物聯網閘道器技術與平臺安全架構設計

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在物聯網架構中，閘道器作為連線裝置與雲端平臺的橋樑，扮演著資料收集、轉發和協議轉換的關鍵角色。構建一個高效、安全的物聯網平臺需要考慮裝置層、閘道器層、平臺層和應用層之間的協同工作，並整合 RESTful API 等技術以實現系統間的互操作性。同時，邊緣計算的引入可以有效降低網路延遲，提升資料處理效率，滿足物聯網應用對即時性的需求。此外，資訊安全是物聯網平臺設計中不可忽視的環節，需要針對不同層級的威脅，例如資料竊聽、裝置篡改和服務拒絕等，制定相應的安全策略，確保系統的可靠性和資料的安全性。

閘道器技術概覽

在物聯網（IoT）應用中，閘道器（Gateway）扮演著重要的角色，負責連線裝置、收集資料、提供安全的通訊管道等。為了滿足不同應用的需求，各種閘道器技術和服務應運而生。

支援和服務

在評估閘道器技術時，支援和服務是重要的考量因素。這包括技術支援、服務保證、計費保證和安全性等方面。不同的閘道器技術和服務提供商可能提供不同的支援和服務選項。

REST 和閘道器技術

REST（Representational State of Resource）是一種廣泛使用的網路架構風格，尤其適合於閘道器技術的實現。透過RESTful API，閘道器可以提供標準化的介面，方便應用程式和裝置的整合和通訊。

服務提供商比較

以下是幾個閘道器技術和服務提供商的比較：

  • Arkessa：提供完整的閘道器技術和服務，包括支援、服務保證、計費保證和安全性等。
  • Axeda：提供更為全面性的閘道器技術和服務，包括支援、服務保證、計費保證、安全性和更多的功能選項。
  • Etherios：提供基礎的閘道器技術和服務，包括支援、服務保證、計費保證和安全性等。
  • LittleBits：提供簡單的閘道器技術和服務，包括支援和服務保證。
  • NanoService：提供基礎的閘道器技術和服務，包括支援和服務保證。
內容解密：

上述比較表中，每個提供商的服務和功能都有所不同。Arkessa 和 Axeda 提供了更為完整的服務和功能選項，而 Etherios 和 LittleBits 則提供了更為基礎的服務和功能。NanoService 提供了最基本的服務和功能。這些差異需要根據具體的需求和應用情況進行考慮和選擇。

  flowchart TD
    A[閘道器技術] --> B[支援和服務]
    B --> C[REST 和閘道器技術]
    C --> D[服務提供商比較]
    D --> E[結論]

圖表翻譯：

此圖表展示了閘道器技術和服務的選擇流程。首先，需要考慮到閘道器技術的基本需求和功能。接下來，需要評估支援和服務的選項，包括技術支援、服務保證、計費保證和安全性等。然後，需要比較不同的服務提供商的服務和功能，包括 REST 和閘道器技術的實現。最後，需要根據具體的需求和應用情況進行選擇和結論。

物聯網（IoT）平臺架構設計

隨著物聯網（IoT）技術的快速發展，各種智慧裝置和感測器的數量不斷增加，如何有效地管理和整合這些裝置成為了一個重要的挑戰。為瞭解決這個問題，需要設計一個強大的IoT平臺，以提供一個統一的管理和整合框架。

平臺架構

一個典型的IoT平臺架構包括以下幾個層次：

  1. 裝置層: 這一層包括所有的IoT裝置，例如感測器、執行器和智慧裝置。
  2. 閘道器層: 這一層負責收集裝置層的資料，並將其轉發給平臺層。
  3. 平臺層: 這一層是IoT平臺的核心，負責資料的處理、儲存和分析。
  4. 應用層: 這一層提供了各種應用程式，以便使用者可以與IoT裝置進行互動。

平臺功能

一個IoT平臺應該具備以下功能：

  1. 裝置管理: 平臺應該可以管理和控制所有的IoT裝置。
  2. 資料收集: 平臺應該可以收集所有的IoT裝置的資料。
  3. 資料處理: 平臺應該可以處理和分析收集到的資料。
  4. 安全性: 平臺應該可以提供安全的資料儲存和傳輸。
  5. 支援: 平臺應該可以提供技術支援和維護。

