物联网与边缘计算
物联网（IoT）网络规模差异很大，从几台设备到数千台设备不等。随着系统扩展，海量原始数据需要在设备与云服务器或中央数据库之间传输，这会带来以下问题：
增加延迟：数据传输路径长，响应时间变慢。
占用带宽：大规模原始数据传输消耗网络资源。
安全风险：集中化传输可能导致数据暴露和安全隐患。
边缘计算通过在网络边缘创建本地处理区域，在数据传输到核心系统之前进行逻辑与实时分析。IBM将边缘计算定义为：
一种分布式计算框架，将企业应用程序更接近数据源，例如物联网设备或本地边缘服务器。
其优势：
降低通信量：数据在本地处理后，仅传输必要信息，减少网络压力。
缩短响应时间：适用于状态监测、制造业等对实时性要求高的应用场景。
增强本地安全性：减少数据在外部传输中的暴露风险。
但也存在挑战：
远程访问与管理仍存在安全漏洞，需要额外的防护机制。
随着物联网设备数量的不断增加，组织在利用边缘计算提升效率与安全性的同时，也必须正视远程管理与安全防护问题，构建更加可靠的IoT架构。
边缘计算：新的物联网安全挑战
边缘计算在物联网（IoT）网络中有效缓解了数据流量和延迟问题，提升了实时处理能力。然而，其分布式特性也引入了新的安全漏洞，显著扩大了整体攻击面，即潜在攻击者可利用的系统访问点总和。
当前的边缘计算平台使网络在用户端点和边缘节点更易受到攻击。其中，最常见的风险之一是终端用户未能更改或无法更改设备的默认密码。这一漏洞为恶意行为者提供了直接访问入口，使边缘设备暴露于潜在的安全威胁之下，从而增加了整个物联网生态系统的风险。
访问控制与网络漏洞
物联网设备和边缘计算平台面临严重的访问控制问题。不安全的互联网资源易被发现和利用，尤其是那些出厂默认密码未更改或被硬编码的设备。这些默认凭证一旦为网络犯罪分子所知，就成为常见的入侵入口，极大增加了攻击风险。
边缘计算的引入进一步扩大了潜在攻击面。连接至公共互联网的物联网设备可能破坏边缘网络的安全协议，使端点更易受到攻击。目前，端到端的安全解决方案在边缘计算环境中仍然罕见，尤其是在传感器和嵌入式软件层面，缺乏有效的综合防护机制。
此外，现有保护方法存在明显不足：
加密密钥泄露：一旦密钥被攻破，低功耗广域网（LPWAN）协议的安全性即遭削弱。
VPN脆弱性：虚拟专用网络在某些情况下仍易受到中间人攻击，无法完全保障边缘通信的安全性。
总体而言，边缘计算环境中的访问和通信安全问题尚未得到充分解决，需要在设备设计、网络协议和端到端加密等方面采取更完善的安全策略。
边缘物理篡改风险
物联网系统具有高度分布式和碎片化的特性，因此其攻击面极为庞大。边缘计算虽然提升了数据处理效率，但也扩大了物理安全风险，为整个物联网生态系统带来了潜在威胁。
传统网络环境中的服务器和关键设备通常部署在专用且高度安全的设施中，而边缘计算依赖的小型数据中心或微型节点往往部署在野外环境中，如企业办公室、工业园区、农场，甚至是偏远地区。这些分布式节点缺乏传统数据中心的物理防护，易成为攻击者的目标。
物理篡改可能产生严重后果：
单点设备被破坏即可导致整个边缘网络瘫痪；
攻击者可利用被篡改设备作为入口，进行深度渗透攻击，从而远程影响成千上万的设备；
操作人员的安全也可能因此受到威胁。
确保这些边缘设备的安全并非易事。必须采取加固措施防止物理攻击，但在安全性、成本以及设备升级和维护便利性之间需要谨慎权衡。设备制造商应在设计阶段充分评估风险，并确保设备在遭到篡改时能够生成远程和本地报警，以便及时响应潜在威胁。
操作员错误与人为风险
在物联网边缘网络中，操作员错误是导致安全漏洞的主要因素之一。对不断变化的物联网安全环境不熟悉的人员，包括安装人员、运维人员及其他相关操作人员，可能无意中增加系统风险。
随着企业业务和运营的地域分布日益广泛，人为错误所带来的风险也不断增加。尤其是在企业园区和工业场所之外部署的物联网设备，往往被视为低风险，普通用户可能不会严格遵循安全操作规程，如及时更改默认密码或更新固件。
如果攻击者获得物理访问权限，可能导致以下安全问题：
破坏设备并中断业务流程；
入侵内部网络，访问敏感或机密信息；
为进一步远程攻击提供入口。
因此，为降低人为风险，企业必须采取综合性措施：
对设备进行物理保护，防止非授权访问；
强制使用强密码并定期更新；
提供操作人员培训与安全意识教育，以确保安全规程得到严格遵守。
通过结合技术防护与人员管理措施，可以显著降低人为因素引发的物联网边缘网络安全风险。
物联网边缘趋势重塑网络防御
1. 人工智能革命
人工智能（AI）正处于边缘计算能力发展的前沿。在完成模型训练后，组织能够直接在边缘节点进行推理处理，无需始终依赖云连接。这种模式显著提升了应用的实时性和效率，例如在视觉检查、工业检测和质量控制等场景中，实现对产品或环境的即时分析。
