关键词 物联网 隐私
中图分类号：C913 文献标识码：A
Talking about the Problems of Internet Things Privacy
HUANG Ling
(College of Electronics and Information Engineering, Nanjing Institute of
Information Technology, Nanjing, Jiangsu 210046)
Abstract IOT(Internet of Things), as an emerging technology, attracts much attention form domestic academia and industry For its trend, this paper describes the basic concept and technical background Its development has an impact on the security and privacy of the involved stakeholders Measures ensuring the architecture"s resilience to attacks, data authentication, access control and client privacy need to be established
Key words Internet of things; privacy
1 物联网：概念和技术背景
物联网（IOT）是一个新兴的基于互联网的信息体系结构，促进商品和服务在全球供应链网络的交流。例如，某类商品的缺货，会自动报告给供应商，这反过来又立即引起电子或实物交付。从技术角度来看，物联网是基于数据通信的工具，主要是RFID（无线电射频识别）标签的物品，通过提供的IT基础设施，促进一个安全和可靠的 “物”的交流的方式。
基于目前普遍的看法，物联网的新的IT基础设施是由EPCglobal和GS1引入的电子产品代码（EPC）。“物”是携带一个特定EPC 的RFID标签的物理对象;基础设施可以给本地和远程的用户提供和查询EPC信息服务（EPCIS）。信息并不完全保存在RFID标签上，通过对象名称解析服务（ONS）的连接和互联。信息可由互联网上的分布式服务器提供，
ONS是权威的（连接元数据和服务），在这个意义上，实体可以拥有―集中―改变对有关EPC信息的控制。从而，该架构还可以作为无处不在的计算的骨干，使智能环境识别和确定对象，并接收来自互联网的资料，以方便他们的自适应功能。
ONS是基于知名的域名系统（DNS）。从技术上讲，为了使用DNS来找到有关物品的信息，该物品的EPC必须转换成DNS可以理解的格式，这是典型的“点”分隔的，由左往右形式的域名。EPC编码语法上是正确的域名，然后在使用现有的DNS基础设施，ONS可以考虑是DNS子集。然而，由于这个原因，ONS也将继承所有的DNS弱点。
2 安全和隐私需求
21 物联网技术的要求
物联网的技术架构对所涉及的利益相关者产生安全和隐私的影响。隐私权包括个人信息的隐蔽性以及能够控制此类信息的能力。隐私权可以看作一个基本的和不可剥夺的人权，或作为个人的权利。用户可能并不知道物体的标签的归属性，并有可能不是声音或视觉信号来引起使用物体的用户注意。因此不需要知道它们个体也可以被跟踪，留下它们的数据或可在其网络空间被追踪。
既然涉及到商业过程，高度的可靠性是必要的。在本文中，对所要求的安全和隐私进行了说明：（1）抗攻击的恢复能力：该系统应避免单点故障，并应自动调节到节点故障；（2）数据验证：作为一项原则，检索到的地址和对象的信息必须经过验证；（3）访问控制：信息供应商必须能够实现对所提供的数据访问控制；（4）客户隐私：只有信息供应商从观察一个特定的客户查询系统的使用可以进行推断，至少，对产品的推断应该是很难进行。
使用物联网技术的民营企业在一般的经营活动将这些要求纳入其风险管理意识中。
22 隐私增强技术（PET）
