关于云计算理论国内，国外的研究

中国云计算行业分析：坚持自主创新，助力国民经济转型升级

云计算产业发展概况分析

云计算是通过网络统一组织和灵活调用各种ICT信息资源，将原本分散的ICT资源集中起来共享使用实现大规模计算的信息处理方式，让IT资源逐渐成为水电煤一样的公共基础设施。云计算网格化与IT基础设施化为全社会带来巨大的IT成本节约。物联网是互联网应用的进一步拓展，物联网的终极目标是实现全社会的物物相连、信息通信及交换使用。

按照部署方式的不同云计算被分为公有云、私有云和混合云。根据云服务提供资源的类型不同，云计算服务模式分类软件即服务(SaaS)、平台即服务(PaaS)以及基础设备即服务(IaaS)三类。

2018年全球云计算市场规模分析预测

目前，全球云服务正处于高速发展期。2012年全球云计算市场规模已经突破1000亿元。2014年全球云计算市场规模达15544亿元，同比增长168%。到了2016年全球云计算市场规模突破2000亿元，达到2218亿元，同比增长255%。截止到2017年全球云计算市场规模达到了2628亿元。伴随着企业逐渐倾向于追求数字化商业战略，传统IT服务向云端服务转变，全球云计算市场规模将进一步增长，预计2018年全球云计算市场规模将超3000亿元。

2012-2018年全球云计算市场规模统计及增长情况预测

数据来源：前瞻产业研究院整理

预计2020年中国云计算市场规模将超1300亿元

据前瞻产业研究院发布的《中国云计算产业发展前景与投资战略规划分析报告》统计数据显示，在公有云市场方面，2014年以来，中国公有云市场高速发展，2014-2017年市场规模增长超4倍，复合年增长率为，随着云计算产业垂直行业的纵深场景化，中国云计算市场规模将保持高速发展，预计2020年中国公有云市场规模将有望突破600亿元。

在私有云市场方面，私有云是为一个客户单独使用而构建的，因而提供对数据、安全性和服务质量的最有效控制。企业通过建设私有云计算平台，可以根据各种业务应用系统的特性来综合调整资源的分配。2017年中国私有云市场规模达到4298亿元，同比增长234%，安全性、可靠性和成熟度等方面的完善，私有云市场规模将进一步增长。预计2020年中国私有云市场规模将达770亿元。

2014-2020年中国云计算市场规模统计及增长情况预测

数据来源：前瞻产业研究院整理

2018年中国云计算软件行业专利申请数量分析预测

2009年以来，我国云计算软件行业专利申请数量成上升趋势，在2016年达到峰值，共申请了2822个。截止到2017个年中国云计算软件行业专利申请数量达到了2266个。预计2018年中国云计算软件行业专利申请数量将下降至639个。

2009-2018年中国云计算软件行业专利申请数量统计情况及预测

数据来源：前瞻产业研究院整理

中国云计算产业未来发展趋势分析

“云”是数字经济时代的基础设施。“中国云”出海，让数据和信息更好地实现互联互通，更重要的价值是以云平台托举起更多企业发展。在现实中，“中国云”扮演着“一手托两家”的角色，既可以帮助中国企业更好走出去，也可以帮助外国公司走进中国市场，从而实现数字经济的时空压缩能力。

比如说，利用云计算可以大幅节省成本和时间，让企业能够快速开展海外业务，业务落地时间从此前以月为度量缩短到现在的分钟级。过去10年，创业公司的创业门槛整体因为云计算大大降低。大疆科技、字节跳动等企业海外业务扩张，中国的互联网经济模式走出去，与“中国云”的全球布局息息相关。

与单纯销售手机、家电等实物不同，云计算涉及数据的整合与安全，走出去面对着更为复杂的挑战。管理数百万台服务器，既需要大规模的运维能力，也需要全球化的运营能力;面对世界各国不同的国情和文化，既要有“全球化”的格局，也要有“本地化”的眼光。事实上，克服这些挑战、拓展全球市场，最重要的还是赢得信任，能够用“中国云”为当地发展创造价值。