然而，边缘AI应用的复杂性也随之增加。例如，视觉检测系统通常需要协调来自多个摄像头的输入，并将分析结果与特定产品或流程关联。这不仅对计算资源提出更高要求，也增加了系统设计和维护的复杂度。
同时，边缘AI引入了新的模型管理和更新挑战：
模型验证与部署：组织必须确保在边缘节点运行的模型准确可靠，并能够持续改进。
更新策略：模型更新需要兼顾安全性、延迟和资源消耗，防止更新过程成为新的攻击面。
价值评估：在部署边缘AI之前，必须明确其对业务和运营的实际价值，避免复杂性带来的成本增加超过收益。
通过合理的管理与策略，边缘AI不仅能够提升物联网应用的智能化水平，还能够增强整体网络防御能力，使企业在保障安全的同时，充分利用实时数据驱动决策和操作优化。
2. 零信任架构应用
在物联网部署中，零信任（ZeroTrust）架构已成为行业标准。组织在采购和技术评估阶段通常将零信任要求纳入请求信息（RFI）和技术考察，以确保系统从设计之初就具备强健的安全防护能力。
根据国家标准与技术研究院（NIST）的定义，零信任架构包含以下核心原则：
资源认定：数据源和计算服务被视为关键资源，访问需要严格管理。
位置无关信任：通信安全不依赖于网络位置，无论网络在哪里，默认不授信。
基于请求的访问控制：每次资源访问都需根据连接请求评估信任，并在提供访问前进行动态验证。
策略驱动访问：资源访问由策略决定，包括用户身份可观察状态与请求系统状态。
持续监控与动态验证：企业需持续监控其系统安全状况，并通过动态身份验证循环（访问、扫描、威胁评估、适应与验证）确保资源安全。
3. 数据隐私与监管要求
物联网部署面临复杂的数据隐私和所有权挑战，尤其在欧盟等地区。例如，《欧盟数据法案》赋予个人对连接设备生成数据的控制权，包括：
授权数据在不同平台间传输；
下载完整数据副本。
企业必须在遵循当地法规的同时，确保用户数据安全和可控，防止数据滥用或泄露。
4. 不断发展的安全标准
物联网安全协议持续更新，组织必须建立长期更新机制。例如，TLS1.1已被认为不再安全，设备和系统必须升级至TLS1.2或更高版本。
这表明在部署初期即建立安全更新机制至关重要，确保设备在整个生命周期中能够持续抵御新出现的威胁。
确保边缘安全
通过安全设备和适当的认证系统，边缘计算能够在物联网环境中安全管理数据流量。根据电气与电子工程师协会（IEEE）的观点，边缘计算能够有效解决资源受限设备的安全问题，通过验证物联网设备身份，防止恶意设备访问核心网络。
为了充分利用物联网和边缘计算的优势，企业必须采取多层次安全策略，确保边缘网络的安全性。关键措施包括：
1. 端到端加密
端到端加密机制保护静态数据和传输数据的安全，确保只有发件人和收件人能够访问数据内容，第三方无法读取。
物联网环境中端点数量众多，网络漏洞几乎不可避免，端到端加密是防御潜在攻击的基础。
2. 设备生命周期管理
企业应从设备部署之初就规划更新与安全补丁管理策略，包括：
建立机制在大规模设备车队中快速部署更新；
制定策略处理不支持最新安全协议的老旧设备。
3. 组件和软件兼容性
随着技术不断发展，企业无法预见所有变化，但可以通过前瞻性规划降低安全风险：
在部署设备前评估未来兼容性；
确保设备软件和硬件在更新或扩展时不会破坏安全防护。
4. 安全凭证管理
弱密码或通用密码会显著增加被攻击风险，尤其是在物联网设备广泛渗透到家庭和办公场所的情况下：
每个设备应使用复杂、唯一的密码；
加密密钥应存储在不连接互联网的硬件令牌中；
适用时，可考虑引入生物识别认证系统以增强安全性。
5. 边缘设备的谨慎连接管理
连接到边缘网络的设备应仅运行必要服务，并尽量减少或消除与公共互联网的直接连接：
在设备间建立受保护的通信通道；
确保所有设备仅发送与其预期用途相关的数据；
设备间不应进行非预期的交互，以防止安全漏洞扩散。
通过综合实施端到端加密、生命周期管理、组件兼容性、安全凭证和谨慎连接管理，企业能够显著提升边缘计算的安全性，并保护物联网环境免受潜在攻击。
总结
边缘计算在物联网中显著提升了实时数据处理能力和系统效率，但同时也引入了复杂的安全挑战。为保障物联网系统的安全与稳定，企业必须采取多层次防护策略，包括端到端加密、设备生命周期管理、组件兼容性评估、安全凭证管理及谨慎的设备连接管理。同时，结合零信任架构、合规性审查和操作人员培训，可以进一步降低风险。
通过综合技术与管理措施，企业不仅能充分发挥边缘计算在物联网中的优势，还能建立稳健的安全防护体系，应对不断演化的威胁，确保物联网生态系统的长期可靠性与业务连续性。
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