15、IoT安全:经验是昂贵的老师

IoT安全:经验是昂贵的老师

1. IoT安全现状

如今,许多物联网(IoT)设备直接连接到互联网,且常常配备统一的默认密码,而很多设备所有者从不更改这些密码。这种简单的安全漏洞使得构建大规模僵尸网络变得容易,即使只有一部分设备缺乏保护,也可能导致严重的安全问题。

僵尸网络与其他恶意软件的不同之处在于,受感染设备通常不会被作为直接攻击目标,其性能下降可能非常轻微,设备所有者甚至难以察觉。这就导致设备所有者缺乏动力采取简单措施来提高安全性,而受害者则不得不依靠复杂且昂贵的抗分布式拒绝服务(DDoS)服务。

物联网设备的安全漏洞可能对第三方造成重大影响。例如,Dyn遭受的攻击就展示了连接设备中易避免的基本漏洞可能带来的严重后果。此外,设备用户自身也面临潜在危害,如玩具和婴儿监视器可能被劫持用于窃听或惊吓儿童,医疗设备可能被操控给予患者危险剂量的药物或电击,门锁也可能被破解等。

2. IoT安全与IT安全的区别

物联网是信息技术(IT)与运营技术(OT)融合的产物,即 “IoT = IT + OT”。从OT角度看,以往那些功能单一、未联网的设备如今变得“智能”且相互连接;从IT角度看,强大而复杂的计算机被缩小并嵌入或部署到陌生环境中,“IT”系统不再仅仅处理符号,而是涉及真实物体。

这种融合使得许多设备制造商和集成商首次面临网络安全问题。然而,进入物联网市场的其他行业公司可能没有从ICT行业过去的经验中吸取教训,容易重复一些基本错误,如认为安全与自己的产品无关,或者依赖“隐蔽安全”(认为他人对自己的设备了解不足而无法攻击)或物理安全/隔离(认为攻击者必须进入自己的建筑物/网络才能攻击设备)。

与IT安全

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为系统鲁棒性。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值