物联网安全技术研究进展
国内外电子信息工程领域的重要成果与进展
国内外电子信息工程领域的重要成果与进展电子信息工程是当今世界科技发展的重要领域之一。
在国内外的科学家和工程师们的共同努力下，电子信息工程领域取得了许多重要的成果和进展。
本文将介绍国内外电子信息工程领域的几个重要成果和进展。
1. 5G通信技术的突破：5G通信技术是当前电子信息工程领域的热点话题。
5G 技术的推出将带来更快的网络速度、更低的延迟和更高的可靠性。
在国内外，科学家和工程师们已经取得了许多关键技术突破，包括全球领先的MIMO（多输入多输出）技术、毫米波通信技术、大规模天线阵列设计等。
这些重要成果将为5G的商用化奠定坚实的基础。
2. 人工智能在电子信息工程中的应用：人工智能是当前电子信息工程中的另一个重要发展方向。
国内外的科学家们已经在机器学习、深度学习、图像识别、自然语言处理等方面取得了许多重要成果。
这些应用不仅改变了传统电子信息工程的方法和技术，还引领了一波新的技术革命。
例如，基于人工智能算法的智能电网管理系统、智能交通系统以及智能医疗系统，都对提高生活质量和社会效益起到了积极的作用。
3. 量子信息技术的突破：量子信息技术是近年来电子信息工程领域的重要研究方向之一。
量子计算、量子通信和量子密码学等技术的发展，为解决传统计算机无法解决的问题提供了新的思路。
国内外的科学家们已经成功地实现了一些重要的量子信息处理任务，包括量子纠缠、量子隐形传态、量子安全通信等。
这些重要成果将为未来的量子计算机和量子通信系统的发展奠定基础。
4. 物联网技术的进步：物联网技术将物理世界和信息世界进行深度融合，使得各种设备和物品都能够互相连接和交互。
近年来，在国内外的努力下，物联网技术取得了许多重要进展。
例如，无线传感器网络、RFID技术、云计算和大数据处理等。
这些成果正在为智能城市、智能家居、智能交通等领域的发展提供重要支持。
5. 集成电路技术的突破：集成电路是电子信息工程中的核心技术之一。
在国内外的努力下，集成电路技术已经取得了突破性进展。
农业物联网体系结构与应用领域研究进展
农业物联网体系结构与应用领域研究进展一、农业物联网的体系结构农业物联网是指通过物联网技术将农业生产环节中的各种信息进行互联互通，实现农业生产全过程的数据采集、信息传递和决策支持的一种技术体系。
农业物联网的体系结构主要包括感知层、通信层、数据处理层、应用层等四个方面。
1.感知层感知层是农业物联网的基础，通过各种传感器和数据采集设备，对农田的土壤、气候、水质等环境信息进行实时、准确地采集，为后续的数据处理和应用提供了基础数据支持。
传感器可以包括土壤湿度传感器、气象站、水质传感器等，通过这些设备可以实时监测农田的各种环境信息。
2.通信层通信层主要是指农业物联网中各种传感器与数据采集设备之间、设备与云平台之间的数据传输通道。
目前，主要采用的通信技术包括有线通信、无线通信等方式，如Wi-Fi、蓝牙、NB-IoT等。
3.数据处理层数据处理层主要是对感知层采集到的数据进行处理和分析，将原始数据转化为可读、可用的信息，并对数据进行存储和管理。
数据处理层的关键技术包括数据挖掘、数据分析、数据存储等，通过这些技术可以对海量的农业数据进行处理和管理。
4.应用层应用层是农业物联网的最终目的地，通过数据处理层得到的信息，可以应用到各种农业生产管理和决策支持的场景中，包括精准农业、智能灌溉、精准施肥、病虫害监测等。
二、农业物联网在农业生产中的应用领域农业物联网技术在农业生产中的应用领域非常广泛，主要包括智能农业、精准灌溉、智能化农机等。
1.智能农业智能农业是指通过农业物联网技术，对农田环境进行实时监测和管理，实现农作物的精准种植、养护和管理。
通过感知层的数据采集和通信层的数据传输，可以对农田的土壤湿度、温度、光照等环境信息进行实时监测和管理，通过数据处理层的数据分析和应用层的决策支持，可以实现农田环境的智能化管理，提高农作物的产量和质量。
2.精准灌溉精准灌溉是指根据农田的土壤湿度、气候等信息，对农田进行精准的灌溉管理。
通过农业物联网技术，可以实现对农田土壤湿度的实时监测和管理，根据土壤的湿度情况，自动调控灌溉系统的灌溉量和频率，实现对农田的精准灌溉管理，节约水资源，提高灌溉效率。
浅析物联网在科学研究中的应用
浅析物联网在科学研究中的应用【摘要】物联网在科学研究中的应用越来越广泛。
它可以用于实验数据采集、实验室环境监测、科学仪器设备控制、科研团队协作和科学研究数据分析等方面。
物联网的应用为科学研究带来了巨大的便利和效率提升，使科学家能够更快捷地获取数据、监测环境、控制设备、协作合作和分析数据。
展望未来，随着物联网技术的不断发展和完善，它将在科学研究中发挥更大的作用，为科学家们带来更多的可能性和创新。
物联网的应用将推动科学研究进一步向前发展，为人类社会带来更多的科学进步和发现。
【关键词】物联网、科学研究、数据采集、环境监测、仪器设备控制、团队协作、数据分析、便利、效率提升、未来发展。
1. 引言1.1 物联网概述物联网，即物联网（Internet of Things，IoT）是指利用各种信息传感器、射频识别技朮、无线通信技术和互联网技术等手段，实现任何物体与网络的连接，使其具备识别、定位、追踪、监控、管理等功能，以实现智能化、无人化的网络。
物联网技术的发展已经深刻影响和改变了人类的生产、生活方式，同时也在科学研究领域展现出巨大的应用潜力。
物联网在科学研究中的应用包括但不限于实验数据采集、实验室环境监测、科学仪器设备控制、科研团队协作和科学研究数据分析。
通过物联网技术，科研人员可以更加便捷、高效地进行实验和数据处理，为科学研究带来了全新的可能性和机遇。
在未来，随着物联网技术的不断发展和创新，它将继续在科学研究领域扮演越来越重要的角色，推动科学进步和技术突破。
1.2 科学研究的重要性科学研究对社会发展和人类进步起着至关重要的作用。
科学研究的重要性主要体现在以下几个方面：科学研究可以推动科技进步。
