物联网技术存在的不足之处？

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。

院校专业：

基本学制：四年 | 招生对象： | 学历：中专 | 专业代码：080905

培养目标

培养目标

培养目标：本专业培养德、智、体等方面全面发展，掌握数学和其他相关的自然科学基础知识 以及和物联网相关的计算机、通信和传感的基本理论、基本知识、基本技能和基本方法，具有较强 的专业能力和良好外语运用能力，能胜任物联网相关技术的研发及物联网应用系统规划、分析、 设计、开发、部署、运行维护等工作的高级工程技术人才。

培养要求：

1．掌握马列主义、毛泽东思想与中国特色社会主义基本理论，具有良好的人文社会科学素 养、职业道德和心理素质，社会责任感强；

2．掌握从事本专业工作所需的数学等相关的自然科学知识以及一定的经济学、管理学和工 程科学知识；

3．系统掌握物联网专业基础理论知识和专业知识，理解基本概念、知识结构、典型方法，理 解物理世界与数字世界的关联，具有感知、传输、处理一体化的核心专业意识；

4．掌握物联网技术的基本思维方法和研究方法，具有良好的科学素养和一定的工程意识， 并具备综合运用掌握的知识、方法和技术解决实际问题的能力；

5．具有终身学习意识以及运用现代信息技术获取相关信息和新技术、新知识的能力；

6．了解物联网的发展现状和趋势，具有技术创新和产品创新的初步能力；

7．了解与本专业相关的职业和行业的重要法律法规及方针政策，理解工程技术伦理的基本 要求；

8．具有一定的组织管理能力、表达能力、独立工作能力、人际交往能力和团队合作能力；

9．具有初步的外语应用能力，能阅读本专业的外文材料，具有一定的国际视野和跨文化交 流、竞争与合作能力；

10掌握体育运动的一般知识和基本方法，形成良好的体育锻炼习惯。

主干学科：计算机科学与技术、电子科学与技术、通信工程。

核心知识领域：物联网技术体系、标识与感知、物联网通信、物联网数据处理、物联网控制、物 联网信息安全、物联网工程设计与实施等。

核心课程示例（括号内理论学时+实验或习题课学时）：

示例一：物联网工程导论（18学时）、物联网通信技术（45 +18学时）、RFID原理及应用(45+ 18学时)、传感器原理及应用（45 +18学时）、传感网原理及应用（45 +18学时）、物联网软件设计 （27 +18学时）、物联网数据处理（54学时）、物联网中间件设计（27 +18学时）、物联网应用系统 设计（54学时）、嵌入式系统与设计（45 +18学时）、传感器微 *** 作系统原理与设计（36+36学 时）、物联网控制原理与技术（45 +18学时）、物联网定位技术（45 +18学时）、物联网信息安全 （45 +18学时）、物联网工程规划与设计（36学时）、计算机网络（54学时）。

示例二：物联网工程概论（30学时）、物联网算法基础（60 +15学时）、物联网硬件基础(60+ 15学时)、传感网与微 *** 作系统（45 +15学时）、物联网安全与隐私（30学时）、无线单片机与协议 开发（60+15学时）、JAVA语言程序设计（30 +15学时）、物联网移动应用开发（20 +10学时）、物 流管理信息系统（30+15学时）、RFID系统（30学时）、物联网嵌入式系统开发（20 +10学时）、多 传感器数据融合技术（60学时）、云计算（30学时）、物联网与智慧思维（30学时）、移动人机交互 技术（30学时）、社会计算（30学时）。

示例三：物联网工程导论（18学时）、物联网体系结构（40学时）、传感器原理及应用( 36+10 学时)、物联网数据处理（40+10学时）、嵌入式系统原理（40 +12学时）、物联网工程规划与设计 （40+10学时）、物联网应用系统设计（50学时）、物联网通信技术（40 +14学时）、RFID与智能卡 技术（40+10学时）、物联网控制技术与应用（40+14学时）、物联网信息安全（40 +14学时）、传感 器网络及应用（40 +14学时）、网络规划与设计（40 +14学时）、数据仓库与数据挖掘（40+10学 时）、信息系统分析与集成（40+14学时）、软件集成与服务计算（40+10学时）。