RESTful API

RESTful API是一種常用的API設計風格，適合於IoT平臺的開發。RESTful API的優點包括：

  1. 簡單: RESTful API的設計簡單易懂。
  2. 靈活: RESTful API可以支援多種資料格式。
  3. 可擴充套件: RESTful API可以容易地擴充套件和修改。

案例研究

Nimbits是一個開源的IoT平臺，提供了一個統一的管理和整合框架。Nimbits的架構包括裝置層、閘道器層、平臺層和應用層。Nimbits提供了裝置管理、資料收集、資料處理和安全性等功能。Nimbits的RESTful API提供了一種簡單和靈活的方式，以便使用者可以與IoT裝置進行互動。

內容解密：

上述內容介紹了IoT平臺的架構設計和功能，包括裝置層、閘道器層、平臺層和應用層。同時，介紹了RESTful API的優點和Nimbits的案例研究。這些內容為IoT平臺的開發和部署提供了有用的指導和參考。

  flowchart TD
    A[裝置層] --> B[閘道器層]
    B --> C[平臺層]
    C --> D[應用層]
    D --> E[使用者]

圖表翻譯：

上述圖表展示了IoT平臺的架構，包括裝置層、閘道器層、平臺層和應用層。圖表顯示了各層之間的關係和資料流向。這個圖表可以幫助使用者瞭解IoT平臺的整體架構和功能。

物聯網（IoT）平臺與邊緣計算

在物聯網（IoT）應用中，雲端計算平臺扮演著重要角色，提供資料儲存、處理和分析的能力。然而，雲端計算平臺的選擇取決於多種因素，包括安全性、資料處理能力、與IoT裝置的相容性等。表1.7列出了幾個常見的IoT雲端平臺及其特點，包括SmartThings、TempoDB、Thingworx和Xively等。

然而，僅僅依靠雲端計算平臺是不夠的，因為IoT裝置與雲端之間的距離可能導致網路延遲和抖動，從而影響資料的實時處理和分析。為瞭解決這個問題，邊緣計算的概念被提出。邊緣計算是在IoT裝置和雲端之間添加了一層新的計算層，稱為邊緣層。這層由高效能的伺服器（也稱為邊緣節點）組成，具有足夠的計算和儲存能力。

邊緣計算使得邊緣節點可以提供即時服務，減少了IoT裝置和雲端之間的延遲和抖動。這樣可以更好地支援IoT應用的實時需求，例如智慧家居、工業自動化和智慧城市等。邊緣計算的優點包括：

  • 減少網路延遲和抖動
  • 提高資料處理和分析的效率
  • 支援IoT裝置的即時控制和監測
  • 改善IoT應用的安全性和可靠性

邊緣計算的應用

邊緣計算在各種IoT應用中都有廣泛的用途，包括：

  • 智慧家居：邊緣計算可以用於智慧家居中的資料處理和分析，例如控制照明、溫度和安全系統等。
  • 工業自動化：邊緣計算可以用於工業自動化中的資料處理和分析，例如控制生產線、監測裝置和最佳化生產流程等。
  • 智慧城市：邊緣計算可以用於智慧城市中的資料處理和分析，例如交通管理、能源管理和公共安全等。
圖表翻譯：

上述圖表描述了IoT裝置、邊緣層、雲端和應用層之間的資料流動和處理過程。IoT裝置傳輸資料到邊緣層，邊緣層進行資料處理和分析，然後傳輸到雲端，雲端進行資料儲存和分析，最終結果回傳到IoT裝置。這個過程展示了IoT平臺和邊緣計算如何共同支援IoT應用的實時需求。

物聯網安全與技術探索

隨著物聯網（IoT）的快速發展，安全問題已成為一個嚴重的挑戰。物聯網是指各種裝置和感測器之間的互聯互通，能夠收集、傳遞和分析資料。然而，這些裝置和感測器的安全性往往被忽視，從而導致了各種安全漏洞。

物聯網的基本架構

物聯網的基本架構包括以下幾個層次：

  1. 裝置層: 由各種裝置和感測器組成，負責收集和傳遞資料。
  2. 邊緣層: 位於裝置層和雲層之間，負責資料的初步處理和分析。
  3. 雲層: 負責長期資料儲存和分析。

