什么是物联网安全?

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

物联网的安全和互联网的安全问题一样，永远都会是一个被广泛关注的话题。由于物联网连接和处理的对象主要是机器或物以及相关的数据，其“所有权”特性导致物联网信息安全要求比以处理“文本”为主的互联网要高，对“隐私权”(Privacy)保护的要求也更高（如ITU物联网报告中指出的），此外还有可信度(Trust)问题，包括“防伪”和DoS（Denial of Services）（即用伪造的末端冒充替换（eavesdropping等手段）侵入系统，造成真正的末端无法使用等），由此有很多人呼吁要特别关注物联网的安全问题。
物联网系统的安全和一般IT系统的安全基本一样，主要有8个尺度： 读取控制，隐私保护，用户认证，不可抵赖性，数据保密性，通讯层安全，数据完整性，随时可用性。 前4项主要处在物联网DCM三层架构的应用层，后4项主要位于传输层和感知层。其中“隐私权”和“可信度”（数据完整性和保密性）问题在物联网体系中尤其受关注。如果我们从物联网系统体系架构的各个层面仔细分析，我们会发现现有的安全体系基本上可以满足物联网应用的需求，尤其在其初级和中级发展阶段。
物联网应用的特有（比一般IT系统更易受侵扰）的安全问题有如下几种：
1 Skimming：在末端设备或RFID持卡人不知情的情况下，信息被读取
2 Eavesdropping: 在一个通讯通道的中间，信息被中途截取
3 Spoofing：伪造复制设备数据，冒名输入到系统中
4 Cloning: 克隆末端设备，冒名顶替
5 Killing:损坏或盗走末端设备
6 Jamming: 伪造数据造成设备阻塞不可用
7 Shielding: 用机械手段屏蔽电信号让末端无法连接
主要针对上述问题，物联网发展的中、高级阶段面临如下五大特有（在一般IT安全问题之上）的信息安全挑战：
1 4大类（有线长、短距离和无线长、短距离）网路相互连接组成的异构（heterogeneous）、多级(multi-hop)、分布式网络导致统一的安全体系难以实现“桥接”和过度
2 设备大小不一，存储和处理能力的不一致导致安全信息（如PKI Credentials等）的传递和处理难以统一
3 设备可能无人值守，丢失，处于运动状态，连接可能时断时续，可信度差，种种这些因素增加了信息安全系统设计和实施的复杂度
4 在保证一个智能物件要被数量庞大，甚至未知的其他设备识别和接受的同时，又要同时保证其信息传递的安全性和隐私权
5 多租户单一Instance服务器SaaS模式对安全框架的设计提出了更高的要求
对于上述问题的研究和产品开发，国内外都还处于起步阶段，在WSN和RFID领域有一些针对性的研发工作，统一标准的物联网安全体系的问题还没提上议事日程，比物联网统一数据标准的问题更滞后。这两个标准密切相关，甚至合并到一起统筹考虑，其重要性不言而喻。
物联网信息安全应对方式：
首先是调查。企业IT首先要现场调查，要理解当前物联网有哪些网络连接，如何连接，为什么连接，等等。
其次是评估。IT要判定这些物联网设备会带来哪些威胁，如果这些物联网设备遭受攻击，物联网在遭到破坏时，会发生什么，有哪些损失。
最后是增加物联网网络安全。企业要依靠能够理解物联网的设备、协议、环境的工具，这些物联网工具最好还要能够确认和阻止攻击，并且能够帮助物联网企业选择加密和访问控制（能够对攻击者隐藏设备和通信）的解决方案。