主要实践性教学环节：课程实验、课程设计、专业实习、毕业设计（论文）。

主要专业实验：传感器实验、传感网实验、物联网通信实验、物联网数据处理实验、物联网工 程规划与设计实验。

修业年限：四年。

授予学位：工学学士。

职业能力要求

职业能力要求

专业教学主要内容

专业教学主要内容

《嵌入式原理及应用》、《无线传感器网络》、《汇编语言与微机原理》、《传感器微 *** 作系统原理与设计》、《应用密码学》、《光电子物理基础》、《模拟电子技术》、《数字建模》、《微处理器系统设计》、《物联网信息处理技术》 部分高校按以下专业方向培养：电商物联网、移动嵌入式、智能机器人、物联网大数据采集与分析。

专业（技能）方向

专业（技能）方向

IT类企业：物联网工程、物联网系统设计架构、物联网应用系统开发、物理网系统管理、网络应用系统管理、物联网设备技术支持、云计算。

职业资格证书举例

职业资格证书举例

继续学习专业举例

就业方向

就业方向

物联网专业就业前景

目前，教育部审批设置的高等学校战略性新兴产业本科专业中有“物联网工程”、“传感网技术”和“智能电网信息工程”三个与物联网技术相关的专业。此三个专业从2011年才开始首次招生，目前为止还没有毕业生，所以，无法从往年的就业率来判断未来的就业情况，但可从行业的整体发展趋势和人才市场的需求等方面了解该专业未来的就业形势。

作为国家倡导的新兴战略性产业，物联网备受各界重视，并成为就业前景广阔的热门领域，使得物联网成为各家高校争相申请的一个新专业，主要就业于与物联网相关的企业、行业，从事物联网的通信架构、网络协议和标准、无线传感器、信息安全等的设计、开发、管理与维护，也可在高校或科研机构从事科研和教学工作。未来的物联网技术要得到发展，需要在信息收集、改进、芯片推广、程序算法设计等方面有所突破，而做到这些的关键是如何培养人才。柏斯维也指出，从整体来看，物联网行业是非常需要人才。

对应职业（岗位）

对应职业（岗位）

其他信息：

物联网工程主要学习内容有信息与通信工程、电子科学与技术、计算机科学与技术。物联网导论、电路分析基础、信号与系统、模拟电子技术、数字电路与逻辑设计、微机原理与接口技术、工程电磁场、通信原理、计算机网络、现代通信网、传感器原理、嵌入式系统设计、无线通信原理、无线传感器网络、近距无线传输技术、二维条码技术、数据采集与处理、物联网安全技术、物联网组网技术等。

物联网工程专业课程有物联网概论、电路分析基础、信号与系统、模拟电子技术、数字电路与逻辑设计、微机原理与接口技术、工程电磁场、通信原理、计算机网络、现代通信网。

物联网工程专业主要学什么

信息与通信工程、电子科学技术、计算机科学与技术。物联网概论、电路分析基础、信号与系统、模拟电子技术、数字电路与逻辑设计、微机原理与接口技术、工程电磁场、通信原理、计算机网络、现代通信网、传感器原理、嵌入式系统设计、无线通信原理、无线传感器网络、近距无线传输技术、二维条码技术、数据采集与处理、物联网安全技术、物联网组网技术等。

物联网工程专业就业方向

物联网工程专业的毕业生主要就业于与物联网相关的企业、行业，从事物联网的通信架构、网络协议和标准、无线传感器、信息安全等方面的设计、开发、管理与维护工作，也可在高等院校或科研机构从事科研、教学等工作。