物聯網的安全挑戰

物聯網的安全挑戰包括以下幾個方面：

  1. 資源受限: 裝置和感測器的計算資源和儲存空間有限，難以實現強大的安全措施。
  2. 裝置異構性: 裝置和感測器的種類繁多，難以統一安全標準。
  3. 互操作性: 不同裝置和感測器之間的互操作性難以保證，可能導致安全漏洞。
  4. 空中韌體更新: 裝置和感測器的韌體更新可能存在安全風險。

邊緣計算和霧計算

邊緣計算和霧計算是兩種新的計算模式，旨在解決物聯網的安全挑戰。

  1. 邊緣計算: 將計算任務移至裝置層或邊緣層，減少資料傳遞的延遲和頻寬消耗。
  2. 霧計算: 位於邊緣層和雲層之間，負責資料的初步處理和分析，減少資料傳遞的量。
圖表翻譯：
  graph LR
    A[裝置層] --> B[邊緣層]
    B --> C[雲層]
    C --> D[資料儲存和分析]
    D --> E[安全挑戰]
    E --> F[邊緣計算和霧計算]
    F --> G[安全解決方案]

內容解密：

本文探討了物聯網的安全挑戰和解決方案，包括邊緣計算和霧計算的應用。物聯網的安全性是個嚴重的挑戰，需要採取有效的措施來保護裝置和感測器的安全。邊緣計算和霧計算是兩種新的計算模式，能夠有效地解決物聯網的安全挑戰。同時，需要加強對物聯網安全的研究和開發，才能保證物聯網的安全和可靠性。

網際物聯網（IoT）安全性與架構

網際物聯網（IoT）是一種結合了網路安全和工程原理的技術，包括資料收集、通訊和檢驗，以維護IoT資料和裝置的機密性、完整性和不可否認性。IoT系統與網際物聯網物理系統（CPS）經常被混淆，但IoT系統需要網際網路的連線才能達到其目標，而CPS系統則可以在不連線網際網路的情況下達到其目標。

IoT的架構由四個基本層組成：感知層、網路層、處理層和應用層。每個層面都容易受到各種威脅和攻擊，例如資料洩露、竊聽、人中攻擊等。為了確保IoT的安全性，需要在每個層面實施輕量級的解決方案，以支援機密性、完整性、可用性、異構性等。

IoT的啟用技術包括：

  • 身分識別技術：RFID標籤、生物識別、EPC
  • 軟體技術：WSN和RFID的整合
  • 通訊技術：RFID、NFC、LTE-A等
  • 網路技術：網路功能

IoT協議棧包括：

  • 應用協議：CoAP、MQTT、XMPP
  • 網路協議：6LoWPAN
  • 路由/傳輸協議：RPL
  • 連結層協議：IEEE 802.15.4
  • 物理層協議：LTE-A、Z-Wave

IoT的連線生成了大量的資料，稱為「大資料」。維護和分析這些資料需要使用表面技術，例如大資料分析、雲端運算、邊緣運算和霧運算。

大資料包括從IoT裝置生成的資料中提取相關知識。雲端運算是一種技術，提供自動化的需求式資源，例如儲存、電力和服務。然而，IoT裝置和雲端之間的距離可能導致延遲和攻擊的風險。因此，提出邊緣運算和霧運算等新技術，以避免延遲和複雜性。

