物聯網基礎學了什麼

7月23-4上了為期兩天的物聯網基礎課程，學到了一些與物聯網有關的概念。

首先，物聯網在本書中的定義是，一個把事物聯繫起來的大型網路。其分成了基於工業的IIOT 與 基於為個人生活帶來便利的ciot。其中iiot的數據量大於ciot的數據量，並且對安全性的要求更高，並且以工業系統作為核心，而ciot則以用戶作為核心。ciot又可基於個體，團體，社區。

近年來，互聯網的發展趨勢分為研究期，企業宣傳期，盈利期（amazon， eBay），社交媒體網路（Facebook， LinkedIn）。2015年的hype cycle of emerging technology圖可以看出，iot已經走過了初始爆發期，將會進入平穩上升階段。

物聯網中的事物具有以下特徵，獨立的id（多為ip地址）,檢測其他事物的存在，自動化，可互相通信協作，可以實現基於服務的操作，自動化物件之間的協作，低功耗，可編程，可支持在功能失敗下的安全性。

關於cyber-physical system的概念。

CPS是物理網路系統的框架，這是一個可以支持物理網路部分與計算工程協作的智能系統。他的生命周期如下，感應（sensing）,數據（data）,信息（information）是經過驗證的信息，智能（intelligence）是採用分析演算法取得的智能化信息，決策（decision），優化（optimization），協調（coordination）無縫協調進程。合作（collaboration）不同平台協議之間的合作，開展（actuation）。以上的流程可以簡化為如下感應（sense）-控制（control）-action（行動）-effect（生效）。

面向商業

得益於廉價的晶元技術，網路帶寬，處理進程以及設備連接埠和無線網的普及，物聯網得以快速發展。同時的，智能手機，雲計算，大數據，ipv6技術也推動著物聯網的發展。一個被連接的世界，可以享受由智能設備帶來的好處，智能設備具有檢測，控制，優化以及自動化的好處。以下是產品到系統的進化過程，由一個產品，到智能產品，到連接的智能產品，到產品系統，最終到一個由各個系統組成的龐大系統。iot行業現今擁有良好的盈利預期。其中自動化控制的應用包括，智能停車，建築結構檢測，交通控制，智能燈光， 廢物處理，智能道路等等。

iiot 的最主要需求可被歸納如下，雲計算，隨時隨處的可接入性，安全性，用戶體驗，智能機器，資源管理和大數據分析。目前其主要的壁壘是缺乏統一化標準和安全性考量。iiot的成熟化過程分別是，conventional（傳統化不可連接的獨立目標）， instrumented（設備互相連接並且做出反應），software defined（軟體提升智能化），smart（漸漸完備的監控以及智能化），autonomous（設備提供實時響應，高性能，並且自適應性）。

iot的盈利話包括降低成本和提升回報。iot的使用目標包含人，事物，組織，平台，技術。總結下來，包含硬體附加費用(hardware premium, service revenue, data revenue, ecosystem building)，服務的盈利，數據的盈利，生態系統的盈利。

iot由感測器（sensor），處理器（processor），網關（Gateway），應用（application）四個基礎模塊組成。感測器分為active與passive兩種，區別為是否需要能量。既然說到了sensor，那麼與之相對的是actuator，負責將信號變成可以感知的原件。感應器的屬性有準確性，可重複性，範圍，噪音，解析度，選擇性。

iot通信技術包括，wpan,wlan,wan。wifi技術屬於wlan,bluetooth，zigbee，6lowpan屬於wpan。其中zigbee由終端，協調器，路由器組成。智能服務作為範圍由小到大分為家，辦公室，商場，城市，農業，能源，交通，軍事。

實現iot技術。

SMACT模型是指 social（社交），mobile（移動），analytics（分析），cloud（雲），things in the internet(網路中的事物)，他們被稱為數字化技術，是影響我們工業與生活的技術。其中前四者之間互相影響，並且與iot技術組成穩健的生態系統。

社交媒體與iot的主要挑戰在安全性危機和數據隱私性，政府政策因素，設計與處理能力等。大數據分析通過monitor-analyze-decide-control-instrument的生命周期來與iot結合，大數據分析的特點有，龐大的數據量（volume），快速的計算處理（velocity），多變的信息渠道（variety）。iot分析與其他的分析區別在於大數據量，高複雜性和更加自動化。大數據分析的過程是（data source）數據源，（data processing）數據處理，（data exploration）數據探索，（data mining）數據挖掘，（data presentation）數據展示，（decision marking）做出決策。

IOT的安全與政策性問題

在安全性問題方面，iot技術面臨的主要挑戰有，日益增長的安全威脅，數據隱私性問題等等。導致iot安全性的主要原因分為，不安全的網路介面，不完善的驗證與授權，不安全的網路，缺乏傳輸層加密，隱私的問題，不安全的雲接入口，不安全的移動設備介面，不完備的安全配置，軟體與防火牆漏洞，物理設備缺乏安全性；其中個人信息的安全性是最大的問題。OWASP是一個全球非營利組織，旨在提升軟體安全性能，其提供了上述問題的解決方案。