我对这段话的理解是，首先物联网是个网，什么网呢，是由物理设备、车辆、家用电器、其他嵌入式设备加上电子技术、软件、传感器、控制器、连通性组成的网络。另外，就是这个网里的每个物体通过嵌入式的计算系统是唯一的可识别的并且基于现有的互联网基础设施能够交互 *** 作。●传感器技术：价格低廉、性能良好的传感器是物联网应用的基石，物联网的发展要求更准确、更智能、更高效以及兼容性更强的传感器技术。智能数据采集技术是传感器技术发展的一个新方向。信息的泛在化对传感器和传感装置提出了更高的要求。具体如，微型化：元器件的微小型化，要求节约资源与能源；智能化：具备自校准、自诊断、自学习、自决策、自适应和自组织等人工智能技术；低功耗与能量获取技术：供电方式为电池、阳光、风、温度、振动等多种方式。\x0d\●设备兼容技术：大部分情况下，企业会基于现有的工业系统建造工业物联网，如何实现工业物联网中所用的传感器能够与原有设备已应用的传感器相兼容是工业物联网推广所面临的问题之一。传感器的兼容主要指数据格式的兼容与通信协议的兼容，兼容关键是标准的统一。目前，工业现场总线网络中普遍采用的如Profibus、Modus协议，已经较好地解决了兼容性问题，大多数工业设备生产厂商基于这些协议开发了各类传感器、控制器等。近年来，随着工业无线传感器网络应用日渐普遍，当前工业无线的WirelessHART、ISA100．11a以及wIA—PA3大标准均兼容了IEEE802．15．4无线网络协议，并提供了隧道传输机制兼容现有的通信协议，丰富了工业物联网系统的组成与功能。\x0d\●网络技术：网络是构成工业物联网的核心之一，数据在系统不同的层次之间通过网络进行传输。网络分为有线网络与无线网络，有线网络一般应用于数据处理中心的集群服务器、工厂内部的局域网以及部分现场总线控制网络中，能提供高速率高带宽的数据传输通道。工业无线传感器网络则是一种新兴的利用无线技术进行传感器组网以及数据传输的技术，无线网络技术的应用可以使得工业传感器的布线成本大大降低，有利于传感器功能的扩展，因此吸引了国内外众多企业和科研机构的关注。\x0d\传统的有线网络技术较为成熟，在众多场合已得到了应用验证。然而，当无线网络技术应用于工业环境时，会面临如下问题：工业现场强电磁干扰、开放的无线环境让工业机器更容易受到攻击威胁、部分控制数据需要实时传输。相对于有线网络，工业无线传感器网络技术则正处在发展阶段，它解决了传统的无线网络技术应用于工业现场环境时的不足，提供了高可靠性、高实时性以及高安全性，主要技术包括：自适应跳频、确实性通信资源调度、无线路由、低开销高精度时间同步、网络分层数据加密、网络异常监视与报警以及设备入网鉴权等。\x0d\●信息处理技术：工业信息出现爆炸式增长，工业生产过程中产生的大量数据对于工业物联网来说是一个挑战，如何有效处理、分析、记录这些数据，提炼出对工业生产有指导性建议的结果，是工业物联网的核心所在，也是难点所在。\x0d\当前业界大数据处理技术有很多，如SAP的BW系统在一定程度上解决了大数据给企业生产运营带来的问题。数据融合和数据挖掘技术的发展也使海量信息处理变得更为智能、高效。工业物联网泛在感知的特点使得人也成为了被感知的对象，通过对环境数据的分析以及用户行为的建模，可以实现生产设计、制造、管理过程中的人一人、人一机和机一机之间的行为、环境和状态感知，更加真实地反映出工业生产过程中的细节变化，以便得出更准确的分析结果。\x0d\●安全技术：工业物联网安全主要涉及数据采集安全、网络传输安全等过程，信息安全对于企业运营起到关键作用，例如在冶金、煤炭、石油等行业采集数据需要长时问的连续运行，如何保证在数据采集以及传输过程中信息的准确无误是工业物联网应用于实际生产的前提。物联网的缺点是：
