物联网安全体系结构

不同于工业和商业环境下，物联网设备的使用寿命有很大差别该研究显示，在消费环境下，物联网设备的平均使用寿命是3-5年，在商业环境下是7-10年事实上，只有很少一部分智能设备拥有可控的升级机制，所以内置式的保护可能在两年之内就会过时即便标准还没有在产品开发生命周期内执行，也要假定其环境中的所有东西都存在缺陷，并认为所有的保护都是错误的因此，有一点非常重要，那就是要知道当这些设备被破坏时，会发生什么，以及造成什么影响尽管有必要预测它是如何发生的，但是更重要的是关注它是否发生面对这些风险，做好防范措施非常重要优先考虑并隔离物联网设备当网络受到攻击时，隔离网络中的设备将最小化，并且允许快速隔离使用端点检

网路安全是物联网网络提供者和运营商面临的主要问题这篇文章小编将为您介绍如何用VPN保护物联网设备VPN是通过一个易用的桌面客户机和移动应用程序以及综合企业IT体系结构实现的这里有个简单的解决方法VPN路由器在路由器配置VPN后，与该路由器相连的每一个设备都会被VPN自动保护顶尖VPN厂商的存在，使得设置VPN路由器变得容易，很多甚至提供了预配置VPN的路由器在办公设备上，比如笔记本电脑和智能手机，仍然需要安装本地VPN应用如果没有保护离开主要安全区域的设备，就会给企业的安全架构制造漏洞在公共WiFi热点中使用这些移动设备时，保护这些移动设备尤其重要公开Wifi是黑客的主要领域尤其重要的是要确保

据有关数据报告显示，98的物联网数据流量没有加密考虑到我们对风险的理解，这一统计真是难以置信要理解这个问题，必须理解加密只不过是物联网数据和世界的一大链条中的一环一个综合的物联网安全需要一套集成的设备管理服务，包括安全设备调试证书管理无线提供固件更新机制以及一个强大的认证和授权能力知道了吗即使没有对98的数据进行加密，大多数人也无法使用这些服务在日益以数据为中心的世界里，物联网彻底改变了收集和处理数据的成本但是，大部分人只关注机会，却忽视了安全安全性是次要的，而且是很难衡量ROI的成本中心，但是物联网带来了真实的持续增长的系统危险2016年的米拉伊僵尸网络袭击导致了整个互联网几乎瘫痪，并且成为

现在物联网的应用正以前所未有的速度发展，一些市场研究人员预计，到2025年，物联网设备将达到252亿个这个激动人心的预言意味着，网络设备将会比以前收集和交换更多的数据，使得信任成为保证物联网项目成功的关键因素构建信任的一个重要因素就是物联网安全互信缺失妨碍了物联网对那些想要部署物联网解决方案的公司而言，安全仍是首要考虑在研究报告《为何物联网项目失败了》中，62的企业把安全性问题列为了使工业物联网计划通过概念验证阶段的主要挑战互联网安全和数据隐私风险可能会造成灾难性的声誉和财务后果面对这么多的风险，信任对组织成功地部署和扩展创新物联网解决方案至关重要建立信任的安全性设计设计安全，有时被称为内建安

企业在物联网安全防护的时候，可能会注意僵尸网络危险探测网络加密等常规物联网安全防护手段，以下几个物联网安全防护措施也不容忽视1物联网中的小型攻击虽然安全人员集中在防范大规模攻击上，但是在现实中，小型攻击会成为更加严峻的安全挑战之一小范围的攻击更难以发现，而且很容易在企业不知道的情况下发生骇客可能破坏普通的企业技术，如打印机和摄像机2仿冒攻击互联网钓鱼已成为所有企业技术的安全隐患，而物联网设备则是最新的攻击手段骇客能够向物联网设备发出信号，这就产生了很多复杂的问题来自物联之家网尽管这是最常见的安全攻击之一，而且可以加以阻止，但是许多组织不能为其员工提供有关最新网络钓鱼威胁的适当培训3威胁不能预测

物联网ITO设备产生大量的数据，需要被存储和处理对于IoT数据的每一个CRUD操作创建读更新或删除都可以作为一个交易记录在区块链中进行注册这样，对存储的IoT数据的未经授权操作就可以被检测当生产一个设备时，物联网IoT设备的身份凭证可以作为分块链块中的交易记录进行登记，然后在稍后使用设备时进行检索可以通过智能合同规定和执行物联网设备的访问规则结果，对于存储的物联网IoT数据的未经授权操作也可以被检测如果区块链保证了数据的真实性和防止未经授权的访问，就不需要对物联网数据进行集中授权，如云存储提供商，以保障数据的安全性物联网设备的部署历史可以作为区块链上的交易记录存储当构建物联网设备交付给业主安装

物联网安全之利用卷积神经网络进行流量时空特征提取卷积神经网络是利用卷积核一次又一次地更新反传过程中的特征向量集，去无界地拟合这样一个非常接近的特征向量集，从而有效地提取特征针对流量时空矩阵数据集过大的特点，在直接利用卷积神经网络的卷积核对流量特征进行特征提取时，计算量大，利用16×16的滑窗对流量时空数据矩阵进行数据截取，以实现对网络流量特征的轻量级提取，并以截获的数据作为卷积神经网络的输入流时空特性的提取一种利用卷积神经网络提取流量时空特征的方法基于卷积神经网络的业务时空特征提取过程输入是一个大小为16×16的移动窗口截取流量时空数据矩阵，使用2个卷积核第一个卷积核大小3×3，第二个卷积核大