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
穆拉蒂时隔18个月首次接受重大媒体采访,介绍其创立的Thinking Machines Lab正在开发的"交互模型"。该模型能以200毫秒间隔处理音频、文本和视频流,捕捉人类交流中的中断、修正和停顿。她还谈及OpenAI"政变周"经历,强调行业决策权过于集中的担忧,并回应了公司近期研究人员离职问题,表示这是初创实验室的正常波动。
STATE16研究院这篇综述发现,物理AI系统存在"静默失效"风险——AI以高度自信执行基于错误世界信息的动作,却不触发任何报警,并提出在AI输出与物理执行之间建立独立授权层的框架。
本期《Quick Charge》播客涵盖多个热点话题:特斯拉疑似试图删除FSD欺诈相关证据以规避巨额赔付;卡特彼勒持续推进建筑领域电气化布局;住宅太阳能30%税收抵免即将到期。此外,嘉宾Tom Pacheco就高压系统与电池技术培训展开探讨,强调电动车技术人才培养的紧迫性。节目同时提醒有意安装太阳能的用户尽快行动,可通过EnergySage平台比较多家安装商报价。
UIUC与微软联合研发的OpenWebRL框架让4B小模型仅凭400条初始数据,通过在真实网站上边做边学的强化学习方式,在网页智能体基准上超越了用27万条数据训练的竞争对手。