最大限度的保证物联网的安全，做好以下三点：
第一，对大数据的收集持谨慎态度。之所以在前面用很多文字引用了华为和三星的战略内容，是有原因的。看华为，它有一个“集中收集、管理、处理数据后向合作伙伴、行业开放”的细节。而三星，也有一个“能够与云端连接”的细节。这些，是典型的收集大数据存储在云端的行为。这种行为，如果不加约束则危险很大。之前，三星智能电视监听事件，我们应该记忆犹新。试想，物联网之下，我们在这些硬件面前是“赤裸裸”的。所以，物联网企业应该“自律”，不要在大数据采集方面为所欲为。
第二，对大数据的转移和利用持谨慎态度。前面第一点里已经提到过一个细节：“处理数据后向合作伙伴、行业开放”。这应该是大数据在不同企业间转移、利用的过程。而大数据在转移与利用的这个过程里，也有危险。毕竟，各个厂商的安全意识、安全水平、硬件水平不一，安全隐患很大。欧洲反计算机病毒协会创始人、德国歌德塔(G
Data)安全软件公司安全顾问Eddy
Willems在接受我的采访时也曾说过，“企业不同设备之间的安全过滤措施不够”。所以，这种大数据之间的合作很让人担忧。这个问题，必须解决。
第三，严防外部危险因素的侵入。如果说前两点属于物联网企业的“内因”的话，那么第三点就是严防“外因”。目前，黑客利用商用WIFI入侵的例子已经很多，甚至连飞机都难以幸免。这就要求我们的物联网企业，必须重视安全防范问题。这些问题包括，商用WIFI的过度商业化的问题，软件的漏洞问题，智能硬件和数据库的密码问题，硬件设备的加密问题，物联网企业安全意识不强的问题，物联网用户安全意识不强的问题，还有不同物联网企业之间的终端设备兼容问题。如果这些问题不予解决，那黑客会无孔不入的。

《大数据时代》是国外大数据系统研究的先河之作，本书作者维克托·迈尔·舍恩伯格被誉为“大数据商业应用第一人”，拥有在哈佛大学、牛津大学、耶鲁大学和新加坡国立大学等多个互联网研究重镇任教的经历，早在2010年就在《经济学人》上发布了长达14页对大数据应用的前瞻性研究。以下是这本书的读后感范文，欢迎阅读!

大数据时代读后感(一)

我们不再热衷于寻找因果关系，而应该寻找事物之间的相关关系。这个命题是我读这本书最大的感触。个人认为也是这本书最核心的思想。从头说起吧，首先，书提出一个颠覆我以前认知的命题--”并非原子而是信息才是一切的本源“，将世界看做信息，看做可以理解的数据的海洋，为我们提供了一个从未有过的审视下是的视角。它是一种可以渗透到所有生活领域的世界观。这个命题是在书的最后一部分中的某一段中描写的。我之所以把它放在最前面来讲，因为我觉得，这是谈数据化世界的前提，自然也是谈论大数据的前提啦。书的中间部分有一节讲到数据化和数字化的区别。经过我自己脑子的整理，把数据化世界这个命题列为大数据思维的第二步。写到这里，我不由得反省下，我是不是有领悟到书的精髓所在(我认为的精髓)，就是第一句话。因为回顾我整个思路，还是按照旧模式的因果关系思考模式思考问题。书中另一个吸引我的地方就是，有很多观点的论述，会从哲学的高度论述。虽然，自己肚子没多少墨水，但是读这些描述的时候，就会发现自己会更好的理解作者提出的命题。比如书中有一段文字

当我们说人类是通过因果关系了解世界时，我们指的是我们再理解和解释世界各种现象时使用的两种基本方法：一种是通过快速、虚幻的因果关系，还有一种就是通过缓慢、有条不紊的因果关系。大数据会改变这两种基本方法在我们认识世界时所扮演的角色。

在附上一些事例的时候，用作者提供的”本质“去看待时，很容易理解，确实是这么回事。好了，那么大数据到底改变了我们什么呢，作者给出3点，

大数据的精髓在于我们分析信息时的三个转变，这些转变讲改变我们理解和组建社会的方法。

第一个转变就是，在大数据时代，我们可以分析更多的数据，有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据，而不再依赖于随机采样(样本=总体)

第二个转变就是，研究数据如此之多，以至于我们不再热衷于追求精确度

第三个转变因前两个转变而促成，即我们不再热衷于寻找因果关系，而应该寻找事物之间的相关关系。大数据告诉我们”是什么“而不是”为什么“。在大数据时代，我们不必知道现象背后的原因，我们只要让数据自己发声。

正如大家所知道的那样，人类的大脑具备这样的功能，它会把新输入的刺激或信息与”过去的经验或积累的部分知识“相对照，然后进行调整并接受下来。如果眼前新的现实与大脑中储存的固有信息无法协调，便会在无意识中拒绝接受新的现实(当作没有看见);或者通过自己一知半解的知识任意推测，使自己认识到的情况偏离实际(产生错觉)。这是人的一种本能，目的在于使自己保持冷静。

