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物聯網解決方案體系結構需要多層安全方法，這些方法需要無縫協同的工作，從而在整個解決方案的整個生命周期內提供從設備到云的完整端到端安全性。

這4層包括：設備：設備層是指物聯網解決方案的硬件，即物理的產品。odm和oem（設計和生產設備）越來越多地在其硬件和在設備上運行軟件中集成更多安全功能，以提高設備層的安全級別。安全組件包括：物理安全性，靜態數據，芯片安全性，安全啟動，設備身份驗證和設備身份。通信：通信層是指iot解決方案的連接網絡，安全地發送/接收數據的介質。敏感數據是通過物理層（例如，wifi，802.15.4或以太網），網絡層（例如，ipv6，modbus或opc-ua）或者應用層（例如，mqtt，coap或網絡套接字）。不安全的通信渠道可能容易受到諸如中間人攻擊之類的入侵。安全組件包括：訪問控制，防火墻，ips，ids和端到端加密。云：云是指物聯網解決方案的軟件后端，即來自設備的數據被大規模采集，分析和解釋，生成可理解的內容并執行操作。物聯網云提供商將默認提供安全高效的云服務，以防止重大數據泄露或解決方案停機問題。安全組件包括：靜態數據，平臺和應用程序完整性驗證。生命周期管理：安全生命周期管理是指一個總體層，其中包含保持物聯網解決方案最新安全性所需的連續流程，即確保從設備制造，初始安裝到處理事物的足夠安全級別。安全組件包括：風險評估，策略和審計，活動監控，更新和補丁，供應商控制，用戶的感知評估和安全關閉。實際上，到現在還沒有單一的物聯網安全供應商可以提供完整的端到端開箱即用的安全解決方案。但是多個公司一起可以和其合作伙伴生態系統一起可以提供完整的端到端物聯網安全解決方案。

然而，擁有大量資源和高技能犯罪分子的網絡間諜團體是最常見的物聯網攻擊者。在許多情況下，他們開發了高級惡意軟件，能夠在物聯網網絡上進行長時間的不斷改變策略和逃避檢測，或者利用ddos攻擊作為敲詐勒索的手段。

隨著數十億物聯網設備的增長，在如今許多解決方案中仍然依靠人工處理安全任務（例如撤銷證書，隔離被攻擊設備），但從長久來看這是不可行的。融合安全解決方案和人工智能的安全自動化技術正變得越來越迫切需要。

下一代活動監控可以在復雜的機器學習算法的基礎上實現高級異常檢測。一個案例根據數學來評估風險，客觀地對“壞”文件中的“好”文件進行分類，這意味著可以讓機器學習它，實時對這些文件做出適當的決策。此方法可以推動自主決策，并改變物聯網設備理解、分類和控制每個文件執行的方式。這個方法是從收集大量數據開始，從中識別文件的大量可用的屬性集合。將這些屬性轉換為數值，這樣它們就可以用于某個數學模型，將矢量化和機器學習應用于這些模型以消除非法的數據并加速分析處理，然后數學家可以開發出可以準確預測文件是有效還是惡意的統計模型，使他們能夠發現并隔離終端上的威脅。

物聯網和之前的互聯網技術之間的一個巨大差異是，由于以下原因導致可能的威脅數量要大得多：更多暴露點：越來越多的連接設備，應用程序，系統和用戶都連接到了物聯網上，這意味著有更多的攻擊點。物聯網設備本身成為新的攻擊載體：每個被黑設備都成為新的可能攻擊點，這意味著攻擊的范圍會更大。復雜系統導致攻擊的影響增加：在許多應用程序中使用更多連接設備（數百種不同的用例，這些用例都建立在不同的標準上，與不同的系統交互并具有不同的目標），特別是關鍵的基礎設施應用，其中攻擊的影響越來越大。安全問題的風險的疊加：更復雜的技術意味著風險會隨之疊加，導致更嚴重的問題，這些威脅必須通過更為專業的和更多層次的技術人員來處理網絡的安全問題。

目前在全球范圍內看到越來越多的物聯網部署和解決方案。物聯網安全正在成為這些部署的關鍵組成部分，公司漸漸認識到他們需要從一開始就應該做到這一點 。到2022年，物聯網安全市場預計將達到44億美元。各種行業的調查以及我們自己研究表明，網絡安全是當今工業物聯網用戶關注的首要問題。

物聯網安全是可擴展物聯網應用和服務的安全開發和安全操作的關鍵，這些應用和系統連接了對象系統和人之間的真實和虛擬世界。然而，物聯網安全性非常復雜，市場格局支離破碎，許多供應商都在爭取這一機遇。

為第三方終端用戶安全解決方案的球支出，目前估計為7億美元，預計到2022年，每年將會有44％的復合年增長率，達到44億美元。http://yushuo2.51dzw.com/

除了物聯網平臺提供的安全工具（不在此圖內包括）外，物聯網安全市場還是創新初創公司和成熟公司的集合，如全球芯片制造商，基礎平臺提供商以及云和企業軟件公司。至少有150家獨立的物聯網安全廠商將應對所有行業的安全挑戰，其中工業/制造業是物聯網安全的最大細分市場。例如，最近一家大型汽車oem公司對工廠漏洞進行了評估，得出結論他們現在使用的基礎平臺存在重大漏洞。他們預計會大幅增加相關支出。文章來源：物聯網電子世界