物聯網防火門監控系統工廠的行業須知「斯蒂爾曼」

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將大數據、云計算與物聯網結合。整體而言，大數據、云計算、物聯網這三個方面相互補充。大數據源于云計算，其中許多大數據分析技術來源于云計算，而云計算的分布式數據存儲和管理系統(包括分布式文件系統和分布式數據庫系統)提供了海量數據的存儲和管理能力，而分布式并行處理框架 MapReduce則提供了海量數據分析能力，沒有這些云計算技術作為支撐，大數據分析就無從談起。相反，大數據為云計算提供了“用武之地”，沒有大數據這一“練兵場”，云計算技術再先進，也無法發揮其應用價值。在物聯網傳感器上源源不斷地產生大量數據，構成了大數據的重要數據來源，沒有物聯網的迅猛發展，就不會帶來數據生成方式的變化，即從人工產生階段向自動產生階段轉變，大數據時代也不會這么快到來。而物聯網需要借助云計算和大數據技術來存儲、分析和處理大數據。

可以說，云計算、大數據和物聯網三者已經相互滲透，相互融合，在許多應用場合可以同時看到三者的身影。今后，三者將繼續相互促進，相互影響，更好地服務于社會生產和生活的各個領域。

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近日發布的《2018物聯網行業應用研究報告》對物聯網產業的發展進行了梳理，涉及到物流、交通、安防、能源、醫i療、建筑、制造、家居、零售、農業等應用領域。以下從不同領域來看一下物聯網與這個領域的結合。

后勤

通過物聯網、大數據和人工智能的支持，物流的每一個環節都能夠實現系統感知、全i面分析處理等功能。

物聯網領域主要應用于倉儲、運輸監控、快遞終端等。

與物聯網技術相結合，可對貨物的溫度、濕度、位置、狀態、油耗、速度等進行監控。在運輸效率方面，我國物流i產業的智能化水平不斷提高。

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農業和物聯網的融合，表現在農業種植，畜牧養殖。利用傳感器、照相機、衛i星等技術推動農作物、機械設備的數字化發展。

畜牧業是通過耳標、可穿戴設備、攝像采集數據，然后分析和利用算法判斷畜禽狀況，準確地管理畜禽的健康、喂養、位置、發情期等。

利用物聯網技術獲取數據，云技術、邊緣計算、人工智能技術分析處理，可以使我們的生活更加數字化、智能化。物聯網作為獲取數據的入口，有著巨大的發展潛力。

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物聯網終端是物聯網中連接傳感網絡層和傳輸網絡層，實現采集數據及向網絡層發送數據的設備。它擔負著數據采集、初步處理、加密、傳輸等多種功能。物聯網各類終端設備總體上可以分為情景感知層、網絡接入層、網絡控制層以及應用/業務層。每一層都與網絡側的控制設備有著對應關系。物聯網終端常常處于各種異構網絡環境中，為了向用戶提供佳的使用體驗，終端應當具有感知場景變化的能力，并以此為基礎，通過優化判i決，為用戶選擇zui佳的服務通道。終端設備通過前端的RF模塊或傳感器模塊等感知環境的變化，經過計算，決策需要采取的應對措施。

l攻擊業務應用程序

不合法的改變應用或公共 API。通過執行惡意應用程序或重寫應用程序 API來實現攻擊。

利用程序的部署或升級漏洞。故障和有漏洞的部署和升級程序也可以作為一種滲入點，例如，錯誤或惡意的安裝腳本以及被攔截過的數據通信，攻擊者可以利用這些程序，然后在終端上惡意更新可執行腳本或軟件包。

打開不需要的網絡服務和接口，通信協議不加密或加密強過低，預留維修后門和通用弱密碼等。

l其他類型的攻擊

在開發中引入的漏洞。在架構、設計或編寫代碼時，常常會引入這些漏洞。舉例來說，引入較低安全性或惡意的第三方代碼庫，使用不可信的開發框架，都會導致漏洞或惡意代碼出現在運行軟件的終端上。