3、智慧城市中的物联网技术与访问控制

智慧城市中的物联网技术与访问控制

1. 机器学习在智慧城市中的应用

机器学习（ML）技术在智慧城市中有多种用途，主要可分为网络性能优化/系统优化，以及从感知数据中提取有意义信息这两类。
- 系统优化 ：用于改善功耗、数据路由，以及预测传感器故障。
- 提取信息 ：例如在智能电网中，将历史电气数据转化为模型，预测组件故障风险，以便优先安排维护工作。还可用于交通流量优化、水管理系统、估算建筑物能源效率、开发安全应用，以及在车载自组织网络（VANETs）中检测交通事故。

深度学习算法与地理空间城市数据结合，能满足智慧城市的不同需求。比如利用深度信念网络或循环神经网络（RNN），根据居民出行模式划分城市区域、用于智能水管理网络、进行电力负荷预测、实时优化智能电网定价、预测交通流量和地铁区域的人群密度。

2. 安全与隐私挑战

由于智慧城市中收集、存储和传输的信息敏感，因此必须采取措施防止信息被未经授权的访问、披露、修改和破坏。这需要考虑智慧城市不同层/组件/应用的安全和隐私要求，如机密性、完整性、可用性、不可否认性和隐私。认证和授权机制是解决这些安全和隐私要求的关键基础。

2.1 智慧城市应用的独特特征

智慧城市应用具有独特特征，这些特征带来了重要的安全和隐私问题，使传统解决方案效果不佳，需要专门为其设计安全解决方案。其独特特征如下：
|特征|描述|影响|
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|网络与物理环境融合|物理基础设施与信息通信技术（ICT）紧密交织|安全事件的影响比其他ICT系统