物联网的安全性？

　1、过时的硬件和软件

由于物联网设备的用户越来越多，这些设备的制造商正专注于增产而没有对安全性给予足够的重视。

这些设备中的大多数都没有获得足够的更新，而其中一些设备从未获得过一次更新。这意味着这些产品在购买时是安全的，但在黑客发现一些错误或安全问题时，就会容易受到攻击。

如果不能定期发布硬件和软件的更新，设备仍然容易受到攻击。对于连接到Internet的任何产品，定期更新都是必备的，没有更新可能会导致客户和公司的数据泄露。

2、使用默认凭证的潜在威胁

许多物联网公司在销售设备的同时，向消费者提供默认凭证，比如管理员用户名。黑客只需要用户名和密码就可以攻击设备，当他们知道用户名时，他们会进行暴力攻击来入侵设备。

Mirai僵尸网络攻击就是一个例子，被攻击的设备使用的都是默认凭证。消费者应该在获得设备后立即更改默认凭证，但大多数制造商都没有在使用指南中进行说明。如果不对使用指南进行更新，所有设备都有可能受到攻击。

3、恶意与勒索

物联网产品的快速发展使网络攻击变得防不胜防。如今，网络犯罪已经发展到了一个新高度--禁止消费者使用自己的设备。

例如，当系统被黑客入侵时，联网的摄像头可以从家中或办公室获取私密信息。攻击者将加密网络摄像头系统，不允许消费者访问任何信息。由于系统包含个人数据，他们会要求消费者支付大笔金额来恢复他们的数据。

4、预测和预防攻击

网络犯罪分子正在积极寻找新的安全威胁技术。在这种情况下，不仅要找到漏洞并进行修复，还需要学习预测和预防新的威胁攻击。

安全性的挑战是对连接设备安全性的长期挑战。现代云服务利用威胁情报来预测安全问题，其他的此类技术包括：基于AI的监控和分析工具。但是，在物联网中调整这些技术是很复杂的，因为连接的设备需要即时处理数据。

5、很难发现设备是否被入侵

虽然无法保证100%地免受安全威胁和破坏，但物联网设备的问题在于大多数用户无法知道他们的设备是否被黑客入侵。

当存在大规模的物联网设备时，即使对于服务提供商来说也很难监视所有设备。这是因为物联网设备需要用于通信的应用，服务和协议，随着设备数量显着增加，要管理的事物数量也在增加。

因此，许多设备继续运行而用户不知道他们已被黑客攻击。

6、数据保护和安全挑战

在这个相互关联的世界中，数据保护变得非常困难，因为它在几秒钟内就可以在多个设备之间传输。这一刻，它存储在移动设备中，下一分钟存储在网络上，然后存储在云端。

所有这些数据都是通过互联网传输的，这可能导致数据泄露。并非所有传输或接收数据的设备都是安全的，一旦数据泄露，黑客就可以将其出售给其他侵犯数据隐私和安全权利的公司。

此外，即使数据没有从消费者方面泄露，服务提供商也可能不遵守法规和法律，这也可能导致安全事故。

7、使用自治系统进行数据管理

从数据收集和网络的角度来看，连接的设备生成的数据量太大，无法处理。

毫无疑问，它需要使用AI工具和智能化。物联网管理员和网络专家必须设置新规则，以便轻松检测流量模式。

但是，使用这些工具会有一点风险，因为配置时即使出现一点点的错误也可能导致中断。这对于医疗保健，金融服务，电力和运输行业的大型企业至关重要。

8、家庭安全

如今，越来越多的家庭和办公室通过物联网连接变得更加智能，大型建筑商和开发商正在通过物联网设备为公寓和整栋建筑供电。虽然家庭智能化是一件好事，但并不是每个人都知道面对物联网安全应该采取的最佳措施。

即使IP地址暴露，也可能导致住宅地址和消费者的其他暴露。攻击者或相关方可以将此信息用于不良目的，这使智能家居面临潜在风险。

9、自动驾驶车辆的安全性

就像家庭一样，自动驾驶车辆或利用物联网服务的车辆也处于危险之中。智能车辆可能被来自偏远地区的熟练黑客劫持，一旦他们进入，他们就可以控制汽车，这对乘客来说非常危险。
目前物联网面临的安全问题有哪些？中景元物联(>

