2、硬编码凭证永远不应成为设计过程的一部分。开发人员可以采取的另一项措施是在设备运行之前要求用户更新凭据。如果设备附带默认凭据,则用户应使用强密码或多因素身份验证或生物识别技术更新它们。
3、PKI 和数字证书。公钥基础设施(PKI)和 509 数字证书在安全物联网设备的开发中发挥着关键作用,提供分发和识别公共加密密钥,通过网络进行安全数据交换以及验证身份所需的信任和控制。
4、API 安全性。应用程序性能指标(API)安全性对于保护从 IoT 设备发送到后端系统的数据的完整性至关重要,并确保只有授权设备,开发人员和应用程序才能与 API 通信。
5、身份管理。为每个设备提供唯一标识符对于了解设备是什么,它的行为方式,与之交互的其他设备以及应该为该设备采取的适当安全措施至关重要。●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。
●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。
●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。
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。
●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。
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。
●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。物联网一般都具有唯一性,其实像近几年出现的一些东西,像二维码都具有唯一性,还有射频识别,这些都确保了信息的安全性,这些都涉及到物联网频射方面的技术。另外,举个例子,在里你会看到一些片段,一些密码什么的会通过扫描你的眼睛,识别指纹这些的属于物联网。我是物联网专业的学生,回答有不满意的地方请见谅。物联网网关,在物联网时代扮演着非常重要的角色,它是连接感知网络与传统通信网络的纽带。在物联网感知层和网络层两个不同的网络之间,物联网网关作为一个中间设备,主要用来采集数据、感知信息并与网络进行通信。最新的热门技术有:
1、物联网通信协议:主要解决设备的联网、互联互通,安全传输等,包括CoAP、MQTT、NB-IOT、LORA,sigfox等协议。
2、边缘计算:主要解决设备管理和数据分析、汇聚的边缘化,主要解决未来海量设备联网对带宽的冲击,对传输时延的要求,对数据隐私的保护要求。
3、雾计算:边缘各个物联网设备计算节点相互配合,完成复杂计算任务。解决设备资源的重复利用等问题。
4、大数据:分析海量设备的数据分析,支撑快速和精准决策。
5、人工智能:综合利用设备所产生的数据,应用人工智能技术,产生一些列的智能化应用,让物联网的价值充分发挥。物联网的终极目标是智能,大量的智能应用的实现依赖于物联网。
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