物联网系统受到信息安全威胁的案例有哪些？

物联网技术涵盖感知层、网络层、平台层和应用层四个部分。

感知层的主要功能就是采集物理世界的数据，其是人类世界跟物理世界进行交流的关键桥梁。比如在智能喝水领域会采用一种流量传感器，只要用户喝水，流量传感器就会立即采集到本次的喝水量是多少，再比如小区的门禁卡，先将用户信息录入中央处理系统，然后用户每次进门的时候直接刷卡就行。（了解更多智慧人脸识别解决方案，欢迎咨询 汉玛智慧）

网络层主要功能就是传输信息，将感知层获得的数据传送至指定目的地。物联网中的“网”字其实包含了2个部分：接入网络、互联网。以前的互联网只是打通了人与人之间的信息交互，但是没有打通人与物或物与物之间的交互，因为物本身不具有联网能力。后来发展出将物连接入网的技术，我们称其为设备接入网，通过这一网络可以将物与互联网打通，实现人与物和物与物之间的信息交互，大大增加了信息互通的边界，更有利于通过大数据、云计算、AI智能等先进技术的应用来增加物理和人类世界的丰富度。

平台层可为设备提供安全可靠的连接通信能力，向下连接海量设备，支撑数据上报至云端，向上提供云端API，服务端通过调用云端API将指令下发至设备端，实现远程控制。物联网平台主要包含设备接入、设备管理、安全管理、消息通信、监控运维以及数据应用等。

应用层是物联网的最终目的，其主要是将设备端收集来的数据进行处理，从而给不同的行业提供智能服务。目前物联网涉及的行业众多，比如电力、物流、环保、农业、工业、城市管理、家居生活等，但本质上采用的物联网服务类型主要包括物流监控、污染监控、智能交通、智能家居、手机钱包、高速公路不停车收费、远程抄表、智能检索等。

听说过机智云吗？这家专注于物联网云服务的企业可以为有需要独立部署IoT云平台的企业提供全套的企业物联网云平台私有云部署服务GIE，包括设备开发、设备连接、大数据、设备管理和设备运营等一系列企业全面的IoT需求。这有效缩短了企业建设周期，大幅降低了研发成本，并提高了企业所在价值链的生产效率。此外，GIE还提供企业技术培训、远程托管运维升级、全球化部署和自助开发等支持，并开放API以对接企业管理系统。他们已成功为中国电信、国家电网、奥克斯等知名企业部署了私有云平台业务，安全可靠。如果你有需要，可以考虑一下他们。

物联网、大数据及人工智能都是近年来互联网行业比较火热的话题，三者之间具有非常紧密的联系。想探讨物联网、大数据及人工智能之间如何融合，首先需要了解其基本概念。

概念

1、物联网

根据百度百科的解释，物联网（InternetofThings，IoT）是一个基于互联网、传统电信网等的信息承载体，它让所有能够被独立寻址的普通物理对象形成互联互通的网络（万物互联）。物联网网络架构设计由感知层、网络层及应用层组成，分别实现数据采集、数据传输及数据应用的功能。目前，物联网已经广泛应用于智慧医疗、智慧环保、智慧城市、智能家居及物流等领域。

2、大数据

大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据具有体量大（Volume）、及时性（Velocity）、多样性（Variety）、低价值密度（Value）及真实性（Veracity）的“5V”特性。

3、人工智能

人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。目前，人工智能正在改变各行各业的传统模式，作为人工智能分支的机器学习/深度学习已经广泛用于自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、机器翻译及推荐系统等领域。

深度融合

物联网、大数据、人工智能三者之间相辅相成，可以形成一个闭环通路。物联网作为智能感知层，主要负责采集现场的数据并将数据上传至分布式数据库中；大数据作为数据存储层，将经过ETL处理后的数据保存到分布式文件系统（HDFS）或数据仓库（HIVE）中；人工智能作为应用层，可利用sparkml或tensorflow实现相关的机器学习或深度学习算法，对存储在HDFS或HIVE中的数据进行数据挖掘。

应用案例

目前，物联网、大数据、人工智能已经广泛用于智慧城市、智慧环保、智慧交通等领域。以智慧环保中的空气预警为例，首先，物联网可以作为智慧感知层，安装在客户现场的空气监测设备采集的空气质量信息通过网络传输数据中心；而后，利用大数据ETL工具（spark、hive）进行数据清洗并存储至分布式数据库/文件系统/数据仓库中；最后，利用人工智能相关技术进行大数据分析（sparkml、tensorflow），预测未来若干天的空气质量，并以此辅助进行科学决策及改善环境。

物联网与大数据的关系是：

大数据的发展源于物联网技术的应用，并用于支撑智慧城市的发展。物联网技术作为互联网应用的拓展，正处于大发展阶段。

物联网是智慧城市的基础，但智慧城市的范畴相比物联网而言更为广泛;智慧城市的衡量指标由大数据来体现，大数据促进智慧城市的发展;物联网是大数据产生的催化剂，大数据源于于物联网应用。