邊緣運算是指在網路邊緣進行資料計算，靠近IoT裝置的物理位置。霧運算是邊緣和雲端之間的中間層，僅傳輸過濾的資料到雲端，以減少延遲和複雜性。

問題集

  1. IoT可以定義為： a. 內嵌感測器的物理物體網路 b. 虛擬物體網路 c. 物體環形結構網路 d. 感測器網路

  2. 下列哪一項不是IoT系統的基本元件？ a. 感測器 b. 連線和資料處理 c. 使用者介面 d. 變壓器

  3. 下列哪一項不是IoT通訊技術？ a. NFC b. BLE c. LTE d. IPV6

  4. 下列哪一項不是IoT支援的作業系統？ a. TinyOS b. Contiki c. Windows d. Riot OS

  5. IoT的架構由以下層組成： a. 感知、網路、傳輸、應用 b. 表示層、會話層 c. 感知、網路、處理和應用 d. 以上皆非

  6. 下列哪一項API允許使用者控制電子元件？ a. MQTT b. RESTFul c. Android d. CoAP

  7. MQTT的全稱是： a. 訊息查詢遙測傳輸 b. 元查詢遙測傳輸 c. 多重查詢遙測傳輸 d. 多佇列查詢遙測傳輸

  8. MQTT根據： a. 釋出-訂閱架構 b. 客戶-伺服器架構 c. 以上皆是 d. 以上皆非

物聯網（IoT）技術與應用

物聯網的定義與架構

物聯網（IoT）是指將各種物體與網際網路連線起來，實現物體之間的互動和通訊。物聯網的架構包括感知層、網路層、支援層和應用層。

物聯網的安全要求

物聯網的安全要求包括資料加密、身份驗證、訪問控制和入侵檢測等。物聯網的安全是非常重要的，因為它涉及到各種敏感的個人和企業資料。

物聯網的應用領域

物聯網的應用領域非常廣泛，包括智慧家居、智慧城市、醫療保健、農業、國防等。

邊緣計算（Edge Computing）

邊緣計算是指在物聯網裝置或靠近物聯網裝置的邊緣伺服器上進行資料處理和分析。邊緣計算可以減少資料傳輸的延遲和成本，提高物聯網系統的實時性和可靠性。

感測器和執行器的區別

感測器是指可以檢測事件和變化的裝置，例如溫度感測器、濕度感測器等。執行器是指可以對環境進行物理作用的裝置，例如電機、燈泡等。

CPS和IoT的區別

CPS（Cyber-Physical System）是指結合了計算機系統和物理系統的系統，例如智慧交通系統、智慧電網等。IoT是指將各種物體與網際網路連線起來的系統。

身份驗證和授權在IoT安全中的重要性

身份驗證和授權是IoT安全中的重要組成部分。它們可以確保只有授權的使用者和裝置可以訪問和控制IoT系統。

Fog Computing和Edge Computing的區別

Fog Computing是指在物聯網裝置或靠近物聯網裝置的Fog節點上進行資料處理和分析。Edge Computing是指在物聯網裝置或靠近物聯網裝置的邊緣伺服器上進行資料處理和分析。兩者的區別在於Fog Computing更強調在物聯網裝置上進行資料處理和分析，而Edge Computing更強調在靠近物聯網裝置的邊緣伺服器上進行資料處理和分析。

圖表翻譯：

  graph LR
    A[IoT] --> B[感測器]
    A --> C[執行器]
    B --> D[資料處理]
    C --> D
    D --> E[邊緣計算]
    E --> F[雲端計算]

此圖表展示了IoT的架構，包括感測器、執行器、資料處理、邊緣計算和雲端計算。

內容解密：

IoT的安全要求包括資料加密、身份驗證、訪問控制和入侵檢測等。物聯網的安全是非常重要的，因為它涉及到各種敏感的個人和企業資料。邊緣計算是指在物聯網裝置或靠近物聯網裝置的邊緣伺服器上進行資料處理和分析。感測器是指可以檢測事件和變化的裝置，例如溫度感測器、濕度感測器等。執行器是指可以對環境進行物理作用的裝置，例如電機、燈泡等。身份驗證和授權是IoT安全中的重要組成部分。Fog Computing和Edge Computing的區別在於Fog Computing更強調在物聯網裝置上進行資料處理和分析，而Edge Computing更強調在靠近物聯網裝置的邊緣伺服器上進行資料處理和分析。

網際網路物聯網（IoT）安全概述

網際網路物聯網（IoT）是一個快速發展的領域，涉及各種裝置和系統的連線和互動。然而，IoT的安全性成為了一個重要的問題，因為它涉及到各種裝置和系統的連線和互動，從而增加了安全風險。

網際網路物聯網的架構

網際網路物聯網的架構可以分為三層：感知層、網路層和應用層。感知層負責收集和傳遞資料，網路層負責資料的傳輸和互動，應用層負責資料的處理和分析。

網際網路物聯網的安全威脅

網際網路物聯網的安全威脅包括各種攻擊和漏洞，例如：

  • 重放攻擊：攻擊者重放有效的資料傳輸，以達到惡意的目的。
  • 資料竊聽：攻擊者竊聽和擷取敏感的資料。
  • 裝置篡改：攻擊者篡改裝置的韌體或軟體，以達到惡意的目的。

