保护物联网安全的四种方法

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。

1“端”——终端层安全防护能力差异化较大 终端设备在物联网中主要负责感知外界信息,包括采集、捕获数据或识别物体等。其种类繁多,包括RFID芯片、读写扫描器、温度压力传感器、网络摄像头、智能可穿戴设备、无人机
2“管”——网络层结构复杂通信协议安全性差 物联网网络采用多种异构网络,通信传输模型相比互联网更为复杂,算法破解、协议破解、中间人
3“云”——平台层安全风险危及整个网络生态 物联网应用通常是将智能设备通过网络连接到云端

物联网技术虽然发展迅速，但仍存在以下不足之处：
1 安全问题：物联网设备和系统的安全问题一直是一个热点和难点，缺乏有效的安全保护措施容易导致设备被攻击、信息泄露等问题。
2 标准化问题：由于物联网涉及到多个领域和技术，标准化工作并不完善，导致不同厂商和设备之间的兼容性和互联互通存在问题。
3 能耗问题：由于物联网设备需要不断收集和传输数据，因此能源消耗较大，需要更加智能化和节能的设计。
4 隐私问题：物联网设备收集的数据可能包含用户的隐私信息，如何保护用户的隐私成为一个重要的问题。
5 数据处理问题：物联网设备所产生的数据量庞大，如何高效地处理和分析数据，提取有用的信息，是一个需要解决的问题。
6 成本问题：物联网设备和系统的成本较高，对于一些中小企业和个人用户来说可能承受不起。
因此，未来需要在这些方面加强研究和改进，提高物联网技术的安全性、标准化、能源效率、隐私保护、数据处理和成本效益等方面的表现，以推动物联网技术的可持续发展。

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