所以作者称之为revolution。

讲了这么多，那么大数据到底给我们带来什么。在这里，我只想谈我感触最深的，其他的有兴趣的可以自己去了解。当然，书中提了很多，最多的就是，XXX公司或者个人利用大数据创造了多大的财富了，抛开这些表面的不说，最让我动心亦或者是害怕的是---预测。这是大数据带来最核心的东西，动心的理由无须赘述，计算机会告诉你什么时候买什么双色球可以中头奖，想想心里是不是有一点小激动咧。当然这只是我打的一个比较夸张的比喻。至于害怕呢，书中有段话我很喜欢

公平正义的基础是人只有做了某事才需要对它负责，毕竟，想做而未做不是犯罪，社会关系于个人责任的基本信条是，人为其选择的行为承担责任。如果大数据分析完全准确，那么我们的未来会被精准的预测，因此在未来，我们不仅会失去选择的权利，而且会按照预测去行动。如果精准的预测成为现实的话，我们也就失去了自由意志，失去了自由选择的权利。既然我们别无选择，那么我们也就不需要承担责任。这不是很讽刺吗。

扯到这里，顺便扯一下，书中另一段关于自由意志的描述

在哲学界，关于因果关系是否存在的争论已经持续了几个世纪。毕竟，如果凡事皆有因果的话，那么我们就没有决定任何事的自由了。如果说我们做的每一个决定或者每一个想法都是其他事情的结果。而这个结果又是由其他原因导致的。以此循环往复，那么就不存在人的自由意志这一说了。——所有的生命轨迹都只是受因果关系的控制了。因此，对于因果关系在世间所扮演的角色，哲学家们争论不休，有时他们认为，这是与自由意志相对立。

书中举了个例子，举了部《少数派报告》，当我看到这里的时候，”哎哟，我居然看过这部，想想心里还是有点小激动“，有兴趣的可以去看下，大概就是讲警察通过预测来提前抓捕犯人，不过不是通过大数据，是通过超人类的方式。当你什么举动都可以被预测，相当于你完全暴露在太阳光下，换成你，你害怕不。

最后，附上两段结语，一段是书中的一段话，另一段是我自己瞎编的。

大数据并不是一个充斥着算法和机器的冰冷世界，人类的作用依然无法被完全替代。大数据为我们提供的不是最终答案，只是参考答案，帮助是暂时的，而更好的方法和答案还在不久的未来。

大数据终将会影响到我们，也像其他技术一样会是一把双刃剑，用得好，动心，滥用，害怕。如同核技术一样，用的话，造福地球，滥用，给个金刚石地球你，照样爆。我相信，未来的大数据的发展会如作者所说的，是一场生活、工作与思维的革命。

大数据时代读后感(二)

去年的“云计算”炒得热火朝天的，今年的“大数据”又突袭而来。仿佛一夜间，各厂商都纷纷改旗换帜，推起“大数据”来了。于是乎，各企业的CIO也将热度纷纷转向关注“大数据”来了。有一张来自《程序员》微博的漫画很形象。我觉得这张图，很真实地反映了现实中小企业云计算，大数据的现状。

不过话又还得说回来，《大数据时代》是本好书。

当然，很多IT知名人士也大力推荐，写了好多读后感来表述对这本书的喜欢没看此书之前，对所谓大数据的概念基本上是一头雾水，虽则有了解关注过现在也比较火热的BI，觉得也差不多，可能就是更多的数据，更细致的数据分析与数据挖掘。看过此书后，感觉到之前的想法，只能算是中了一小半吧---巨量的数据，而另一前：着眼于数据关联性，而非数据精确性，或许才是大数据与现时BI最大的不同，不仅仅是方法，更多的时思想方法。不过坦白讲，到底是数据的关联性重佳，还是数据的精确性更好，还真的需要时间来检验一下，至少从现在的数据分析方法来论，更多的倾向于数据的精确性。看完此书，我心中的一些问题：

1什么是大数据

查了查百度百科，是这样定义的：大数据(bigdata)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的'的资讯。大数据的4V特点：Volume、Velocity、Variety、Veracity--这个好像是IBM的定义吧。