物联网的基本特征如下：

1、全面感知

利用无线射频识别（RFID）、传感器、定位器和二维码等手段随时随地对物体进行信息采集和获取。

2、可靠传递

是指通过各种电信网络和因特网融合，对接收到的感知信息进行实时远程传送，实现信息的交互和共享，并进行各种有效的处理。

3、智能处理

是指利用云计算、模糊识别等各种智能计算技术，对随时接受到的跨地域、跨行业、跨部门的海量数据和信息进行分析处理，提升对物理世界、经济社会各种活动和变化的洞察力，实现智能化的决策和控制。

扩展资料：

物联网的安全性问题

传统的互联网发展成熟、应用广泛，尚存在安全漏洞。物联网作为新兴产物，体系结构更复杂、没有统一标准，各方面的安全问题更加突出。

其关键实现技术是传感网络，传感器暴露的自然环境下，特别是一些放置在恶劣环境中的传感器，如何长期维持网络的完整性对传感技术提出了新的要求，传感网络必须有自愈的功能。 这不仅仅受环境因素影响，人为因素的影响更严峻。

参考资料来源：百度百科-物联网

     数据是国家基础性战略资源，是数字经济的基石，对生产、流通、分配和消费产生深远影响。2020年，《数据安全法（征求意见稿）》[也正式发布，将数据安全纳入国家安全观，更体现了数据安全日趋重要的发展趋势。数据是工业互联网的“血液”，加强工业互联网数据安全防护对于工业互联网的健康发展至关重要。

2 国内外对于数据安全防护的工作进展
面对日益严峻的数据安全威胁，世界主要国家持续加强数据安全立法和监管。据统计，全球已有120多个国家和地区制定了专门的数据安全和个人信息保护相关法律法规及标准。从国际标准组织和欧美国家在数据安全所做的工作来看，国际电信联盟电信标准局（ITU-T）制定了《大数据服务安全指南》、《移动互联网服务中大数据分析的安全需求与框架》、《大数据基础设施及平台的安全指南》、《电信大数据生命周期管理安全指南》等多项标准。
从国内已制定的数据安全相关标准来看，主要有《信息安全技术 大数据安全管理指南》、《信息安全技术 健康医疗数据安全指南》、《信息安全技术 大数据服务安全能力要求》、《信息安全技术 数据安全能力成熟度模型》等。《信息安全技术 大数据安全管理指南》为大数据安全管理提供指导，提出了大数据安全管理基本原则、基本概念和大数据安全风险管理过程，明确了大数据安全管理角色与责任。《信息安全技术 数据安全能力成熟度模型》提出了对组织机构的数据安全能力成熟度的分级评估方法，用来衡量组织机构的数据安全能力，促进组织机构了解并提升自身的数据安全水平。《信息安全技术 健康医疗数据安全指南》提出了健康医疗领域的信息安全框架，并给出健康医疗信息控制者在保护健康医疗信息时可采取的管理和技术措施。《信息安全技术 大数据服务安全能力要求》、《信息安全技术 数据交易服务安全要求》分别针对大数据服务、数据交易的情景提出了安全要求。2020年，由国家工业信息安全发展研究中心牵头申报的《工业互联网数据安全防护指南》被列为全国信息安全标准化技术委员会（TC260）标准重点研究项目。
3 工业互联网数据安全防护难点
随着云计算、物联网、移动通信等新一代信息技术的广泛应用，泛在互联、平台汇聚、智能发展等制造业新特征日益凸显。工业互联网数据常态化呈现规模化产生、海量集中、频繁流动交互等特点，工业互联网数据已成为提升企业生产力、竞争力、创新力的关键要素，保障工业互联网数据安全的重要性愈发突出。工业互联网数据具有很高的商业价值，关系企业的生产经营，一旦遭到泄露或篡改，将可能影响生产经营安全、国计民生甚至国家安全。然而，工业企业类型多样，工业互联网数据更是海量多态，给数据安全防护带来了困难和挑战。
（1）传输阶段监测溯源难。工业互联网场景涉及云计算、大数据、人工智能等多种技术的应用，且工业互联网数据在工厂外流动更加复杂多元。大流量、虚拟化等环境下难以有效捕捉追溯敏感数据和安全威胁；
（2）存储阶段分类分级难。存储阶段极易形成数据的汇聚，需要根据数据的类别和等级采用划分区域、设置访问权限、加密存储等多种手段。然而工业互联网数据形态多样、格式复杂，使得数据分类分级管理与防护难度大；
（3）使用阶段可信共享难。对工业互联网数据进行分析利用是发展工业互联网数据作为生产要素的重要途径，然而数据权责难定、安全可信赋能难等阻碍数据有序安全共享。