我觉得二者相辅相成，但物联网可能更适应社会发展需求。原因如下

人工智能类似软件，需要物联网作为载体，物联网类似个硬件，是需要人工智能来驱动的。人工智能需要落地的应用作为载体，物联网就是一个最重要的载体。

物联网的英文是Internet of things简称IOT，翻译过来就是,,物物相连,万物互联，简单来说,即是物与物相连互联的互联网，但其实,物联网在我们的生活中已经无处不在，从我们在上学期间使用的校园一卡通，到高速上的ETC,再到近些年流行的智能手环可穿戴设备等等，都是物联网运用的例子，另外,随着AI技术的发展，物联网+AI带来了更多的可能性。

传统家居产品的智能化就是一个很好的例子，互联网时代,我们使用手机等设备获取输出信息，d属于人机交互模型，是以人为主体在网络上传输数据和信息，物联网主要分为3个组成部分，网络连接(connectivity)、数据处理，(device)、网络连接，传感器被安装在各种产品中，它们就是万物互联的物，这些传感器或者是芯片，让产品拥有感知能力和数据处理能力。

同时物联网感知设备每天可以收集产生大量的数据，如何利用这些数据并且分析数据，就成为难题，随着人工智能的发展，一些人工智能的分析方法就可以引入进来，人工智能为物联网面临的数据难题提供了最好的解决方案，人工智能通过强大的数据分析能力，在人类的帮助下做出最佳的决策，人工智能与物联网相融合，利用人工智能实时分析数据的物联网设备终端正在走入我们的千家万户。
最简单的设备例子：语音音箱和手机端语音助手，就是建立在自然语音处理的技术之上的物联网终端设备，物联网家庭摄像头也极大的依赖计算机视觉技术实施监控功能。这些物联网设备也只有借助人工智能技术的加持才能真正的发挥其优越性。物联网和人工智能 的关系就是一种相辅相成，携手并进，互相依赖的关系。

但人工智能的周期发展还是很长的，而目前很多大学把人工智能的核心的内容在研究生阶段培养，本科阶段用来测验学生是否有学习的潜力和能力。同时人工智能专业对教学设备和教学师资有过高的要求，而人工智能行业但凡有独特认知和能力的人才基本上在大型企业，没有在学校。人工智能对学历要求比较高。
物联网工程的市场庞大，因此就业前景也非常好。毕业生可从事信息传播时代内容方面的深度、综合、跨学科的信息传播工作,同时也能在新闻传播技术方面从事设计、制作等方面的传播技术类工作或者在政府管理部门、科学研究机构、设计院、咨询公司、建筑工程公司、物业及能源管理、建筑节能设备及产品制造生产企业等单位从事建筑节能的研究、设计、施工、运行、监测与管理工作等等。

物联网在农业上的应用如下：

1、农业资源监测和利用领域。在农业资源监测和利用领域，利用各种资源卫星收集国土资源情况，利用先进的传感器、信息传输和互联网等综合化信息监测、传输、分析平台实现区域农业的统筹规划和资源监测。

如美国加州大学洛杉矶分校建立的林业资源环境监测网络，通过对加州地区的森林资源进行实时监测，为相应部门提供实时的资源利用信息，为统筹管理林业提供支撑。欧洲主要利用资源卫星对土地利用信息进行实时监测，其中，法国利用通信卫星技术对灾害性天气进行预报，对病虫害进行测报。

2、农业生态环境监测领域。在农业生态环境监测领域，农业物联网主要利用高科技手段构建先进农业生态环境监测网络，利用无线传感器技术、信息融合传输技术和智能分析技术感知生态环境变化。

如美国加州大学伯克利分校的研究人员通过无线传感器网络对大鸭岛上海燕的栖息情况进行了9个月周期性的环境监测，采用区域化静态MICA传感器节点部署，实现了无人侵、无破坏的对敏感野生动物及其栖息地的监测。

美国、法国和日本等一些国家主要综合运用建立覆盖全国的农业信息化平台，实现对农业生态环境的自动监测，保证农业生态环境的可持续发展。

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