以个人的观点来看：数据海量，存储海量都是大数据的基本原型吧。

2大数据适合什么样的企业

诚然，大数据的前提是海量的数据，只有拥有巨量的数据资源，方能从中查找出数据的关联性，才可以让通过

专业化的处理，让其为企业产生价值。针对电信运营，互联网应用这样海量用户的数据的大企业，也是在应用大数据的道路上拥有得天独厚的条件，但是针对中小企业呢销售订单数据若非百年老店，估计数据也是少得可怜，5，能用的可能只有消费者数据了吧。貌似大多数厂商，用来举例的也就是消费都购买行为分析为最多。同样，在公共事业类的政府机构，大数据的作用也许也能很好的发挥。反而感觉在大多数中小型企业应用大数据，似乎有点大题小作。书中说：大数据是企业竞争力。诚然，数据是一个企业的核心无形资源(利用得好的话)，但是否所有的数据，或都换则方式说：所有的企业都以大数据为竞争力，是否真的合适么是否在中小企业中，会显示得小题大做呢

3大数据带来的影响

当一波又一波的IT技术热潮源源不断地向我们铺面而来的时候，你甚至都没有做好准备，你都要开始迎接它所给你带来的影响了。经过物联网，云计算的推波助澜下，大数据开始登场了。但它到底给我们带来了什么呢

1)预测未来书中以Google成功预测了未来可能发生流感的案例来开篇，表明通过大数据的应用，可以为我们的生活起一个保驾护航的指向标。实质很简单，技术改变世界。

2)变革商业大数据所带来的商机，同时会衍生出一系列与大数据相关的商业机遇与商业模式，数据的潜在价值会源源不断地发挥作用可以容易想到的是未来有专门的数据收集，数据分析，数据生成的一条数据产业链产生。影响最大的，当然是IT公司

3)变革思维书中所说：因为有海量的数据作基础，未来，我们可能更关注数据的相关，而非精细度。对这条，本人还是持保留意见的。

大数据时代读后感(三)

如今说起新媒体和互联网，必提大数据，似乎不这样说就OUT了。而且人云亦云的居多，不少谈论者甚至还没有认真读过这方面的经典着作——舍恩佰格的《大数据时代》。维克托·迈尔——舍恩伯格何许人也他现任牛津大学网络学院互联网研究所治理与监管专业教授，曾任哈佛大学肯尼迪学院信息监管科研项目负责人。他的咨询客户包括微软、惠普和IBM等全球顶级企业，他是欧盟互联网官方政策背后真正的制定者和参与者，他还先后担任多国政府高层的智囊。这位被誉为：大数据时代的预言家“的牛津教授真牛!那么，这位大师说的都是金科玉律吗并不一定，读大师的作品一定要做些功课才好读懂，如果能做足功课又具备相应的理论功底，就能与之进行一场思想上的对话。

舍恩伯格分三部分来讨论大数据，即思维变革、商业变革和管理变革。在第一部分”大数据时代的思维变革“中，舍恩伯格旗帜鲜明的亮出他的三个观点：一、更多：不是随机样本，而是全体数据;二、更杂：不是精确性，而是混杂性;三、更好：不是因果关系，而是相关关系。对于第一个观点，我不敢苟同。一方面是对全体数据进行处理，在技术和设备上有相当高的难度。另一方面是不是都有此必要，对于简单事实进行判断的数据分析难道也要采集全体数据吗我曾与香港城市大学的祝建华教授讨论过。祝教授是传播学研究方法和数据分析的专家，他认为一定可以找到一种数理统计方法来进行分析，并不一定需要全部数据。联系到舍恩伯格第二个观点中所说的相关关系，我理解他说的全体数据不是指数量而是指范围，即大数据的随机样本不限于目标数据，还包括目标以外的所有数据。我认为大数据分析不能排除随机抽样，只是抽样的方法和范围要加以拓展。