对于“中国云”而言，无论是开拓国际市场，还是深耕国内市场，其核心竞争力仍然是坚持自主创新，通过云计算、大数据持续提供高效的数字服务，从而降低交易成本、提升经济效率，为经济发展注入新动能。回首过去，中国的大数据和云计算主要得益于移动互联网的驱动与手机APP模式的泛化，展望未来5—10年，中国的大数据和云计算将结合物联网和人工智能的发展，由消费端倒灌到生产端和供给端，通过“工业大脑”“农业大脑”“城市大脑”等数字服务大幅提升生产效率、提高供给质量，推动中国制造向中国智造、要素驱动向创新驱动的转变。

事实上，云计算是人工智能在各行业大规模应用的桥梁，通过云计算提升生产效率也打开了巨大的想象空间。有这样一个直观的案例：在一家石化企业，云计算通过对锅炉的数百个参数的分析与工业智能应用，可以在不增加物理设备的前提下，达到分钟级别的精确参数控制，从而降低4%的能耗。这一能耗降低的模式，可以逐步推广到中国300多万个各种类型的锅炉。这不仅降低了单位GDP的能耗，而且有利于实现绿色发展。可以合理地预期，基于大数据和云计算的人工智能，将作为未来的基础性服务，对将来的物理世界和生产方式产生深层影响。

我们正处于互联网科技发展与新工业革命的历史交汇期。把握住历史交汇期的机遇，需要适应数字经济发展的大势，产生与未来发展趋势相匹配的“思维突变”和“模式突变”。从这个视角来看，“中国云”的蓬勃发展，不仅能够以创新助力中国经济转型升级，更能推动中国把握住未来的风口和机遇。

可以的，他家的IoT Events技术能带来很多便利。生产商能够跨设备识别事件，快速解决问题并赢得客户信任，对未来的设计需求也能有更深入的了解。借助IoT Events，用户可以为每个设备模型定义事件检测器，添加传入的遥测数据和条件逻辑来定义和检测事件，以及定义对这些事件的响应。每当有新产品上线时，IoT Events就会为该设备启动事件检测器的新实例。IoT Events使用该设备模型持续检测数百万客户的事件，并迅速做出响应。

工业物联网云平台推荐是一个基于云计算、大数据、人工智能等前沿技术的智能制造平台，它集数据采集、数据存储、数据处理、数据分析、决策支持等功能于一体，可以实现设备的远程监控、预测性维护、异常检测以及生产调度、设备管理等工业应用。

工业物联网云平台推荐的主要特点包括以下几个方面：

一、开放性

工业物联网云平台是一个开放的平台，它采用标准化的接口和协议，与各种硬件设备、传感器、机器人等工业设备实现无缝对接，与各种软件系统、应用服务实现互联互通。同时，平台还提供了丰富的API，方便开发者和企业自主开发和集成精细化的应用。

二、可扩展性

工业物联网云平台是一个高度可扩展的平台，它可以支撑海量设备数据的采集、存储、处理、分析和应用，能够灵活地满足用户的不同需求。此外，平台还提供了多样化的工具、算法和应用组件，方便用户根据实际情况进行定制化。

三、协作性

工业物联网云平台是一个强调协作的平台，它鼓励企业之间、企业和研究机构之间、企业和政府之间等多种形式的合作，共同推动工业物联网技术的创新和应用。平台还提供了多种合作机制和服务，包括共享设备、协同工作、技术支持、数据交换等，为用户提供全方位的支持。

四、安全性

工业物联网云平台推荐是一个高度安全的平台，它采用了多种安全技术和加密方案，保障用户数据的机密性、完整性和可用性。平台还提供了完善的权限管理和安全审计机制，有效防范各类网络攻击。

工业物联网云平台推荐，上海力控科技ThingNet物联网云平台是基于以往的物联网产品，以及目前市场上的各种云平台优点，精心打造的一款实现设备上云的多功能产品，该物联网云平台面向设备而使用，例如大型的空调机组、空压机、泵等等设备的上云，云平台提供从设备接入、运行监控、设备资产管理、工业数据预知分析等一站式SaaS服务，使用对象可以为设备厂家、设备运维厂家、以及相关设备管理型公司等。

