物聯(lián)網(wǎng)范疇見證了互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在日常生活中的宏大崛起。但是，由于缺乏安全性，社會(huì)壓力和政府行動(dòng)迫使設(shè)計(jì)師施行更強(qiáng)大的安全功用。邊緣計(jì)算有何協(xié)助？為什么它會(huì)成為將來物聯(lián)網(wǎng)的最終處理計(jì)劃？

　　引見

　　自推出以來，物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備在全球范圍內(nèi)疾速開展，估量目前全球至少有200億臺(tái)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備。物聯(lián)網(wǎng)（internetofthings，簡(jiǎn)稱IoT）是一個(gè)相對(duì)論的新術(shù)語，互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)技術(shù)的運(yùn)用能夠追溯到互聯(lián)網(wǎng)自身的創(chuàng)立。但物聯(lián)網(wǎng)運(yùn)動(dòng)更關(guān)注傳統(tǒng)上不具備互聯(lián)網(wǎng)功用的簡(jiǎn)單設(shè)備（如傳感器和數(shù)據(jù)記載器），這就是為什么物聯(lián)網(wǎng)被以為是計(jì)算機(jī)、筆記本電腦和電話等規(guī)范互聯(lián)網(wǎng)計(jì)算技術(shù)的一個(gè)獨(dú)立部門。

　　第一批物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備性質(zhì)簡(jiǎn)單，通常針對(duì)利基市場(chǎng)，包括根本的遠(yuǎn)程溫度和濕度記載。由于所搜集的數(shù)據(jù)實(shí)質(zhì)上是良性的（即不敏感），許多運(yùn)用默許密碼和未加密的音訊傳送協(xié)議的設(shè)備的安全性遭到了最低水平的關(guān)注。由于最初物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的數(shù)量很少，再加上缺乏功用，這些設(shè)備就沒有遭到安全專家、網(wǎng)絡(luò)罪犯和政府的留意。但隨著技術(shù)的進(jìn)步，設(shè)備變得愈加智能，所搜集的數(shù)據(jù)的性質(zhì)變得愈加敏感，一切這些都發(fā)作了變化。

　　敏感數(shù)據(jù)的增加

　　得益于物聯(lián)網(wǎng)范疇，人工智能技術(shù)得到了加速，這得益于物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備提供了難以想象的數(shù)據(jù)量。人工智能系統(tǒng)被用來為許多現(xiàn)代任務(wù)提供動(dòng)力，這些任務(wù)在其他方面太艱難或太多變化，傳統(tǒng)上無法運(yùn)用if語句和切換案例來解釋每一種可能性。這些例子包括語音辨認(rèn)、圖像辨認(rèn)、智能搜索結(jié)果和個(gè)性化助手。如前所述，物聯(lián)網(wǎng)搜集的第一批數(shù)據(jù)類型實(shí)質(zhì)上是良性的，包括溫度和濕度，可用于創(chuàng)立可以對(duì)這些環(huán)境刺激作出反響的智能系統(tǒng)。但設(shè)計(jì)者很快認(rèn)識(shí)到，隨著微控制器技術(shù)的進(jìn)步（例如，從8位ARM到32位ARM的轉(zhuǎn)變），能夠搜集到更復(fù)雜的數(shù)據(jù)類型，包括音頻和視頻。這樣的系統(tǒng)能夠用來創(chuàng)立先進(jìn)的人工智能物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，不只能夠搜集四周環(huán)境的數(shù)據(jù)，還能夠?qū)⑦@些數(shù)據(jù)發(fā)送到基于云的人工智能系統(tǒng)，該系統(tǒng)能夠從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，并在將來提供更好的結(jié)果。例如，Amazon Echo是一種物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，它向云系統(tǒng)提交口頭用戶懇求，并對(duì)云系統(tǒng)停止剖析，以便執(zhí)行懇求以及改良人工智能以備未來運(yùn)用。很快，物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備在全球范圍內(nèi)疾速爆炸，包括從加速度計(jì)、磁強(qiáng)計(jì)、運(yùn)動(dòng)傳感器、攝像機(jī)和麥克風(fēng)在內(nèi)的一系列集勝利能。但這些設(shè)備的設(shè)計(jì)和投放市場(chǎng)的速度太快了，這就是網(wǎng)絡(luò)立功分子開端應(yīng)用的中央。

　　雖然曾經(jīng)有來自安全專家和其他行業(yè)管理機(jī)構(gòu)的正告，世界各地的管理機(jī)構(gòu)曾經(jīng)開端引入規(guī)則，描繪設(shè)計(jì)師應(yīng)該如何刪除那些讓他們的設(shè)計(jì)容易遭到攻擊的功用。到目前為止，這些法規(guī)中的大多數(shù)都更關(guān)注刪除默許密碼，但隨著時(shí)間的推移，這些規(guī)則可能會(huì)改動(dòng)，以包括更多的功用，如強(qiáng)迫加密、設(shè)備上的硬件安全以及設(shè)備退役時(shí)對(duì)安全的需求。但是，有一種新興技術(shù)可能有助于處理物聯(lián)網(wǎng)安全問題：邊緣計(jì)算。

