物联网感知层遇到的安全挑战主要有

物联网感知层遇到的安全挑战主要有,第1张

感知层节点被恶意控制、感知信息被非法获取、节点受到来自DoS的攻击。感知层位于物联网三层结构中的第三层(其它二层分别是应用层和网络层)。感知层是物联网的皮肤和五官-用于识别物体,采集信息。

以下是部分物联网的应有领域

1、工业领域的应用:产品设备管理、能源管理、工业安全生产管理;

2、农业领域的应用:温室环境信息的采集和控制、节水灌溉的控制和管理、环境信息和动植物信息的监测;

3、智能家居领域的应用:家庭智能化、小区智能化和城市智能化三者之间融成一个真正广义的智能控制网络;

4、医疗领域的应用:整合的医疗保健平台、电子健康档案系统;

5、智能交通领域的应用:公交行业无线视频监控平台、智能公交站台、电子票务、车管专家和公交手机“一卡通”;

6、物流领域的应用:供应链网络优化、供应链的可视性;

7、智能校园领域的应用:电子钱包、身份识别和银行圈存。

物联网技术应用前景展望

从整个物联网的发展情况来看,物联网目前仍然处在一个规模成长前夜的阶段。要实现规模化的发展,还面临着一系列的挑战和问题,从长远来看,物联网必须在横向整合、纵向深入以及网络优化三个重要问题上取得突破,才能取得物联网的规模化发展。

NB-IOT是基于蜂窝的窄带无赖网成为万物互联网的一个重要分支。NB-IOT构建与蜂窝网络,消耗大约180KHZ的宽带,可直接部署于GSM网络、UMTS网络或者LTE网络,以降低部署成本、实现平滑升级。NB-IOT是IOT领域一个新兴的技术,支持低功耗设备在广域网的蜂窝数据连接,也被叫做低功耗广域网,支持待机时间长、对网络连接要求较高的设备的高效连接。

NB-IOT的优势

强链接:

在同一基站的情况下,NB-IOT可以比现有无线技术提供50—100倍的接入数。一个扇区能够支持10万个连接,支持低延时敏感度、超低的设备成本、低设备功耗和优化的网络结构。

高覆盖:

NB-IOT室内覆盖能力强,比LTE提升20DB增益,相当于提升了100倍覆盖区域能力。不仅可以满足农村这样的广覆盖需求,对于厂区、地下车库、井盖这类对深度覆盖有要求的应用同样适用。

低功耗:

低功耗特性是物联网应用一项重要指标,特别对于一些不能经常更换电池的设备和场合,如安置于高山荒野偏远地区中的各类传感器监测设备,它们不可能像智能手机一天一充电,长达几年的电池寿命是最本质的需求。NB-IOT聚焦小数据量、小速率应用,因此NB-IOT设备 功耗可以做到非常小。

低成本:

NB-IOT无需重新建网,射频和天线基本上都是服用的。举个例子:就拿中国移动来说,900MHZ里面有一个比较宽的频带,只需要请出来一部分2G的频段,就可以直接进行LTE和NB-IOT的同时部署。低速率、低功耗、低宽带同样给NB-IOT芯片以及模块带来低成本的优势。