我同意舍恩伯格的第二观点，我认为这是对他第一个观点很好的补充，这也是对精准传播和精准营销的一种反思。”大数据的简单算法比小数据的复杂算法更有效。“更具有宏观视野和东方哲学思维。对于舍恩伯格的第三个观点，我也不能完全赞同。”不是因果关系，而是相关关系。“不需要知道”为什么“，只需要知道”是什么“。传播即数据，数据即关系。在小数据时代人们只关心因果关系，对相关关系认识不足，大数据时代相关关系举足轻重，如何强调都不为过，但不应该完全排斥它。大数据从何而来为何而用如果我们完全忽略因果关系，不知道大数据产生的前因后果，也就消解了大数据的人文价值。如今不少学者为了阐述和传播其观点往往语出惊人，对旧有观念进行彻底的否定。

世间万物的复杂性多样化并非非此即彼那么简单，舍恩伯格也是这种二元对立的幼稚思维吗其实不然，读者在阅读时一定要看清楚他是在什么语境下说的，不要因囫囵吞枣的浅读而陷入断章取义的误读。比如说舍恩伯格在提出”不是因果关系，而是相关关系。“这一论断时，他在书中还说道：”在大多数情况下，一旦我们完成了对大数据的相关关系分析，而又不再满足于仅仅知道‘是什么’时，我们就会继续向更深层次研究的因果关系，找出背后的‘为什么’。“[i]由此可见，他说的全体数据和相关关系都在特定语境下的，是在数据挖掘中的选项。

大数据研究的一大驱动力就是商用，舍恩伯格在第二部分里讨论了大数据时代的商业变革。舍恩伯格认为数据化就是一切皆可”量化“，大数据的定量分析有力地回答”是什么“这一问题，但仍然无法完全回答”为什么“。因此，我认为并不能排除定性分析和质化研究。数据创新可以创造价值，这是毫无疑问的。舍恩伯格在讨论大数据的角色定位时仍把它置于数据应用的商业系统中，而没有把它置于整个社会系统里，但他在第二部分大数据时代的管理变革中讨论了这个问题。在风险社会中信息安全问题日趋凸显，数据独裁与隐私保护成为一对矛盾。如何摆脱大数据的困境舍恩伯格在最后一节”掌控“中试图回答，但基本上属于老生常谈。我想，或许凯文·凯利的《失控》可以帮助我们解答这个问题至少可以提供更多的思考维度。正如舍恩伯格在结语中所道：”大数据并不是一个充斥着算法和机器的冰冷世界，人类的作用依然无法被完全替代。大数据为我们提供的不是最终答案，只是参考答案，帮助是暂时的，而更好的方法和答案还在不久的未来。“谢谢舍恩伯格!让大数据讨论从自然科学回到人文社科。由此推断，《大数据时代》不是最终答案，也不是标准答案，只是参考答案。

此外，在阅读此书之前还必须具备一些数据科学的基本知识和基本概念，比如说什么叫数据什么叫大数据数据分析与数据挖掘的区别，数字化与数据化有什么不同读前做些功课读起来就比较好懂了。

物联网在当今社会有着巨大的意义和作用，曾被誉为经济发展和国家安全的关键所在。下面是我精心推荐的物联网应用技术论文，希望你能有所感触!

物联网应用技术论文一：浅析物联网应用技术

摘 要近几年来物联网技术受到了人们的广泛关注。本文介绍了物联网技术的研究背景，传感网的原理、应用、技术，无锡是首个国家传感网信息中心。以最具代表性的基于RFID的物联网应用架构、基于传感网络的物联网应用架构、基于M2M的物联网应用架构为例，对物联网的网络体系与服务体系进行了阐述;分析了物联网研究中的关键技术，包括RFID技术、传感器网络与检测技术、智能技术和纳米技术;最后，展望了无锡物联网技术作为国家首个传感网信息中心对人类生活、工业发展、科技进步的促进作用。

关键词物联网;技术;应用

尽管物联网技术在国外以成熟，但国内物联网才刚刚起步，问题显然很明显。那就是物联网安全，物联网是一种虚拟网络与现实世界实时交互的新型系统，其无处不在的数据感知以无线为主的信息传输、智能化的信息处理，一方面固然有利于提高社会效率，另一方面也会引起大众对信息安全和隐私保护问题的关注。从技术上讲物联网存在很多网络安全隐患。由于物联网在很多场合都需要无线传输，这种暴露在公开场所之中的信号很容易被窃取，也更容易被干扰，这将直接影响到物联网体系的安全。物联网规模很大，与人类社会的联系十分紧密，一旦受到病毒攻击，很可能出现世界范围内的工厂停产、商店停业、交通瘫痪，让人类社会陷入一片混乱。