履行对客户隐私的要求是相当困难的。多项技术已经开发，以实现信息的隐私目标。这些隐私增强技术（PET）的可描述如下。（1）虚拟专用网络（）是由商业伙伴的紧密团体建立的外联网。作为唯一的合作伙伴，他们承诺要保密。但是，这个方案不会允许一个动态的全球信息交换，考虑到外联网以外的第三方是不切实际的。（2）传输层安全（TLS），基于一个全球信托机构，还可以提高物联网的保密性和完整性。然而，每个ONS委派都需要一个新的TLS连接，信息搜索由于许多额外的层将产生负面影响。（3）DNS安全扩展（DNSSEC）的公共密钥加密技术记录资源记录，以保证提供的信息来源的真实性和完整性。然而，如果整个互联网界采用它。DNSSEC只能保证全球ONS信息的真实性。（4）洋葱路由对许多不同来源来编码和混合互联网上的数据，即数据可以打包到多个加密层，使用传输路径上的洋葱路由器的公共密钥加密。这个过程会妨碍一个特定的源与特定的互联网协议包匹配。然而，洋葱路由增加了等待时间，从而导致性能问题。（5）一旦提供了EPCIS私人信息检索系统（PIR）将隐瞒客户感兴趣的信息，然而，可扩展性和密钥管理，以及性能问题，会出现在诸如ONS的一个全球性的接入系统中，这使得这种方法变得不切实际的。（6）另一种方法来增加安全性和保密性是同行对等（P2P）系统，它表现出良好的的可扩展性和应用程序的性能。这些P2P系统是基于分布式哈希表（DHT）的。然而，访问控制，必须落实在实际的EPCIS本身，而不是在DHT中存储的数据，因为这两项设计没有提供加密。在这种情况下，使用普通的互联网和Web服务安全框架，EPCIS连接和客户身份验证的加密可以容易地实现，特别是，客户身份验证可以通过发布共享机密或使用公共密钥来实现。
重要的是，附加到一个对象RFID标签可以在稍后阶段被禁用，以便为客户来决定他们是否要使用标签。 RFID标签可及将其放入保护箔网格而禁用，网格称为“法拉第笼”，由于某些频率的无线电信号不能穿过，或将其“杀”死，如移除和销毁。然而，这两个选择有一定的缺点。虽然将标签放在笼子，相对比较安全的，如果客户需要，它需要每一个产品的每个标签都在笼中。某些标签将被忽略并留在客户那里，她/他仍然可以追溯到。发送一个“杀”命令给标签，留下重新激活的可能性或一些识别的信息在标签上。此外，企业可能倾向于为客户提供奖励机制不破坏标签或暗中给他们标签，不用杀死标签，解散标签和可识别对象之间的连接可以实现。ONS上面的信息可被删除，以保护对象的所有者的隐私。虽然标签仍然可以被读取，但是，关于各人的进一步信息，是不可检索。
此外，由RFID撷取的非个人可识别信息需要透明化。有源RFID可以实时跟踪游客的运动，不用识别哪个游客是匿名的 ；然而，在没有任何限制的情况下收集这些资料是否被传统隐私权的法律涵盖，这一问题仍然存在。
人们对隐私的关心的确是合理的，事实上，在物联网中数据的采集、处理和提取的实现方式与人们现在所熟知的方式是完全不同的， 在物联网中收集个人数据的场合相当多，因此，人类无法亲自掌控私人信息的公开。此外，信息存储的成本在不断降低，因此信息一旦产生， 将很有可能被永久保存，这使得数据遗忘的现象不复存在。实际上物联网严重威胁了个人隐私，而且在传统的互联网中多数是使用互联网的用户会出现隐私问题， 但是在物联网中，即使没有使用任何物联网服务的人也会出现隐私问题。确保信息数据的安全和隐私是物联网必须解决的问题，如果信息的安全性和隐私得不到保证，人们将不会将这项新技术融入他们的环境和生活中。
物联网的兴起既给人们的生活带来了诸多便利， 也使得人们对它的依赖性越来越大。如果物联网被恶意地入侵和破坏，那么个人隐私和信息就会被窃取，更不必说国家的军事和财产安全。国家层面从一开始就要注意物联网的安全、可信、隐私等重大问题，如此才能保障物联网的可持续健康发展。安全问题需要从技术和法律上得到解决。
参考文献
[1] 吴功宜智慧的物联网[M]北京:机械工业出版社,2010．
[2] 宋文无线传感器网络技术与应用[M]北京:电子工业出版社,2007．
[3] ITU ITU In ternet Reports 2005: The Intern et of Th ings [R] Tun is, 2005
[4] In tern at ion alTelecomm unicat ion Un ion U IT ITU In ternetR eports 2005: The Internet of Th ings[R]20053 Kittenblock中快速上手IOT
