展望2020年及以后，我们看到了连接工业物联网（IoT）设备的5G网络数量激增（数十亿美元）。工业物联网将是一个拥有数百万种不同类型设备的自动化管理系统，可广泛用于物流，仓储，制造，档案，医疗，新零售等多种场景应用。RFID设备通过云自动彼此通信，并与其用户通信。今年5G时代的广泛应用，我们可以看到移动网络运营商（MNO）在其网络中实施这些新的以5G标准使工业物联网成为的现实应用。


2020年及以后工业物联网的安全挑战

 

5G世界是IT可以通过软件定义网络（SDN）和边缘虚拟网络功能提供的服务-MNO能够根据用户需求按需扩展的需求变得加重要。从安全的角度来看，消费者将仅能打开防火墙，而不必大惊小怪，他们可以单击虚拟化的按钮并位于网络边缘。这使得部署新的安全性变得加容易。所有这些都已虚拟化，并且与终用户关系密切。

 

5G时代应该是一件伟大的事情，因为它将加速实时应用程序的使用和开发。但是，随着所有这些增加的数据通过设备或管道进行传输，您肯定需要对该数据进行多的控制，并且您将需要使IT部门能够对其进行控制的工具（尤其是从安全角度而言），从性能的角度来看。预计工业物联网设备将大量扩散，它们都将大量数据馈送到边缘。这里的一个巨大问题是，目前尚未有关于IoT的安全协议标准化，这给5G世界带来了巨大的安全风险。

 

想象一下所有这些相互连接的设备，它们之间如何相互保护和认证没有安全标准。电信公司和基础设施公司无疑会赞扬5G在各种工业用例中的应用。但是，如果将5G用于关键的工业流程（想想实际的业务影响），那么您将面临潜在的风险场景：当您的工业环境使用过时的旧技术时，可以肯定，黑客将开始针对这些目标。环境，可能会造成非常严重的破坏。

 

针对明显的安全攻击的传统安全方法是不够的。我们需要能够使工业物联网设备动态学习并适应各种威胁的RFID解决方案，以便能够以主动的方式应对它们。可以采用机器学习（ML）技术，该技术既提供智能又可以重新配置各种工业物联网设备。工业物联网与大数据和云计算的集成提出了新的挑战，例如数据分析，集成和存储-其中不仅仅涉及传感器的隐私和安全问题-滥用，盗窃或不幸损失产生的数据。

 

也许区块链将提供答案。有些人认为区块链可以承担工业物联网安全性带来的一些挑战，为此，您拥有无数的分布式设备，它们可以很好地与区块链的去中心化性质一起工作。再有，也许区块链初适合于帮助确保所连接设备内数据的完整性。人工智能（AI）解决方案在这里也具有巨大的潜力。在当前AI成熟的状态下，针对特定用例精心设计的产品将比提供全面的方法的产品加有效。

 

2020年能否预示着在工业企业中真正采用AI的首-例-具体地说，在工业物联网（IIoT）领域中的垂直用例？我认同。正如我们看到的那样，人工智能的使用正在增长和成熟，我们应该目睹加有针对性的使用，使其在总体上加精确。

 

工业物联网设备及其与网络和云的关联连接仍然是安全性的薄弱环节。随着需要防止攻击和盗窃的个人数据量的不断增长，工业物联网安全性的全面方法将是必要的，其RFID解决方案可以应对所有行业和商业领域的挑战。


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