如何最大限度的保证物联网的安全

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。

是如何确保设备本身安全。某些设备或设施可能无人值守地运行，因此不受频繁的安全性影响。报告称，使这些设备防篡改可能是有利的，因为这种类型的端点强化可以帮助阻止潜在的入侵者获取数据。它也可能抵御黑客或其他网络犯罪分子的攻击。

作为一种最佳实践，安全端点强化可能意味着部署一种分层方法，要求攻击者绕过多重障碍，旨在保护设备及其数据免遭未经授权的访问和使用。企业应该保护已知的漏洞，如开放的TCP/UDP端口，开放的串行端口，开放的密码提示，Web服务器、未加密的通信、无线连接等注入代码的位置。

另一个保护设备的办法是根据需要升级或部署安全补丁。但请记住，许多设备供应商在构建和销售设备时并不关注安全性。正如调查报告指出的那样，许多物联网设备被破坏后是不可修补的，因此无法保证安全。在投资的设备采用工业物联网之前，需要评估设备的安全功能，并确保供应商对设备进行彻底的安全测试。

当物联网设备试图连接到网络或服务时，要小心地管理物联网设备的身份验证，以确保信任是非常重要的。公钥基础设施(PKI)和数字证书为物联网设备身份和信任提供了安全基础。

如何保障物联网的安全？

物联网安全解决方案

你好，要保障物联网信息安全需采用一定的防护手段。物联网是“万物互联”的网络，物联网技术原理更需要依托计算机，然而现在信息泄露事件还是非常严重的。前段时间国家有过相关报道过，在2020年境外约52万个计算机恶意程序控制服务器控制了国内大约有531万台主机，国家的信息安全也还在面临着非常严峻的威胁，所以物联网被黑客攻击并且监控的情况完全有可能发生。要保障物联网信息安全可以采用加密软件来防护的解决方案，天锐-绿盾加密软件可以对信息安全进行有力防护；如果担心被黑客攻击，可以采用天锐-绿盘的智能备份系统来对信息进行智能备份，通过灵活数据备份策略和高速恢复的智能备份方式，有效保护信息的安全。

什么是物联网安全？物联网安全问题有哪些：
广义物联网：物联网是一个未来发展的愿景，等同于“未来的互联网”，能够实现人在任何时间、地点、使用任何网络与任何人与物的信息交换，以及物与物之间的信息交换。
狭义物联网：物联网是物品之间通过网络连接起来的局域网，不论该局域网是否接入互联网，只要具有感、联、知、控（用）四个环节，都属于物联网的范畴。
物联网市场规模快速增长，联网设备数量持续增加。近年来，随着NB-IOT、eMTC、Lora等低功耗广域网商用化进程不断加速，日益增长的物联网平台带来了服务支撑能力的迅速提升，以及边缘计算、人工智能等新技术不断注入，物联网产业迎来了快速增长。

1、物联网设备资源有限，导致实施难度大。物联网设备的内存、CPU、电量一般都比较有限，设备上不适合运行复杂的安全防御程序；
2、物联网设备节点数量太多，应用种类多，导致物联网平台对设备的安全感知、检测、防御更加复杂；
3、目前物联网设备处在初级和野蛮生长阶段，很多厂家不重视安全，导致物联网系统漏洞百出，有的可能甚至成为攻破物联网系统的突破口；
先写这么多吧。

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。

物联网信息安全 
随着信息技术的飞速发展，信息安全的研究内容日益广泛，尤其是在物联网的大背景下，物联网信息安全的定义为：在既定的安全级别下，信息系统抵御恶意行为或意外事件的综合处理能力，而这些恶意行为（事件）可能危及数据信息的存储、传输和处理。那么在这个背景下，研究RFID信息安全与隐私保护机制就是为了保障物联网中信息系统提供的服务是可靠的、安全的、机密的、可控的状态。

物联网RFID系统安全漏洞

RFID系统安全漏洞分析 
RFID系统作为物联网体系架构的基础，也是物联网的核心技术。RFID系统的安全性直接影响到物联网技术在行业中的应用安全。

攻击RFID系统主要方法 
RFID标签是物联网信息系统的重要部分，它们储存了大量的商业价值信息，这对于非法用户、黑客们具有极大的诱惑力，一旦造成信息泄露或篡改，将造成灾难性的后果。

物联网信息安全与隐私保护策略

在推广和应用物联网技术之前，应该首先解决信息安全与防护的问题。隐私信息的内容包括个人基本信息、身份信息、财产信息、位置信息、个人信仰、个体特征等。尊重和保护个人隐私已经是全社会的共识，也是共同的需要。在物联网信息安全领域，研究并应用隐私信息保护机制具有重要的意义。

（1）法律法规保护政策：通过法律政策来规范化物联网信息系统对用户个人隐私信息的保护和使用过程。

（2）隐私信息使用方针：通过终端用户本着自愿的原则，以及根据需要与物联网运营商、网络运营商等供应商达成协议来使用个人隐私信息。

（3）匿名身份应用：使用间接的匿名信息来代替实名制信息，防止个人隐私信息泄露以及被非法用户用于非法活动或行为。

（4）数据加密解密：对于重要的数据信息，比如商品交易信息，个人的位置信息等，可以使用复杂的加密及解密算法来混淆或置换这些隐私信息，防止被非法用户窃取。

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