31 加载IOT插件
插件已经成功加载：
32 建立IOT本地服务器
我们重新复习下MQTT物理模型：
1首先物联网肯定有一台服务器。不然那些要联网的设备把接收到的数据发给谁呢？服务器的作用就是接收数据，处理数据，分发数据
2多个联网的设备。它们的作用就是给服务器发送数据，或者接受服务器的数据。
本节实验，我们用我们的Kittenblock将本机电脑设置为IOT本机服务器，并且本机也作为一个联网的客户端，对服务器进行消息发送
为了方便学校上课场景（连接外网服务器不方便），我们可以直接通过Kittenblock后台建立起IOT本地服务器。
刚建立器IOT本机服务器，设备列表是空的，当然因为没有设备连接到本地服务器上
33 连接服务器
拖拽积木，设备的ID名称可以自由填写，这个名称是显示在服务器上的
更改完信息后，记得点击下积木块，才会执行这条指令
回到本地服务器的列表查看，可以看到设备CCFIVE已经连上上服务器了
34 订阅话题
设备已经与服务器成功连接后，我们需要进行话题订阅，话题的形式一般是“/”+英文，当然不用“/”也是OK的
回到本地服务器的列表查看，可以看到设备CCFIVE已经订阅了"/hello"的话题
35 话题广播与接收
因为我们现在只有一台设别，所以话题我们自己发送自己接收，我们写一个接收程序，让舞台的小喵说出来
话题发送与接收
现象结果：
36 多台电脑MQTT相互通讯
如果你的实验环境下有多台设备，不妨将多台设备都连接到同一个服务器上，例如下图电脑A、B、C都连接到1921680117上，然后对应向共同的话题推送消息，这时候其它设备如果也订阅了这个话题，它也会收到消息更新。一篇文章看懂什么是NB-IoT和物联网
NB-IOT是一种物联网实现技术 同zigbee及wifi一样 属于物联网的重要分支 NB-IOT是基于基于蜂窝的窄带物联网，它拥有低功耗的特点 跟zigbee一样 但是传输速率要大于zigbee 而wifi则消耗较大的功耗 但是传输速率比它们都要大
NB-IoT是IoT领域一个新兴的技术，支援低功耗装置在广域网的蜂窝资料连线，也被叫作低功耗广域网(LPWA)。NB-IoT支援待机时间长、对网路连线要求较高装置的高效连线。据说NB-IoT装置电池寿命可以提高至至少10年，同时还能提供非常全面的室内蜂窝资料连线覆盖。
都是远距离无线传输，只是各自的应用领域不同而已。
LoRa比较适合区域网，自己管理资料，自己架设基站进行资料处理，比如一个农场、一个蔬菜基地等。
NB-IoT较适合广域网部署，应用领域比较适合广泛部署，一个特征应用比如共享单车就比较适合NB而不适合LoRa，比较像是3/4G跟WiFi的关系。
LoRa：基站需要自己管理，可以类比为自己家里WIFI路由器，手机连结WIFI上网
NB-IoT：基站运营商已经给你建好，要传输付钱即可，资料走运营商网路，可以类比为目前的手机3/4G上网
LoRa、SigFox因为出现的时间较早，且较基于授权频谱的LPWA技术更为成熟，也可以规模商用，能够满足当时部分使用者的需要，因此获得了运营商的选择。在市场上，基于非授权频谱的LPWA技术，主要是LoRa、SigFox为主。
随着技术的进步和发展，到了2016年，NB-IoT和eMTC这两项技术出现了，并且这两项技术都采用统一的3GPP标准来扩充套件物联网。这项技术具有行业标准的属性，是开放的，并且采用的技术方向是向5G进行逐步演进，标准会不断的提升和演进。
一篇文章看懂什么是工业40 这篇接地气的文章告诉你——什么叫工业40 导读：工业40到底是个啥，本来答应给他单独讲一遍，后来一想，不如整理下材料和思路，一块分享给大家，所以今天就跟大家谈谈这个神秘的工业40吧。
早年从事过工业自动化行业，后来为了赚点讲课费做零花。
工业40第一重天：智慧生产
之前我们说过，生产装置和管理资讯系统也各自连线起来，并且装置和资讯系统之间也连线起来了。你有没有觉得还缺点什么？没错，就是生产的原材料和生产装置还没有连线起来。
这个时候，我们就需要一个东西，叫做RFID，射频识别技术。估计你听不懂，简单来说，这玩意儿就相当于一个二维码，可以自带一些资讯，他比二维码牛叉的地方，在于他可以无线通讯。