通过不断的实验和探索，科学家们可以发现新的知识和技术，从而推动科技的发展。
物联网技术的应用就是源于科学家们对物理世界的研究和探索。
科学研究有助于解决现实问题。
通过科学研究，我们可以深入了解自然规律和现象，从而找到解决问题的方法。
物联网数据安全问题的研究与应用
物联网数据安全问题的研究与应用物联网是近年来发展最迅速的领域之一，以其独特的优势，正在深刻地影响着人类社会的方方面面。
随着物联网技术的快速发展，物联网数据的保护成为了至关重要的问题，而物联网数据安全也日益受到人们的关注，成为目前研究热点之一。
本文将就物联网数据安全问题的研究与应用进行探讨。
一、物联网数据的安全问题随着云计算、大数据、人工智能的发展，越来越多的智能化设备被联网使用。
人们可以通过智能手机、电脑等终端设备随时随地地访问并控制这些设备，这无疑给我们带来了朝气蓬勃、便捷快速的生活，但同时可能也给我们带来一些风险和隐患。
物联网的安全问题主要包括以下几方面：1.物联网的不安全性。
随着物联网技术的迅速发展，在物联网中我们所面临的威胁也越来越多，如网络攻击、软件漏洞等。
2.隐私泄露问题。
在物联网中，智能设备和传感器不仅会产生大量数据，这些数据也很可能包含着我们的关键信息如家庭住址或银行账户等，一旦受到攻击，将会产生不可估量的风险。
3.数据质量问题。
在物联网中，数据的来源和准确性成为了关键的问题，而检验数据的可靠性和准确性也有其困难性。
4.手段攻击问题。
在物联网中，黑客会尝试各种手段攻击网络或设备，例如通过对传感器的攻击造成故障或更改数据等。
5.物理攻击问题。
智能设备和传感器通常不受人眼监视，这就意味着黑客可以通过物理攻击例如拆卸设备等手段进行攻击。
以上问题都表明了物联网数据安全问题的重要性和危害性。
二、物联网数据安全的研究进展物联网数据安全问题的研究已经取得了一些进展。
目前，针对物联网不同的安全问题，有很多解决方案被提出。
以下是一些解决方案的介绍：1.加密技术。
加密技术是常见的数据保护措施。
物联网中可以使用对称加密、非对称加密、混合加密等加密方式。
可以保证数据传输过程中的机密性和完整性等方面的安全性。
2.身份认证技术。
身份认证是确保设备或人员是合法使用者的一种方法。
可以通过密码认证、生物特征识别等方式对用户进行身份的验证。
物联网技术及其应用研究进展
察………………………．
物联 网技 术及其 应 用研 究进展
天 津市公安局 科技管理处
【 摘要】本文综述 了近几年物联 网技术 的最新研究进展和应用领域 ，总结 了物联网遇到的问题 ，并对其发展前景进行 了展望。
李
洋 王 雯君
【 关键词】物联网；智能技术；云计算
１ ． 前 言
２ ． ５ Ｇ Ｐ Ｓ
候 、 高效率 、 多功 能、操 作 简单 、应用 广 泛 集和 处 理农业 现场 和养 殖业 及其 相应 病 虫害 等 特 点为物 联 网 中的定位 追踪 提供 了便 捷 的 的各 种信 息 物联 网在 现代 农业 领域 的应 用 服 务，使物联 网功能 更加 完备 。 包括 ：监视农 作物 灌溉 情况 、牲 畜 的环境 状 ２ ． ６ 云计算技术 况 、土壤 气候 变更 以及 大面 积 的地表 监测 ， 云 计 算 是 分 布 式 计 算 技 术 的一 种 ， 是 收集 温度 、风 力 、湿度 、大 气 、降 雨量等 ， 当前计 算机 应 用的技 术 ，其基 本 工作流 程 如 从而进 行科学预测 ，帮助农 民减灾预 灾 。 下 ：通 过 网络将 庞 大的 需求 分析 处理程 序 自 ４ ． 物联 网遇到的 问题 动 拆分 成无 数个 小 的子 程序 ，再经 众 多服 务 由于 物 联 网 的技 术 覆 盖特 性 ，其 带 来 器所 组成 的庞 大系 统经 搜寻 、计 算分 析 ，最 的社会 问题 比互 联网 更 多、更广 ，后果 更加 后将 处理 结果 返 回给用 户 。当物 联 网具备 一 严 重 。一是 由于 采用 了Ｒ Ｆ Ｉ Ｄ 、无线 数据 通信 定 的规模 后 ，如何 处理 庞大 的数 据量 是 一个 技 术 ，通过 单一 的商 品就 可获 得全 部 的商业 关键 的 问题 ，如果 数据 得不 到及 时 的处 理 ， 信 息 ，使得 信息 窃取 手段 更加 方便 ，更 为 隐 便 有 丢 失 的 可 能 ； 而 如 果 暂 存 未 处 理 的 数 蔽 。二 是物 联 网的 目的是 整合 全球 的商 品供 据 ，那么 海量 的数 据所 需 的更 大的存 储 空间 应 链 ，因此 其 出现 问题 时所造 成 的经济 损失 也是 无法 预知 的 。因此 ，云计 算便 成为物 联 更 为 巨大 。三是 由于 物联 网涵 盖范 围更 为广 网 中处 理数 据的 强大 的工 具 ，于是 可视 之为 泛 ，信息 窃取手 段更 为方 便 ，从而 对 社会 国 物联 网的 “ 大脑 ” 。 家安全威胁 更加 巨大 。 ５ ． 建议和展 望 ３ ． 物联 网的应 用 物 联 网能满 足我们 对 生产 过程 、家 居生 物 联 网 固 然 给 我 们 构 建 了一 个 十 分 美 活 监控 、指 挥调度 、远程 数据 采集 和测 量 、 好 的蓝 图，我 国无 论是 政府 层面 还是相 关 的 远 程诊 断等 方面 的信 息化 需求 及机 器设 备 的 企业 和研 究领 域机 构在 物联 网 的研 究 和发展 智 能报 警和 控制 。 随着物 联 网规模 的不 断 的 上也 取得 了很 大 的进 展 ，但 物联 网的 实现还 扩大 ，它在各 行业将可 以被广泛应用 。 面临 着诸 多 问题 。首先 资金 和成 本的 问题 是 ３ ． Ｉ建 筑消 防 阻碍 物联 网 发展 最直接 的 因素 ，其次 包括 通 消防安 全系 统 由感 知层 、网络 层 、应用 信 的距离 、外部环 境指 标及 网络 安全 在 内的 层 组成 ，感 知层 由各种 具有感 知 能力 的设 备 应 用 技 术 问题 、标 准 的 制 定 也 是 急 迫 需 要 组 成 ，这一 部分 主 要实 现感 知和 识别物 体 ， 解 决 的。