物联网的发展前景很不错，具体如下：
1更安全的保护措施。在新技术出现之初，它的技术力量几乎都集中在创新上，导致监管水平低下，这就使业界的兴奋、激进和政策、监管的滞后常常形成鲜明的对比。由于物联网设备和基础设施的价格下降，企业在物联网设备上的应用也越来越普遍，这种创新和应用一旦普及，各种新技术的风险也突显出来。
2更普遍使用智能消费品设备。IoT所覆盖的行业人群广泛，从智慧交通、智能物流、医疗、农业、能源等行业应用，到私人智能家居、个人、智能汽车等应用，无论是降低成本，还是提高中国居民的生活质量，都将是中国居民生活质量的巨大提升。

简述Inter,物联网，云端计算之间的区别以及联络

因特网（Inter），物联网都是通讯网路，将装置进行连线，就好比物联网是高速公路与英特网是大马路，大马路可以走人走脚踏车走汽车，高速路只走汽车。云端计算是区别于本地计算的一种概念，是分散式计算的一种技术名称。
云端计算和物联网两者之间本没有什么特殊的关系，物联网只是今后云端计算平台的一个普通应用，物联网和云端计算之间是应用与平台的关系。
物联网的发展依赖于云端计算系统的完善，从而为海量物联资讯的处理和整合提供可能的平台条件，云端计算的集中资料处理和管理能力将有效的解决海量物联资讯储存和处理问题。

云端计算,物联网,人之智慧技术之间的联络, 人工智慧云端计算物联网三者之间的联络

人工智慧是程式演算法和大资料结合的产物。
而云计算是程式的演算法部分，物联网是收集大资料的根系的一部分。
可以简单的认为：人工智慧=云端计算+大资料（一部分来自物联网）
随着物联网在生活中的铺开，它将成为大资料最大，最精准的来源。

日日月月科技云端计算和物联网之间的区别与联络是什么？

云端计算通俗理解：1、通过网路上传到云储存东西，无需储存装置有网路便可读取。像银行
2、可以通过云端计算，有些软体无需安装便可使用，比如直接通过云写文件，不用安装word。像家里用电不用自己发电，通过电网购买。
云的使用对自己电脑的配置实用减少，而物联网是本地电脑和伺服器资讯互换，处理资讯使用的是本地电脑的资源处理东西。

如何认识Inter与物联网、云端计算、三网融合之间的关系

物联网是客观世界在Inter上的一种应用；云端计算是建立在Inter上的一种分散式技术服务模式；三网融合是将Inter、电信网、广电网业务融合在一起的应用技术及业务模式。
希望对你有用。

云端计算大资料物联网之间的区别与联络 2250字左右我写论文

随着社会迅速发展，人类逐渐进入大资料的时代，而物联网与云端计算作为近年来的热点，受到了业内不少人士的关注。据业界人士分析，大资料的前景与物联网以及云端计算这两者之间的关系非常密切，那么，真像业界人士所说的那样它们之间存在着不一样的关系呢？下面，我们就来了解一下大资料与物联网、云端计算之间的关系吧。
大资料概念
巨量资料(big data)，或称大资料、海量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软体工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。“大资料”是由数量巨大、结构复杂、型别众多资料构成的资料集合，是基于云端计算的资料处理与应用模式，通过资料的整合共享，交叉复用,形成的智力资源和知识服务能力。
大资料市场格局
具体意义上来讲，早在20世纪90年代“资料仓库之父”的Bill Inmon便提出了“大资料”的概念。大资料之所以在最近走红，主要归结于网际网路、移动装置、物联网和云端计算等快速崛起，全球资料量大大提升。可以说，移动网际网路、物联网以及云端计算等热点崛起在很大程度上是大资料产生的原因。
我们通过分析，形象的知道大资料与移动网际网路、物联网以及传统网际网路的关系。物联网，移动网际网路再加上传统网际网路，每天都在产生海量资料，而大资料又通过云端计算的形式，将这些资料筛选处理分析，提前出有用的资讯，这就是大资料分析。
大资料与云端计算
云端计算（cloud puting）是基于网际网路的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过网际网路来提供动态易扩充套件且经常是虚拟化的资源。近几年，云端计算的概念受到了学术界、商界，甚至 的热捧，一时间云端计算无处不在，这真让同时代其他的IT技术相形见绌，无地自容。
本质上，云端计算与大资料的关系是静与动的关系；云端计算强调的是计算，这是动的概念；而资料则是计算的物件，是静的概念。如果结合实际的应用，前者强调的是计算能力，或者看重的储存能力；但是这样说，并不意味着两个概念就如此泾渭分明。大资料需要处理大资料的能力（资料获取、清洁、转换、统计等能力），其实就是强大的计算能力；另一方面，云端计算的动也是相对而言，比如基础设施即服务中的储存装置提供的主要是资料储存能力，所以可谓是动中有静。
如果资料是财富，那么大资料就是宝藏，而云计算就是挖掘和利用宝藏的利器！没有强大的计算能力，资料宝藏终究是镜中花；没有大资料的积淀，云端计算也只能是杀鸡用的宰牛刀。
大资料与物联网
物联网是一个基于网际网路、传统电信网等资讯承载体，让所有能够被独立定址的普通物理物件实现互联互通的网路。
大资料与物联网之间的关系是相铺相成的。物联网产生大资料。美国人前几年医院一年产生500个数据，IMT1。4TB资料等各种的资料通过感测器产生，也有在网上直接产生的，我们现在处于大资料时代，物联网一分钟可以产生非常多的东西，苹果下载2万余次，一分钟会上传10万条新微博，全世界物联网上虚拟网路上，产生了大量的资料。
物联网产生的大资料与一般的大资料有不同的特点。物联网的资料是异构的、多样性的、非结构和有噪声的，更大的不同是它的高增长率。物联网的资料有明显的颗粒性，其资料通常带有时间、位置、环境和行为等资讯。物联网资料可以说也是社交资料，但不是人与人的交往资讯，而是物与物，物与人的社会合作资讯。
除此之外，大资料助力物联网，不仅仅是收集感测性的资料，实物跟虚拟物要结合起来。今天北京交通堵塞，但是并不知道堵塞原因，如果 释出讯息和市民微博释出讯息结合起来就知道发生什么事，物联网要过滤，过滤要有一定模式。

