物联网的三大特征为感知物体、信息传输、智能处理。
“一句式”理解物联网:把所有物品通过信息传感设备与互联网连接起来,进行信息交换,即物物相息,以实现智能化识别和管理。
物联网应用案例:
物联网传感器产品已率先在上海浦东国际机场防入侵系统中得到应用。机场防入侵系统铺设了3万多个传感节点,覆盖了地面、栅栏和低空探测,可以防止人员的翻越、偷渡、恐怖袭击等攻击性入侵。
ZigBee路灯控制系统点亮济南园博园。ZigBee无线路灯照明节能环保技术的应用是此次园博园中的一大亮点。园区所有的功能性照明都采用了ZigBee无线技术达成的无线路灯控制。
扩展资料:
随着电子化、智能化发展,人们进入万物互联时代。但是,随着物联网连接设备数量激增,黑客也越来越多地将注意力转移到这一领域。
首先,物联网设备内置的安全性薄弱,安全更新时有时无,一些规模较小的制造商生产的设备更是如此。其次,用户往往不会主动更新设备。此外,物联网设备存在于网络外围,导致用户和企业经常忽视它们。
上述几点原因为黑客植入恶意软件提供了可乘之机,通过安装僵尸恶意软件,降低设备处理能力,网络罪犯就可以借此牟利。
目前,还有很多人没有认识到这一问题的严重性。他们认为恶意软件只能制造小麻烦,不是真正的威胁。毕竟,恶意软件没有试图窃取信息,只是减慢它们的速度,降低它们的性能。
但事实上,这一观点是错误的,因为这些恶意软件很可能成为启动其他攻击的后门,威胁更多设备安全。
参考资料:
参考资料:
数据量大(Volume)
第一个特征是数据量大。大数据的起始计量单位至少是P(1000个T)、E(100万个T)或Z(10亿个T)。
类型繁多(Variety)
第二个特征是数据类型繁多。包括网络日志、音频、视频、、地理位置信息等等,多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。
价值密度低(Value)
第三个特征是数据价值密度相对较低。如随着物联网的广泛应用,信息感知无处不在,信息海量,但价值密度较低,如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”,是大数据时代亟待解决的难题。
速度快时效高(Velocity)
第四个特征是处理速度快,时效性要求高。这是大数据区分于传统数据挖掘最显著的特征。
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