如何解决物联网的安全隐患

安全隐私
如射频识别技术被用于物联网系统时，RFID标签被嵌入任何物品中，比如人们的日常生活用品中，而用品的拥有者不一定能觉察，从而导致用品的拥有者不受控制地被扫描、定位和追踪，这不仅涉及到技术问题，而且还将涉及到法律问题。

物联网呢基本上在我们的日常生活中无处不在，因此如何确保物联网的安全也是亟待解决的话题。未来信息安全的几个重要的发展方向：第1个就是，攻击源由于lOT设备的加入，会成为一个非常巨大的这个敌人，而且这种巨大性是会越来越刚性的发展的，就是TB级的对抗会成为一种常态，第二个企业级数据中心作为一种有限资源的目标一定要把Securityas Service 就是运营商层面的安全服务纳入到你的防御架构当中，这是唯1可应对TB级流量的一个防御架构。第三个就是实体数据中心里面一定要走混合的架构，不能再像原来单一的以盒子的堆砌，作为这个防御架构的运维模式，一定要考虑用这个虚拟化的资源应对那些突发的，上百倍的这种流量的变化。这三个趋势实在是未来我们可能，非常快会遇到的一些挑战和事故，所以说我们必须从现在这个着手来应对这些风险。

随着中国经济的发展，交通设施的不断完善，外出 旅游 的人越来越多。景区的环境治理工作难度也越来越大。随着游客剧增，景区垃圾翻番，环卫工人工作量大幅增加，景区也面临着垃圾处理等方面的压力。景区智能垃圾箱的出现，解决了游客不愿将垃圾扔进垃圾桶、景区管理不善、垃圾桶大小和垃圾分类投放等多种问题。

智能垃圾箱

那么，和传统垃圾箱相比，智能垃圾箱都有哪些功能呢？

满桶提示： 垃圾装满时蜂鸣器报警提示，并不再开门，若有人开门则语音提示垃圾桶已满，可发送信息至垃圾管理中心和环卫工人处。

垃圾称重： 垃圾重量实时监控，可发送信息至垃圾管理中心和环卫工人处。

自动开门： 红外感应/按钮开门，10秒后自动关门，带防夹手功能。

语音提示： 开门/关门等语音提示，广告和通知的语音循环播放。

监控系统： 与控制中心联网，用于防止有人蓄意破坏垃圾箱，同时也作为 社会 安全监控使用。

烟雾报警： 当垃圾桶内发生明火时自动火警蜂鸣器警报，可发送信息至垃圾管理中心和环卫工人处。

灭火装置： 当垃圾桶内发生明火时自动触发液体灭火装置，直至明火熄灭。

联网功能： 使用无线功能，垃圾站连接控制中心，控制中心负责采集、接收和管理垃圾站相关信息。

太阳能充电： 利用太阳能为智能垃圾箱提供电力，节约环保。

物联网解决方案

智能垃圾桶主要由智能回收终端设备、运维端APP/小程序、后台管理系统三部分构成：

智能回收终端：

智能回收终端包括：太阳能板，4G/WIFI通信控制主板，装有各种传感器，可以感知垃圾重量，垃圾体积，烟雾监测，温度监测等。

运维端APP/小程序：

用户可以通过APP/小程序注册账号，看到垃圾桶的状态信息。

后台管理系统：

设备满溢后对接专职的回收处理人员，形成线上线下收运。维护人员可通过后台管理系统对智能垃圾箱进行管理，包括设备管理，报表统计，运营管理以及系统管理，考核管理，可视化大数据平台等功能。

郑州博观电子 科技 有限公司是一家提供 科技 类物联网开发软硬件定制化方案服务商、也是中原地区领先的物联网终端设备解决方案提供商。致力共享换电柜、智能充电桩、共享洗车机、物联网软硬件等服务平台的方案开发与运维。总部位于河南省郑州市高新区，已取得国家高新技术企业认证证书。经过10多年的业务开拓，公司已经形成了以中原地区为中心、业务遍布全国的经营格局。

作者 | 网络大数据

来源 | raincent_com

随着物联网的演变和发展，所有可以想象到的东西(或事物)和产业都将变得更加智能：智能家居和智慧城市、智能制造机械、智能汽车、智能健康等等。无数被授权收集和交换数据的东西正在形成一个全新的网络——物联网——一个可以在云中收集数据、传输数据和完成用户任务的物理对象网络。

物联网和大数据正在走向胜利之路。不过，要想从这一创新中获益，还需要解决一些挑战和问题。在本文中，我们很高兴与大家分享多年来在物联网咨询领域积累的知识。

物联网大数据如何应用

首先，有多种方法可以从物联网大数据中获益：在某些情况下，通过快速分析就足够了，而一些有价值的见解只有在经过深入的数据处理之后才能获得。

实时监测。通过连网设备收集的数据可以用于实时 *** 作：测量家中或办公室的温度、跟踪身体活动(计算步数、监测运动)等;实时监测在医疗保健中被广泛应用(例如，获取心率、测量血压、糖分等);它还成功地应用于制造业(用于控制生产设备)、农业(用于监测牛和作物)和其他行业。