基于大资料与物联网，云端计算之间的关系

物联网重点突出了感测器感知的概念，同时它也具备网路线路传输，资讯储存和处理，行业应用介面等功能。而且也往往与网际网路共用伺服器，网路线路和应用介面，使人与人(Human ti Human ，H2H)，人与物(Human to thing，H2T)、物与物( Thing to Thing，T2T)之间的交流变成可能，最终将使人类社会、资讯空间和物理世界(人机槠)融为一体。
大资料目前尚没有统一的定义，比较有代表性的是3V 定义，即认为大资料需满足3 个特点：规模性(Volume)、多样性(Variety)和高速性(Velocity)。
以云端计算为代表的网际网路新应用的兴起，表明网际网路基础服务无论从硬体，软体还是资料资讯都在向集中和统一的方向发展。也就是说，未来的大资料还将具备一个新的特性-统一性(Unity)。
你也可以参考物联商业网。

因特网与物联网,云端计算,三网融合之间的关系

因特网是一个数据网际网路；物联网是将现实世界的事物通过感测器等连线到网际网路形成的一个管理网路；云端计算是一种大规模的计算服务平台，它可以为其他网路提供计算服务；三网融合是将电信网、电视网及网际网路融合在一起的综合应用网路。
希望对你有用。

论述网格计算、云端计算、按需计算之间的联络与区别

云端计算与网格计算的概念
首先，究竟什么是云端计算（Cloud Computing）呢？钱教授指出，云就是网际网路——做网路的似乎总是把网路抽象成云；云端计算就是利用在Inter中可用的计算系统，能够支援网际网路各类应用的系统。云端计算是以第三方拥有的机制提供服务，为了完成功能，使用者只关心需要的服务，这是云端计算基本的定义。
相对于网格计算（Grid Computing）和分散式计算，云端计算拥有明显的特点：第一是低成本，这是最突出的特点。第二是虚拟机器的支援，使得在网路环境下的一些原来比较难做的事情现在比较容易处理。第三是镜象部署的执行，这样就能够使得过去很难处理的异构的程式的执行互 *** 作变得比较容易处理。第四是强调服务化，服务化有一些新的机制，特别是更适合商业执行的机制。
那么网格计算的特点又是什么呢？
网格计算有了十几年的历史。网格基本形态是什么？是跨地区的，甚至跨国家的，甚至跨洲的这样一种独立管理的资源结合。资源在独立管理，并不是进行统一布置、统一安排的形态。网格这些资源都是异构的，不强调有什么统一的安排。另外网格的使用通常是让分布的使用者构成虚拟组织（VO），在这样统一的网格基础平台上用虚拟组织形态从不同的自治域访问资源。此外，网格一般由所在地区、国家、国际公共组织资助的，支援的资料模型很广，从海量资料到专用资料以及到大小各异的临时资料集合，在网上传的资料，这是网格目前的基本形态。
云端计算与网格计算区别何在
可以看出，网格计算和云端计算有相似之处，特别是计算的并行与合作的特点；但他们的区别也是明显的。主要有以下几点：
首先，网格计算的思路是聚合分布资源，支援虚拟组织，提供高层次的服务，例如分布协同科学研究等。而云计算的资源相对集中，主要以资料中心的形式提供底层资源的使用，并不强调虚拟组织（VO）的概念。
其次，网格计算用聚合资源来支援挑战性的应用，这是初衷，因为高效能运算的资源不够用，要把分散的资源聚合起来；后来到了2004年以后，逐渐强调适应普遍的资讯化应用，特别在中国，做的网格跟国外不太一样，就是强调支援资讯化的应用。但云计算从一开始就支援广泛企业计算、Web应用，普适性更强。
第三，在对待异构性方面，二者理念上有所不同。网格计算用中介软体遮蔽异构系统，力图使使用者面向同样的环境，把困难留在中介软体，让中介软体完成任务。而云计算实际上承认异构，用映象执行，或者提供服务的机制来解决异构性的问题。当然不同的云端计算系统还不太一样，像Google一般用比较专用的自己的内部的平台来支援。
第四，网格计算用执行作业形式使用，在一个阶段内完成作用产生资料。而云计算支援持久服务，使用者可以利用云端计算作为其部分IT基础设施，实现业务的托管和外包。