窄带物联网的出现,改变了物联网的应用。

 大数据泛指巨量的数据集,因可从中挖掘出有价值的信息而受到重视。《华尔街日报》将大数据时代、智能化生产和无线网络革命称为引领未来繁荣的三大技术变革。麦肯锡公司的报告指出数据是一种生产资料,大数据是下一个创新、竞争、生产力提高的前沿。世界经济论坛的报告认定大数据为新财富,价值堪比石油。因此,发达国家纷纷将开发利用大数据作为夺取新一轮竞争制高点的重要抓手。
大数据时代的来临
互联网特别是移动互联网的发展,加快了信息化向社会经济各方面、大众日常生活的渗透。有资料显示,1998年全球网民平均每月使用流量是1MB(兆字节),2000年是10MB,2003年是100MB,2008年是1GB(1GB等于1024MB),2014年将是10GB。全网流量累计达到1EB(即10亿GB或1000PB)的时间在2001年是一年,在2004年是一个月,在2007年是一周,而2013年仅需一天,即一天产生的信息量可刻满188亿张DVD光盘。我国网民数居世界之首,每天产生的数据量也位于世界前列。淘宝网站每天有超过数千万笔交易,单日数据产生量超过50TB(1TB等于1000GB),存储量40PB(1PB等于1000TB)。百度公司目前数据总量接近1000PB,存储网页数量接近1万亿页,每天大约要处理60亿次搜索请求,几十PB数据。一个8Mbps(兆比特每秒)的摄像头一小时能产生36GB数据,一个城市若安装几十万个交通和安防摄像头,每月产生的数据量将达几十PB。医院也是数据产生集中的地方。现在,一个病人的CT影像数据量达几十GB,而全国每年门诊人数以数十亿计,并且他们的信息需要长时间保存。总之,大数据存在于各行各业,一个大数据时代正在到来。
信息爆炸不自今日起,但近年来人们更加感受到大数据的来势迅猛。一方面,网民数量不断增加,另一方面,以物联网和家电为代表的联网设备数量增长更快。2007年全球有5亿个设备联网,人均01个;2013年全球将有500亿个设备联网,人均70个。随着宽带化的发展,人均网络接入带宽和流量也迅速提升。全球新产生数据年增40%,即信息总量每两年就可以翻番,这一趋势还将持续。目前,单一数据集容量超过几十TB甚至数PB已不罕见,其规模大到无法在容许的时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理。
数据规模越大,处理的难度也越大,但对其进行挖掘可能得到的价值更大,这就是大数据热的原因。首先,大数据反映舆情和民意。网民在网上产生的海量数据,记录着他们的思想、行为乃至情感,这是信息时代现实社会与网络空间深度融合的产物,蕴含着丰富的内涵和很多规律性信息。根据中国互联网络信息中心统计,2012年底我国网民数为564亿,手机网民为42亿,通过分析相关数据,可以了解大众需求、诉求和意见。其次,企业和政府的信息系统每天源源不断产生大量数据。根据赛门铁克公司的调研报告,全球企业的信息存储总量已达22ZB(1ZB等于1000EB),年增67%。医院、学校和银行等也都会收集和存储大量信息。政府可以部署传感器等感知单元,收集环境和社会管理所需的信息。2011年,英国《自然》杂志曾出版专刊指出,倘若能够更有效地组织和使用大数据,人类将得到更多的机会发挥科学技术对社会发展的巨大推动作用。
大数据应用的领域
大数据技术可运用到各行各业。宏观经济方面,IBM日本公司建立经济指标预测系统,从互联网新闻中搜索影响制造业的480项经济数据,计算采购经理人指数的预测值。印第安纳大学利用谷歌公司提供的心情分析工具,从近千万条网民留言中归纳出六种心情,进而对道琼斯工业指数的变化进行预测,准确率达到87%。制造业方面,华尔街对冲基金依据购物网站的顾客评论,分析企业产品销售状况;一些企业利用大数据分析实现对采购和合理库存量的管理,通过分析网上数据了解客户需求、掌握市场动向。有资料显示,全球零售商因盲目进货导致的销售损失每年达1000亿美元,这方面的数据分析大有作为。
在农业领域,硅谷有个气候公司,从美国气象局等数据库中获得几十年的天气数据,将各地降雨、气温、土壤状况与历年农作物产量的相关度做成精密图表,预测农场来年产量,向农户出售个性化保险。在商业领域,沃尔玛公司通过分析销售数据,了解顾客购物习惯,得出适合搭配在一起出售的商品,还可从中细分顾客群体,提供个性化服务。在金融领域,华尔街“德温特资本市场”公司分析34亿微博账户留言,判断民众情绪,依据人们高兴时买股票、焦虑时抛售股票的规律,决定公司股票的买入或卖出。阿里公司根据在淘宝网上中小企业的交易状况筛选出财务健康和讲究诚信的企业,对他们发放无需担保的贷款。目前已放贷300多亿元,坏账率仅03%。