我还是来描述一个场景，百事可乐的生产车间里，生产线上连续过来了三个瓶子，每个瓶子都自带一个二维码，里面记录著这是为张三、李四和王二麻子定制的可乐。
第一个瓶子走到灌装处时，通过二维码的无线通讯告诉中控室的控制器，说张三喜欢甜一点的，多放糖，然后控制器就告诉灌装机器手，“加二斤白糖！”（张三真倒霉……）。
第二个瓶子过来，说李四是糖尿病，不要糖，控制器就告诉机器手，“这货不要糖！”
第三个瓶子过来，说王二麻子要的是芬达，控制就告诉灌可乐的机械手“你歇会”，再告诉灌芬达的机械手，“你上！”
看到了，多品种、小批量、定制生产，每一灌可乐从你在网上下单的那一刻起，他就是为你定制的，他所有的特性，都是符合你的喜好的。
这就是智慧生产。
工业40第二重天：智慧产品
生产的过程智慧化了，那么作为成品的工业产品，也同样可以智慧化，这个不难理解，你们看到的什么智慧手环、智慧脚踏车、智慧跑鞋等等智慧硬体都是这个思路。就是把产品作为一个数据采集端，不断的采集使用者的资料并上传到云端去，方便使用者进行管理。
德美工业40和工业网际网路的核心分歧之一，就是先干智慧工厂，还是先搞智慧产品。德国希望前者，美国希望后者。至于中国，我们就搞加，还是加这个东西好，正加反加都行。
工业40第三重天：生产服务化
刚才说了，智慧产品会不断地采集使用者的资料和状态，并上传给厂商，这个就使一种新的商业模式成为可能，向服务收费。我好多年前在西门子的时候，西门子就提出来向服务收费，当时我觉得这是德国佬拍脑袋想出来的傻×决定，但是现在我才明白这是若干年前就已经开始为工业40的生产服务化布局了。你对西门子的印象是什么？冰箱？你个糊涂蛋，西门子这些年已经悄然并购了多家著名软体公司，成为仅次于SAP的欧洲第二大软体公司了。
这个服务是什么呢？比如西门子生产一台高铁的牵引电机，以往就是直接卖一台电机而已，现在这台电机在执行过程中，会不断的把资料传回给西门子的工厂，这样西门子就知道你的电机现在的执行状况，以及什么时候需要检修了。高铁厂商以往是怎么做的？一刀切，定一个时间，到时间了不管该不该修都去修一下，更我们汽车保养没什么差别。现在西门子可以告诉你什么时候需要修什么时候需要养护，你要想知道，对不起，给钱。
再举个例子，智慧产品实现后，每一辆汽车都会不断地采集周边的资料，来决定自己的行驶路线，整个运输系统会完全服务化，任何人都不需要再买车，有一天也许自己开车会成为严重的违法行为，因为装置是智慧的，而人确是不可控的。
在这个阶段，所有的生产厂商都会向服务商转型。
工业40第四重天：云工厂
当工厂的两化融合进一步深入的时候，另一种新的商业模式就有要孕育而生了，这就是云工厂。
工厂里的装置现在也是智慧的了，他们也在不断地采集自己的资料上传到工业网际网路上，此时我们就可以看到，哪些工厂的哪些生产线正在满负荷运转，哪些是有空闲的。那么这些存在空闲的工厂，就可以出卖自己的生产能力，为其他需要的人去进行生产。
网际网路行业为什么发展的这么快，就是因为创业者只需要专注于产品和模式创新，不需要自己去买一个伺服器，而是直接租用云端的服务就行了。而目前工业的创业者，还是要不断地纠结于找OEM代工还是自建工厂中，这个极大地限制了工业领域的创新。当云工厂实现的时候，我预言中国的工业领域将出现一个比网际网路大百倍以上的创新和创业浪潮，那个时候这个社会的一切都将被深刻的改变。
工业40第五重天：跨界打击
网际网路行业天天说降维打击传统行业，什么谷歌小米阿里巴巴乐视，可是我告诉你，当工业40进入第五重天时，工业企业的跨界打击将比这些网际网路企业猛烈百倍。这个过程将从根本上撼动现代经济学和管理学的根基，重塑整个商业社会。
举个例子，一个生产手表的厂商，这个表每天贴着你的身体，采集你身体的各项资料，这些资料对于手表厂商也许没啥用，但是对于保险公司就是个金库，这个时候，手表厂商摇身一变，就能成为最好的保险公司。
当自动化和资讯化深度融合的时候，跨界竞争将成为一种常态，所有的商业模式都将被重塑。
工业40大圆满：黑客帝国
整个工业40过程，就是自动化和资讯化不断融合的过程，也是用软体重新定义世界的过程。