1、安全性：物联网系统互联互通，通过网络进行通信。 尽管采取了任何安全措施，系统几乎不提供任何控制，并且可以引发各种网络攻击。
2、隐私：即使没有积极参与用户，物联网系统也能提供最详细的大量个人数据。
3、复杂性：设计，开发，维护和支持大型技术到物联网系统是相当复杂的。物联网相关技术：
1信息感知技术
超高频和微波RFID：积极利用RFID行业组织，开展芯片、天线、读写器、中间件和系统集成等技术协同攻关，实现超高频和微波RFID技术的整体提升。
微型和智能传感器：面向物联网产业发展的需求，开展传感器敏感元件、微纳制造和智能系统集成等技术联合研发，实现传感器的新型化、小型化和智能化。
位置感知：基于物联网重点应用领域，开展基带芯片、射频芯片、天线、导航电子地图软件等技术合作开发，实现导航模块的多模兼容、高性能、小型化和低成本。
2信息传输技术
无线传感器网络：开展传感器节点及 *** 作系统、近距离无线通信协议、传感器网络组网等技术研究，开发出低功耗、高性能、适用范围广的无线传感网系统和产品。
异构网络融合：加强无线传感器网络、移动通信网、互联网、专网等各种网络间相互融合技术的研发，实现异构网络的稳定、快捷、低成本融合。
3信息处理技术
海量数据存储：围绕重点应用行业，开展海量数据新型存储介质、网络存储、虚拟存储等技术的研发，实现海量数据存储的安全、稳定和可靠。
数据挖掘：瞄准物联网产业发展重点领域，集中开展各种数据挖掘理论、模型和方法的研究，实现国产数据挖掘技术在物联网重点应用领域的全面推广。
图像视频智能分析：结合经济和社会发展实际应用，有针对性的开展图像视频智能分析理论与方法的研究，实现图像视频智能分析软件在物联网市场的广泛应用。
4信息安全技术
构建逗可管、可控、可信地的物联网安全体系架构，研究物联网安全等级保护和安全测评等关键技术，提升物联网信息安全保障水平。
关键技术相见《2020物联网技术部署》 1、过时的硬件和软件
由于物联网设备的用户越来越多，这些设备的制造商正专注于增产而没有对安全性给予足够的重视。
这些设备中的大多数都没有获得足够的更新，而其中一些设备从未获得过一次更新。这意味着这些产品在购买时是安全的，但在黑客发现一些错误或安全问题时，就会容易受到攻击。
如果不能定期发布硬件和软件的更新，设备仍然容易受到攻击。对于连接到Internet的任何产品，定期更新都是必备的，没有更新可能会导致客户和公司的数据泄露。
2、使用默认凭证的潜在威胁
许多物联网公司在销售设备的同时，向消费者提供默认凭证，比如管理员用户名。黑客只需要用户名和密码就可以攻击设备，当他们知道用户名时，他们会进行暴力攻击来入侵设备。
Mirai僵尸网络攻击就是一个例子，被攻击的设备使用的都是默认凭证。消费者应该在获得设备后立即更改默认凭证，但大多数制造商都没有在使用指南中进行说明。如果不对使用指南进行更新，所有设备都有可能受到攻击。
3、恶意与勒索
物联网产品的快速发展使网络攻击变得防不胜防。如今，网络犯罪已经发展到了一个新高度--禁止消费者使用自己的设备。
例如，当系统被黑客入侵时，联网的摄像头可以从家中或办公室获取私密信息。攻击者将加密网络摄像头系统，不允许消费者访问任何信息。由于系统包含个人数据，他们会要求消费者支付大笔金额来恢复他们的数据。
4、预测和预防攻击
网络犯罪分子正在积极寻找新的安全威胁技术。在这种情况下，不仅要找到漏洞并进行修复，还需要学习预测和预防新的威胁攻击。
安全性的挑战是对连接设备安全性的长期挑战。现代云服务利用威胁情报来预测安全问题，其他的此类技术包括：基于AI的监控和分析工具。但是，在物联网中调整这些技术是很复杂的，因为连接的设备需要即时处理数据。