在医疗保健领域,“谷歌流感趋势”项目依据网民搜索内容分析全球范围内流感等病疫传播状况,与美国疾病控制和预防中心提供的报告对比,追踪疾病的精确率达到97%。社交网络为许多慢性病患者提供临床症状交流和诊治经验分享平台,医生借此可获得在医院通常得不到的临床效果统计数据。基于对人体基因的大数据分析,可以实现对症下药的个性化治疗。在社会安全管理领域,通过对手机数据的挖掘,可以分析实时动态的流动人口来源、出行,实时交通客流信息及拥堵情况。利用短信、微博、微信和搜索引擎,可以收集热点事件,挖掘舆情,还可以追踪造谣信息的源头。美国麻省理工学院通过对十万多人手机的通话、短信和空间位置等信息进行处理,提取人们行为的时空规律性,进行犯罪预测。在科学研究领域,基于密集数据分析的科学发现成为继实验科学、理论科学和计算科学之后的第四个范例,基于大数据分析的材料基因组学和合成生物学等正在兴起。
麦肯锡公司2011年报告推测,如果把大数据用于美国的医疗保健,一年产生潜在价值3000亿美元,用于欧洲的公共管理可获得年度潜在价值2500亿欧元;服务提供商利用个人位置数据可获得潜在的消费者年度盈余6000亿美元;利用大数据分析,零售商可增加运营利润60%,制造业设备装配成本会减少50%。
大数据技术的挑战和启示
目前,大数据技术的运用仍存在一些困难与挑战,体现在大数据挖掘的四个环节中。首先在数据收集方面。要对来自网络包括物联网和机构信息系统的数据附上时空标志,去伪存真,尽可能收集异源甚至是异构的数据,必要时还可与历史数据对照,多角度验证数据的全面性和可信性。其次是数据存储。要达到低成本、低能耗、高可靠性目标,通常要用到冗余配置、分布化和云计算技术,在存储时要按照一定规则对数据进行分类,通过过滤和去重,减少存储量,同时加入便于日后检索的标签。第三是数据处理。有些行业的数据涉及上百个参数,其复杂性不仅体现在数据样本本身,更体现在多源异构、多实体和多空间之间的交互动态性,难以用传统的方法描述与度量,处理的复杂度很大,需要将高维图像等多媒体数据降维后度量与处理,利用上下文关联进行语义分析,从大量动态而且可能是模棱两可的数据中综合信息,并导出可理解的内容。第四是结果的可视化呈现,使结果更直观以便于洞察。目前,尽管计算机智能化有了很大进步,但还只能针对小规模、有结构或类结构的数据进行分析,谈不上深层次的数据挖掘,现有的数据挖掘算法在不同行业中难以通用。
大数据技术的运用前景是十分光明的。当前,我国正处在全面建成小康社会征程中,工业化、信息化、城镇化、农业现代化任务很重,建设下一代信息基础设施,发展现代信息技术产业体系,健全信息安全保障体系,推进信息网络技术广泛运用,是实现四化同步发展的保证。大数据分析对我们深刻领会世情和国情,把握规律,实现科学发展,做出科学决策具有重要意义,我们必须重新认识数据的重要价值。
为了开发大数据这一金矿,我们要做的工作还很多。首先,大数据分析需要有大数据的技术与产品支持。发达国家一些信息技术(IT)企业已提前发力,通过加大开发力度和兼并等多种手段,努力向成为大数据解决方案提供商转型。国外一些企业打出免费承接大数据分析的招牌,既是为了练兵,也是为了获取情报。过分依赖国外的大数据分析技术与平台,难以回避信息泄密风险。有些日常生活信息看似无关紧要,其实从中也可摸到国家经济和社会脉搏。因此,我们需要有自主可控的大数据技术与产品。美国政府2012年3月发布《大数据研究与发展倡议》,这是继1993年宣布“信息高速公路”之后又一重大科技部署,联邦政府和一些部委已安排资金用于大数据开发。我们与发达国家有不少差距,更需要国家政策支持。
中国人口居世界首位,将会成为产生数据量最多的国家,但我们对数据保存不够重视,对存储数据的利用率也不高。此外,我国一些部门和机构拥有大量数据却不愿与其他部门共享,导致信息不完整或重复投资。政府应通过体制机制改革打破数据割据与封锁,应注重公开信息,应重视数据挖掘。美国联邦政府建立统一数据开放门户网站,为社会提供信息服务并鼓励挖掘与利用。例如,提供各地天气与航班延误的关系,推动航空公司提升正点率。
大数据的挖掘与利用应当有法可依。去年底全国人大通过的加强网络信息保护的决定是一个好的开始,当前要尽快制定“信息公开法”以适应大数据时代的到来。现在很多机构和企业拥有大量客户信息。应当既鼓励面向群体、服务社会的数据挖掘,又要防止侵犯个体隐私;既提倡数据共享,又要防止数据被滥用。此外,还需要界定数据挖掘、利用的权限和范围。大数据系统本身的安全性也是值得特别关注的,要注意技术安全性和管理制度安全性并重,防止信息被损坏、篡改、泄露或被窃,保护公民和国家的信息安全。
大数据时代呼唤创新型人才。盖特纳咨询公司预测大数据将为全球带来440万个IT新岗位和上千万个非IT岗位。麦肯锡公司预测美国到2018年需要深度数据分析人才44万—49万,缺口14万—19万人;需要既熟悉本单位需求又了解大数据技术与应用的管理者150万,这方面的人才缺口更大。中国是人才大国,但能理解与应用大数据的创新人才更是稀缺资源。
大数据是新一代信息技术的集中反映,是一个应用驱动性很强的服务领域,是具有无穷潜力的新兴产业领域;目前,其标准和产业格局尚未形成,这是我国实现跨越式发展的宝贵机会。我们要从战略上重视大数据的开发利用,将它作为转变经济增长方式的有效抓手,但要注意科学规划,切忌一哄而上。