在未来，多元宇宙将在虚拟世界成为现实，一个现实的世界将对应无数个虚拟世界。改变现实世界，虚拟世界会改变；改变虚拟世界，现实世界也会改变。一切都在基于资料被精确的控制当中，人类的大部分体力劳动和脑力劳动都将被机器和人工智慧所取代，所有当下的经济学原理都将不再试用，还将有可能引发道德伦理问题。但是我相信有一些东西是不会变的，人类的爱、责任、勇敢，对未来和自由的向往，以及永无止境的奋斗。生生不息！
好吧，现在大谈黑客帝国似乎有些遥远，那就谈谈科理咨询的2016年德国汉诺威工业展与工业40标杆学习之旅吧！科理咨询带着学员都学到了什么呢？请关注随后的系列报道。
nbiot和emtc应该是比较相似，因为都基于LTE技术
而其他非LTE系列的物联网就根本不同了
NB-IoT是narrowbandinterofthings,即窄带物联网技术，是LPWA技术的一种。LTECategoryM2也被称为Narrow-BandIoT（NB-IoT）没有Cat-NB的说法
物联网《NB-IoT已经来了，LTE-V还会远吗 1、实现无人驾驶，单车智慧+汽车联网，两手都要硬
当前市场忽视了通讯网路对于无人驾驶的关键作用。之前大家讨论的更多的是单车智慧，而要实现最终的无人驾驶，必需单车智慧和汽车联网相辅相成，特斯拉事故已经说明，仅仅单车智慧是不够的。实现汽车联网的通讯网路必须具备低时延、大频宽的效能，实现车与车、车与路之间的通讯，而目前包括 NB-IoT、4G 等网路均不符合要求，必须要有专用的车联网通讯标准。
2、抢夺车联网标准，中国推出 LTE-V
中国是世界第一大的汽车市场，同时中国通讯产业又具备全球竞争力，出于通讯安全的考虑，中国工信部正在积极推动自主化的车联网标准。华为、大唐等主导的车联网标准 LTE-V 预计在 2016 下半年和 2017 上半年分步冻结，2018 年商用推广，抢在美国强制推广之前（DSRC）。同时，我国 8 月份将释出“智慧网联汽车发展技术路线图”，我们判断，LTE-V 将是其中的重要内容之一。
历史悠久：贵州茅台酒独产于中国的贵州省遵义县仁怀镇，是与苏格兰威士忌、法国科涅克白兰地齐名的三大蒸馏名酒之一，是大曲酱香型白酒的鼻祖。
品质优越：被尊为“国酒”。他具有色清透明、醇香馥郁、入口柔绵、清冽甘爽、回香持久的特点，人们把茅台酒独有的香味称为“茅香”，是我国酱香型风格最完美的典型。
一张图看懂什么是物联网
物联网是网际网路的延伸，可以说是网际网路的一种应用。物联网通过各种感知装置，如射频识别、感测器、红外等，将资讯传送到接收器，再通过网际网路传送，通过高层应用进行资讯处理，达到“感知”的目的。
一篇文章弄懂什么是虹膜识别 美国智库 Acuity Market Intelligence
曾发表过一份《生物识别的未来》报告，报告显示，虹膜识别技术将在未来10—15年迅速普及，并占全球生物特征识别16%的市场份额，虹膜识别产品总产值也将达到35亿美元。毕竟无需赘言，在智慧手机之外，未来整个IOT产业的崛起理论上都可被视作虹膜技术普及的基石——你知道，当万物互联时代来临，资料安全牵一发而动全身，人们都在企盼一种与机器更安全的互动方式。
拜好莱坞所赐，如下场景早已被视作未来理所当然的一部分：某Boss级人物神色淡定或慌张地进入实验室等神秘部门，他只需要“看一眼”萤幕即可来去自如。事实上，虹膜识别并不是一个初生事物，基于虹膜扫描识别身份的理论认知可追溯到上世纪30年代，并于90年代逐渐实现商业化落地，如今也已应用在诸如金融， ，机场和军方等现实中貌似类似“神秘部门”的地方。但如你所知，人类历史的底层驱动力永远都是技术以及让技术大范围扩散的商业，遵循着与计算机，网际网路，智慧手机等颠覆性技术的相似步伐，如今虹膜识别也正在从特定领域推广至普通消费人群之中。最直观的例子当然来自三星刚释出的Galaxy
Note7，这是虹膜识别技术第一次被添置在真正意义上的主流旗舰智慧手机之上。
在不少人看来，考虑到三星之于手机产业链的掌控力和号召力，与去年富士通ARROWS NX F-04G以及微软Lumia
950XL等小众机型对虹膜识别的仓促不同(譬如识别时间过长)，三星的入局有望起到某种带动之力——据报道，三星的加入甚至让与虹膜识别相关的企业股票也一度飘红。技术的成熟当然是另一方面。古往今来，人类一直对“精准识别身份”心向往之——而有理由相信，愈到未来，安全地告知机器“我是谁”这件事就愈加重要。