此 外物联 网 的发展 必然 要经 过产 业 采 集和 捕获 各种 使 用场 景产 生 的相 关信 息 ， 化 的历程 ，物 联 网的产 业链 机制 的研 究 和完 同时执 行接 受 的各 项命 令 。网络 则是通 过 有 善有 待 时 日，物 联网 的发展 还 需要考 虑 隐私 线 和无 线 网络将 感 知层 的险 情隐 患传 递到应 保护 、云计 算、环 境保 护等 等若 干 问题 的影 用层 ，并将 应 用层 的消 防指 令传 回感 知层 。 响。 应用 层则 是包 含消 防部 门、防火 重 点部 门、 管理 人 员及火 灾相 关人 员 的信 息系 统 。应 用 参 考 文 献 【 １ 】 吴乐南． 从采集型 多媒体 通信定义物联 网【 Ｃ 】 ． 第六届 层信息丰 富 Ｊ 。 和谐人机环境联合学术会议 ＨＭ Ｅ ２ Ｏ １ ０ ） ， ２ Ｏ １ Ｏ ． ３ ． ２军事应 用 ２ 】 沈 阳， 吴 菲菲． 物联 网在建 筑物 消防 安金 中的应 用 美 军 近 几 年 来 连 续 启 动 一 系 列 的 研 究 【 ｑ． ２ ０ １ １ 中国消防协会科 学技术年会论文集， ２ ０ １ １ 计划 ，探 索无 线传 感器 网络 在未 来 战争 中的 ［ ３ ］ 王培国， 林 红卫． 物联 网技术及 其军事应用探析【 Ｃ １ ． 四 应 用 。 美 国 国 防 部 高 级 研 究 计 划 局 自组 的 【 ０ １ ０ 年学术年会论 文集 １ Ｏ ． Ｓ ｅ ｎ ｓ ｌ Ｔ 项 目，通过 部署 在 战场 上的 不 同类型 川省通信学会２ 周逢权， 李瑞生， 陈辉， 等． 面向智能 电网的物联 网应用 传感 器 组成 的传感 器 网络 ，使 士兵 可迅 速 、 分析 ［ ｑ． 中国智能 电网学术研讨会论文集， ２ ０ １ １ ． 全面 的 获得 战场 实况信 息 。在 实 际的应 用 中 ５ １ 潘 明， 钟锋． 物联 网在 现代农业上 的应 用研究Ⅱ 】 ． 现代 应该 采２ ｏ ｉ Ｉ （ ０ ． 不 同传 感器数据 分析应用 场景 ｊ 。 ３ ． ３智 能电网 智 能 电 网之 所 以 能 够 实 现 电 网 的智 能 化 ，其 关键 意义在 于对 整 个 电网信 息 的充分 和及 时 的掌 握 。而 电网信 息 的充 分掌握 ，则 需要 良好 的通信 线路 和大 量 的终端 信 息采集 应用 ，使数 据安 全稳 定传 输 ，提升 数据 交换 的可靠 性 ��
物联网中的数据容错技术研究综述
物联网中的数据容错技术研究综述引言：随着物联网的迅速发展，大量的设备和传感器连接到网络中，将产生大量的数据。
然而，在物联网环境下，由于网络不稳定、设备故障或其他意外情况，数据的完整性和可靠性面临着挑战。
为了确保物联网系统的可靠性和稳定性，我们需要研究和应用数据容错技术。
本文将综述物联网中的数据容错技术的研究进展，并讨论其应用和未来发展方向。
一、物联网数据容错技术的概述物联网中的数据容错技术旨在解决数据丢失、数据错误和数据完整性等问题。
通常，数据容错技术包括冗余数据存储、错误检测和纠正、数据校验和恢复等方法。
冗余数据存储通过在不同的节点或服务器上存储多个副本来保证数据的可靠性。
错误检测和纠正技术采用各种算法和编码方法，以检测和纠正数据传输中可能出现的错误。
数据校验和恢复技术则用于验证数据的完整性，并在数据损坏或丢失时恢复数据。
二、物联网数据容错技术的研究进展1. 冗余数据存储冗余数据存储技术是数据容错的关键方法之一。
它通过在多个设备或服务器上保存数据的多个备份来提高数据的可靠性。
目前，常用的冗余数据存储技术包括主-备份复制、多副本一致性和数据片散列等方法。
主-备份复制技术将数据存储在主节点和备份节点上，一旦主节点故障，备份节点即可接管并提供数据。
多副本一致性技术通过协议和算法来保持多个副本之间的一致性，以提供高可靠性和可用性的数据存储。
数据片散列技术通过将数据切分成多个片段，并在不同节点上进行存储，从而提高数据的可靠性和分布性。
2. 错误检测和纠正在物联网环境下，数据传输中可能会出现各种错误，例如位错误、丢包和重复数据等。
错误检测和纠正技术旨在检测并纠正这些错误，以确保数据的完整性和准确性。
常用的错误检测和纠正方法包括奇偶校验、循环冗余校验（CRC）、海明码等。
奇偶校验技术通过计算数据中的奇数位或偶数位的总和，并与存储的奇偶校验位进行比较，来检测错误。
CRC技术则采用多项式除法的方法，通过计算和比较校验码来检测和纠正数据传输中的位错误。
物联网技术在信息科学中的前沿研究
物联网技术在信息科学中的前沿研究引言随着科技的不断进步，物联网技术在信息科学领域中的发展日益成熟。
物联网技术的出现，将各种传感器、设备和物品连接在一起，形成一个具有智能化交互能力和协同工作能力的网络系统。
这种技术的广泛应用，为信息科学的研究和发展带来重要影响。
本文将探讨物联网技术在信息科学中的前沿研究，涉及到信息安全、大数据分析和人工智能等方面。
一、物联网技术在信息安全领域的研究进展随着物联网技术的快速发展，信息安全问题成为亟待解决的挑战。
在物联网中，大量的传感器和设备与互联网相连，形成了一个庞大的网络系统。
这为黑客和恶意分子提供了入侵和攻击的机会。
因此，物联网技术在信息安全领域的研究变得非常重要。
首先，物联网技术需要建立强大的安全机制，保护传输的数据不受黑客攻击。
研究人员已经提出了一系列的安全算法和协议，如基于身份的身份验证、密码学和加密技术等。
这些技术能够有效地保护物联网中的数据传输，避免信息泄露和未经授权的访问。
其次，物联网技术还需要解决隐私保护和数据共享的问题。
在物联网中，大量的个人数据被收集和存储。
如何保护这些个人隐私，同时确保数据的有效共享，是信息科学研究的关键问题。
研究人员正在探索安全的数据共享机制，如差分隐私和同态加密等技术，以实现数据的安全共享和利用。
总之，物联网技术在信息安全领域的研究，是保障物联网应用安全和用户隐私的重要方向。
