
物联网七大通信协议是:REST/> 特点: 1、REST即表述性状态传递,是基于> 2、CoAP (Constrained Application Protocol),受限应用协议,应用于无线传感网中协议。它适用于在资源受限的通信的IP网络。 3、JMS (Java Message Service),即消息服务,这是JAVA平台中著名的消息队列协议。Java消息服务应用程序接口,是一个Java平台中关于面向消息中间件(MOM)的API,用于在两个应用程序之间,或分布式系统中发送消息,进行异步通信。 4、XMPP(Extensible Messaging and Presence Protocol)可扩展通讯和表示协议,一个开源形式组织产生的网络即时通信协议。 5、AMQP(Advanced Message Queuing Protocol),先进消息队列协议,用于业务系统例如PLM,ERP,MES等进行数据交换。 6、DDS(Data Distribution Service for Real-Time Systems),面向实时系统的数据分布服务。 7、MQTT (Message Queuing Telemetry Transport ),消息队列遥测传输,由IBM开发的即时通讯协议,相比来说比较适合物联网场景的通讯协议。
关键词 物联网 隐私
中图分类号:C913 文献标识码:A
Talking about the Problems of Internet Things Privacy
HUANG Ling
(College of Electronics and Information Engineering, Nanjing Institute of
Information Technology, Nanjing, Jiangsu 210046)
Abstract IOT(Internet of Things), as an emerging technology, attracts much attention form domestic academia and industry For its trend, this paper describes the basic concept and technical background Its development has an impact on the security and privacy of the involved stakeholders Measures ensuring the architecture"s resilience to attacks, data authentication, access control and client privacy need to be established
Key words Internet of things; privacy
1 物联网:概念和技术背景
物联网(IOT)是一个新兴的基于互联网的信息体系结构,促进商品和服务在全球供应链网络的交流。例如,某类商品的缺货,会自动报告给供应商,这反过来又立即引起电子或实物交付。从技术角度来看,物联网是基于数据通信的工具,主要是RFID(无线电射频识别)标签的物品,通过提供的IT基础设施,促进一个安全和可靠的 “物”的交流的方式。
基于目前普遍的看法,物联网的新的IT基础设施是由EPCglobal和GS1引入的电子产品代码(EPC)。“物”是携带一个特定EPC 的RFID标签的物理对象;基础设施可以给本地和远程的用户提供和查询EPC信息服务(EPCIS)。信息并不完全保存在RFID标签上,通过对象名称解析服务(ONS)的连接和互联。信息可由互联网上的分布式服务器提供,
ONS是权威的(连接元数据和服务),在这个意义上,实体可以拥有―集中―改变对有关EPC信息的控制。从而,该架构还可以作为无处不在的计算的骨干,使智能环境识别和确定对象,并接收来自互联网的资料,以方便他们的自适应功能。
ONS是基于知名的域名系统(DNS)。从技术上讲,为了使用DNS来找到有关物品的信息,该物品的EPC必须转换成DNS可以理解的格式,这是典型的“点”分隔的,由左往右形式的域名。EPC编码语法上是正确的域名,然后在使用现有的DNS基础设施,ONS可以考虑是DNS子集。然而,由于这个原因,ONS也将继承所有的DNS弱点。
2 安全和隐私需求
21 物联网技术的要求
物联网的技术架构对所涉及的利益相关者产生安全和隐私的影响。隐私权包括个人信息的隐蔽性以及能够控制此类信息的能力。隐私权可以看作一个基本的和不可剥夺的人权,或作为个人的权利。用户可能并不知道物体的标签的归属性,并有可能不是声音或视觉信号来引起使用物体的用户注意。因此不需要知道它们个体也可以被跟踪,留下它们的数据或可在其网络空间被追踪。