     4 工业互联网数据安全防护的解决方法
根据工业互联网数据安全防护需求,天锐绿盾数据安全一体化，能够给出相应的解决方案，在工业数据传输阶段和使用阶段可以使用天锐绿盾DLP数据泄露防护系统，通过智能内容识别的的技术如关键字和关键字对的检测，ocr图像的识别、文件属性的检测、向量机分类检测等方式来捕捉传输阶段的敏感数据从而保证工业互联的传输安全，在数据使用阶段可以使用天锐绿盘为解决企业文档管理分散的问题，系统采用集中存储的模式，将分散存储在各部门、各分公司用户计算机上的重要数据集中存储到统一平台上，实现对工业数据文档的统一管理，同时降低文档管理成本。系统建立了完善的权限控制机制，保证不同用户基于不同权限访问和使用文档，有效保障了文档加密的安全性。多种检索模式，支持全文关键词检索、高级检索、扩展属性搜索等高效毫秒级检索方式，有效帮助用户精确的从海量文档中快速定位所需文档。文档在协作完成过程中，会产生不同的版本。系统支持自动保存文档的历史版本，当用户需要恢复旧版本时，可一键下载。 为了实现海量数据的集中存储，系统采用分布式存储服务，以便企业未来可按需进行存储性能扩展。

     在数字经济时代，企业纷纷加快数字化转型，工业互联网快速发展，给后疫情时代带来新的经济增长活力。数据是工业互联网的“血液”，数据安全对于工业互联网发展至关重要。在设备安全、系统安全之上加强工业互联网数据安全防护，是我们天锐绿盾应尽的责任和义务。

下面是一些最新的物联网技术：

5G网络：5G网络是一种高速、低延迟的无线通信技术，将大大提高物联网设备之间的数据传输速度和稳定性。

区块链技术：区块链技术可以用于构建安全的物联网网络，确保数据的安全性和完整性，防止数据被篡改或泄露。

人工智能（AI）：人工智能技术可以用于对物联网设备的数据进行分析和处理，从而提高智能设备的智能化水平和效率。

边缘计算（Edge Computing）：边缘计算技术可以将数据处理和分析的任务从云端转移到物联网设备的本地，从而提高物联网设备的响应速度和效率。

智能传感器：智能传感器可以实时监测环境和设备的状态，从而为物联网系统提供更加准确和实时的数据。

虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术：虚拟现实和增强现实技术可以将物联网设备的数据可视化，为用户提供更加直观的体验和 *** 作界面。

自主控制系统：自主控制系统可以使物联网设备在不需要人类干预的情况下自主执行任务，提高智能设备的自主性和效率。

题主是否想询问“物联网安全数据认证分为几类”？实体认证，消息认证。
1、实体认证：通信实体的身份认证，能正确的让验证者确认另一方的身份，防止伪造和欺骗。主要包括物联网新加入节点的认证和物联网内部节点之间的认证。
2、消息认证：用于确保消息源的合法性和信息的完整性，让验证者确认消息是否被恶意篡改或者伪造，实现消息认证的方式有：消息验证码，消息加密和Hash函数。

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