物聯(lián)網(wǎng)范疇見證了互聯(lián)網(wǎng)技術在日常生活中的宏大崛起。但是，由于缺乏安全性，社會壓力和政府行動迫使設計師施行更強大的安全功用。邊緣計算有何協(xié)助？為什么它會成為將來物聯(lián)網(wǎng)的最終處理計劃？

　　引見

　　自推出以來，物聯(lián)網(wǎng)設備在全球范圍內疾速開展，估量目前全球至少有200億臺物聯(lián)網(wǎng)設備。物聯(lián)網(wǎng)（internetofthings，簡稱IoT）是一個相對論的新術語，互聯(lián)網(wǎng)相關技術的運用能夠追溯到互聯(lián)網(wǎng)自身的創(chuàng)立。但物聯(lián)網(wǎng)運動更關注傳統(tǒng)上不具備互聯(lián)網(wǎng)功用的簡單設備（如傳感器和數(shù)據(jù)記載器），這就是為什么物聯(lián)網(wǎng)被以為是計算機、筆記本電腦和電話等規(guī)范互聯(lián)網(wǎng)計算技術的一個獨立部門。

　　第一批物聯(lián)網(wǎng)設備性質簡單，通常針對利基市場，包括根本的遠程溫度和濕度記載。由于所搜集的數(shù)據(jù)實質上是良性的（即不敏感），許多運用默許密碼和未加密的音訊傳送協(xié)議的設備的安全性遭到了最低水平的關注。由于最初物聯(lián)網(wǎng)設備的數(shù)量很少，再加上缺乏功用，這些設備就沒有遭到安全專家、網(wǎng)絡罪犯和政府的留意。但隨著技術的進步，設備變得愈加智能，所搜集的數(shù)據(jù)的性質變得愈加敏感，一切這些都發(fā)作了變化。

　　敏感數(shù)據(jù)的增加

　　得益于物聯(lián)網(wǎng)范疇，人工智能技術得到了加速，這得益于物聯(lián)網(wǎng)設備提供了難以想象的數(shù)據(jù)量。人工智能系統(tǒng)被用來為許多現(xiàn)代任務提供動力，這些任務在其他方面太艱難或太多變化，傳統(tǒng)上無法運用if語句和切換案例來解釋每一種可能性。這些例子包括語音辨認、圖像辨認、智能搜索結果和個性化助手。如前所述，物聯(lián)網(wǎng)搜集的第一批數(shù)據(jù)類型實質上是良性的，包括溫度和濕度，可用于創(chuàng)立可以對這些環(huán)境刺激作出反響的智能系統(tǒng)。但設計者很快認識到，隨著微控制器技術的進步（例如，從8位ARM到32位ARM的轉變），能夠搜集到更復雜的數(shù)據(jù)類型，包括音頻和視頻。這樣的系統(tǒng)能夠用來創(chuàng)立先進的人工智能物聯(lián)網(wǎng)設備，不只能夠搜集四周環(huán)境的數(shù)據(jù)，還能夠將這些數(shù)據(jù)發(fā)送到基于云的人工智能系統(tǒng)，該系統(tǒng)能夠從數(shù)據(jù)中學習，并在將來提供更好的結果。例如，Amazon Echo是一種物聯(lián)網(wǎng)設備，它向云系統(tǒng)提交口頭用戶懇求，并對云系統(tǒng)停止剖析，以便執(zhí)行懇求以及改良人工智能以備未來運用。很快，物聯(lián)網(wǎng)設備在全球范圍內疾速爆炸，包括從加速度計、磁強計、運動傳感器、攝像機和麥克風在內的一系列集勝利能。但這些設備的設計和投放市場的速度太快了，這就是網(wǎng)絡立功分子開端應用的中央。

　　雖然曾經(jīng)有來自安全專家和其他行業(yè)管理機構的正告，世界各地的管理機構曾經(jīng)開端引入規(guī)則，描繪設計師應該如何刪除那些讓他們的設計容易遭到攻擊的功用。到目前為止，這些法規(guī)中的大多數(shù)都更關注刪除默許密碼，但隨著時間的推移，這些規(guī)則可能會改動，以包括更多的功用，如強迫加密、設備上的硬件安全以及設備退役時對安全的需求。但是，有一種新興技術可能有助于處理物聯(lián)網(wǎng)安全問題：邊緣計算。