既然涉及到商业过程,高度的可靠性是必要的。在本文中,对所要求的安全和隐私进行了说明:(1)抗攻击的恢复能力:该系统应避免单点故障,并应自动调节到节点故障;(2)数据验证:作为一项原则,检索到的地址和对象的信息必须经过验证;(3)访问控制:信息供应商必须能够实现对所提供的数据访问控制;(4)客户隐私:只有信息供应商从观察一个特定的客户查询系统的使用可以进行推断,至少,对产品的推断应该是很难进行。
使用物联网技术的民营企业在一般的经营活动将这些要求纳入其风险管理意识中。
22 隐私增强技术(PET)
履行对客户隐私的要求是相当困难的。多项技术已经开发,以实现信息的隐私目标。这些隐私增强技术(PET)的可描述如下。(1)虚拟专用网络()是由商业伙伴的紧密团体建立的外联网。作为唯一的合作伙伴,他们承诺要保密。但是,这个方案不会允许一个动态的全球信息交换,考虑到外联网以外的第三方是不切实际的。(2)传输层安全(TLS),基于一个全球信托机构,还可以提高物联网的保密性和完整性。然而,每个ONS委派都需要一个新的TLS连接,信息搜索由于许多额外的层将产生负面影响。(3)DNS安全扩展(DNSSEC)的公共密钥加密技术记录资源记录,以保证提供的信息来源的真实性和完整性。然而,如果整个互联网界采用它。DNSSEC只能保证全球ONS信息的真实性。(4)洋葱路由对许多不同来源来编码和混合互联网上的数据,即数据可以打包到多个加密层,使用传输路径上的洋葱路由器的公共密钥加密。这个过程会妨碍一个特定的源与特定的互联网协议包匹配。然而,洋葱路由增加了等待时间,从而导致性能问题。(5)一旦提供了EPCIS私人信息检索系统(PIR)将隐瞒客户感兴趣的信息,然而,可扩展性和密钥管理,以及性能问题,会出现在诸如ONS的一个全球性的接入系统中,这使得这种方法变得不切实际的。(6)另一种方法来增加安全性和保密性是同行对等(P2P)系统,它表现出良好的的可扩展性和应用程序的性能。这些P2P系统是基于分布式哈希表(DHT)的。然而,访问控制,必须落实在实际的EPCIS本身,而不是在DHT中存储的数据,因为这两项设计没有提供加密。在这种情况下,使用普通的互联网和Web服务安全框架,EPCIS连接和客户身份验证的加密可以容易地实现,特别是,客户身份验证可以通过发布共享机密或使用公共密钥来实现。
重要的是,附加到一个对象RFID标签可以在稍后阶段被禁用,以便为客户来决定他们是否要使用标签。 RFID标签可及将其放入保护箔网格而禁用,网格称为“法拉第笼”,由于某些频率的无线电信号不能穿过,或将其“杀”死,如移除和销毁。然而,这两个选择有一定的缺点。虽然将标签放在笼子,相对比较安全的,如果客户需要,它需要每一个产品的每个标签都在笼中。某些标签将被忽略并留在客户那里,她/他仍然可以追溯到。发送一个“杀”命令给标签,留下重新激活的可能性或一些识别的信息在标签上。此外,企业可能倾向于为客户提供奖励机制不破坏标签或暗中给他们标签,不用杀死标签,解散标签和可识别对象之间的连接可以实现。ONS上面的信息可被删除,以保护对象的所有者的隐私。虽然标签仍然可以被读取,但是,关于各人的进一步信息,是不可检索。
此外,由RFID撷取的非个人可识别信息需要透明化。有源RFID可以实时跟踪游客的运动,不用识别哪个游客是匿名的 ;然而,在没有任何限制的情况下收集这些资料是否被传统隐私权的法律涵盖,这一问题仍然存在。
人们对隐私的关心的确是合理的,事实上,在物联网中数据的采集、处理和提取的实现方式与人们现在所熟知的方式是完全不同的, 在物联网中收集个人数据的场合相当多,因此,人类无法亲自掌控私人信息的公开。此外,信息存储的成本在不断降低,因此信息一旦产生, 将很有可能被永久保存,这使得数据遗忘的现象不复存在。实际上物联网严重威胁了个人隐私,而且在传统的互联网中多数是使用互联网的用户会出现隐私问题, 但是在物联网中,即使没有使用任何物联网服务的人也会出现隐私问题。确保信息数据的安全和隐私是物联网必须解决的问题,如果信息的安全性和隐私得不到保证,人们将不会将这项新技术融入他们的环境和生活中。
物联网的兴起既给人们的生活带来了诸多便利, 也使得人们对它的依赖性越来越大。如果物联网被恶意地入侵和破坏,那么个人隐私和信息就会被窃取,更不必说国家的军事和财产安全。国家层面从一开始就要注意物联网的安全、可信、隐私等重大问题,如此才能保障物联网的可持续健康发展。安全问题需要从技术和法律上得到解决。
参考文献
[1] 吴功宜智慧的物联网[M]北京:机械工业出版社,2010.
[2] 宋文无线传感器网络技术与应用[M]北京:电子工业出版社,2007.