第五，网格计算更多地面向科研应用，商业模型不清晰。而云计算从诞生开始就是针对企业商业应用，商业模型比较清晰。
总之，云端计算是以相对集中的资源，执行分散的应用（大量分散的应用在若干大的中心执行）；而网格计算则是聚合分散的资源，支援大型集中式应用（一个大的应用分到多处执行）。但从根本上来说，从应对Inter的应用的特征特点来说，他们是一致的，为了完成在Inter情况下支援应用，解决异构性、资源共享等等问题。
那么，网格计算和云端计算有没有可能取长补短、互为补充呢？钱教授提到，如果这两者结合起来，也许可以聚合大量分散的资源，从而支援各种各样的大型集中应用以及分散的应用。
最后，钱教授还谈到，在云端计算技术方面，有三个需要关注的问题。第一是安全，因为要想作为公共基础设施必须取得使用者的充分信任。第二是标准化，不能再走中介软体的老路。第三是开源，要走开放的平台，这样才有发展。
简明的描述，看了有茅塞顿开的感觉。
观点一：网格计算主要关注如何把一个任务分配到它所需要的资源上（一般来说是一个远端可用的），在这里一个大的计算任务可以被分成多个小任务，然后被分配到这些伺服器上执行；而云计算则强调把资源动态的从硬体基础架构上产生出来，以适应工作任务的需要，云端计算可以支援网格计算，也可以支援非网格计算。（简单理解，即动态产生的计算资源是来自一台伺服器还是多台，是否使用了网格计算的演算法。本人的理解）
观点二：网格计算与云端计算主要有三点区别，第一，网格主要是通过聚合式分布的资源，通过虚拟组织提供高层次的服务，而云计算资源相对集中，通常以资料中心的形式提供对底层资源的共享使用，而不强调虚拟组织的观念；第二，网格聚合资源的主要目的是支援挑战性的应用，主要面向教育和科学计算，而云计算一开始就是用来支援广泛的企业计算、web应用等；第三，网格用中介软体遮蔽异构性，而云计算承认异构，用提供服务的机制来解决异构性的问题。
网格计算与云端计算的关系如下表所示。
表 1 网格计算与云端计算的比较
网格计算
云端计算
目标
共享高效能运算力和资料资源，实现资源共享和协同工作
提供通用的计算平台和储存空间，提供各种软体服务
资源来源
不同机构
同一机构
资源型别
异构资源
同构资源
资源节点
高效能运算机
伺服器/PC
虚拟化检视
虚拟组织
虚拟机器
计算型别
紧耦合问题为主
松耦合问题
应用型别
科学计算为主，计算密集
资料处理为主，资料密集
使用者型别
科学界
商业社会
付费方式
免费（ 出资）
按量计费
标准化
有统一的国际标准OGSA/WSRF
尚无标准，但已经有了开放云端计算联盟OCC
网格计算走的是学院派的路子：在概念上争论多年，在体系结构上三次伤筋动骨，在标准规范上花费了大量的心力，所设定的目标又非常远大－－要在跨平台、跨组织、跨信任域的极其复杂的异构环境 享资源和协同解决问题，所要共享的资源也是五花八门－－从高效能运算机、资料库、装置到软体、甚至知识；云端计算走的是现实派的路子：暂时不管概念、不管标准，Google云端计算与Amazon云端计算的差别非常大，云端计算只是对他们以前做的事情的新的共同的时髦叫法；所共享的储存和计算资源暂时仅限于某个企业内部，省去了许多跨组织协调的问题；以Google为代表的云端计算在内部管理运作方式上的简洁一如其介面，能省的功能都省了，Google档案系统甚至不允许修改已经存在的档案，大大降低了实现难度，却借助其无与伦比的规模效应释放前所未有的能量。
网格计算与云端计算的关系，就像是OSI与TCP/IP之间的关系：ISO制定的OSI（开放系统互联）网路标准，考虑得非常周到，也异常复杂，在多年之前就考虑到了会话层和表示层的问题。很有远见，但过于阳春白雪了，实现的难度和代价也非常大。当OSI的一个简化版－－TCP/IP冒出来之后，将七层协议简化为四层，内容也大大精简，因而迅速取得了成功。在TCP/IP一统天下之后多年，语义网等问题才被提上议事日程，开始为TCP/IP补课，增加其会话和表示的能力。因此，OSI是学院派，TCP/IP是现实派。OSI是TCP/IP的基础，TCP/IP又推动了OSI的发展。不是成者为王、败者为寇的问题，而是滚动发展的问题。