1物联网的定义

作为一个新兴产业，物联网从诞生到广泛应用需要经历四个阶段。第一阶段为设想阶段，是产业发展的最初时期;第二阶段是技术研发阶段;第三阶段为实验阶段。在技术研发的水平达到一定程度时，就可以进行小范围的试用和检测，这是从理论走向实践的一步。国内的研究也在同步前行，如中国移动、电信和联通三大电信运营商业开始尝试物联网业务。中国移动的手机钱包和手机购电业务，该业务也可以应用于超市、餐厅等小额支付场合;中国联通的无线环保检测平台通过3G网络，可实现对水表、灌溉、水文等动态数据进行检测，又可对空气质量、碳排放和噪音进行检测;第四阶段为全国推广阶段，也是投入资金最大的时期。同时，一旦大规模商用，大量基础设施的建设和终端产品的全面推广必将推动电信、信息存储处理、IT服务整体解决方案等众多市场的发展。

2物联网的发展趋势

业内专家认为，物联网一方面可以提高经济效益，大大节约成本;另一方面可以为全球经济的复苏提供技术动力。物联网的发展是以移动技术为代表的普适计算和泛在网络发展的结果，带动的不仅仅是技术进步，而是通过应用创新进一步带动经济社会形态、创新形态的变革，塑造了知识社会的流体特性，推动面向知识社会的下一代创新。开放创新、共同创新、大众创新、用户创新成为知识社会环境下的创新新特征，技术更加展现其以人为本的一面，以人为本的创新随着物联网技术的发展成为现实。要真正建立一个有效的物联网，有两个重要因素。一是规模性，只有具备了规模，才能使物品的智能发挥作用。二是流动性，物品通常都不是静止的，而是处于运动的状态，必须保持物品在运动状态，甚至高速运动状态下都能随时实现对话。

3物联网应用技术的隐私问题

在物联网中，射频识别技术是一个很重要的技术。在射频识别系统中，标签有可能预先被嵌入任何物品中，比如人们的日常生活物品中，但由于该物品(比如衣物)的拥有者，不一定能够觉察该物品预先已嵌入有电子标签以及自身可能不受控制地被扫描、定位和追踪，这势必会使个人的隐私问题受到侵犯。因此，如何确保标签物的拥有者个人隐私不受侵犯便成为射频识别技术以至物联网推广的关键问题。而且，这不仅仅是一个技术问题，还涉及到政治和法律问题。这个问题必须引起高度重视并从技术上和法律上予以解决。造成侵犯个人隐私问题的关键在于射频识别标签的基本功能：任意一个标签的标识(ID)或识别码都能在远程被任意的扫描，且标签自动地，不加区别地回应阅读器的指令并将其所存储的信息传输给阅读器。这一特性可用来追踪和定位某个特定用户或物品，从而获得相关的隐私信息。这就带来了如何确保嵌入有标签的物品的持有者个人隐私不受侵犯的问题。

4物联网应用的关键领域

41 RFID

射频识别即RFID(Radio Frequency Identification)技术，又称电子标签、无线射频识别，是一种通信技术，可通过无线电讯号识别特定目标并读写相关数据，而无需识别系统与特定目标之间建立机械或光学接触。RFID射频识别是一种非接触式的自动识别技术，它通过射频信号自动识别目标对象并获取相关数据，识别工作无需人工干预，可工作于各种恶劣环境。RFID技术可识别高速运动物体并可同时识别多个标签， *** 作快捷方便。RFID是一种简单的无线系统，只有基本器件，该系统用于控制、检测和跟踪物体。系统由一个询问器(或阅读器)和很多应答器(或标签)组成。

42传感网

传感网是随机分布的集成有传感器、数据处理单元和通信单元的微小节点，通过自组织的方式构成的 无线网络 。借助于节点中内置的传感器测量周边环境中的热、红外、声纳、雷达和地震波信号，从而探测包括温度、湿度、噪声、光强度、压力、土壤成分、移动物体的大 小、速度和方向等物质现象。

