61、利用机器学习算法降低物联网安全漏洞

利用机器学习算法降低物联网安全漏洞

1. 物联网发展与安全问题概述

随着科技的发展，物联网智能设备的功能大幅提升。过去十年间，智能设备的使用量达到了200 - 210亿，且在这十年内该数量还将急剧增长。智能设备的应用让人们的生活更加便捷，但我们也不能忽视物联网设备安全漏洞、网络威胁等问题。

物联网设备的架构设计没有统一标准，每个厂商都有自己的框架和架构，但所有物联网设备的架构通常都包含传感器网络和应用这三层。

2. 常见物联网设备及安全漏洞

• 传感器设备
  • 热传感器 ：广泛应用于工作场所、工业和生活区。常用于恒温设备中感知温度和热量，可用于家庭检查沸点，也可用于工业熔炉等对灵敏度要求较高的场所。传感器可分为接触式和非接触式，接触式用于感知液体、气体或固体材料，非接触式用于感知以红外辐射形式产生辐射能的气体和液体。例如，robokart的LM35温度传感器、W1206数字LED直流12V + NTC传感器。
  • 湿度传感器 ：基于感知和测量环境中露珠的原理工作，也称为湿度探测器。通过结合相对湿度（RH）和温度参数来测量露水与绝对湿度的比率，主要关注空气和水分两个元素。例如，DHT22数字湿度传感器、DHT - 11湿度传感器。
  • 运动传感器和超声波传感器 ：运动传感器基于压力、运动、振动、密度等多种感觉组合工作；超声波传感器也称为物体检测传感器或距离测量传感器，通过发射超声波来估算目标物体的距离，当声波遇到物体时，反射