2006至2020年,物联网应用从闭环、碎片化走向开放、规模化,智慧城市、工业物联网、车联网等率先突破。中国物联网行业规模不断提升,行业规模保持高速增长,江苏、浙江、广东省行业规模均超千亿元。

截至到2019年,我国物联网市场规模已发展到15万亿元。未来巨大的市场需求将为物联网带来难得的发展机遇和广阔的发展空间。

近年来,我国政府出台各类政策大力发展物联网行业,不少地方政府也出台物联网专项规划、行动方案和发展意见,从土地使用、基础设施配套、税收优惠、核心技术和应用领域等多个方面为物联网产业的发展提供政策支持。在工业自动控制、环境保护、医疗卫生、公共安全等领域开展了一系列应用试点和示范,并取得了初步进展。

目前我国物联网行业规模已达万亿元。中国物联网行业规模超预期增长,网络建设和应用推广成效突出。在网络强国、新基建等国家战略的推动下,中国加快推动IPv6、NB-IoT、5G等网络建设,消费物联网和产业物联网逐步开始规模化应用,5G、车联网等领域发展取得突破。

政策推动我国物联网高速发展

自2013年《物联网发展专项行动计划》印发以来,国家鼓励应用物联网技术来促进生产生活和社会管理方式向智能化、精细化、网络化方向转变,对于提高国民经济和社会生活信息化水平,提升社会管理和公共服务水平,带动相关学科发展和技术创新能力增强,推动产业结构调整和发展方式转变具有重要意义。