　　邊緣計算概論

　　目前，物聯(lián)網(wǎng)設備從其四周環(huán)境搜集數(shù)據(jù)，并將這些數(shù)據(jù)流式傳輸?shù)交谠频钠脚_上，該平臺可提供多種功用，包括數(shù)據(jù)查看、數(shù)據(jù)學習和數(shù)據(jù)處置。例如，一個先進的家庭自動化系統(tǒng)可能會在一個物業(yè)四周裝置各種物聯(lián)網(wǎng)傳感器，這些傳感器的數(shù)據(jù)被傳輸?shù)交谠频男谥?，該效勞決議如何調整環(huán)境控制。運用云來執(zhí)行數(shù)據(jù)處置通常被稱為“云計算”，實質上意味著數(shù)據(jù)處置是從擔任搜集數(shù)據(jù)的物聯(lián)網(wǎng)設備遠程完成的。但是，邊緣計算是物聯(lián)網(wǎng)設備自身擔任局部或全部數(shù)據(jù)處置的一局部。由于當時技術的限制，早期的物聯(lián)網(wǎng)設備無法停止邊緣計算，但隨著以同等價錢引入功用強大的微控制器，本地物聯(lián)網(wǎng)設備能夠開端處置本人的數(shù)據(jù)。

　　邊緣計算的優(yōu)勢

　　與云計算相比，邊緣計算具有許多優(yōu)勢，包括安全性、延遲和牢靠性。由于邊緣計算設備向基于云的系統(tǒng)傳輸?shù)臄?shù)據(jù)很少（假如有的話）。短少傳輸意味著攻擊者需求直接進入設備自身，而不是執(zhí)行中間人攻擊、對效勞器自身的攻擊或詐騙效勞器。同時也為設計人員提供了一個在加密的同時又能對采集到的數(shù)據(jù)停止安全維護的專用設備。邊緣計算設備還能夠對敏感數(shù)據(jù)執(zhí)行局部處置，然后再將其發(fā)送到基于云的系統(tǒng)停止進一步處置，這有助于含糊數(shù)據(jù)，從而降低其對攻擊者的有用性。

　　在本地處置數(shù)據(jù)自身也意味著延遲顯著減少，這在需求快速結果的應用程序（如自動駕駛汽車）中十分有利。本地處置數(shù)據(jù)的才能也消弭了對持續(xù)互聯(lián)網(wǎng)銜接的需求，這有助于進步設計的牢靠性。全球許多地域依然遭到互聯(lián)網(wǎng)牢靠性的影響，也可能遭到互聯(lián)網(wǎng)速度大幅動搖的影響。邊緣計算的運用有助于增加本地網(wǎng)絡的可用帶寬，這能夠改善其他效勞，例如本地效勞器和其他物聯(lián)網(wǎng)設備，從而增加單個網(wǎng)絡上的最大設備數(shù)量（從而允許集成更多的物聯(lián)網(wǎng)設備）。

　　邊緣計算的缺陷

　　固然微型計算機的本錢持續(xù)降落，但其性能顯著進步，但它們依然比廉價的微控制器貴，這使得低端微控制器更合適大范圍消費的設備。同時，現(xiàn)代產(chǎn)品對人工智能的需求也進一步限制了工程師的選擇，他們可能需求在物聯(lián)網(wǎng)設備上裝置人工智能引擎來高效地運轉神經(jīng)網(wǎng)絡。

　　結論

　　邊緣計算為設計師提供了一種全新的計算形式，能夠看到低延遲、高牢靠性的物聯(lián)網(wǎng)設備，能夠將云計算的最佳功用與本地處置分離起來。安全引導和信任根（root of trust）等硬件安全特性將成為維護設備安全的關鍵技術，而AI引擎的參加將允許設備在本地執(zhí)行大局部數(shù)據(jù)處置。但是，雖然邊緣計算設計者提供了許多安全優(yōu)勢，但依然需求認真思索他們的設備如何處置敏感數(shù)據(jù)，如何可能被歹意運用，以及它們如何不只有助于維護用戶，而且在一個日益互聯(lián)的將來為世界舞臺做出奉獻。

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