当前的研究已经取得了一些成果，但仍然需要进一步深入探索，以应对不断增长的安全威胁。
二、物联网技术在大数据分析中的应用物联网技术的普及和应用，产生了大量的数据。
这些数据包含了丰富的信息和关联性，对于信息科学的研究具有重要意义。
大数据分析是一种将海量数据转化为有价值信息的方法。
物联网技术为大数据分析提供了丰富的数据来源，推动了这一领域的发展。
首先，物联网技术使得数据的收集更加方便和广泛。
传感器和设备可以实时地采集各种各样的数据，如温度、湿度、压力等。
这些数据经过整理和分析后，可以得到有关环境、人体健康、交通等领域的重要信息。
2024年网络安全的关键之年
零信任安全模型的 应用场景：企业内 部网络、云计算、 物联网等
零信任安全模型的 挑战：实施难度大 ，需要多方合作和 协调
区块链技术概述： 去中心化、分布 式账本、加密存 储等特性
区块链技术在网 络安全领域的应 用：身份验证、 数据加密、防篡 改等
区块链技术在网 络安全领域的优 势：提高安全性、 降低成本、提高 效率等
法规内容：包括 数据收集、使用、 存储、传输等方 面的规定
影响范围：涉及 政府、企业、个 人等多个层面
具体影响：对企 业的数据处理行 为进行规范，保 护个人隐私权益， 促进网络安全发 展
法规背景：随着网络攻击的日益严重，关键基础设施的保护成 为网络安全的重要议题
法规内容：规定了关键基础设施的保护标准、责任和措施
实施时间：2024年1月1日开始实施
影响范围：涉及能源、交通、金融、通信等重要领域
法规目的：确保关键基础设施的安全稳定运行，保护国家安全 和社会公共利益
法规意义：为网络安全提供了法律保障，促进了网络安全产业 的发展
网络安全产业的发 展
市场规模：预计到2024年，全球网络安全市场规模将达到2000亿美元 增长趋势：近年来，网络安全市场保持高速增长，年复合增长率超过15% 驱动因素：数字化转型、云计算、物联网等技术的发展推动了网络安全市场的增长 地域分布：北美、欧洲和亚太地区是网络安全市场的主要区域，其中北美市场占比最大
区块链技术在网 络安全中的应用
物联网安全解决 方案
云安全服务创新
网络安全投资持续增长，成为热门领域 并购活动频繁，行业整合加速 投资和并购主要集中在创新技术和解决方案领域 跨国公司和初创企业成为投资和并购的主要参与者
个人和企业如何应 对网络安全挑战
物联网在中国发展的优势和现状
物联网产业包括从应用方案设计、工程实施，到配套制造和运营服务等环节，相互依存。我国的物联网应用主要集中在少数网络性较强的行业和试点城市。一些特大型企业在物联网应用与发展中具有绝对控制权，往往是内部一体化发展，利益相关者较少参与，对相关行业的带动不大。
6.基础设施和配套行业尚需加强
3.2物联网产业市场规模
中国物联网研究发展中心预测：
2011
年中国物联网产业市场规模将达到
2500
亿
元，
至
2015
年，
中国物联网整体市场规模将达到
7500
亿元，
年复合增长率超过
30.0%
，
市场投资前景巨大。
3.2.1
传感器产业
整体上来看，我国传感器产业处于初期发展阶段，基础传感器芯片研发生产薄弱、
企业规模偏小、技术标准缺乏、应用领域不广、层次偏低。
可以编辑的精品文档你值得拥有下载后想怎么改就怎么改物联网在中国发展的优势和现状目前在我国物联网还处于起步阶段在很多领域都有初步的应用如交通城市管理电网石油天然气生产和运输医疗和教育等
物联网在中国发展的优势和现状
目前，在我国物联网还处于起步阶段，在很多领域都有初步的应用，如交通、城市管理、电网、石油天然气生产和运输、医疗和教育等。
2.企业和地方主导，缺少高层整体规划
物联网技术在各行业的应用体系框架和路线尚不明确，重点不够突出。一些地方政府和企业积极性较高，但各自为政，缺少国家层面的整体规划和
部署。地方的动作快于中央部委，如，一些地方政府制定了发展物联网的规划，打造区域物联网产业链；多个城市要建设智慧城市，与IBM签订了框架协议；许多地方政府投资巨资建立各种超级计算中心和计算中心；国家电网公司、南方电网公司都制定了智能电网发展规划，并开展示范，但以电网公司为主，缺少利益相关者的参与。
智能制造技术的研究进展与未来趋势
智能制造技术的研究进展与未来趋势智能制造技术是当下制造业发展的重要趋势之一，不仅为企业提供了更高效、更智能的生产方式，也为人们的生活带来了更多便利和创新。
本文将探讨智能制造技术的研究进展以及未来的趋势。
一、智能制造技术的研究进展智能制造技术主要包括物联网、人工智能、大数据分析和自动化等方面的研究。
1. 物联网技术物联网技术是智能制造的重要支撑，通过将物理设备与互联网连接，实现设备间的信息交互和自动控制。
目前，物联网技术在制造业中得到了广泛应用，例如工厂中的传感器网络能够实时监测设备的状态，提前预警故障，从而避免生产中断。
2. 人工智能技术人工智能技术在智能制造中发挥重要作用。
通过机器学习和深度学习等方法，智能制造系统能够自动学习和适应新的生产需求，提高生产效率和产品质量。
例如，一些先进的机器人系统能够通过视觉识别技术自动完成装配和检测任务，减少了人工操作的需求。
3. 大数据分析技术随着智能制造系统的普及，生产过程中产生的数据量呈指数级增长。
大数据分析技术能够对这些数据进行挖掘和分析，提供可行的生产优化方案。
例如，通过对生产数据的分析，可以发现工艺上的不足和潜在的改进点，从而提高生产效率和产品质量。
4. 自动化技术自动化技术是智能制造的基础，它能够帮助企业实现生产过程的自动化和规模化。
例如，在汽车制造业中，生产线上的机器人可以完成车辆的焊接、喷涂等工序，大大提高了生产效率和产品质量。
二、智能制造技术的未来趋势智能制造技术在未来还有很大的发展空间，以下是几个主要的趋势：1. 智能工厂的建设智能工厂是智能制造技术的重要应用场景之一，它将生产线上的各个环节连接起来，实现自动化、高效率的生产过程。
未来，随着物联网和人工智能技术的不断发展，智能工厂将成为制造业的主要模式。