而在这件事上，至少看起来，虹膜识别可以做到更多。
你的唯一
大体而言，在所有常规生物特征识别(包括指纹，人脸，虹膜，声音，掌纹等)当中，由于虹膜自身的精准性，防伪性，唯一性，稳定性，主流学界通常认为虹膜是比指纹或者面部识别更“高阶”的识别方式，要知道，相比于指纹08%，人脸2%左右的误识率，虹膜识别低至百万分之一的误识率看起来几乎没有任何蛊惑性。
那到底何为虹膜人眼结构由巩膜，虹膜和瞳孔三部分构成，虹膜即是位于其他二者之间的圆环状部分，属于眼球中层，负责自动调节瞳孔大小，从而适应不同光照环境。而交叉错杂的细丝，斑点和条纹等细微之物构成虹膜大量独一无二的资讯特征，也因此具备了某种与生俱来的不可复制性(顺便一提，虹膜的唯一性同样存在于同卵双胞胎身上，后者DNA资讯重合度非常之高)，其复杂度远超如今在智慧手机普及的指纹识别，有研究表明，虹膜识别准确性是指纹识别的1万倍。
可想而知，细小的动态特性让伪造虹膜变得几乎不太可能，至少目前，无论照片，假眼，乃至在隐形眼镜上列印(对了，当眼球剥离人体，虹膜也会随瞳孔放大从而失去活性)，都几乎没办法欺骗机器对于主人虹膜的信赖。
而极强的稳定性是虹膜用于生物识别的另一利器。任何人在胎儿发育阶段形成之后，虹膜即终生保持不变，且几乎不会受到外部环境的干扰——在眼睑的庇护下，它不易受到外伤侵袭，更重要的是，目前看来，诸如红眼病，白内障，青光眼，沙眼结膜炎，近视眼手术这些常见的眼部侵扰都无法影响虹膜自身纹理。这意味着，虹膜不会出现指纹解锁时易磨损，灵敏度低，蜕皮或者潮溼而致使手机无法识别的困扰。
另外，最后想说，相较于指纹，虹膜中远距离的非接触式采集无疑要卫生许多。
怎么用
很好理解，虹膜识别技术能将虹膜资讯特征转为密码储存。
在具体的实现路径上，拿Note7来说，在前置镜头同侧增加了IR
LED与虹膜摄像头，在识别过程之中，前置摄像头辅助虹膜摄像头确定持机者的大体轮廓，再经由IR
LED发射红外光源(虹膜识别无法用最常见的彩色可见光感测器，要用独立的红外感测器，以保证能为暗光下使用)，虹膜摄像头通过光源扫描持机者虹膜资讯，然后将虹膜资讯转为编码，与已知密码进行比对，以最终决定是否解锁。通常来说，相比录入指纹时的繁琐，初次录入虹膜要迅捷许多，大概只需要几秒钟;而当用户试图用虹膜解锁手机时，根据视讯演示，虽不比指纹，但仍谈得上灵敏。
而直觉便知，虹膜识别的应用场景可被延伸至萤幕解锁之外，譬如Note7提出的一种场景方案是新增了一个“安全资料夹”，通过虹膜解锁存放一些包括应用，照片，便签在内的私人资料或资讯(你知道，每个人都有一些“不可告人”的小秘密)，让其独立于其他手机资料之外，唯有虹膜可以开启，算是上了份双保险。
在我看来，这一功能也在很大程度上回应了业界对于虹膜识别普及性的担忧——事实上，至少在现阶段，作为科技急先锋的虹膜识别与已然成熟的指纹识别并非取代关系，而更接近于不同场景中的互补或进阶，Note7的安全资料夹即是如此，你大可将其视作指纹之后的第二道安全防护，里出入神秘部门也得布防重重关卡不是
嗯，在告知机器“我是谁”这件事上，人类经历了各种密码，数字证书，硬体KEY(譬如U盾)等多种方式，有理由相信，身份识别的下一幕很大程度上将由虹膜等生物特征识别完成。其实追溯人机互动历史，一个清晰的脉络是：主流计算装置的每次形态改变，必然伴随着人机互动难度下降，而随着虹膜等识别技术的完善，人类与机器之间的“信任关系”势必将迈向一个新篇章。
未来由现实铺就，而“未来已经来临”。在科技领域，未来十年将会令过去的十年黯然失色，但愿这其中会有生物识别技术很大的功劳。
1999 年，麻省理工学院（MIT）的 Kevin Ashton 在他关于 RFID 标签的演讲中提出了“物联网”一词。他这样描述自己的愿景：现在的计算机和互联网几乎完全依赖人类来获取信息然而问题是，人们的时关的复杂数据。假如计算机能在不依赖我们任何帮助的情况下收集数据，了解一切事物的话，那么我们就可以用它们来跟踪并计算每一个‘物’，从而大大减少浪费和损失，降低成本。我们就能知道什么时候需要对‘物’进行更换、修理或是召回；就能知道这些‘物’是否处于最佳状态。”