　　邊緣計(jì)算概論

　　目前，物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備從其四周環(huán)境搜集數(shù)據(jù)，并將這些數(shù)據(jù)流式傳輸?shù)交谠频钠脚_(tái)上，該平臺(tái)可提供多種功用，包括數(shù)據(jù)查看、數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)處置。例如，一個(gè)先進(jìn)的家庭自動(dòng)化系統(tǒng)可能會(huì)在一個(gè)物業(yè)四周裝置各種物聯(lián)網(wǎng)傳感器，這些傳感器的數(shù)據(jù)被傳輸?shù)交谠频男谥?，該效勞決議如何調(diào)整環(huán)境控制。運(yùn)用云來執(zhí)行數(shù)據(jù)處置通常被稱為“云計(jì)算”，實(shí)質(zhì)上意味著數(shù)據(jù)處置是從擔(dān)任搜集數(shù)據(jù)的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備遠(yuǎn)程完成的。但是，邊緣計(jì)算是物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備自身擔(dān)任局部或全部數(shù)據(jù)處置的一局部。由于當(dāng)時(shí)技術(shù)的限制，早期的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備無法停止邊緣計(jì)算，但隨著以同等價(jià)錢引入功用強(qiáng)大的微控制器，本地物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備能夠開端處置本人的數(shù)據(jù)。

　　邊緣計(jì)算的優(yōu)勢(shì)

　　與云計(jì)算相比，邊緣計(jì)算具有許多優(yōu)勢(shì)，包括安全性、延遲和牢靠性。由于邊緣計(jì)算設(shè)備向基于云的系統(tǒng)傳輸?shù)臄?shù)據(jù)很少（假如有的話）。短少傳輸意味著攻擊者需求直接進(jìn)入設(shè)備自身，而不是執(zhí)行中間人攻擊、對(duì)效勞器自身的攻擊或詐騙效勞器。同時(shí)也為設(shè)計(jì)人員提供了一個(gè)在加密的同時(shí)又能對(duì)采集到的數(shù)據(jù)停止安全維護(hù)的專用設(shè)備。邊緣計(jì)算設(shè)備還能夠?qū)γ舾袛?shù)據(jù)執(zhí)行局部處置，然后再將其發(fā)送到基于云的系統(tǒng)停止進(jìn)一步處置，這有助于含糊數(shù)據(jù)，從而降低其對(duì)攻擊者的有用性。

　　在本地處置數(shù)據(jù)自身也意味著延遲顯著減少，這在需求快速結(jié)果的應(yīng)用程序（如自動(dòng)駕駛汽車）中十分有利。本地處置數(shù)據(jù)的才能也消弭了對(duì)持續(xù)互聯(lián)網(wǎng)銜接的需求，這有助于進(jìn)步設(shè)計(jì)的牢靠性。全球許多地域依然遭到互聯(lián)網(wǎng)牢靠性的影響，也可能遭到互聯(lián)網(wǎng)速度大幅動(dòng)搖的影響。邊緣計(jì)算的運(yùn)用有助于增加本地網(wǎng)絡(luò)的可用帶寬，這能夠改善其他效勞，例如本地效勞器和其他物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，從而增加單個(gè)網(wǎng)絡(luò)上的最大設(shè)備數(shù)量（從而允許集成更多的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備）。

　　邊緣計(jì)算的缺陷

　　固然微型計(jì)算機(jī)的本錢持續(xù)降落，但其性能顯著進(jìn)步，但它們依然比廉價(jià)的微控制器貴，這使得低端微控制器更合適大范圍消費(fèi)的設(shè)備。同時(shí)，現(xiàn)代產(chǎn)品對(duì)人工智能的需求也進(jìn)一步限制了工程師的選擇，他們可能需求在物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備上裝置人工智能引擎來高效地運(yùn)轉(zhuǎn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

　　結(jié)論

　　邊緣計(jì)算為設(shè)計(jì)師提供了一種全新的計(jì)算形式，能夠看到低延遲、高牢靠性的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，能夠?qū)⒃朴?jì)算的最佳功用與本地處置分離起來。安全引導(dǎo)和信任根（root of trust）等硬件安全特性將成為維護(hù)設(shè)備安全的關(guān)鍵技術(shù)，而AI引擎的參加將允許設(shè)備在本地執(zhí)行大局部數(shù)據(jù)處置。但是，雖然邊緣計(jì)算設(shè)計(jì)者提供了許多安全優(yōu)勢(shì)，但依然需求認(rèn)真思索他們的設(shè)備如何處置敏感數(shù)據(jù)，如何可能被歹意運(yùn)用，以及它們?nèi)绾尾恢挥兄诰S護(hù)用戶，而且在一個(gè)日益互聯(lián)的將來為世界舞臺(tái)做出奉獻(xiàn)。

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