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。

采集其声、光、热、电、力学、化 学、生物、位置等各种需要的信息，通过各类可能的网络接入，实现物与物、物与人的泛在连接，实现对物品和过程的智能化感知、识别和管理。

物联网是一个基于互联网、传统电信网等的信息承载体，它让所有能够被独立寻址的普通物理对象形成互联互通的网络。

大数据技术是一种新一代技术和构架，它以成本较低、以快速的采集、处理和分析技术，从各种超大规模的数据中提取价值。

大数据技术不断涌现和发展，让我们处理海量数据更加容易、更加便宜和迅速，成为利用数据的好助手，甚至可以改变许多行业的商业模式。

大数据(big data)是这样的数据集合：数据量增长速度极快，用常规的数据工具无法在一定的时间内进行采集、处理、存储和计算的数据集合。

云计算是一种基于因特网的超级计算模式，在远程的数据中心里，成千上万台电脑和服务器连接成一片电脑云。

因此，云计算甚至可以让你体验每秒10万亿次的运算能力，拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心，按自己的需求进行运算。

云计算的就业前途，某种意义上也可以理解为云计算为我们提供的服务，存在一定的必然性，也就是说云计算对于社会、云计算使用者有哪些优势，也同时可以理解为，云计算的优势就是云计算的就业优势。

这个问题我来回答一下吧，关于物联网如何打造智慧城市的问题，物联网可以联系到整个城市的方方面面，可以进行统一规划管理，集中决策，进行自动规划，所以叫做智慧城市，具体主要包括就是交通调度、城市各种数据检测、安全监管、应急处置、物流管理、政府工作、医疗卫生、消防环保、智慧园区和教育等等，接下来详细阐述。

整个智慧城市里面最重要的可能就是智慧交通，城市越来越大，车辆人口越来越多，拥挤堵车是常态，所以智慧城市的第一步就是要打造实时自动调度的交通系统，能够对交通复杂区域进行合理规划，在高峰时期合理调度车辆和路线，这就需要对全市的车辆进行登记，安装物联网设备，同时，对整个城市主要交通节点进行检测和车流量分析，反馈给决策系统做出调度决策，保证整个城市是交通调度。

第二个方面就是城市各项参数检测监管，包括温度湿度，气压，各种污染物，以及天气预警，实现整个城市的各项参数可视化，在各大主要区域进行展示，参数异常就进行预警派人处理。这里面同样包括消防，对整个城市是建筑进行监测，安装各种物联网系统，实时检测分析，出现问题能够讲预警信息直接传输到所有相关部门，进行应急处理。接着就是智慧应急处理，那就是城市在紧急时候进行全城管理，为紧急事件让步，这就需要政府的数字化办公，能够及时的收到应急事件并启动统一管理。

大城市有一个问题就是流动人口多，不好进行管理，智慧城市在物联网时代应该借助物联网系统对流动人口加强监测，主要就是开发物联网设备，在主要路口进行人员跟踪识别，信息录入数据库，并进行大数据比对，可以对高危人群进行监测，需要的时候可以利用这个信息。这个不仅仅是智慧城市的一部分，更是智慧园区、社区的一部分。在教育方面，大家都知道教育资源发布是极其不均衡的，在物联网时代，借助5G高速低延迟的特点，可以借助智慧教育系统，实现优质教育资源全城共享，促进公平公正的教育事业。主要技术就是物联网、云计算和大数据分析，涉及到传感器网络布局、数据传输、调度算法、决策算法等等方面。

建设加强、商业模式上的革新。
1、商业智能化建设加强。经过多年运用，ERP系统中积累了大量行业数据，这些数据对于企业的经营决策和预测而言意义重大。
2、云计算不仅带来技术上的革新，也带来企业商业模式上的革新。云计算模式成为软件行业新的增长点，软件厂商、应用企业等。

简单的说，大数据就是围绕数据进行一系列价值化 *** 作的过程。

经过多年的发展，当前的大数据已经由早期的几个基本特征（数据量大、结构多样性、速度快、价值密度低、真假难辨等），发展到今天的一个产业链，这个产业链包括了数据的采集、管理和应用，众多的企业也都陆续参与到了大数据产业链当中。

数据的采集包括传统信息系统的采集（ERP系统、办公系统等），Web信息的采集以及物联网系统的信息采集，信息采集是大数据的重要环节，没有信息采集也就不会有大数据。随着移动互联网的快速发展，信息采集的范围在不断扩大，数据自身的维度也在不断提升，数据所蕴藏的价值也在不断提升。

数据分析是数据管理的重要内容，也是目前数据价值化的重要手段，当前大数据落地应用多以场景大数据分析为主。数据应用目前主要是两个渠道，一个是人工智能系统，另一个是决策系统，典型的应用案例分别是自动驾驶和智能诊疗。

说到大数据的市场空间，就一定要谈一下产业互联网，因为未来大数据将主要通过产业互联网的方式落地到广大的传统行业。产业互联网作为当前传统行业结构性升级的重要内容之一，未来的发展空间还是非常大的，一方面传统行业需要产业互联网的技术来辅助企业进行产品创新，另一方面科技企业也需要产业互联网的发展来把大数据、人工智能等一众技术实现落地应用，从而为互联网的持续高速发展寻找新的发展领域。而大数据作为产业互联网的核心技术之一，未来自然有巨大的市场空间。

物联网的大数据来源于物质世界，由大量传感器产生。
物联网是一种新型的信息技术，它通过网络将物理世界与信息世界联系起来，实现对物理世界的监测、控制和管理。物联网中，传感器是实现对物理世界的监测的重要手段。传感器可以感知物理世界的信息，例如温度、湿度、压力、光线等，并将信息通过网络传送给物联网系统。
物联网系统通过处理传感器传送的信息，实现对物理世界的监测、控制和管理。处理传感器传送的信息时，会产生大量的数据，这些数据就是物联网的大数据。物联网的大数据来源于物质世界，由大量传感器产生。
总之，物联网的大数据是通过对物理世界的监测和管理，由大量传感器产生的。

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