15、IoT安全问题及其防御方法

IoT安全问题及其防御方法

1. 物联网简介

物联网(IoT)是21世纪的关键技术之一,在各个领域都有广泛的应用。它是一个由物品组成的网络,这些物品通过传感器、执行器、软件和其他技术,借助互联网在连接的设备和系统之间实现数据的连接和交换。

物联网的优点众多,它让设备之间能够有效交换信息并协同工作,将互联网的应用范围从移动设备和个人电脑进一步扩展。用户可以通过物联网远程连接和控制设备,提高了操作效率,带来了经济效益,减少了人工干预和处理繁琐任务时的高风险。用户只需动动手指,就能在家中舒适地控制设备和监控任务。

然而,物联网也存在各种漏洞和挑战,需要得到妥善解决。网络安全和隐私是用户、行业和企业面临的主要风险。大量常见的网络攻击凸显了物联网的脆弱性,使得安全和隐私成为亟待解决的首要问题。如今,安全已成为实施物联网技术的重要组成部分。

与传统计算设备相比,物联网更加多样化,这使其更容易受到不同形式的网络攻击。大多数物联网应用中的设备由相似的组件构成,这进一步加剧了其脆弱性。而且,物联网中相互连接的链路数量之多前所未有的,这意味着大部分设备和组件可以轻易地以不规则的方式与其他设备建立连接和通信。

以下是物联网面临的一些主要安全问题:
- 远程暴露 :由于物联网有多个接入点,为网络攻击提供了较大的攻击面。黑客可以利用这些接入点远程与设备交互并进行控制。
- 行业缺乏远见 :尽管许多企业进行数字化转型以改善业务战略和为客户提供更好的产品,但大多数企业不愿意投入资金和资源来保障所使用设备的安全。这使得制造商和企业成为网络安全威胁和攻击的主要目标。
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【多种改进粒子群算法进行比较】基于启发式算法的深度神经网络卸载策略研究【边缘计算】(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于多种改进粒子群算法比较的深度神经网络卸载策略研究”展开,聚焦于边缘计算环境下的计算任务卸载优化问题。通过引入多种改进的粒子群优化(PSO)算法,并与其他启发式算法进行对比,旨在提升深度神经网络模型在资源受限边缘设备上的推理效率与系统性能。文中详细阐述了算法设计、模型构建、优化目标(如延迟、能耗、计算负载均衡)以及在Matlab平台上的代码实现过程,提供了完整的仿真验证与结果分析,展示了不同算法在卸载决策中的表现差异。; 适合人群:具备一定编程基础和优化算法知识,从事边缘计算、人工智能部署、智能优化等相关领域的科研人员及研究生;熟悉Matlab仿真工具的开发者。; 使用场景及目标:①研究边缘计算环境中深度学习模型的任务卸载机制;②对比分析多种改进粒子群算法在复杂优化问题中的性能优劣;③为实际系统中低延迟、高能效的AI推理部署提供算法选型与实现参考; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法实现细节与参数设置,通过复现仿真结果深入理解不同启发式算法在卸载策略中的适用性与局限性,同时可拓展至其他智能优化算法的对比研究。
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