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[導讀] 有人說,如果不付出努力和一定的風險,就不會取得任何有價值的成就。物聯(lián)網(wǎng)絕對是值得投入的,并且已經(jīng)是很多工作的重點,但是風險又如何呢? 如今,所有數(shù)據(jù)都處于危險之中,不僅來自黑客和自然災害

有人說,如果不付出努力和一定的風險,就不會取得任何有價值的成就。物聯(lián)網(wǎng)絕對是值得投入的,并且已經(jīng)是很多工作的重點,但是風險又如何呢?

如今,所有數(shù)據(jù)都處于危險之中,不僅來自黑客和自然災害,還包括機械故障,人為錯誤,有時還來自正常的企業(yè)流程。但是,數(shù)據(jù)已覆蓋到地球上數(shù)十億個設備,受威脅的數(shù)量急劇增加,傳統(tǒng)的安全措施(例如防火墻)過于昂貴且笨拙,無法提供足夠的保護。

企業(yè)需要做什么?第一步是確定物聯(lián)網(wǎng)將關鍵資產(chǎn)暴露在風險中的新方法,然后設計創(chuàng)新的解決方案以至少縮小風險,即使不能完全消除風險。但請注意:并非所有風險本質(zhì)上都是技術(shù)風險,因此并非所有解決方案都可以實現(xiàn)。

這里是一些主要的風險原因以及應對這些風險的方法:

安全

軟件開發(fā)商TripWire的IT安全和風險戰(zhàn)略高級總監(jiān)Tim Erlin說,IoT帶來了許多盲點,而這些盲點是常規(guī)安全措施無法解決的。在企業(yè)資源接受任何數(shù)據(jù)之前,可以對設備進行適當?shù)陌踩渲迷u估,但這說起來容易做起來難。根據(jù)公司最近的一項調(diào)查,只有30%的受訪者表示已為IoT中的安全風險做好了準備,而只有34%的受訪者表示,他們可以準確跟蹤其網(wǎng)絡上的設備數(shù)量。

同時,已連接設備的數(shù)量代表著分布式拒絕服務(DDoS)的頻率和強度以及利用多個IP地址的能力泛濫主機系統(tǒng)的其他類型攻擊的潛在重大升級。盡管新興的物聯(lián)網(wǎng)基礎設施應提供適應動態(tài)流量增長所需的動態(tài)規(guī)模,但這尚未在生產(chǎn)環(huán)境中進行測試。

復雜

物聯(lián)網(wǎng)的絕對復雜性既是福也是禍。一方面,它是代表人類創(chuàng)造力的新高度的技術(shù)奇跡,但另一方面,它依賴于許多可能并不總是按預期運行的先進技術(shù)。

IoT仍未得到廣泛應用的一個方面是邊緣或“霧”計算的概念,在該概念中,跨區(qū)域聯(lián)網(wǎng)的小型無人值守數(shù)據(jù)中心可為數(shù)據(jù)請求提供更快的周轉(zhuǎn)時間。為了正常運行,這些邊緣系統(tǒng)將必須與其覆蓋區(qū)域中的眾多設備以及其他邊緣系統(tǒng)和稱為數(shù)據(jù)湖的集中處理中心進行通信。自然,這需要一些相當復雜的網(wǎng)絡,并且需要在邊緣進行的分析與中央數(shù)據(jù)湖中的分析之間進行大量的協(xié)調(diào),而這些分析本身將包含有史以來設計的一些最先進的分析技術(shù)。

隨著所有這些尖端技術(shù)實時工作,可能要花相當長的時間才能看到無差錯運行的物聯(lián)網(wǎng)。

法律

如上所述,物聯(lián)網(wǎng)不僅帶來技術(shù)風險,它還會帶來法律風險。根據(jù)英國Wright Hassall LLP公司的律師Sarah Hall的說法,物聯(lián)網(wǎng)影響數(shù)據(jù)保護,數(shù)據(jù)主權(quán),產(chǎn)品責任以及許多其他領域的許多法律基礎。這使得很難確定在特定糾紛中將適用哪些法律。無人駕駛汽車是否會發(fā)生事故,例如,誰應該負責?乘客?車主?生產(chǎn)廠家?編寫軟件的人?由于對法律如何應用于物聯(lián)網(wǎng)(僅通過冗長的法庭程序才能實現(xiàn))沒有清晰的了解,隨著業(yè)務規(guī)模的擴大,企業(yè)對法律和財務風險的承受程度越來越高。

并非一無是處

所有這些可能給人的印象是,只有瘋子才會著手實施物聯(lián)網(wǎng)戰(zhàn)略,但事實是,引入風險的相同技術(shù)也可以用來降低風險。

可以肯定的是,物聯(lián)網(wǎng)工作流程將如此之多,并且遷移速度如此之快,以至于操作人員無法跟上他們的步伐。這意味著自動化和協(xié)調(diào)將必須在物聯(lián)網(wǎng)部署中扮演重要角色,并且這些解決方案越來越多地轉(zhuǎn)向人工智能和認知計算,以增強安全性,可用性,數(shù)據(jù)恢復和其他功能。正如Radware的Carl Herberger最近在TechRadar上所指出的那樣,當今的機器學習平臺不僅可以即時,甚至主動地對威脅做出反應和響應,還可以適應不斷變化的攻擊方式,因為它們可以收集有關正常和異常數(shù)據(jù)操作的更多信息。隨著企業(yè)在物聯(lián)網(wǎng)中面臨越來越自動化,和機器人驅(qū)動的惡意軟件的影響,這將至關重要。

越來越復雜的設備管理,加密,訪問控制和其他解決方案也正在蓬勃發(fā)展,這些解決方案應使分布式體系結(jié)構(gòu)在不抑制數(shù)據(jù)和服務功能的情況下盡可能地安全。一個很好的例子是區(qū)塊鏈,這是一種自動分類賬解決方案,最初是用數(shù)字貨幣比特幣實現(xiàn)的,但現(xiàn)在它已進入許多數(shù)據(jù)完整性至關重要的應用程序。

沒有所謂的無風險投資,因此企業(yè)必須仔細權(quán)衡物聯(lián)網(wǎng)基礎設施開發(fā)中每一個步驟所帶來的風險與回報。如果任何服務或應用程序給一個組織帶來太多風險,那么在解決問題之前,任何人都不可能實施。

最終,物聯(lián)網(wǎng)的風險只有企業(yè)行業(yè)整體所允許的風險。

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