2. 人机协作随着机器人和人工智能技术的进步，人机协作将成为未来智能制造的趋势之一。
传统上，机器人主要承担重复性、危险性高的生产任务，而人类则负责非标准化和创造性的工作。
智能物联网时序数据分析关键技术研究综述
第１３卷㊀第１２期Ｖｏｌ．１３Ｎｏ．１２㊀㊀智㊀能㊀计㊀算㊀机㊀与㊀应㊀用ＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＣｏｍｐｕｔｅｒａｎｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ㊀㊀２０２３年１２月㊀Ｄｅｃ．２０２３㊀㊀㊀㊀㊀㊀文章编号：２０９５－２１６３（２０２３）１２－０００１－０８中图分类号：ＴＰ１８１文献标志码：Ａ智能物联网时序数据分析关键技术研究综述梁志宇，王宏志（哈尔滨工业大学计算学部，哈尔滨１５０００１）摘㊀要：智能物联网是人工智能和物联网的结合，通过人工智能技术处理物联网产生的海量数据，提供智慧化的分析和决策，从而提升数据的实用价值㊂智能物联网被广泛应用于智慧城市㊁智慧医疗㊁智能家居㊁无人驾驶等多个领域㊂时间序列数据是智能物联网中最重要的数据类型之一㊂时序数据泛指一切随时间有序变化的数据集合㊂智能物联网各种应用场景产生的海量监测数据多以时序数据的形式存在㊂智能化的时序数据分析技术，包括时间序列分类㊁聚类和异常检测等，是支撑智能物联网应用的重要基础㊂本文对智能物联网时序数据分析中重要程度高㊁需求迫切的关键技术问题进行总结和分析，并进一步探讨未来的研究方向㊂关键词：智能物联网；时序数据分析；时间序列分类；联邦学习；自监督表示学习ＳｕｒｖｅｙｏｎｋｅｙｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓｏｆＡＩｏＴｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓａｎａｌｙｓｉｓＬＩＡＮＧＺｈｉｙｕ，ＷＡＮＧＨｏｎｇｚｈｉ（ＦａｃｕｌｔｙｏｆＣｏｍｐｕｔｉｎｇ，ＨａｒｂｉｎＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｈａｒｂｉｎ１５０００１，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＡｒｔｉｆｉｃｉａｌＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅｏｆＴｈｉｎｇｓ（ＡＩｏＴ）ｉｓｔｈｅｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎｏｆＡｒｔｉｆｉｃｉａｌＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ（ＡＩ）ａｎｄＩｎｔｅｒｎｅｔｏｆＴｈｉｎｇｓ（ＩｏＴ），ｗｈｉｃｈｐｒｏｖｉｄｅｓｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔａｎａｌｙｓｉｓａｎｄｄｅｃｉｓｉｏｎｍａｋｉｎｇｂｙｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｔｈｅｍａｓｓｉｖｅｄａｔａｇｅｎｅｒａｔｅｄｂｙＩｏＴｕｓｉｎｇＡＩｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ，ｓｏｔｈａｔｔｏｅｎｈａｎｃｅｔｈｅｐｒａｃｔｉｃａｌｖａｌｕｅｏｆｔｈｅｄａｔａ．ＡＩｏＴｉｓｗｉｄｅｌｙｕｓｅｄｉｎｍａｎｙｆｉｅｌｄｓｓｕｃｈａｓｓｍａｒｔｃｉｔｙ，ｓｍａｒｔｈｅａｌｔｈｃａｒｅ，ｓｍａｒｔｈｏｍｅ，ａｕｔｏｎｏｍｏｕｓｄｒｉｖｉｎｇａｎｄｓｏｏｎ．ＴｉｍｅｓｅｒｉｅｓｉｓｏｎｅｏｆｔｈｅｍｏｓｔｉｍｐｏｒｔａｎｔｄａｔａｔｙｐｅｉｎＡＩｏＴ．Ｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓｒｅｆｅｒｓｔｏｔｈｅｄａｔａｃｏｌｌｅｃｔｉｏｎｓｏｒｄｅｒｅｄｏｖｅｒｔｉｍｅ．ＴｈｅｍａｓｓｉｖｅｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｄａｔａｇｅｎｅｒａｔｅｄｆｒｏｍｖａｒｉｏｕｓＡＩｏＴｓｃｅｎａｒｉｏｓｍｏｓｔｌｙｅｘｉｓｔｉｎｔｈｅｆｏｒｍｏｆｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓ．Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｔｉｍｅ－ｓｅｒｉｅｓｄａｔａａｎａｌｙｓｉｓｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ，ｉｎｃｌｕｄｉｎｇｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ，ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇａｎｄａｎｏｍａｌｙｄｅｔｅｃｔｉｏｎ，ａｒｅｔｈｅｂａｓｉｃｆｏｕｎｄａｔｉｏｎｓｆｏｒＡＩｏＴａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ．Ｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ，ｗｅｃｏｎｄｕｃｔａｓｕｒｖｅｙｏｎｔｈｅｋｅｙｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓｗｉｔｈｈｉｇｈｉｍｐｏｒｔａｎｃｅａｎｄｕｒｇｅｎｔｎｅｅｄｓ，ａｎｄｄｉｓｃｕｓｓｔｈｅｆｕｔｕｒｅｒｅｓｅａｒｃｈｄｉｒｅｃｔｉｏｎｓｉｎｔｈｅａｒｅａｏｆＡＩｏＴｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓａｎａｌｙｓｉｓ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ＡＩｏＴ；ｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓａｎａｌｙｓｉｓ；ｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ；ｆｅｄｅｒａｔｅｄｌｅａｒｎｉｎｇ；ｓｅｌｆ－ｓｕｐｅｒｖｉｓｅｄｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎｌｅａｒｎｉｎｇ基金项目：国家电网有限公司科技项目（５７００－２０２１１９１７６Ａ－０－０－００）㊂作者简介：梁志宇（１９９４－），男，博士研究生，主要研究方向：智能时序数据分析㊁联邦学习㊁工业大数据分析等㊂通讯作者：王宏志（１９７８－），男，博士，教授，主要研究方向：大数据管理与分析㊁智能化数据管理㊂Ｅｍａｉｌ：ｗａｎｇｚｈ＠ｈｉｔ．ｅｄｕ．ｃｎ收稿日期：２０２３－０４－０２０㊀引㊀言物联网是继计算机㊁互联网后的世界信息产业第三大浪潮，是第四次工业革命的核心㊂移动通信技术的发展使得物联网扩展到人㊁车㊁家用和公共设施等泛在物体，实现了万物互联㊂根据互联网数据中心（ＩｎｔｅｒｎｅｔＤａｔａＣｅｎｔｅｒ，ＩＤＣ）预测，２０２１到２０２７年，为数字孪生建模的实物资产和流程数量将从５％增加到５０％；到２０２５年，３０％的城市将通过物联网等技术，将物理和数字相结合，以改善关键基础设施和数字服务的远程管理㊂万物互联在给社会提供更为便捷的生产生活条件的同时，也引发了新的技术问题㊂其中最重要的问题之一，是如何有效分析和利用万物互联制造的海量数据㊂为此，智能物联网（ＡｒｔｉｆｉｃｉａｌＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅｏｆＴｈｉｎｇｓ，ＡＩｏＴ）的概念应运而生㊂智能物联网是人工智能和物联网的融合，通过人工智能技术处理物联网产生的数据，提供智慧化的分析和决策，从而提升物联网的实用价值㊂智能物联网被广泛应用于智慧城市㊁智慧医疗㊁智能制造㊁智能家居㊁无人驾驶等多个领域㊂时间序列泛指一切随时间有序变化的数据集合，时间序列数据是智能物联网中最具代表性的数据类型之一㊂智能物联网各种应用场景产生的海量监测数据，如：智能穿戴设备上的健康状态监测数据；智慧城市中的智能电网㊁智能通信基站㊁智能交通信号灯的状态监控数据；以及工业传感器上的设备运行状态监控数据等，多以时间序列数据的形式存在㊂智能化的时间序列数据分析技术，包括时间序列分类㊁聚类㊁异常检测等，是实现人体健康状态监控㊁城市大脑㊁设备故障诊断等智慧应用的关键基础㊂例如：通过对智能手机㊁智能手表／手环等设备监测的人体运动数据进行准确分类，可以判断出携带者的行㊁走㊁坐㊁卧㊁跌倒等运动姿态，从而提供个性化的服务或对可能存在的风险意外进行及时告警；对城市电网中各个关键节点实时监控的电压㊁电流等信号进行异常检测，可以帮助电网管理人员及早对故障做出预警和定位，从而提高管理和维护的效率㊂因此，研究智能物联网时序数据的分析技术意义深远㊂然而，智能物联网时间序列数据的特点和智能物联网应用，对数据分析技术的独特需求，为研究带来诸多挑战，主要体现在如下方面：１）数据异构由于智能物联网应用场景广泛而多样，所产生的时间序列数据在采样频率㊁样本数量㊁序列长度㊁类别数量㊁维度㊁数据分布及数据所代表的物理规律和自然属性等方面均是高度异构的㊂例如：对于城市环境的监测中，空气污染指数和气温等，往往以小时为单位㊂而对于生产线上高速运转的机械加工设备，其监测数据的采样周期达到秒级甚至毫秒级㊂因此，智能物联网时序数据的分析技术应对海量异构数据具有泛化能力㊂２）标注稀少在智能物联网实际应用中，为采集的时间序列数据提供准确充分的标注是相当困难的㊂例如：对于使用传感器监测生产线上运行设备的小型制造企业来说，由于特定工况相关的时间序列片段（如仪器的潜在故障等）通常位于整个监测时间序列中的未知区域且较为罕见，识别这些片段并标注类别往往需要丰富的专家经验，使得标注的获取代价十分昂贵㊂而没有足够的标记数据，则难以通过机器学习等人工智能技术来有效对数据建模和分析㊂３）响应迅速智能物联网应用需要对监测对象源源不断产生的时间序列数据进行分析，要求分析方法具有良好的效率，从而保证能够对于不断产生的新数据作出快速响应，以满足实际应用的需求㊂４）决策可解释不同于主要关注虚拟世界的传统互联网，物联网应用与现实世界紧密相连㊂而诸多现实应用需要智能决策具有可解释性，从而提升人机物交互的可靠性，并满足法律㊁道德和伦理的要求㊂例如：在自动驾驶中，算法根据车辆的实时监控数据来规避故障并预测接下来的动作，要求算法的决策 有理可依 ㊁ 有迹可循 ，从而对潜在的事故作出准确把握和判断，以此提高自动驾驶系统的安全性，并在发生交通事故时，能够准确对事故原因进行溯源，以明确法律责任㊂然而众所周知，一些现有的人工智能技术，如深度神经网路，具有非常弱的可解释性，因而难以很好地支撑智能物联网的时间序列数据㊂面对智能物联网应用对时序数据分析的迫切需求和上述重要挑战，本文对智能物联网时序数据分析的关键技术问题的研究进展进行梳理和分析，主要包括时间序列分类㊁联邦学习和自监督表示学习㊂１㊀时间序列分类时间序列分类是智能物联网时间序列分析中最重要的问题之一㊂过去的十年中，有大量的时间序列分类算法相继提出㊂这些方法可以归纳为六大类，其中包括基于全局相似性的方法㊁基于区间特征的方法㊁基于词典的方法㊁基于元形状的方法㊁基于深度学习的方法和混合方法㊂１．１㊀基于全局相似性方法该类方法通过度量测试时间序列样本与训练数据的整体相似性，用最近邻分类器来判断序列的类别㊂其中，最基础的距离度量方法是欧氏距离㊂使用欧式距离度量的最近邻分类器（１ＮＮ－ＥＤ）在多种时间序列数据集上表现稳健［１］㊂然而，欧氏距离无法很好地度量在时间维度上存在对齐差异的时间序列［２－３］㊂因此，一些研究使用弹性的距离度量准则来替代欧式距离，其中最具代表性的弹性度量是动态时间规整（ＤｙｎａｍｉｃＴｉｍｅＷｒａｐｐｉｎｇ，ＤＴＷ）［４］㊂１．