以数字化、网络化、智能化为本质特征的第四次工业革命正在兴起。物联网作为新一代信息技术与制造业深度融合的产物,通过对人、机、物的全面互联,构建起全要素、全产业链、全价值链全面连接的新型生产制造和服务体系,是数字化转型的实现途径,是实现新旧动能转换的关键力量。

我国物联网行业呈高速增长状态 未来将有更广阔的空间

自2013年以来我国物联网行业规模保持高速增长,增速一直维持在15%以上,江苏、浙江、广东省行业规模均超千亿元。中国通信工业协会的数据表明,随着物联网信息处理和应用服务等产业的发展,中国物联网行业规模已经从2013年的4896亿元增长至2019年的15万亿元。

虽然我国物联网发展显著,但我国物联网行业仍处于成长期的早中期阶段。目前中国物联网及相关企业超过3万家,其中中小企业占比超过85%,创新活力突出,对产业发展推动作用巨大。

物联网作为中国新一代信息技术自主创新突破的重点方向,蕴含着巨大的创新空间,在芯片、传感器、近距离传输、海量数据处理以及综合集成、应用等领域,创新活动日趋活跃,创新要素不断积聚。

物联网在各行各业的应用不断深化,将催生大量的新技术、新产品、新应用、新模式。未来巨大的市场需求将为物联网带来难得的发展机遇和广阔的发展空间。

在政策、经济、社会、技术等因素的驱动下,2020年GSMA移动经济发展报告预测,2019-2025年复合增长率为9%左右,2020年中国物联网行业规模目标16亿元,按照目前物联网行业的发展态势,十三五规划的目标有望超预期完成;预计到2025年,中国物联网行业规模将超过27万亿元。

未来物联网行业将向着多元方向发展

标准化是物联网发展面临的最大挑战之一,它是希望在早期主导市场的行业领导者之间的一场斗争。目前我国物联网行业百家争鸣,还未有一个统一的标准出现。因此在未来可能通过不断竞争将会出现限数量的供应商主导市场,类似于现在使用的Windows、Mac和Linux *** 作系统。

合规化同样是当下物联网面临的问题之一,特别是数据隐私问题。目前数据隐私已成为网络社会的一个关键词,各种用户数据泄露或被滥用的事件频发,特别是Facebook的丑闻引发了全球担忧。

因此在未来,我国各种立法和监管机构将提出更加严格的用户数据保护规定,,用户的敏感数据可能会随着时间的推移而受到更严格的监管。

安全化是指预防物联网软件遭受网络黑客攻击,在未来,以安全为重点的物联网设施将受到更多的关注,特别是某些特定的基础行业,如医疗健康、安全安防、金融等领域。

多重技术推动物联网技术创新

从技术创新趋势来看,物联网行业发展的内生动力正在不断增强。连接技术不断突破,NB-Iot、eMTC、Lora等低功耗广域网全球商用化进程不断加速;物联网平台迅速增长,服务支撑能力迅速提升;

区块链、边缘计算、人工智能等新技术题材不断注入物联网,为物联网带来新的创新活力。受技术和产业成熟度的综合驱动,物联网呈现“边缘的智能化、连接的泛在化、服务的平台化、数据的延伸化”等特点。

—— 以上数据来源于前瞻产业研究院《中国物联网行业应用领域市场需求与投资预测分析报告》

物联网硬件设备厂商安全意识淡薄,安全投入不足。
1、物联网将社会经济活动全部放置在全球网络上,所有活动理论上透明化,一旦遭受攻击,人们以及社会安全和隐私就面临着巨大的威胁。
2、在物联网的感知层,传感器的安全运行几乎全部依赖于网络安全接入技术,采用完善的路由控制技术,能够降低非法设备入侵系统对物联网设备造成安全威胁,实现对非法入侵用户的阻隔。


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