在当时，物联网（IoT）上的“物”被设想为可以计数的东西。它们存在于一系列相对简单的应用中，比如运输箱上的 RFID 标签；用于掌握车位是否停满的停车场出入口系统；以及酒店的迷你吧，可以记录您晚上消费的零食并自动将费用计入您的账单。最初，单独的计数系统只是作为自主的独立应用而运行。
而现在的 IoT 则具有更广泛的视角，更强调对累积数据的后期处理。因此，这就需要把单独的应用与云存储保持连接，并通过互联网实现远程控制。IoT 所需的网络规模可能难以想象，而要让这种情况成为现实需要绝对可靠的连接，从一开始就设计在产品中，并在整个产品生命周期都要经过充分测试。
传统的产品开发工作中经常会遇到一个个孤岛、一次次返工和碰壁。PathWave 平台可以支持敏捷的互联设计工作流程。它在一个平台之上集成了是德科技值得信赖的设计和测试软件，可以让您加快进行产品开发。在产品开发路径中，每个步骤都是相互连通和集成的。
定义“物”的性质和规模
自 1999 年以来，IoT 已经扩展到机器对机器（M2M）通信和应用领域，例如制造行业和公用事业（天然气和电力）。虽然自动化在制造业中已有一席之地，但 IoT 和所谓的工业互联网都支持更高程度的自动化，同时也提高了制造流程的灵活性和效率。支持远程和前瞻性维护的新工具就是其中的例子，它们可以降低成本，提高竞争力。
这些趋势影响了对 IoT 实施规模的预测，预计到 2020 年，各行各业中互联的“物”将达到 150 亿至 500 亿之巨。针对颠覆性的新型 IoT 相关业务的进一步预测表明，其潜在收入将比 IoT 硬件和网络供应的收入高出许多倍。
2018 年 2 月，IoT Analytics 根据已组装和分类的 IoT 项目对 IoT 前十大细分市场进行了排名。排名前三的细分市场均属于工业物联网（IIoT）应用领域。
1 其中，智慧城市由 2016 年的排名第二跃升至第一位。智慧城市中最受欢迎的应用有智能交通、公用设施、照明、环境监控和公共安全。
2 排名第二的细分市场是互联行业。最受欢迎的应用是设备监控和互联机械的远程控制，如起重机、叉车，乃至整个矿山和油田。
3 互联建筑是 2016 年以来增长最大的细分市场。大多数应用涉及设施自动化，有助于降低能源成本。
从工作的角度来定义，物联网中的“物”可以是任何固定或移动的自然物体或人造物体，能够通过网络传输数据。以货物运输、车队管理和船运为例，在这些行业中，智能 BLE 标签使得物流公司能够对位置、速度、运输和存储情况进行跟踪。另一个例子是火炬气监控。无线声学传感器可以监控阀门，控制流向炼油厂火炬烟囱的气流阀门，从而提高合规性，降低由于未能及时检测并修复故障阀门而导致的碳氢化合物损失。
2018 年 IoT 十大细分市场
IoT一般指物联网。
物联网是一个基于互联网、传统电信网等的信息承载体，它让所有能够被独立寻址的普通物理对象形成互联互通的网络。
物联网概念最早出现于比尔盖茨1995年《未来之路》一书，在《未来之路》中，比尔盖茨已经提及物联网概念，只是当时受限于无线网络、硬件及传感设备的发展，并未引起世人的重视。
物联网可以实时采集任何需要监控、 连接、互动的物体或过程，采集其声、光、热、电、力学、化 学、生物、位置等各种需要的信息。
扩展资料物联网的未来应用
一、工业应用
尽管目前不太可能很快看到全自动的“熄灯”工厂，但在未来十年中，工业物联网设备可能会变得越来越广泛。
诸如预测性维护、协作机器人和远程访问之类的工业应用将进一步推动工业物联网设备的广泛采用。工厂经理将寻找方法来实施新的物联网技术，并扩展现有智能数据收集方法。
二、智慧城市
全球各大城市都在寻找新的方法，以将物联网技术、技术咨询应用于城市发展和规划。这些城市正在使用智能设备来智能控制交通，管理能源消耗，甚至提醒环卫部门垃圾箱已满。
多个城市已经获得了智慧城市的称号——包括香港、纽约、伦敦、迪拜和阿姆斯特丹——预计在不久的将来会有更多城市获得这一称号。
三、医疗物联网
医疗领域是最大的行业之一，它正在寻找新的方法将智能设备集成到多种行业功能中，包括患者监测和诊断。
不断增长的医疗物联网市场将包括用于医院和临床环境的设备以及消费类设备。24％的消费者已经拥有某种可监测其健康的可穿戴设备（例如智能手表或健身追踪器），并且预计未来几年这个数字还会增加。
参考资料来源：百度百科—IoT
