物联网 (IoT) 系统的进步日益促进物联网网络上的数据收集和信息传输，从而为用户提供一系列自动化服务。无论是医疗保健、旅行、学习还是智能家居，通过 物联网 系统、网络和连接设备，现实世界中的用户正在享受个性化和智能服务，但代价是将敏感的个人数据泄露给高度不稳定的环境，其中信息交换的安全性是最大的问题之一。

当您着手为您的企业和消费者构建物联网解决方案时，您会明白您将让消费者加入以用户为中心的网络，其中安全性始终是一个关键问题。下面列出了与跟踪或监控用户数据移动相关的五个要点，您在内部或通过第三方设计和开发 IoT 系统或解决方案时必须考虑这些要点。

了解安全问题
物联网网络上的信息传输会引起两类安全问题：应用安全和用户安全。

应用程序安全主要是在用户使用特定物联网应用程序或设备时保护用户信息。随着信息在物联网生态系统中移动，用户安全性更为广泛，涉及用户敏感信息的安全性。

在构建物联网解决方案或系统时，物联网开发人员需要确保三个与安全相关的功能：

物联网网络上的信息交换或数据移动应使用可以阻止未经授权访问信息的协议进行保护
无论位置和上下文如何，授权用户的服务可访问性都应该是无缝的
系统应该有足够的用户隐私层并且在任何情况下都不应被侵犯
实时数据监控
物联网应被视为一个呼吸生态系统，事物每时每刻都在移动或变化，因此不应将其视为典型的静态网络。为了监控信息交换或数据移动，物联网系统应该能够提供网络监控工具在任何给定时刻正在做什么的实时视图，例如数据流、网络流量的变化、哪些设备正在互连、配置更改、正常运行时间和停机时间等。

自动网络发现扫描
只有当网络可以跟踪网络控制的所有物理资产时，才能详细跟踪物联网网络上的数据移动。自动网络发现扫描可以快速自动生成连接到网络的所有内容的清单。因此，资产管理软件或网络监控工具是一种急需的工具。

至少，它应该映射网络资产，并且应该在设备状态发生变化或重新配置时进行自动更新。的高级版本 资产管理软件 可以收集有关设备硬件的更详细数据，如制造商和型号 ID、硬件或软件和固件版本、序列号、机箱 ID 等。功能齐全的网络监控工具甚至能够在添加新设备时发现到网络并立即收集所有相关信息。

用于数据过滤的集中数据管理
物联网网络充满了由连接到网络的一系列设备流式传输的大量各种数据。但现实情况是，它是一个高度易变的网络，并非所有类型的数据都是相关的。事实上，存在大量无用的垃圾数据 机器学习 以任何方式。允许原始数据直接流入企业系统是有风险的，因为这些数据无法自我纠正，并且可能导致数据中的大部分不一致。

实现真正意义上的物联网价值，清洁资源 可信数据 是必须的; 只有这样，分析工具或数据评估工具才能得出可行的见解。为此，在原型本身中构建具有中央数据管理计划的物联网系统非常重要。这样的数据管理计划可以将数据标记为受信任或不受信任，甚至记录其原因以及数据来源。

管理数据流
网络中数据移动跟踪的严肃性必须从物联网系统的开发阶段开始。随着项目从概念变为现实，重要的是要将系统与正确的工具集结合起来，这是调节数据流所必需的。有多少设备将创建信息？数据捕获是实时进行还是分批进行？数据分析的作用是什么？这些是设计阶段本身需要提出的一些重要问题。

MQTT、HTTP 和 CoAP 是最常用的标准协议，用于通过网络将信息从设备发送回中央应用程序。另一个重要的一点是要保证数据的顺序对齐。天气数据是实时发送或作为整理数据分批发送，但基本要求是在每个设备上，数据事务以正确的时间戳放入，以确保排序和对齐的准确性。

最后的话
在云网络上，当连接的物理设备与云通信、发送数据和接收驱动信息时，物联网系统具有自适应机制或技术来控制从边缘设备到云的数据流是很重要的。用户数据的来源（即边缘设备）应该能够通过基于当前网络条件和边缘设备上的负载重新配置物联网设备来动态控制数据速率。

相关帖子DA内容精选 2022年300个以上最佳免费数据科学课 大厂数据分析面试指南！来自亚马逊、谷歌、微软、头条、美团的面试问题！ 机器学习模型方法总结 历史最全机器学习/深度学习/人工智能专业术语表中英对照表 机器学习如何应用于商业场景？三个真实的商业项目 数据工作者的自我修养 | 哪些技能是必不可少的？ 《汗牛充栋：数据分析书籍分享》CDA网校新课上线 文本挖掘常用的107个语料库 一图读懂“东数西算”工程 零基础转行数据分析，看这篇文章就够了