網際網路物聯網的安全要求

網際網路物聯網的安全要求包括：

  • 身份驗證：確保裝置和使用者的身份合法。
  • 授權：確保裝置和使用者的授權合法。
  • 加密：保護資料的安全傳輸和儲存。
  • 防火牆：防止惡意的攻擊和入侵。

網際網路物聯網的安全方法

網際網路物聯網的安全方法包括：

  • 安全協議：使用安全的協議，例如CoAP、MQTT和XMPP，來保護資料的傳輸和互動。
  • 加密技術：使用加密技術，例如SSL/TLS和IPsec，來保護資料的安全傳輸和儲存。
  • 入侵檢測：使用入侵檢測系統，來檢測和防止惡意的攻擊和入侵。

網際網路物聯網的未來發展

網際網路物聯網的未來發展包括：

  • 智慧城市：使用網際網路物聯網技術，來建造智慧城市和改善市民的生活質量。
  • 工業4.0：使用網際網路物聯網技術，來改善工業的生產效率和安全性。
  • 醫療保健：使用網際網路物聯網技術，來改善醫療保健的質量和效率。

圖表翻譯：

  graph LR
    A[網際網路物聯網] --> B[感知層]
    A --> C[網路層]
    A --> D[應用層]
    B --> E[收集和傳遞資料]
    C --> F[資料傳輸和互動]
    D --> G[資料處理和分析]
    E --> H[安全威脅]
    F --> I[安全要求]
    G --> J[安全方法]
    H --> K[重放攻擊]
    I --> L[身份驗證]
    J --> M[安全協議]
    K --> N[資料竊聽]
    L --> O[授權]
    M --> P[加密技術]
    N --> Q[裝置篡改]
    O --> R[防火牆]
    P --> S[入侵檢測]
    Q --> T[智慧城市]
    R --> U[工業4.0]
    S --> V[醫療保健]
    T --> W[未來發展]
    U --> X[結論]
    V --> Y[總結]
    W --> Z[未來展望]

內容解密：

網際網路物聯網的安全性是一個重要的問題，需要使用各種安全方法和技術來保護資料的安全傳輸和儲存。網際網路物聯網的架構可以分為三層，感知層、網路層和應用層。網際網路物聯網的安全威脅包括各種攻擊和漏洞，例如重放攻擊、資料竊聽和裝置篡改。網際網路物聯網的安全要求包括身份驗證、授權、加密和防火牆。網際網路物聯網的安全方法包括安全協議、加密技術、入侵檢測和防火牆。網際網路物聯網的未來發展包括智慧城市、工業4.0和醫療保健。

網際網路物聯網安全：脆弱性、攻擊和對策

簡介

隨著物聯網（IoT）技術的發展，安全問題也日益受到重視。物聯網安全涉及到多個層面，包括資訊保證、攻擊防禦和風險管理。這篇文章將探討物聯網安全的各個方面，包括攻擊的型別、組成和工具，以及如何使用攻擊樹和可接受的對策，如保密和加密來保護物聯網系統。

結構

本文將涵蓋以下主題：

  • 資訊保證的組成部分
  • 威脅
  • 脆弱性
  • 風險
  • 不安全的存取控制
  • 攻擊的型別、組成和工具
  • 物聯網系統的威脅建模

資訊保證的組成部分

資訊保證是指保護資訊免受未經授權的存取、使用、披露、破壞或修改的過程。它涉及到多個層面，包括保密性、完整性和可用性。保密性是指保護資訊免受未經授權的存取，完整性是指保護資訊免受修改或破壞， 而可用性是指確保資訊可以被授權的使用者存取。

威脅

威脅是指可能對資訊保證造成損害的事件或行為。威脅可以來自於各個方面，包括自然災害、人為錯誤和惡意攻擊。惡意攻擊是指故意對資訊系統進行破壞或竊取的行為，包括駭客攻擊、病毒攻擊和間諜軟體攻擊等。

脆弱性

脆弱性是指資訊系統中存在的弱點或漏洞，可能被攻擊者利用來進行攻擊。脆弱性可以來自於各個方面，包括硬體、軟體和人為因素。硬體脆弱性包括裝置故障或設計缺陷，軟體脆弱性包括程式碼漏洞或配置錯誤，人為因素包括使用者錯誤或管理不善。

風險

風險是指資訊系統受到威脅的可能性和潛在損害的大小。風險評估是指對資訊系統進行風險評估，以確定其受到威脅的可能性和潛在損害的大小。風險評估包括風險識別、風險分析和風險評估等步驟。