详细阐述大资料，云端计算和物联网三者之前的区别和联络

1．物联网产生大资料，大资料助力物联网。目前，物联网正在支撑起社会活动和人们生活方式的变革，被称为继计算机、网际网路之后冲击现代社会的第三次资讯化发展浪潮。物联网在将物品和网际网路连线起来，进行资讯交换和通讯，以实现智慧化识别、定位、跟踪、监控和管理的过程中，产生的大量资料也在影响着电力、医疗、交通、安防、物流、环保等领域商业模式的重新形成。物联网握手大资料，正在逐步显示出巨大的商业价值。
2．大资料是高速跑车，云端计算是高速公路。在大资料时代，使用者的体验与诉求已经远远超过了科研的发展，但是使用者的这些需求却依然被不断地实现。在云端计算、大资料的时代，那些科幻片中的统计分析能力已初具雏形，而这其中最大的功臣并非工程师和科学家，而是网际网路使用者，他们的贡献已远远超出科技十年的积淀。

1信号泄漏与干扰2节点安全3数据融合与安全4数据传送安全5应用安全物联网面对的安全问题根据物联网自身的特点，物联网除了面对移动通信网络的传统网络安全问题之外，还存在着一些与已有移动网络安全不同的特殊安全问题。这是由于物联网是由大量的机器构成，缺少人对设备的有效监控，并且数量庞大，设备集群等相关特点造成的，这些特殊的安全问题主要有以下几个方面。物联网机器/感知节点的本地安全问题。由于物联网的应用可以取代人来完成一些复杂、危险和机械的工作。所以物联网机器/感知节点多数部署在无人监控的场景中。那么攻击者就可以轻易地接触到这些设备，从而对他们造成破坏，甚至通过本地 *** 作更换机器的软硬件。感知网络的传输与信息安全问题。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。核心网络的传输与信息安全问题。核心网络具有相对完整的安全保护能力，但是由于物联网中节点数量庞大，且以集群方式存在，因此会导致在数据传播时，由于大量机器的数据发送使网络拥塞，产生拒绝服务攻击。此外，现有通信网络的安全架构都是从人通信的角度设计的，并不适用于机器的通信。使用现有安全机制会割裂物联网机器间的逻辑关系。物联网业务的安全问题。由于物联网设备可能是先部署后连接网络，而物联网节点又无人看守，所以如何对物联网设备进行远程签约信息和业务信息配置就成了难题。另外，庞大且多样化的物联网平台必然需要一个强大而统一的安全管理平台，否则独立的平台会被各式各样的物联网应用所淹没，但如此一来，如何对物联网机器的日志等安全信息进行管理成为新的问题，并且可能割裂网络与业务平台之间的信任关系，导致新一轮安全问题的产生。传统的网络中，网络层的安全和业务层的安全是相互独立的，就如同领导间的交流方式与秘书间的交流方式是不同的。而物联网的特殊安全问题很大一部分是由于物联网是在现有移动网络基础上集成了感知网络和应用平台带来的，也就是说，领导与秘书合二为一了。因此，移动网络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。但还是需要根据物联网的特征对安全机制进行调整和补充。1物联网中的业务认证机制传统的认证是区分不同层次的，网络层的认证就负责网络层的身份鉴别，业务层的认证就负责业务层的身份鉴别，两者独立存在。