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物联网领域见证了互联网技术在日常生活中的巨大崛起。然而，由于缺乏安全性，社会压力和政府行动迫使设计师实施更强大的安全功能。边缘计算有何帮助？…
物联网领域见证了互联网技术在日常生活中的巨大崛起。然而，由于缺乏安全性，社会压力和政府行动迫使设计师实施更强大的安全功能。边缘计算有何帮助？为什么它会成为未来物联网的最终解决方案？
介绍
自推出以来，物联网设备在全球范围内迅速发展，估计目前全球至少有200亿台物联网设备。物联网（internetofthings，简称IoT）是一个相对论的新术语，互联网相关技术的使用可以追溯到互联网本身的创建。但物联网运动更关注传统上不具备互联网功能的简单设备（如传感器和数据记录器），这就是为什么物联网被认为是计算机、笔记本电脑和电话等标准互联网计算技术的一个独立部门。
第一批物联网设备性质简单，通常针对利基市场，包括基本的远程温度和湿度记录。由于所收集的数据本质上是良性的（即不敏感），许多使用默认密码和未加密的消息传递协议的设备的安全性受到了最低程度的关注。由于最初物联网设备的数量很少，再加上缺乏功能，这些设备就没有受到安全专家、网络罪犯和政府的注意。但随着技术的进步，设备变得更加智能，所收集的数据的性质变得更加敏感，所有这些都发生了变化。
敏感数据的增加
得益于物联网领域，人工智能技术得到了加速，这得益于物联网设备提供了难以想象的数据量。人工智能系统被用来为许多现代任务提供动力，这些任务在其他方面太困难或太多变化，传统上无法使用if语句和切换案例来解释每一种可能性。这些例子包括语音识别、图像识别、智能搜索结果和个性化助手。如前所述，物联网收集的第一批数据类型本质上是良性的，包括温度和湿度，可用于创建能够对这些环境刺激作出反应的智能系统。但设计者很快意识到，随着微控制器技术的进步（例如，从8位ARM到32位ARM的转变），可以收集到更复杂的数据类型，包括音频和视频。这样的系统可以用来创建先进的人工智能物联网设备，不仅可以收集周围环境的数据，还可以将这些数据发送到基于云的人工智能系统，该系统可以从数据中学习，并在未来提供更好的结果。例如，AmazonEcho是一种物联网设备，它向云系统提交口头用户请求，并对云系统进行分析，以便执行请求以及改进人工智能以备将来使用。很快，物联网设备在全球范围内迅速爆炸，包括从加速度计、磁强计、运动传感器、摄像机和麦克风在内的一系列集成功能。但这些设备的设计和投放市场的速度太快了，这就是网络犯罪分子开始利用的地方。
尽管已经有来自安全专家和其他行业管理机构的警告，世界各地的管理机构已经开始引入规定，描述设计师应该如何删除那些让他们的设计容易受到攻击的功能。到目前为止，这些法规中的大多数都更关注删除默认密码，但随着时间的推移，这些规则可能会改变，以包括更多的功能，如强制加密、设备上的硬件安全以及设备退役时对安全的需要。然而，有一种新兴技术可能有助于解决物联网安全问题：边缘计算。
边缘计算概论
目前，物联网设备从其周围环境收集数据，并将这些数据流式传输到基于云的平台上，该平台可提供多种功能，包括数据查看、数据学习和数据处理。例如，一个先进的家庭自动化系统可能会在一个物业周围安装各种物联网传感器，这些传感器的数据被传输到基于云的服务中，该服务决定如何调整环境控制。使用云来执行数据处理通常被称为“云计算”，本质上意味着数据处理是从负责收集数据的物联网设备远程完成的。然而，边缘计算是物联网设备本身负责部分或全部数据处理的一部分。由于当时技术的限制，早期的物联网设备无法进行边缘计算，但随着以同等价格引入功能强大的微控制器，本地物联网设备可以开始处理自己的数据。
边缘计算的优势
与云计算相比，边缘计算具有许多优势，包括安全性、延迟和可靠性。由于边缘计算设备向基于云的系统传输的数据很少（如果有的话）。缺少传输意味着攻击者需要直接进入设备本身，而不是执行中间人攻击、对服务器本身的攻击或欺骗服务器。同时也为设计人员提供了一个在加密的同时又能对采集到的数据进行安全保护的专用设备。边缘计算设备还可以对敏感数据执行部分处理，然后再将其发送到基于云的系统进行进一步处理，这有助于模糊数据，从而降低其对攻击者的有用性。
在本地处理数据本身也意味着延迟显著减少，这在需要快速结果的应用程序（如自动驾驶汽车）中非常有利。本地处理数据的能力也消除了对持续互联网连接的需要，这有助于提高设计的可靠性。全球许多地区仍然受到互联网可靠性的影响，也可能受到互联网速度大幅波动的影响。边缘计算的使用有助于增加本地网络的可用带宽，这可以改善其他服务，例如本地服务器和其他物联网设备，从而增加单个网络上的最大设备数量（从而允许集成更多的物联网设备）。
边缘计算的缺点
虽然微型计算机的成本持续下降，但其性能显著提高，但它们仍然比便宜的微控制器贵，这使得低端微控制器更适合大规模生产的设备。同时，现代产品对人工智能的需求也进一步限制了工程师的选择，他们可能需要在物联网设备上安装人工智能引擎来高效地运行神经网络。
结论
边缘计算为设计师提供了一种全新的计算模式，可以看到低延迟、高可靠性的物联网设备，可以将云计算的最佳功能与本地处理结合起来。安全引导和信任根（rootoftrust）等硬件安全特性将成为保护设备安全的关键技术，而AI引擎的加入将允许设备在本地执行大部分数据处理。但是，尽管边缘计算设计者提供了许多安全优势，但仍然需要仔细考虑他们的设备如何处理敏感数据，如何可能被恶意使用，以及它们如何不仅有助于保护用户，而且在一个日益互联的未来为世界舞台做出贡献。
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