不安全的存取控制

不安全的存取控制是指資訊系統中存取控制機制的弱點或漏洞，可能被攻擊者利用來進行攻擊。存取控制機制包括使用者身份驗證、授權和存取控制等方面。使用者身份驗證是指驗證使用者的身份，授權是指授予使用者存取資訊系統的許可權，存取控制是指控制使用者存取資訊系統的行為。

攻擊的型別、組成和工具

攻擊是指對資訊系統進行破壞或竊取的行為。攻擊可以分為多個型別，包括駭客攻擊、病毒攻擊和間諜軟體攻擊等。駭客攻擊是指使用技術手段對資訊系統進行破壞或竊取，病毒攻擊是指使用病毒對資訊系統進行破壞或竊取，間諜軟體攻擊是指使用間諜軟體對資訊系統進行竊取或監控。

物聯網系統的威脅建模

威脅建模是指對資訊系統進行威脅分析，以確定其受到威脅的可能性和潛在損害的大小。威脅建模包括威脅識別、威脅分析和威脅評估等步驟。威脅識別是指識別資訊系統中可能存在的威脅，威脅分析是指分析威脅的可能性和潛在損害的大小，威脅評估是指評估威脅的嚴重程度和優先順序。

  graph LR
    A[威脅識別] --> B[威脅分析]
    B --> C[威脅評估]
    C --> D[風險評估]
    D --> E[安全措施]

圖表翻譯：

此圖表示威脅建模的流程，包括威脅識別、威脅分析、威脅評估、風險評估和安全措施等步驟。威脅識別是指識別資訊系統中可能存在的威脅，威脅分析是指分析威脅的可能性和潛在損害的大小，威脅評估是指評估威脅的嚴重程度和優先順序，風險評估是指評估資訊系統受到威脅的可能性和潛在損害的大小，安全措施是指採取的安全措施以防止或減少威脅。

import numpy as np

# 定義威脅的型別
threat_types = ['駭客攻擊', '病毒攻擊', '間諜軟體攻擊']

# 定義威脅的嚴重程度
threat_levels = ['低', '中', '高']

# 定義風險的型別
risk_types = ['財務風險', '資料風險', '聲譽風險']

# 定義風險的嚴重程度
risk_levels = ['低', '中', '高']

# 定義安全措施
security_measures = ['加密', '防火牆', '存取控制']

# 建立一個numpy陣列來儲存威脅和風險的資料
threat_data = np.array([['駭客攻擊', '中', '財務風險', '中', '加密'],
                         ['病毒攻擊', '高', '資料風險', '高', '防火牆'],
                         ['間諜軟體攻擊', '低', '聲譽風險', '低', '存取控制']])

# 印出威脅和風險的資料
print(threat_data)

內容解密：

此程式碼定義了威脅的型別、嚴重程度、風險的型別、嚴重程度和安全措施等變數。然後，建立一個numpy陣列來儲存威脅和風險的資料。最後，印出威脅和風險的資料。這個程式碼可以用來分析和評估威脅和風險，然後採取相應的安全措施來防止或減少威脅。

2.1 資訊保證：組成部分

資訊保證（Information Assurance，IA）是物聯網安全的一個重要領域，負責確保資訊的可靠性和安全性，管理與資訊使用、處理、儲存和傳輸相關的風險。它包括以下幾個基本組成部分，也被稱為資訊保證的五大支柱：

  • 機密性（Confidentiality）：這是一種安全措施，旨在保護敏感資訊的秘密性，防止未經授權的洩露。只有授權使用者才能存取資訊，否則資訊將保持機密。機密性可以透過使用密碼、密碼令牌或其他秘密程式碼來實現。
  • 完整性（Integrity）：這是一種安全措施，旨在保護資訊免受未經授權的修改，無論是故意還是意外的。它確保資料在其生命週期內的準確性。例如，市場購買應該在帳戶中正確反映。如果沒有，則說明資訊的完整性沒有被維護。完整性可以透過簡單的「唯讀檔案」限制或複雜的雜湊和校驗和來實現。
  • 驗證（Authentication）：這是一種安全措施，確保有效的資料來自有效的源。源的有效性由密碼、一次性密碼（OTP）等進行驗證。簡單地說，驗證是指在授予系統存取權之前，驗證使用者的有效性的過程。
  • 不可否認性（Non-Repudiation）：這是一種安全措施，防止因使用者而導致的行動被否認。例如，數位簽名線上上交易或任何合同或收據中使用，作為證據，證明資料是由使用者傳送的。換句話說，相關方在事後不能否認簽署檔案的真實性和完整性。
  • 可用性（Availability）：這是一種安全措施，確保資訊在需要時可用。備份、備用資料通道和現場外場能力等都是可用性的工具。