但是在物联网中，大多数情况下，机器都是拥有专门的用途，因此其业务应用与网络通信紧紧地绑在一起。由于网络层的认证是不可缺少的，那么其业务层的认证机制就不再是必需的，而是可以根据业务由谁来提供和业务的安全敏感程度来设计。例如，当物联网的业务由运营商提供时，那么就可以充分利用网络层认证的结果而不需要进行业务层的认证;当物联网的业务由第三方提供也无法从网络运营商处获得密钥等安全参数时，它就可以发起独立的业务认证而不用考虑网络层的认证;或者当业务是敏感业务如金融类业务时，一般业务提供者会不信任网络层的安全级别，而使用更高级别的安全保护，那么这个时候就需要做业务层的认证;而当业务是普通业务时，如气温采集业务等，业务提供者认为网络认证已经足够，那么就不再需要业务层的认证。2物联网中的加密机制传统的网络层加密机制是逐跳加密，即信息在发送过程中，虽然在传输过程中是加密的，但是需要不断地在每个经过的节点上解密和加密，即在每个节点上都是明文的。而传统的业务层加密机制则是端到端的，即信息只在发送端和接收端才是明文，而在传输的过程和转发节点上都是密文。由于物联网中网络连接和业务使用紧密结合，那么就面临到底使用逐跳加密还是端到端加密的选择。对于逐跳加密来说，它可以只对有必要受保护的链接进行加密，并且由于逐跳加密在网络层进行，所以可以适用于所有业务，即不同的业务可以在统一的物联网业务平台上实施安全管理，从而做到安全机制对业务的透明。这就保证了逐跳加密的低时延、高效率、低成本、可扩展性好的特点。但是，因为逐跳加密需要在各传送节点上对数据进行解密，所以各节点都有可能解读被加密消息的明文，因此逐跳加密对传输路径中的各传送节点的可信任度要求很高。而对于端到端的加密方式来说，它可以根据业务类型选择不同的安全策略，从而为高安全要求的业务提供高安全等级的保护。不过端到端的加密不能对消息的目的地址进行保护，因为每一个消息所经过的节点都要以此目的地址来确定如何传输消息。这就导致端到端加密方式不能掩盖被传输消息的源点与终点，并容易受到对通信业务进行分析而发起的恶意攻击。另外从国家政策角度来说，端到端的加密也无法满足国家合法监听政策的需求。由这些分析可知，对一些安全要求不是很高的业务，在网络能够提供逐跳加密保护的前提下，业务层端到端的加密需求就显得并不重要。但是对于高安全需求的业务，端到端的加密仍然是其首选。因而，由于不同物联网业务对安全级别的要求不同，可以将业务层端到端安全作为可选项。由于物联网的发展已经开始加速，对物联网安全的需求日益迫切，需要明确物联网中的特殊安全需求，考虑如何为物联网提供端到端的安全保护，这些安全保护功能又应该怎么样用现有机制来解决？此外，随着物联网的发展，机器间集群概念的引入，还需要重点考虑如何用群组概念解决群组认证的问题。目前物联网的发展还是初级阶段，的时候只是一种概念，其具体的实现结构等内容更无从谈起。所以，关于物联网的安全机制在业界也是空白，关于物联网的安全研究任重而道远。

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