[3] ITU ITU In ternet Reports 2005: The Intern et of Th ings [R] Tun is, 2005
[4] In tern at ion alTelecomm unicat ion Un ion U IT ITU In ternetR eports 2005: The Internet of Th ings[R]2005
物联网时代的大数据策略
互联网时代,PC、Pad、智能手机等设备无处不在,数以亿计的用户通过微博、微信、SNS、博客等途径产生大量的自媒体数据,电商、新闻类网站、搜索引擎每时每刻都在记录着丰富的用户行为信息,海量的数据促进了云计算,分布式技术的发展,而这些技术反过来不仅推动了Web和移动互联网的革新,也推动了物联网的飞速前进。现在,我们正逐渐迈入物联网时代,实现万物互联的愿景,如果说之前人是信息生产的主体,那么或许不久的将来设备将成为主角,它们将源源不断地产生与人相关的衣食住行信息,这些信息会通过云计算、数据挖掘等技术实现价值的升华从而为用户提供更优质、贴心的服务。那么物联网时代会产生什么样的数据,应该采用什么样的大数据策略呢?
THINKstrategies 的总经理 Jeff Kaplan 在自己的博文《 当物联网遇见大数据 》中写道:
“你不能使用现在的策略,因为可以被捕获、管理并利用的数据将更加多样化,同时用例也会更加丰富。附加到各种设备和对象上的传感器会产生各种类型的数据。这些数据将会用于各种响应式的、主动的或者 创造性的目的 。IT部门的任务就是与业务部门一起工作,完全理解物联网方面的用例,然后寻找满足业务需求的技术。特别是,IT部门必须识别出最优的分析平台和工具,让业务用户能够获取到需要的数据,分析数据的含义并快速地做出响应。”
Gartner公司的副总裁、著名分析师 Joe Skorupa 认为:
“分布在世界各地的物联网设备将产生大量的输入数据,将所有的数据传送到一个位置进行处理无论从技术上还是从经济上都是无法实现的。最近的趋势——将应用程序集中起来以便于降低成本并增强安全性——并不适合物联网。组织必须将数据集中到多个分布式的小型数据中心中,在此对数据进行初步的处理并发送到一个中心站点进行额外的处理。数据中心管理员需要在这些区域部署更加具有前瞻性的容量以满足业务发展的需要。”
Patrick McFadin则在自己的博文《 物联网:数据都去了哪里? 》中阐述了一个具体的数据策略解决方案。他认为整个过程可以分为三个阶段:产生数据并通过Internet传递、中央系统收集并组织数据、持续的数据分析与使用。
第一阶段需要决定数据创建的标准以及如何通过网络进行传递。Patrick McFadin认为可以通过>
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物联网 (Internet of Things IOT)在大数据 (Big Data) 之后顺理成章的响应起来, 比起较为看不见的大数据,物联网看得见摸得着,而且也是人类从19世纪第一次工业革命之后,第一次考虑地球永续的产业升级。为什么是物联网? 因为大数据。
首先,包含这三个阶段才称得上大数据: 1 统计分析 2 预测和推荐 3 智能优化。统计分析是目前为止普罗大众对于大数据的理解(或说是误解),而后两者需要大量且不间断的数据搜集和分类,才能够帮助 *** 作人员/管理人员提供有效的预测或推荐,再基于3-5年的预测推荐实施结果,不停的搜集案例,最终提供自动优化和分配资源的能力。
越细的资料反馈就会让分析统计的精准度越高。 大数据现在就像是张有残缺的乐谱,中间丢失很多细节,而物联网可以帮助把乐谱丢失的细节补完。因为现在人类所拥有的情报并不足以支撑大数据变成有力的辅助工具,所以让所有的产业内的人,以及物理资产的零部件都能帮助提供数据,则成为大数据打底的基础工作。
基于不同国家有不同的优势和战略,物联网革命也在不同的国家有不同的应用。例如最早感知到并且开始启动的是德国, 政府称之为工业40,从去年就为其拟定了白皮书,目标是智能的工厂产线;在美国更着重在智慧交通和智能电网,中国则把目标放在智慧城市。
第一次工业革命是蒸汽机的发明;第二次工业革命是机械的使用,帮助产线劳动力解放,以及劳工分级;第三次工业革命是开始使用电力和机器人帮助大量自动化生产;第四次工业革命,则是希望利用无数的传感器,帮助遍布在全球的协作工厂去预测并优化生产,避免匮乏与过量。