数据分析。在处理物联网生成的大数据时，我们有机会超越监测，并从这些数据中获得有价值的见解：识别趋势，揭示看不见的模式并找到隐藏的信息和相关性。

流程控制和优化。来自传感器的数据提供了额外的上下文情境信息，以揭示影响性能和优化流程的重要问题。

▲交通管理：跟踪不同日期和时间的交通负荷，以制定出针对交通优化的建议，例如，在特定时间段增加公共汽车的数量，看看是否有改观，以及建议引入新的交通信号灯方案和修建新的道路，以减少街道的交通拥堵状况。

▲零售：跟踪超市货架中商品的销售情况，并在商品快卖完之前及时通知工作人员补货。

▲农业：根据传感器的数据，在必要时给作物浇水。

预测性维护。通过连网设备收集的数据可以成为预测风险、主动识别潜在危险状况的可靠来源，例如：

▲医疗保健：监测患者健康状态并识别风险(例如，哪些患者有糖尿病、心脏病发作的风险)，以便及时采取措施。

▲制造业：预测设备故障，以便在故障发生之前及时解决。

还应注意的是，并非所有的物联网解决方案都需要大数据(例如，如果智能家居拥有者要借助智能手机来关灯，则可以在没有大数据的情况下执行此 *** 作)。重要的是要考虑减少处理动态数据的工作量，并避免存储将来没有用处的大量数据。

物联网中的大数据挑战

除非处理大量数据以获取有价值的见解，否则这些数据完全没用。此外，在数据收集、处理和存储方面还有各种挑战。

▲数据可靠性。虽然大数据永远不会100%准确，但在分析数据之前，请务必确保传感器工作正常，并且用于分析的数据质量可靠，且不会因各种因素(例如，机器运行的不利环境、传感器故障)而损坏。

▲要存储哪些数据。连网设备会产生万亿字节的数据，选择存储哪些数据和删除哪些数据是一项艰巨的任务。更重要的是，一些数据的价值还远远没有显现出来，但将来您可能需要这些数据。如果您决定为将来存储数据，那么面临的挑战就是以最小的成本做到这一点。

▲分析深度。一旦并非所有大数据都很重要，就会出现另一个挑战：什么时候快速分析就足够了，什么时候需要进行更深入的分析以带来更多价值。

▲安全。毫无疑问，各个领域的连网事物可以让我们的生活变得更加美好，但与此同时，数据安全也成一个非常重要的问题。网络罪犯可以侵入数据中心和设备，连接到交通系统、发电厂、工厂，并从电信运营商那里窃取个人数据。物联网大数据对于安全专家来说还是一个相对较新的现象，相关经验的缺失会增加安全风险。

物联网解决方案中的大数据处理

在物联网系统中，物联网体系架构的数据处理组件因输入数据的特性、预期结果等而不同。我们已经制定了一些方法来处理物联网解决方案中的大数据。

数据来自与事物相连的传感器。“事物”可以是任何物体：烤箱、汽车、飞机、建筑、工业机器、康复设备等。数据可以是周期性的，也可以是流式的。后者对于实时数据处理和迅速管理事物至关重要。

事物将数据发送到网关，以进行初始数据过滤和预处理，从而减少了传输到下一个物联网系统中的数据量。

边缘分析。在进行深入数据分析之前，有必要进行数据过滤和预处理，以选择某些任务所需的最相关数据。此外，此阶段还可以确保实时分析，以快速识别之前在云中通过深度分析所发现的有用模式。

对于基本协议转换和不同数据协议之间的通信，云网关是必需的。它还支持现场网关和中央物联网服务器之间的数据压缩和安全数据传输。

连网设备生成的数据以其自然格式存储在数据湖中。原始数据通过“流”进入数据湖。数据保存在数据湖中，直到可以用于业务目的。清理过的结构化数据存储在数据仓库中。

机器学习模块根据之前积累的历史数据生成模型。这些模型定期(例如，一个月一次)用新数据流更新。输入的数据被累积并应用于训练和创建新模型。当这些模型经过专家的测试和批准后，控制应用程序就可以使用它们，以响应新的传感器数据发送命令或警报。

总结

物联网产生大量数据，可用于实时监控、分析、流程优化和预测性维护等。然而，应该记住，从各种格式的海量数据中获得有价值的见解并不是一件容易事情：您需要确保传感器工作正常，数据得到安全传输和有效处理。此外，始终存在一个问题：哪些数据值得存储和处理。

尽管存在一些挑战和问题，但应记住，物联网的发展势头强劲，并可以帮助多个行业的企业开辟新的数字机遇。

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