4、物联网威胁建模:保障设备安全的关键

物联网威胁建模:保障设备安全的关键

1. 物联网安全背景与威胁建模的重要性

在当今数字化时代,物联网(IoT)设备的数量呈爆炸式增长,其类型和用途的变化速度极快。这些设备在改善人们生活的同时,也带来了新的安全挑战。例如,医疗设备如胰岛素泵、心脏起搏器等,通过连接手机和互联网,能让医生和护理人员及时了解患者健康状况,但连接性也伴随着风险。

威胁建模是一种系统地识别设备可能遭受的攻击,并根据攻击的严重程度对问题进行优先级排序的过程。尽管它可能繁琐,但对于理解威胁、评估其影响以及采取适当的缓解措施至关重要。

2. 物联网设备面临的常见问题

物联网世界大多由计算能力、功耗、内存和磁盘空间较低的系统组成,且部署在不安全的网络环境中。许多硬件制造商将廉价平台转化为复杂的物联网设备,导致很多物联网设备运行着常见的操作系统,如 Android 或 Linux。这些操作系统功能丰富,但往往超出设备实际需求,增加了被攻击的风险。

此外,物联网设备还存在以下问题:
- 安全防护能力有限 :通常无法运行杀毒或反恶意软件保护程序,不支持常见的安全控制,如软件白名单和网络访问控制。
- 安全更新不足 :许多供应商在产品发布后不久就停止提供安全更新,且白标公司生产的产品通过多个供应商以不同品牌销售,使得安全和软件更新难以覆盖所有产品。
- 协议标准不达标 :很多设备使用专有或不太知名的协议,不符合行业安全标准,难以支持复杂的加固方法。

3. STRIDE 威胁分类模型

STRIDE

内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
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