２㊀基于区间特征方法在时间序列中，分类特征通常位于整个序列的某些区间，而区间外的区域往往包含与类别无关的噪声㊂受此启发，一些研究从固定时间区间的序列中提取特征（如：平均值㊁傅里叶系数等），并用这些特征来训练分类器㊂由于可能的区间数量非常庞大，而对所有区间进行暴力枚举是不切实际的㊂因此，时间序列森林（ＴｉｍｅＳｅｒｉｅｓＦｏｒｅｓｔ，ＴＳＦ）［５］提出随机采样不同长度的区间来提取特征，并使用集成的树模型来选择特征并构建分类器，以此提高模型的泛化性能㊂在此基础上，时间序列特征袋（Ｔｉｍｅ２智㊀能㊀计㊀算㊀机㊀与㊀应㊀用㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀第１３卷㊀ＳｅｒｉｅｓＢａｇｏｆＦｅａｔｕｒｅｓ，ＴＳＢＦ）［６］先利用随机采样区间上的特征构建模型，对每个区间的类别分布概率进行估计，并将所有采样区间的类别分布概率估计值离散化，最后以每个样本对应的所有离散化值的统计直方图，作为该样本的表示向量来训练分类器㊂学习模式相似性（ＬｅａｒｎｅｄＰａｔｔｅｒｎＳｉｍｉｌａｒｉｔｙ，ＬＰＳ）［７］利用多个回归树来建模不同区间子序列间的相关性，并以每个回归树叶子节点子序列的数目，作为每个样本的特征向量㊂两个改进框架ＴＳＢＦ和ＬＰＳ流程复杂，且分类性能相较于原始的ＴＳＦ框架没有显著提升㊂因此，后续的研究主要以ＴＳＦ框架作为基础，并通过改善特征种类和区间的采样方式来提高分类性能㊂随机区间谱集成（ＲａｎｄｏｍＩｎｔｅｒｖａｌＳｐｅｃｔｒａｌＥｎｓｅｍｂｌｅ，ＲＩＳＥ）［８］提出对集成中每个树模型采样一个随机区间，并提取区间上的谱特征来构建树㊂典型区间森林（ＣａｎｏｎｉｃａｌＩｎｔｅｒｖａｌＦｏｒｅｓｔ，ＣＩＦ）［９］提出使用精选的时间序列分类特征集［１０］来提取区间中序列的特征，从而大幅提高了分类的准确性㊂多样表示典型区间森林（ＤｉｖｅｒｓｅｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎＣａｎｏｎｉｃａｌＩｎｔｅｒｖａｌＦｏｒｅｓｔ，ＤｒＣＩＦ）［１１］在ＣＩＦ的基础上额外增加了９种特征类型，从而进一步提高了分类性能㊂１．３㊀基于词典方法受文本分类的启发，一些研究试图为时间序列设计特征词典，并根据词典中每个特征的计数，将时间序列实例转化为高维稀疏的特征向量㊂模式袋（ＢａｇｏｆＰａｔｔｅｒｎｓ，ＢＯＰ）［１２］直接实现了这个想法㊂其通过符号聚合近似（ＳｙｍｂｏｌｉｃＡｇｇｒｅｇａｔｅａｐｐｒｏＸｉｍａｔｉｏｎ，ＳＡＸ）［１３］，将原始时间序列在滑动窗口内的子序列转换为单词，从而构成特征词典㊂文献［１４］采用了一种著名的信息检索技术，即向量空间模型，来描述ＳＡＸ单词的特征，从而为每个类别生成一个词袋集合来代表这个类别的特征，进一步改进了模式袋㊂文献［１５］结合ＳＡＸ表示和序列学习进行时间序列分类㊂该研究可以看作是基于字典方法的一个特例，每个ＳＡＸ单词的词袋记录的是一个序列学习模型学习到的分类权重，而不是词频㊂除了基于ＳＡＸ的方法外，文献［１６］采用符号傅里叶近似（ＳｙｍｂｏｌｉｃＦｏｕｒｉｅｒＡｐｐｒｏｘｉｍａｔｉｏｎ，ＳＦＡ）来获得时间序列在频域上的特征符号表示，从而将原始序列转换为词频向量，并使用定制的方法来构建分类模型，在分类准确率和运行效率上都表现出很大的优势㊂１．４㊀基于元形状方法元形状（Ｓｈａｐｅｌｅｔ）是时间序列上具有类别区分能力的子序列［１７］㊂在早期研究中，元形状的挖掘过程与分类决策树训练过程耦合在一起，因而无法针对不同分类场景选择不同的分类模型，缺乏灵活性㊂元形状变换［１８］方法采用两阶段的方式实现基于元形状的分类㊂首先从原始时间序列的子序列中搜索得到最优的若干元形状，并通过原始数据与所有发现的元形状之间的距离，将时间序列映射为表示向量后，任何传统的分类模型都可以在这些向量上进行训练㊂由于元形状的搜索过程较为耗时，一些研究针对元形状搜索过程的特点提出了相应的加速技术，如：元形状距离计算剪枝［１７］㊁信息增益剪枝［１９］和计算缓存［２０］㊂文献［２１］提出了一种基于ＳＡＸ表示和随机投影的快速元形状搜索方法，相较于直接在子序列上搜索更为高效㊂然而，由于采用了近似策略，这种方法会降低分类的精度㊂不同于从原始时间序列的子序列中选择元形状的方法，元形状学习（Ｌｅａｒｎｉｎｇｓｈａｐｅｌｅｔｓ，ＬＳ）［２２］提出将元形状作为分类模型的可学习参数，通过模型训练来学习优化的元形状㊂继承这一思想，后续的研究提出了许多改进方案㊂文献［２３］使用更高效的学习算法来提高学习的效率㊂文献［２４］通过学习３种不同类型的元形状来提高模型的性能㊂文献［２５］对基于元形状的时间序列分类算法进行了综述㊂１．５㊀基于深度学习方法由于深度学习在计算机视觉和自然语言处理领域的巨大成功，一些研究适配或设计深度神经网络，来实现端到端的时间序列分类㊂文献［２６］对几类代表性的深度时间序列分类方法进行综述和实验评估，其中包含多层感知机㊁卷积神经网络和回升状态网络㊂结果表明，采用卷积神经网络架构的深度残差网络，能够实现当前最优的分类性能，但由于众所周知的黑箱效应，基于深度学习的方法具有很弱的可解释性㊂文献［２７］探索了基于长短时记忆网络的深度时间序列分类模型㊂文献［２８］提出集成５个具有多样性架构的残差网络来降低模型的泛化误差㊂文献［２９］提出基于多尺度残差的全卷积神经网络结构，融合不同网络来学习更丰富的分类表征㊂文献［３０］提出带有注意力机制的原型网络来实现时间序列分类㊂文献［３１］提出了基于转换器（Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ）架构的时间序列分类方法㊂３第１２期梁志宇，等：智能物联网时序数据分析关键技术研究综述１．