现今世界网络和数据普及，不单止智能手机能连接网络，就连手表，闹钟，家电等日常用品，也能即时在网络中提取资讯，并配合环据数据作出分析，将最好的体验反馈给 用家。而透过网络来连接人，流程，资讯和装置这个概念，亦是我们平常所说的物联网（物联网，又名物联网）。承接上文介绍了雾计算的简单的应用和由来，下文将会介绍物联网的一个重要技术 - 边缘计算（Edge computing）。下文将会阐述边缘计算的由来，并介绍它与物联网的关系，而且会利用无人驾驶作为用例，介绍云计算的短处和边缘计算的应用。
先定义一下边缘计算（wikepedia，2019）：
这里提到很多艰涩的专业名词，例如是“分散式运算”，“节点”等，其实只是描述：边缘技术是一种技术将大型应用程式的一部分转移到（即分散式运算）日常设备中处理（即边缘节点中）。
在云计算的典型结构中（如上图），通常可分为“云（云层） - 网（雾层） - 端（边缘）”三层。“端”这一层覆盖所有终端的应用程式，亦通常是被管理的角色。当云计算一计算出结果，就会到透过“网”层，将指令发送到“端”层的应用程式执行，而应用程式收到数据后，则会发送到“云”层作计算。
而边缘计算则可以想像为给予“端”层一定程度的“自治”。在边缘计算的架构中，终点被赋予简单的存储和计算能力（与雾计算不同，这里重点是“简单”的功能） ，令它能偶尔脱离云的管理，并根据环境数据作出回应。
增加终端系统简单的计算和存取能力看似一小步，但其实这个布局有着莫大的好处，当中包括：
- 低延迟：数据由近场产生，能快速回应
- 独立性：在没有网络连接下，系统亦能运作
- 合规性：无需传送用户资料，保护个人数据
- 简化数据：终端先处理部份数据，数据简化后才向云服务器传输
- 安全性：数据传输减少，减少网络安全风险
无人驾驶是边缘计算其中一个经典用例，亦是一个很好例子说明云计算的短处和为什么需要边缘计算。
下图展示的是常用的云计算架构，当中包括1）一架智能汽车（客户端），并且正在使用无人驾驶功能，2）互联网（Internet），用作传输数据，以及3）云服务（云计算）服务器），用作提供无人驾驶服务。
假设汽车正在以60ms-1的速度行驶，并在起始位置感测到前方3m有阻碍物。由于汽车正在使用云计算的架构，汽车本身并没有分析的功能，汽车会将感测到的影像 传送到云服务器中作分析（步骤1）。
很不幸地，由于汽车现在在北区甚远，信息在005s后才能到云服务 无上停驶，但也要经过005s才能将指令发送到汽车上执行（步骤2）。
在这段发送信息到回收指令的过程中（~01s），汽车会继续以均速行驶（60ms-1），并到6m后（= 60ms-1×01s）才会收到指令停下来 。而且会撞到在3m前的路人，酿成车祸。
汽车在起始位置感测到前方3m有阻碍物，会立刻执行停车指令（步骤1）。然后再发送影像和决策内容到云服务器中作进阶分析（步骤2），以改善无人驾驶性能。 （注：这里看似与雾计算方式相似，但在过程中，应用程式没有作任何的数据分析，只根据感应器内容作出回应。若然是雾计算的话，感应器信息会发送到雾服务中，再作分析，然后通知终端设备作出回应。）
由此可见，云服务器距离数据产生的位置较远，因此会造成较大的延迟。而无人驾驶这些需要实时作出决策的活动，则很大机会需要使用边缘计算，使计算的服务靠近产生数据的源头，做到计算更接近实际行动。
随着科技的进步，数据传输速度的快速提升，不少日常物品，例如是家用电器，车辆等，都已经嵌入感测器，并透过网络接结与互联网交换资讯，形成了庞大的物件网络（即物联网）。
物件会在运行时会收集到大量的环境数据。有些人会问，为什么不把数据都在本地（local drive）处理，其他数据再传到云服务做储存。这可能是其中一个可以实行的方法，但如果所有数据都在本地处理，物件本身要设有很多的存储装置和处理服务器。这会大大增加电力消秏和物件重量，增加成本。
因此，最好的方法是结合云计算和边缘计算的优势做出最佳的配置。在一些决定物件重大安全性的事件（例如如上文无人驾驶例子的刹车）可将决定的主导权放到边缘上，其他没有急切性的事情，则放到云服务器低成本集中处理。透过云与边缘的良好分工，大大减少成本，亦能提高运算效率。
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