物联网用途广泛,遍及智能交通、环境保护、政府工作、公共安全、平安家居、智能消防、工业监测、环境监测、路灯照明管控、景观照明管控、楼宇照明管控、广场照明管控、老人护理、个人健康、花卉栽培、水系监测、食品溯源、敌情侦查和情报搜集等多个领域。物联网将大量非结构化的大数据发送到公司和基于云的系统中,这些系统收集这些数据以报告每辆卡车和货物的状态,并发送可查询以进行分析的大量信息,毫不奇怪,物流公司和卡车司机自身在跨美国运输货物时已迅速变得依赖于这些系统,并且运营效率也得到了提高,物联网附带的安全风险包括物联网为黑客提供的系统的切入点,以及当黑客入侵其他系统时物联网所带来的风险,然后所有物联网和周围的 *** 作必须手动进行,这使安全性和风险管理成为公司应解决的IoT战略的关键要素。
物联网安全的特征是:感知网络的信息采集、传输与信息安全问题。
感知节点呈现多源异构性,感知节点通常情况下功能简单(如自动温度计)、携带能量少(使用电池),使得它们无法拥有复杂的安全保护能力,而感知网络多种多样,从温度测量到水文监控,从道路导航到自动控制,它们的数据传输和消息也没有特定的标准,所以没法提供统一的安全保护体系。
物联网的主要特征是:
物联网的主要特征有全面感知、可靠传递、智能处理。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,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。
由于国家和地方政府的推动,当前物联网正在加速发展,物联网的安全需求日益迫切。理顺物联网的体系结构、明确物联网中的特殊安全需求,考虑怎么样用现有机制和技术手段来解决面物联网临的安全问题,是目前当务之急。
由于物联网必须兼容和继承现有的TCP/IP网络、无线移动网络等,因此现有网络安全体系中的大部分机制仍然可以适用于物联网,并能够提供一定的安全性,如认证机制、加密机制等。但是还需要根据物联网的特征对安全机制进行调整和补充。
可以认为,物联网的安全问题同样也要走“分而治之”、分层解决的路子。传统TCP/IP网络针对网络中的不同层都有相应的安全措施和对应方法,这套比较完整的方法,不能原样照搬到物联网领域,而要根据物联网的体系结构和特殊性进行调整。物联网感知层、感知层与主干网络接口以下的部分的安全防御技术主要依赖于传统的信息安全的知识。
1物联网中的加密机制
密码编码学是保障信息安全的基础。在传统IP网络中加密的应用通常有两种形式:点到点加密和端到端加密。从目前学术界所公认的物联网基础架构来看,不论是点点加密还是端端加密,实现起来都有困难,因为在感知层的节点上要运行一个加密/解密程序不仅需要存储开销、高速的CPU,而且还要消耗节点的能量。因此,在物联网中实现加密机制原则上有可能,但是技术实施上难度大。
2节点的认证机制
认证机制是指通信的数据接收方能够确认数据发送方的真实身份,以及数据在传送过程中是否遭到篡改。从物联网的体系结构来看,感知层的认证机制非常有必要。身份认证是确保节点的身份信息,加密机制通过对数据进行编码来保证数据的机密性,以防止数据在传输过程中被窃取。
PKI是利用公钥理论和技术建立的提供信息安全服务的基础设施,是解决信息的真实性、完整性、机密性和不可否认性这一系列问题的技术基础,是物联网环境下保障信息安全的重要方案。
3访问控制技术
访问控制在物联网环境下被赋予了新的内涵,从TCP/IP网络中主要给“人”进行访问授权、变成了给机器进行访问授权,有限制的分配、交互共享数据,在机器与机器之间将变得更加复杂。
4态势分析及其他
网络态势感知与评估技术是对当前和未来一段时间内的网络运行状态进行定量和定性的评价、实时监测和预警的一种新的网络安全监控技术。物联网的网络态势感知与评估的有关理论和技术还是一个正在开展的研究领域。
深入研究这一领域的科学问题,从理论到实践意义上来讲都非常值得期待,因为同传统的TCP/IP网络相比,传感网络领域的态势感知与评估被赋予了新的研究内涵,不仅仅是网络安全单一方面的问题,还涉及到传感网络体系结构的本身问题,如传感智能节点的能量存储问题、节点布局过程中的传输延迟问题、汇聚节点的数据流量问题等。这些网络本身的因素对于传感网络的正常运行都是致命的。所以,在传感网络领域中态势感知与评估已经超越了IP网络中单纯的网络安全的意义,已经从网络安全延伸到了网络正常运行状态的监控;另外,传感网络结构更加复杂,网络数据是多源的、异构的,网络数据具有很强的互补性和冗余性,具有很强的实时性。
物联网在线认为在同时考虑外来入侵的前提下,需要对传感网络数据进行深入的数据挖掘分析、从数据中找出统计规律性。通过建立传感网络数据析取的各种数学模型,进行规则挖掘和融合、推理、归纳等,提出能客观、全面地对大规模传感网络正常运行做态势评估的指标,为传感网络的安全运行提供分析报警等措施。
(转帖于中国电子商务研究中心)物联网安全的基础:
1、是各种感知技术的广泛应用。
2、是一种建立在互联网上的泛在网络。
物联网不仅仅提供了传感器的连接,其本身也具有智能处理的能力,能够对物体实施智能控制。物联网是新一代信息技术的重要组成部分,也是“信息化”时代的重要发展阶段。
物联网就是物物相连的互联网。这有两层意思:
其一,物联网的核心和基础仍然是互联网,是在互联网基础上的延伸和扩展的网络。
其二,其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间,进行信息交换和通信,也就是物物相息。
物联网通过智能感知、识别技术与普适计算等通信感知技术,广泛应用于网络的融合中,也因此被称为继计算机、互联网之后世界信息产业发展的第三次浪潮。
物联网用途广泛,遍及智能交通、环境保护、政府工作、公共安全、平安家居、智能消防等多个领域。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。
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