5、很难发现设备是否被入侵
虽然无法保证100%地免受安全威胁和破坏，但物联网设备的问题在于大多数用户无法知道他们的设备是否被黑客入侵。
当存在大规模的物联网设备时，即使对于服务提供商来说也很难监视所有设备。这是因为物联网设备需要用于通信的应用，服务和协议，随着设备数量显着增加，要管理的事物数量也在增加。
因此，许多设备继续运行而用户不知道他们已被黑客攻击。
6、数据保护和安全挑战
在这个相互关联的世界中，数据保护变得非常困难，因为它在几秒钟内就可以在多个设备之间传输。这一刻，它存储在移动设备中，下一分钟存储在网络上，然后存储在云端。
所有这些数据都是通过互联网传输的，这可能导致数据泄露。并非所有传输或接收数据的设备都是安全的，一旦数据泄露，黑客就可以将其出售给其他侵犯数据隐私和安全权利的公司。
此外，即使数据没有从消费者方面泄露，服务提供商也可能不遵守法规和法律，这也可能导致安全事故。
7、使用自治系统进行数据管理
从数据收集和网络的角度来看，连接的设备生成的数据量太大，无法处理。
毫无疑问，它需要使用AI工具和智能化。物联网管理员和网络专家必须设置新规则，以便轻松检测流量模式。
但是，使用这些工具会有一点风险，因为配置时即使出现一点点的错误也可能导致中断。这对于医疗保健，金融服务，电力和运输行业的大型企业至关重要。
8、家庭安全
如今，越来越多的家庭和办公室通过物联网连接变得更加智能，大型建筑商和开发商正在通过物联网设备为公寓和整栋建筑供电。虽然家庭智能化是一件好事，但并不是每个人都知道面对物联网安全应该采取的最佳措施。
即使IP地址暴露，也可能导致住宅地址和消费者的其他暴露。攻击者或相关方可以将此信息用于不良目的，这使智能家居面临潜在风险。
9、自动驾驶车辆的安全性
就像家庭一样，自动驾驶车辆或利用物联网服务的车辆也处于危险之中。智能车辆可能被来自偏远地区的熟练黑客劫持，一旦他们进入，他们就可以控制汽车，这对乘客来说非常危险。
目前物联网面临的安全问题有哪些？中景元物联(>
分析大数据
物联网传感器持续接收来自大量连接的异构设备的数据。随着联网设备数量的增加，物联网系统需要具有可伸缩性，以适应数据的流入。分析系统处理这些数据并提供有价值的报告，这将使企业具有竞争优势。由于数据是基于其类型挖掘的，因此必须对数据进行分岔以充分利用数据。根据问题数据的类型，可以进行不同类型的分析。比较常见的有：
流分析(Streaming Analytics)
流分析结合了来自传感器的未排序的流数据和来自研究的存储数据，以发现熟悉的模式。这种方法的实时分析可以在车队跟踪和银行交易等用例中提供帮助。
地理空间分析(Geospatial Analytics)
另一类大数据分析方法是地理空间，其中IoT传感器数据和传感器的物理位置的组合可以为预测分析提供整体视角。物联网世界中的对象数量众多，其通过无线网络发送数据的能力有助于获得详细的数据转储，这些数据转储可用于促进洞察。
挑战
对于目前所处的阶段，获取、分析和报告物联网数据是大多数企业的必修课。然而，由于这些技术仍处于发展阶段，这些组织面临着相当多的挑战。其中一些是：
集成
由于物联网数据通过多个渠道以不同的格式接收，因此收集和集成物联网数据具有挑战性。分析系统需要确保接收到的数据是一种可 *** 作的格式，足以确定见解。文本挖掘和机器学习技术通常用于从传感器中提取文本数据。然而，提取非文本格式的数据，如图像、视频不能快速完成。
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