设备使用的都是默认凭证。消费者应该在获得设备后立即更改默认凭证，但大多数制造商都没有在使用指南中进行说明。如果不对使用指南进行更新，所有设备都有可能受到攻击。
3、恶意与勒索
物联网产品的快速发展使网络攻击变得防不胜防。如今，网络犯罪已经发展到了一个新高度--禁止消费者使用自己的设备。
例如，当系统被黑客入侵时，联网的摄像头可以从家中或办公室获取私密信息。攻击者将加密网络摄像头系统，不允许消费者访问任何信息。由于系统包含个人数据，他们会要求消费者支付大笔金额来恢复他们的数据。
4、预测和预防攻击
网络犯罪分子正在积极寻找新的安全威胁技术。在这种情况下，不仅要找到漏洞并进行修复，还需要学习预测和预防新的威胁攻击。
安全性的挑战是对连接设备安全性的长期挑战。现代云服务利用威胁情报来预测安全问题，其他的此类技术包括：基于AI的监控和分析工具。但是，在物联网中调整这些技术是很复杂的，因为连接的设备需要即时处理数据。
5、很难发现设备是否被入侵
虽然无法保证100%地免受安全威胁和破坏，但物联网设备的问题在于大多数用户无法知道他们的设备是否被黑客入侵。
当存在大规模的物联网设备时，即使对于服务提供商来说也很难监视所有设备。这是因为物联网设备需要用于通信的应用，服务和协议，随着设备数量显着增加，要管理的事物数量也在增加。
因此，许多设备继续运行而用户不知道他们已被黑客攻击。
6、数据保护和安全挑战
在这个相互关联的世界中，数据保护变得非常困难，因为它在几秒钟内就可以在多个设备之间传输。这一刻，它存储在移动设备中，下一分钟存储在网络上，然后存储在云端。
所有这些数据都是通过互联网传输的，这可能导致数据泄露。并非所有传输或接收数据的设备都是安全的，一旦数据泄露，黑客就可以将其出售给其他侵犯数据隐私和安全权利的公司。
此外，即使数据没有从消费者方面泄露，服务提供商也可能不遵守法规和法律，这也可能导致安全事故。
7、使用自治系统进行数据管理
从数据收集和网络的角度来看，连接的设备生成的数据量太大，无法处理。
毫无疑问，它需要使用AI工具和智能化。物联网管理员和网络专家必须设置新规则，以便轻松检测流量模式。
但是，使用这些工具会有一点风险，因为配置时即使出现一点点的错误也可能导致中断。这对于医疗保健，金融服务，电力和运输行业的大型企业至关重要。
8、家庭安全
如今，越来越多的家庭和办公室通过物联网连接变得更加智能，大型建筑商和开发商正在通过物联网设备为公寓和整栋建筑供电。虽然家庭智能化是一件好事，但并不是每个人都知道面对物联网安全应该采取的最佳措施。
即使IP地址暴露，也可能导致住宅地址和消费者的其他暴露。攻击者或相关方可以将此信息用于不良目的，这使智能家居面临潜在风险。
9、自动驾驶车辆的安全性
就像家庭一样，自动驾驶车辆或利用物联网服务的车辆也处于危险之中。智能车辆可能被来自偏远地区的熟练黑客劫持，一旦他们进入，他们就可以控制汽车，这对乘客来说非常危险。
目前物联网面临的安全问题有哪些？中景元物联(>
感知层安全威胁
物联网感知层面临的安全威胁主要如下：
T1 物理攻击：攻击者实施物理破坏使物联网终端无法正常工作，或者盗窃终端设备并通过破解获取用户敏感信息。
T2 传感设备替换威胁：攻击者非法更换传感器设备，导致数据感知异常，破坏业务正常开展。
T3 假冒传感节点威胁：攻击者假冒终端节点加入感知网络，上报虚假感知信息，发布虚假指令或者从感知网络中合法终端节点骗取用户信息，影响业务正常开展。
T4 拦截、篡改、伪造、重放：攻击者对网络中传输的数据和信令进行拦截、篡改、伪造、重放，从而获取用户敏感信息或者导致信息传输错误，业务无法正常开展。
T5 耗尽攻击：攻击者向物联网终端泛洪发送垃圾信息，耗尽终端电量，使其无法继续工作。
T6 卡滥用威胁：攻击者将物联网终端的(U)SIM卡拔出并插入其他终端设备滥用（如打电话、发短信等），对网络运营商业务造成不利影响。
感知层由具有感知、识别、控制和执行等能力的多种设备组成，采集物品和周围环境的数据，完成对现实物理世界的认知和识别。感知层感知物理世界信息的两大关键技术是射频识别(Radio Frequency Identification，RFID)技术和无线传感器网络(Wireless Sensor Networ
k，WSN)技术。因此，探讨物联网感知层的数据信息安全，重点在于解决RFID系统和WSN系统的安全问题。
RFID技术是一种通过射频通信实现的非接触式自动识别技术。基于RFID技术的物联网感知层结构如图1所示：每个RFID系统作为一个独立的网络节点通过网关接入到网络层。因此，该系统架构下的信息安全依赖于在于单个RFID系统的信息安全。
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