这就是为什么物联网被放在下一轮各个国家重要的战略方针内,物联网的将建立所有物理资产零组件的联网沟通能力,物联网和互连网虽然相辅相成,但在规模上远远不同。首先物理资产上亿乃至数十亿, 控管和数据吞吐处理能力将成为一大考验,更别提上下游各层人员的需求分析。
举例以某省想实施智能电网来说,目前该省已经部属大量的智能电表到各个家户中,但其电厂能够处理的智能电表只能一次取回数十万个电表数据,并且一小时才能取一次,利用率可说凄惨。
因此,部属物联网世界不只是硬件工程产业的工作,同时也需要软件解决方案和体验设计专业人员一同共同打造。
一、物联网(IoT)
物联网是指通过各种信息传感器、射频识别技术、全球定位系统、红外感应器、激光扫描器等各种装置与技术采集监控接入,实现对物品和过程的智能化感知、识别和管理。
例如,根据火车站的客流量和售票信息,运输机构可以重新安排火车路线,以满足不断变化的需求。同样, 健康 、安全和环境机构可以监控水体的污染水平,并通知负责人员采取补救措施。在某些情况下,物联网执行器可以在紧急情况下自动启动响应措施,例如停止向家庭住户供应受污染的水。
因此,物联网网络和传感器将本质上构成智能城市的神经系统,将关键信息传递给控制实体,并将响应命令中继到适当的端点。
二、大数据分析(Big Data)
智慧城市各个方面的应用将主要由数据驱动。借助物联网传感器和其他先进的数据收集方法,随着生成的数据量、速度和种类的增加,对大容量分析工具的需求将比以往任何时候都要大。
大数据分析工具已被政府用于广泛的应用,从预测城市特定区域的犯罪可能性到预防诸如贩运儿童和虐待儿童等犯罪等等。随着物联网能够从大量新资源中收集数据,大数据分析将在包括教育、医疗保健和运输等关键领域的所有领域中使用。
例如,大数据分析可以帮助教育部门发现诸如入学率低之类的趋势,从而防止出现此类结果。大数据还可以用于查找导致此类问题的原因并计划补救措施。因此,大数据将成为智慧城市政府的关键决策支持。
三、人工智能(AI)
基于物联网和大数据功能的将是人工智能。人工智能可以通过自动化智能决策来支持智慧城市的大数据和物联网计划。人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
实际上,物联网发起响应性行动的能力将在很大程度上由某种或其他形式的人工智能驱动。在智慧城市中,人工智能最明显的应用领域是自动化执行大量与数据密集型相关任务,例如以聊天机器人的形式提供基本的公民服务。
然而,人工智能的真正价值可以通过利用深度学习和计算机视觉等先进的AI应用,以应对智慧城市运营中面临的问题。例如,交通管理人员可以使用计算机视觉来分析交通画面,以识别驾驶员非法停车的情况。计算机视觉还可以用来查找和举报与犯罪行为有关的车辆,以帮助执法部门追踪罪犯。
深度强化学习还可以用于根据智慧城市中的新兴需求自动优化资源。在强化学习的帮助下,政府可以提高其运营效率,因为这些AI系统可以凭经验变得更好。
四、5G
智慧城市建立在其不同部门的实时通信和共享信息能力之上,以确保运营中的完全同步。通过实现这种同步,政府可以确保其公民及时获得关键服务,例如医疗保健、紧急响应和运输。从而,不仅可以确保公民城市生活的便利,而且还可以改善他们的安全和整体福祉。
例如,在发生爆炸或火灾之类的紧急情况时,消防部门、城市救护车服务和交通控制部门之间的实时通信可以确保这些实体之间实现完美的实时协调,从而将人员伤亡降至最低。
为了实现不同政府实体之间的这种无缝通信,拥有一个能够以低延迟和高可靠性处理大量通信的通信网络非常重要。尽管实时共享大量数据,但通过使用5G通信技术,政府可以确保所有政府机构都能无缝协作。
五、增强现实(AR)
为公民提供及时的服务意味着确保为政府人员提供有效执行任务所需的信息。例如,必须向政府卫生中心的医生提供有关所治疗患者的信息。或者,应该给负责修复受损铁路线的工人更新轨道的布局,并准确确定受损零件的位置。
通过使用AR头戴式设备,此类信息可以在工人需要时立即实时转发给他们。这样可以最大程度地减少工人查找必要信息所需的精力和时间。从而使得他们可以立即采取行动。交通管理人员还可以使用AR通过智能眼镜或智能手机应用程序获取有关违章停车和被盗车辆的实时信息,提供城市交通运营管理的效率。
总而言之,以上这些智慧城市技术每一种都是相互依赖。要实现真正的智慧城市就要把这些技术有效结合起来。
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