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物聯(lián)網(wǎng)面臨的安全問題(物聯(lián)網(wǎng)面臨哪些安全威脅)

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起初,物聯(lián)網(wǎng)是基于RFID(射頻識別)技術為人所知的,這種技術可以通過無線電訊號識別特定目標并讀寫相關數(shù)據(jù),無需識別系統(tǒng)與特定目標之間建立機械或光學接觸,適用于短距離識別通信。如今,NB-IoT(窄帶物聯(lián)網(wǎng))成了物聯(lián)網(wǎng)技術推廣的代名詞。



對于企業(yè)來說,可供選擇的物聯(lián)網(wǎng)方案比較多,既有多連接、小數(shù)據(jù)、低頻度的窄帶物聯(lián)業(yè)務,也有大寬帶、低時延、高頻度的寬帶物聯(lián)業(yè)務。一方面,物聯(lián)網(wǎng)憑借其龐大的產業(yè)規(guī)模有著較為穩(wěn)定的價值鏈,但另一方面也暴露了不少問題,這也是為何Cisco思科直言有近75%的物聯(lián)網(wǎng)項目會在概念論證階段擱淺。



首先,物聯(lián)網(wǎng)實時在線的數(shù)據(jù)連接為黑客提供了便利條件。過去三年,全球有近20%的組織機構遭受過基于物聯(lián)網(wǎng)的流量攻擊,大規(guī)模、分布式、異構網(wǎng)絡的弱點似乎越來越明顯。此時,傳統(tǒng)的桌面安全和本地防火墻是難以抵御新型網(wǎng)絡攻擊的,黑客只需要截獲某一個連接工具就能切入到設備端。



當前大量物聯(lián)網(wǎng)設備及云服務端直接暴露于互聯(lián)網(wǎng),這些設備和云服務端存在的漏洞一旦被利用,可導致設備被控、用戶隱私泄露、云服務端數(shù)據(jù)被竊取等安全風險,甚至會對基礎通信網(wǎng)絡造成嚴重影響。



從全球分布來看,路由器、視頻監(jiān)控設備暴露數(shù)量占比較高。其中,路由器暴露數(shù)量超過3000萬臺,視頻監(jiān)控設備暴露數(shù)量超過1700萬臺。



LoRa、NB-IoT和5G等通信技術的發(fā)展讓萬物互聯(lián)成為現(xiàn)實。尤其面向低耗流物聯(lián)網(wǎng)終端的NB-IoT,作為萬物互聯(lián)網(wǎng)絡的一個重要分支,適合廣泛部署在智慧城市、智慧交通、智能生產和智能家居等眾多領域。 但由于大量設備直接暴露在互聯(lián)網(wǎng),導致產生的物聯(lián)網(wǎng)安全事件頻發(fā)。據(jù)Gartner數(shù)據(jù)顯示,近20%的企業(yè)或相關機構在過去三年內遭受了至少一次基于物聯(lián)網(wǎng)的攻擊。而且,物聯(lián)網(wǎng)安全風險不僅威脅用戶隱私保護,還沖擊關鍵信息基礎設施安全。



考慮到物聯(lián)網(wǎng)的設備形態(tài)和功能千奇百怪,從終端、無線接入、網(wǎng)關,再到云平臺,不少設備使用的操作系統(tǒng)也是不統(tǒng)一的,不是定制的就是非標準的,無形中為運維人員增加了負擔。木馬病毒通常會以爬蟲的形式自行找到設備之間聯(lián)網(wǎng)的節(jié)點,然后去破解路由器等無線設備的安全漏洞。



需要注意的一點是,有些軟件廠商和芯片廠商提供的技術支持有期限,或者后續(xù)會由于加入附加服務而漲價,這樣一來留給設備商的利潤本身就不多,他們也就不會將更多精力放在安全上。



物聯(lián)網(wǎng)帶來的數(shù)據(jù)量增長是指數(shù)級的,先不說像谷歌、Facebook這樣擁有超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心的公司是少數(shù),要讓這些數(shù)據(jù)實時可用,并且能存儲相當長的時間也是難事。前后端的遠程數(shù)據(jù)調取對信道亦是考驗,而管理者更要對訪問權限進行鑒別。



為此,不少廠商提出了邊緣計算的概念,可以在一定程度上緩解數(shù)據(jù)處理的壓力。此外,智能設備的增加對能源消耗提出了高要求。2012年,支撐互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)中心估計每年耗電量達到300億瓦,物聯(lián)網(wǎng)時代的耗電量勢必會成倍提升。此時,既要讓物聯(lián)網(wǎng)設備運行和數(shù)據(jù)傳輸過程更低功耗,又要發(fā)展清潔的綠色能源。



當然,邊緣計算一定程度上只能是云計算的補充,要說取代未免偏頗。為什么?第一,IT復雜度的演進使得異構化數(shù)據(jù)逐漸增多,這在處理性能上對計算平臺提出了考驗,如何讓“冰箱聽懂空調說的話”,還需要在架構層面完善;第二,邊緣計算到底有多智能,至少目前看距離智能云還有差距,大規(guī)模集中化的數(shù)據(jù)融合了多種算法,為應用實現(xiàn)帶來了多可能性;第三,邊緣計算的相關行業(yè)標準尚有缺失,ECC聯(lián)盟只是個開始,商業(yè)化應用仍需探索。



總的來說,未來物聯(lián)網(wǎng)勢必會與智能化結合得更加緊密,而網(wǎng)絡邊緣處理和分析的趨勢也將大幅降低數(shù)據(jù)回傳的需求處理量。對于企業(yè)來說,除了要在技術層面做好準備,還要營造一個良好的生態(tài)環(huán)境,這里既包括ISV等應用開發(fā)者,也包括安全集成商,其實已經有像AWS一樣的CSP充當了這一角色,只有這樣才能在金礦到來之前占得先機。





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