物聯網領域見證了互聯網技術在日常生活中的巨大崛起。然而，由于缺乏安全性，社會壓力和政府行動迫使設計師實施更強大的安全功能。邊緣計算有何幫助？為什么它會成為未來物聯網的最終解決方案？

介紹

自推出以來，物聯網設備在全球范圍內迅速發展，估計目前全球至少有200億臺物聯網設備。物聯網（internetofthings，簡稱IoT）是一個相對論的新術語，互聯網相關技術的使用可以追溯到互聯網本身的創建。但物聯網運動更關注傳統上不具備互聯網功能的簡單設備（如傳感器和數據記錄器），這就是為什么物聯網被認為是計算機、筆記本電腦和電話等標準互聯網計算技術的一個獨立部門。

第一批物聯網設備性質簡單，通常針對利基市場，包括基本的遠程溫度和濕度記錄。由于所收集的數據本質上是良性的（即不敏感），許多使用默認密碼和未加密的消息傳遞協議的設備的安全性受到了最低程度的關注。由于最初物聯網設備的數量很少，再加上缺乏功能，這些設備就沒有受到安全專家、網絡罪犯和政府的注意。但隨著技術的進步，設備變得更加智能，所收集的數據的性質變得更加敏感，所有這些都發生了變化。

敏感數據的增加

得益于物聯網領域，人工智能技術得到了加速，這得益于物聯網設備提供了難以想象的數據量。人工智能系統被用來為許多現代任務提供動力，這些任務在其他方面太困難或太多變化，傳統上無法使用if語句和切換案例來解釋每一種可能性。這些例子包括語音識別、圖像識別、智能搜索結果和個性化助手。如前所述，物聯網收集的第一批數據類型本質上是良性的，包括溫度和濕度，可用于創建能夠對這些環境刺激作出反應的智能系統。但設計者很快意識到，隨著微控制器技術的進步（例如，從8位ARM到32位ARM的轉變），可以收集到更復雜的數據類型，包括音頻和視頻。這樣的系統可以用來創建先進的人工智能物聯網設備，不僅可以收集周圍環境的數據，還可以將這些數據發送到基于云的人工智能系統，該系統可以從數據中學習，并在未來提供更好的結果。例如，Amazon Echo是一種物聯網設備，它向云系統提交口頭用戶請求，并對云系統進行分析，以便執行請求以及改進人工智能以備將來使用。很快，物聯網設備在全球范圍內迅速爆炸，包括從加速度計、磁強計、運動傳感器、攝像機和麥克風在內的一系列集成功能。但這些設備的設計和投放市場的速度太快了，這就是網絡犯罪分子開始利用的地方。

盡管已經有來自安全專家和其他行業管理機構的警告，世界各地的管理機構已經開始引入規定，描述設計師應該如何刪除那些讓他們的設計容易受到攻擊的功能。到目前為止，這些法規中的大多數都更關注刪除默認密碼，但隨著時間的推移，這些規則可能會改變，以包括更多的功能，如強制加密、設備上的硬件安全以及設備退役時對安全的需要。然而，有一種新興技術可能有助于解決物聯網安全問題：邊緣計算。

邊緣計算概論

目前，物聯網設備從其周圍環境收集數據，并將這些數據流式傳輸到基于云的平臺上，該平臺可提供多種功能，包括數據查看、數據學習和數據處理。例如，一個先進的家庭自動化系統可能會在一個物業周圍安裝各種物聯網傳感器，這些傳感器的數據被傳輸到基于云的服務中，該服務決定如何調整環境控制。使用云來執行數據處理通常被稱為“云計算”，本質上意味著數據處理是從負責收集數據的物聯網設備遠程完成的。然而，邊緣計算是物聯網設備本身負責部分或全部數據處理的一部分。由于當時技術的限制，早期的物聯網設備無法進行邊緣計算，但隨著以同等價格引入功能強大的微控制器，本地物聯網設備可以開始處理自己的數據。

邊緣計算的優勢

與云計算相比，邊緣計算具有許多優勢，包括安全性、延遲和可靠性。由于邊緣計算設備向基于云的系統傳輸的數據很少（如果有的話）。缺少傳輸意味著攻擊者需要直接進入設備本身，而不是執行中間人攻擊、對服務器本身的攻擊或欺騙服務器。同時也為設計人員提供了一個在加密的同時又能對采集到的數據進行安全保護的專用設備。邊緣計算設備還可以對敏感數據執行部分處理，然后再將其發送到基于云的系統進行進一步處理，這有助于模糊數據，從而降低其對攻擊者的有用性。

在本地處理數據本身也意味著延遲顯著減少，這在需要快速結果的應用程序（如自動駕駛汽車）中非常有利。本地處理數據的能力也消除了對持續互聯網連接的需要，這有助于提高設計的可靠性。全球許多地區仍然受到互聯網可靠性的影響，也可能受到互聯網速度大幅波動的影響。邊緣計算的使用有助于增加本地網絡的可用帶寬，這可以改善其他服務，例如本地服務器和其他物聯網設備，從而增加單個網絡上的最大設備數量（從而允許集成更多的物聯網設備）。

邊緣計算的缺點

雖然微型計算機的成本持續下降，但其性能顯著提高，但它們仍然比便宜的微控制器貴，這使得低端微控制器更適合大規模生產的設備。同時，現代產品對人工智能的需求也進一步限制了工程師的選擇，他們可能需要在物聯網設備上安裝人工智能引擎來高效地運行神經網絡。

結論

邊緣計算為設計師提供了一種全新的計算模式，可以看到低延遲、高可靠性的物聯網設備，可以將云計算的最佳功能與本地處理結合起來。安全引導和信任根（root of trust）等硬件安全特性將成為保護設備安全的關鍵技術，而AI引擎的加入將允許設備在本地執行大部分數據處理。但是，盡管邊緣計算設計者提供了許多安全優勢，但仍然需要仔細考慮他們的設備如何處理敏感數據，如何可能被惡意使用，以及它們如何不僅有助于保護用戶，而且在一個日益互聯的未來為世界舞臺做出貢獻。
責任編輯:tzh