組織不需要實施所有這些資訊保證支柱。有些支柱可能會阻礙其他支柱的功能，或者有些支柱可能會增強其他支柱。例如，提高資訊的可用性可能會損害完整性、驗證和機密性。

這些資訊保證支柱在物聯網安全中發揮著重要作用，因為物聯網中的可靠資訊流被視為裝置域、其物理方面、其資訊、其資料來源、接收器和網路的組合。然而，為了確保物聯網和網路物理系統的全面安全和可靠性，引入了兩個與網路物理方面相關的額外保證，分別是韌性和安全性。

  • 韌性（Resilience）：這是一種安全措施，確保系統在面臨意外攻擊、故意攻擊或自然發生的攻擊時的恢復能力。韌性可以透過部署耐用裝置和開發連續性計劃來維持。韌性也可以透過瞭解網路功能來獲得。
  • 安全性（Safety）：這是一種安全措施，指的是免受可能造成傷害的情況的保護。安全措施可以透過實施安全協議和安全程式來實現。

2.2 威脅

威脅被定義為可能由使用者進行的負面活動或事件。

網路安全威脅與漏洞

網路安全威脅是指可能對系統或應用程式造成不良影響的個體或事件。這些威脅可以是自然的或人為的，例如地震、風暴和颶風是自然威脅，而駭客攻擊和未經授權的入侵則是人為威脅。

威脅型別

根據Microsoft的定義，威脅可以分為STRIDE六種型別：

  1. 偽冒（Spoofing）：攻擊者透過偽造身份或資訊來獲得不正當的優勢。例如，電子郵件偽冒，攻擊者傳送假的電子郵件訊息，使受害者誤以為它來自可信的源頭。
  2. 篡改（Tampering）：攻擊者對資訊或資料進行未經授權的修改。例如，攻擊者篡改資料庫中的敏感資訊，例如價格、憑證、許可等。
  3. 否認（Repudiation）：攻擊者否認其所進行的行動。例如，攻擊者傳送電子郵件或訊息，然後否認其所為。
  4. 資訊洩露（Information Disclosure）：攻擊者洩露敏感資訊或資料。例如，攻擊者提供原始碼的臨時備份，或者揭露隱藏目錄的結構或技術細節等。
  5. 服務拒絕（Denial of Service, DoS）：攻擊者透過洪水攻擊或其他手段使系統或服務無法使用。例如，攻擊者傳送大量流量到伺服器，導致其變慢或崩潰。
  6. 許可權提升（Elevation of Privilege）：攻擊者透過利用系統或應用程式中的漏洞或設計缺陷來獲得未經授權的訪問許可權。例如，攻擊者利用IoT裝置的驗證方法中的漏洞來獲得未經授權的訪問許可權。

物聯網（IoT）技術的蓬勃發展帶動了閘道器技術的革新，也同時催生了多元化的服務供應商生態。透過多維比較分析，我們可以看到從 Arkessa、Axeda 等提供完整解決方案的供應商，到 Etherios、NanoService 等提供基礎服務的廠商，市場提供了豐富的選擇，滿足不同規模和應用場景的需求。技術限制深析顯示，目前閘道器技術仍面臨安全性、互通性、以及不同通訊協定整合等挑戰。對於企業而言，選擇合適的閘道器技術和服務供應商，需要考量自身業務需求、技術能力、以及長期發展規劃。玄貓認為，未來幾年，隨著邊緣計算、AI 技術的深度融合，閘道器將不再僅僅是資料的橋樑，更會演變為智慧化的邊緣計算節點，在資料預處理、安全防護、以及本地決策等方面扮演更重要的角色。密切關注這些新興用例，它們很可能重新定義整個物聯網領域的價值。

玄貓

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技術愛好者，專注於分享程式開發、雲端技術與 AI 應用的心得體會。