物联网(IoT)的概念是指大多数数据流量最终会是机器对机器(M2M)通信,并且通常具有遥测的性质。这种流量的特点是低带宽和突发性:即异步发生在随机的时间间隔。市场专家认为,这种流量是不可避免的,这将需要很多新功能,包括在企业领域和消费者领域。
企业物联网流量主要来自消费者使用
物联网流量将通过消费类应用的方式进入企业网络。随着电子医疗保健和健身应用进入消费领域,人们会希望在工作中和在家里使用这些应用。因此,这种应用将越来越多地通过企业网络传输来自员工个人设备的状态遥测数据,并最终发送到远程服务提供商。这种流量的问题在于,企业不可能知道它是否是良性的个人应用,还是捕捉和传输企业敏感数据的木马程序。这两者有着类似的通信配置文件,也都是间歇性的;阻止它们会是问题。
当然,企业可以部署物联网技术来提供对一切的有效遥测,包括从实用工具和安全监控到过程控制和商业智能。尽管这种流量会受到更好的控制,仍将是不可预测的。因此,它将会在很大程度上被现有安全应用和协议所忽视。
现有安全标准会有所帮助
这些物联网数据对现有企业安全构成重大危险吗?有人或许会说“是的”,但其实,良好的安全措施可能可以确保物联网不会对现有应用带来不可接受的风险。事实上,企业物联网遥测可以被定义在IPv 6网络覆盖中,从而完全避开了现在占据企业网络的Ipv 4主网络。
更大的问题是物联网数据本身的安全性。这从根本上是保护设备及其与其他设备或应用的通信时需要考虑的问题。这并不简单,关键是确保遥测设备的可识别性,以及仅使用可信任软件。现在很多供应商提供设备级软件管理工具,本文中我们不会详细列出这些工具,感兴趣的读者可以给笔者发邮件以获取更多信息。
从根本上来说,物联网和安全的关键是确保企业部署物联网时一定要让IT部门积极参与其中。在部署前确保安全是必要条件,这样可以避免日后很多安全问题。
底线是什么?不要太担心,但要做好准备。物联网可以帮助企业实现重要的新的业务功能,值得企业承担风险。IT可以在发现和减轻风险方面发挥关键作用。
好文章,需要你的鼓励
近期数据显示,2026年5月前企业已宣布约9万个与AI相关的裁员岗位,部分预测称未来五年美国15%的工作将被AI取代。然而,Ramp与Revelio Labs追踪近2.2万家企业的最新报告显示:重度投入AI的企业反而实现了更快的人员增长,包括初级岗位在内的各职能人数均有上升。但这一数据主要来自技术型企业,能否普遍适用仍存疑。报告同时指出,资源匮乏的企业可能在AI浪潮中持续落后。
阿里Qwen团队通过引入强化学习和在线策略蒸馏,将Qwen-Image-2.0升级为Qwen-Image-2.0-RL,让图像生成模型真正学会人类审美,文生图Elo评分提升78分,图像编辑提升93分。
AI数据中心开发商向多家电力公司同时提交大负荷接入申请以确定选址,导致区域需求预测虚高、电网投资失衡。美国联邦能源监管委员会(FERC)及ERCOT、PJM、SPP等机构正推动"承诺优先"规划机制,要求项目具备实质性商业承诺方可纳入长期传输规划。谷歌、亚马逊、微软、OpenAI等科技巨头支持建立标准化的项目成熟度评估体系,但各方在具体机制上仍存分歧。发电建设问题尚未被纳入联邦传输改革议程。
港科大与快手联合提出NormGuard,针对流匹配模型强化学习训练中速度范数膨胀问题,通过训练时单向惩罚约束,在保留奖励的同时改善图像真实感。