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[導讀]物聯(lián)網為實際物品提供連網的數字身份(Identity),并建立網絡鏈接各種物品的數字身份與數據。分析物品數據的目的在于改進生活質量、效率、開創(chuàng)新的價值,或降低成本。

一、物聯(lián)網的效益

物聯(lián)網為實際物品提供連網的數字身份(Identity),并建立網絡鏈接各種物品的數字身份與數據。分析物品數據的目的在于改進生活質量、效率、開創(chuàng)新的價值,或降低成本。

對消費者來說,物聯(lián)網有助于提升生活的舒適度、改善生活方式,并節(jié)省開銷。對產業(yè)來說,物聯(lián)網能增進效率、節(jié)約成本,并帶來新的收益來源。對公共機關來說,物聯(lián)網可以減省花費、協(xié)助機構整合,以及拓展公民福利。

根據Infor公司2015年10月的調查,有鑒于物聯(lián)網的種種效益,57%的企業(yè)受訪者將物聯(lián)網視為未來5年的首要發(fā)展項目,其中70%的受訪者已經開始著手進行物聯(lián)網方案,或是開始研究物聯(lián)網的潛力。Juniper Research預測,至2021年物聯(lián)網裝置、傳感器與致動器(Actuator)的數量將成長至460億個以上。

二、自2015年開始興起的市場力量(Market Force)

(一) 機器學習(Machine Learning):

機器學習是大數據典范(Paradigm)的現(xiàn)代化,大數據典范通常使用非結構化(unstructured)的復雜數據并以回溯性(retrospectively)的方式進行大規(guī)模的分析,機器學習雖然建立在大數據典范的前提之上,但更進一步將算法應用于數據串流(Data Stream),借此提供實時或近乎實時的決策。許多企業(yè)已經針對機器學習展開投資,包括:Google、Microsoft、NVIDIA,以及Amazon。

(二) 時空分析(Spatial-temporal Analysis):

由于連網裝置越來越多,裝置的數字身份也就持續(xù)增加,連網裝置之間的關系日益復雜,在分析數據的時候,時間和空間應該被視作重要的考慮因素。因此,隨著物聯(lián)網的規(guī)??焖贁U大,為了應對復雜的時空因素查詢(Query),目前對數據庫的需求逐漸成長。

(三) 網絡安全的投資:

由于企業(yè)開始認知到物聯(lián)網連網裝置安全防護的重要性與挑戰(zhàn)性,因此對網絡安全專家的需求快速成長。根據美國勞工統(tǒng)計局(U.S. Bureau of Labor Statistics)的分析,過去五年來,網絡安全相關的工作成長了74%。

三、網絡安全趨勢

依據不同部門的安全需求,Juniper Research將網絡安全趨勢分析分為三個部分:

(一) 工業(yè):

在可編程序邏輯控制器(Programmable Logic Controller, PLC)與遠程終端單元(Remote Terminal Unit, RTU)的年代,多數工業(yè)控制系統(tǒng)(Industrial Control System, ICS)的設計并未考慮安全性,系統(tǒng)通常缺乏運用認證(Authentication)檢驗用戶身份的機制,裝置與系統(tǒng)也甚少使用紀錄日志(Log)。由此可知,對能夠提供監(jiān)控與預防措施的安全服務供貨商來說,工業(yè)界的商機正在興起。

(二) 企業(yè):

傳統(tǒng)上,在企業(yè)的部門分配中,安全防護通常僅被視作成本中心(Cost Centre)的業(yè)務,因此難以獲得充足的預算來降低網絡攻擊的可能性。然而,隨著物聯(lián)網的范圍持續(xù)擴張,產業(yè)界逐漸認知到,為了在物聯(lián)網上取得成功,建立確保數據可信度的機制十分重要,亦即是必須防止未經授權的人或系統(tǒng)存取連網裝置的數據。

(三) 消費者:

Juniper Research相信,安全防護將是業(yè)者保住消費者物聯(lián)網市場的重要因素,消費者對物聯(lián)網裝置安全性的信任度逐年下降,企業(yè)規(guī)模較大的業(yè)者有責任改善消費者物聯(lián)網的安全防護。這些規(guī)模較大的業(yè)者擁有資金能夠持續(xù)提供軟件安全防護支持,他們在物聯(lián)網領域的成功可能促使其他供貨商關注消費者物聯(lián)網內安全防護的影響力。

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