43 M2M技术

M2M是Machine-to-Machine/Man的简称，是一种以机器终端智能交互为核心的、网络化的应用与服务。M2M根据其应用服务对象可以分为个人、家庭、行业三大类。通信 网络技术 的出现和发展，给社会生活面貌带来了极大的变化。人与人之间可以更加快捷地沟通，信息的交流更顺畅。但是目前仅仅是计算机和其他一些IT类设备具备这种通信和网络能力。众多的普通机器设备几乎不具备联网和通信能力，如家电、车辆、自动售货机、工厂设备等。M2M技术的目标就是使所有机器设备都具备连网和通信能力，其核心理念就是网络一切(Network Everything)。M2M技术具有非常重要的意义，有着广阔的市场和应用，推动着社会生产和生活方式新一轮的变革。M2M是一种理念，也是所有增强机器设备通信和网络能力的技术的总称。人与人之间的沟通很多也是通过机器实现的，例如通过手机、电话、电脑、传真机等机器设备之间的通信来实现人与人之间的沟通。另外一类技术是专为机器和机器建立通信而设计的。如许多智能化仪器仪表都带有RS-232接口和GPIB通信接口，增强了仪器与仪器之间，仪器与电脑之间的通信能力。目前，绝大多数的机器和传感器不具备本地或者远程的通信和连网能力。

44两化融合

两化融合是信息化和工业化的高层次的深度结合，是指以信息化带动工业化、以工业化促进信息化，走新型工业化道路;两化融合的核心就是信息化支撑，追求可持续发展模式。 在中国第十六次全国代表大会上，江泽民同志率先提出了“以信息化带动工业化，以工业化促进信息化”的新型工业化道路的指导思想;经过5年的发展和完善，在中国第十七次全国代表大会上胡锦涛同志继续完善了“发展现代产业体系，大力推进信息化与工业化融合”的新科学发展的观念，两化融合的概念就此形成。

5结语

根据物联网的内涵可知，要真正实现物联网需要感知、传输、控制及智能等多项技术。物联网的研究将带动整个产业链或者说推动产业链的共同发展。信息感知技术、网络通信技术、数据融合与智能技术、云计算等技术的研究与应用，将直接影响物联网的发展与应用，只有综合研究解决了这些关键技术问题，物联网才能得到快速推广，造福于人类社会，实现智慧地球的美好愿望。

参考文献

[1]刘化君物联网体系结构研究[J]中国新通信，2010，5

[2]陆光耀物流信息管理[M]北京：中国铁道出版社，2008

[3]肖慧彬物联网中企业信息交互中间件技术开发研究北京：北方工业大学，2009

点击下页还有更多>>>物联网应用技术论文

物联网的日益普及给人们带来了诸多便利，但随着大量的物联网应用落地随之也带来了很多安全风险。
提起物联网设备，我们就能想到智能化，智慧城市，智慧家居，智慧医疗，智慧养殖等等，都给生活带来了便利，但是物联网设备也有一个极其引人担心的一个问题，就是安全问题。当一切都智能后，伴随的危机风险将更大。安全漏洞一旦遭受到恶意攻击，会引发严重问题，导致一系列设备都罢工宕机。
物联网安全与之紧密联系的就是物联网设备的支出和回报问题，这是个永恒的议题。
使用物联网设备带来的优势是不言而喻的，它在无形中简化了很多业务以及人工成本，从采集数据到数据分析再到价值挖掘和提高运营效率，作用是巨大的。但是同时也存在着风险，就是物联网的安全漏洞，对于很多企业来说，使用物联网设备都有一定的担忧，也造成了物联网应用落地化并没有特别快速的普及。
出现这种冷热交替化的情况原因就很简单了，企业一方面想要拥抱物联网，走上风口，另一方面就是新的东西出来，就总不是那么成熟，有一些时间需要走，物联网攻击事件也有爆出。其实只要有了安全意识，做长期的潜在回报准备，在物联网实施过程中，从一开始就应该注重安全性，并将其作为规划布局中的关键任务之一。从初始阶段就在系统中加入安全设计，比在开发周期接近尾声时或者在漏洞已经出现或公开之后再采取措施，更加经济有效。
此外，物联网安全，挑战无处不在物联网的迅速增长和商用普及，导致物联网市场出现碎片化困局，缺乏明确、统一的标准。而定义物联网设备的标准和架构，要通过数十项持续、不同的举措来进行，企业自然会疲于应对眼前出现的挑战。

---