６㊀混合方法混合方法通过将多种不同类型的分类特征／模型组合在一起，进一步提高分类的性能㊂弹性集成（ＥｌａｓｔｉｃＥｎｓｅｍｂｌｅ，ＥＥ）［３２］１１个基于不同距离度量的最近邻分类器㊂接近森林（ＰｒｏｘｉｍｉｔｙＦｏｒｅｓｔ，ＰＦ）［３３］将距离度量引入到随机森林训练中，以时间序列样本与一些参考样本间的距离作为节点划分的依据㊂异构集成嵌入森林时间序列组合（ＴｉｍｅＳｅｒｉｅｓＣｏｍｂｉｎａｔｉｏｎｏｆＨｅｔｅｒｏｇｅｎｅｏｕｓａｎｄＩｎｔｅｇｒａｔｅｄＥｍｂｅｄｄｉｎｇＦｏｒｅｓｔ，ＴＳ－ＣＨＩＥＦ）［３４］进一步扩展了ＰＦ，其将不同类型的距离度量㊁序列的区间特征和字典特征均作为节点划分函数的候选，并选择最佳的划分函数来划分叶子节点㊂此外，有研究探索了一种元集成架构［８］，该架构以多个基于不同类型时间序列特征的模型作为基分类器，将每个基分类器输出的类别概率分布进行加权组合作为最终的输出㊂综上所述，现有时间序列分类方法中，基于ＤＴＷ距离的１最近邻具有简单易实现㊁性能稳定的特点，因而是最流行的基线方法㊂基于区间特征㊁字典特征㊁元形状和深度学习的方法在分类精度上的表现相当，但相较于深度模型，前３类方法在可解释性上具有显著优势㊂以元集成架构为代表的混合方法通过元集成组合多种分类模型，能够实现当前最优的分类性能㊂但其性能优劣主要取决于各个基分类器自身的性能㊂２㊀联邦学习联邦学习旨在以隐私保护的方式，联合利用多个参与方的数据构建机器学习模型㊂本节主要围绕３个有关方向对联邦学习的现有研究进行综述，其中包括联邦学习的基础模型㊁联邦学习的特定任务以及联邦学习的隐私保护㊂２．１㊀联邦学习基础模型联邦学习基础模型的研究主要关注线性模型㊁树模型和神经网络模型㊂２．１．１㊀线性模型作为最基础的机器学习模型，线性模型在联邦学习中持续受到关注㊂文献［３５］使用差分隐私技术保护原始数据，以此实现明文上的联邦逻辑回归㊂文献［３６］提出了基于同态加密的高效岭回归㊂文献［３７］使用二阶多项式近似逻辑回归的代价函数，从而通过在加密数据上求解线性系统来学习逻辑回归模型㊂文献［３８］研究了面向联邦学习的分布式并行逻辑回归㊂２．１．２㊀树模型树模型具有良好的拟合能力和可解释性，因而在联邦学习中被广泛研究㊂文献［３９］提出基于秘密共享的多方安全计算的决策树训练协议，能够在不泄露任何中间信息的前提下实现联邦学习㊂文献［４０］提出了一种用于横向划分数据的梯度提升决策树训练协议㊂协议协调各方轮流使用本地数据训练回归树拟合残差，并将模型传递给下一方㊂由于每个树模型的学习过程不依赖加密计算技术和各方间通信，协议具有和本地计算相当的运行效率，但在各方间传递明文模型时会造成一定的隐私泄露㊂文献［４１］提出一种用于纵向联邦学习的梯度提升决策树框架，利用纵向联邦决策树训练的特性，通过同态加密来实现隐私保护㊂以该框架为基础，文献［４２］设计了更为高效的多方安全计算协议来提高联邦梯度提升决策树算法的效率；文献［４３］使用分布式并行计算技术，设计和实现了工业级的高性能联邦学习系统㊂文献［４４］研究了一种通用的树模型纵向联邦学习系统，联合使用同态加密㊁秘密共享和差分隐私等多种隐私保护技术实现安全高效的联邦学习㊂该系统支持基础的决策树模型及随机森林㊁梯度提升决策树等集成模型㊂２．１．３㊀神经网络模型虽然利用安全两方梯度下降算法实现了秘密共享数据上的神经网络联邦学习，但由于神经网络模型结构复杂㊁运算量大㊁过于依赖密态计算等因素，将大大降低联邦学习的效率㊂因此，近些年的研究主要探索在不暴露重要信息的前提下，充分利用明文数据进行联邦学习㊂文献［４５］提出基于可选参数共享的神经网络联邦学习算法，通过在各方共享部分模型参数来实现构建模型㊂文献［４６］提出一种模型平均联邦学习架构，借助一个受信任的第三方服务器聚合各方的模型参数，各方利用本地数据联合学习模型㊂以该框架为基础，文献［４７］进一步对通信效率进行了优化㊂文献［４８］利用差分隐私技术来降低参数共享时隐私泄露的风险㊂文献［４９］提出了基于同态加密的安全聚合算法来保护各方私有的模型参数㊂考虑到加密和密文传输会降低联邦学习的效率，文献［５０］提出将成批次的梯度值量化并编码到一个长整数，再对长整数加密和传输，从而减少加密运算次数和通信开销㊂文献［５１］针对纵向划分数据，提出基于同态加密和秘密共享的反向传播计算协议，从而支持安全的神经网络模４智㊀能㊀计㊀算㊀机㊀与㊀应㊀用㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀第１３卷㊀型训练㊂２．２㊀联邦学习特定任务许多数据分析和机器学习任务，无法直接使用基础模型来完成，因而出现了一些面向特定任务的联邦学习研究㊂文献［５２］探索了循环语言模型的联邦学习；文献［５３］研究了联邦设定下的多任务学习；文献［５４］提出了一种联邦迁移学习框架；文献［５５］探索了联邦的排名学习问题；文献［５６］针对分布式联邦学习各方数据非独立同分布问题，提出了个性化联邦学习的解决方案；文献［５７］提出了一种用于联邦推荐系统训练的算法；文献［５８］研究了无监督的联邦节点表示学习问题㊂此外，文献［５９］提出了一种联邦特征选择方法；文献［６０］探索了联邦学习中的数据调试问题；文献［６１］针对联邦划分数据上的空间查询任务，给出了安全高效的解决方案；文献［６２］针对联邦设定下的分类问题，提出了一种基于众包的隐私保护系统方案；文献［６３］探究了基于联邦学习的服务质量（ＱｕａｌｉｔｙｏｆＳｅｒｖｉｃｅ）优化方法；文献［６４］面向金融预测领域，提出了一种改进的联邦决策树算法，有效提高了预测的准确率和效率㊂２．３㊀联邦学习隐私保护联邦学习最重要的基础之一是隐私保护技术㊂支撑联邦学习的隐私保护技术主要包括多方安全计算㊁同态加密和差分隐私等㊂安全多方计算是一种通用的隐私保护框架［６５］，包含支撑许多常用运算操作的安全协议［６６］㊂在联邦学习通常考虑的半诚实模型下，这些安全计算协议不仅能够提供满足实际应用需求的性能，还可以通过零知识证明，将这些运算扩展到恶意模型上［６７］㊂同态加密通过对隐私数据加密并在密文上执行运算，来实现隐私保护㊂基于同态加密，可以很容易地实现安全加法运算，但其不支持除法和对比等较为复杂的操作；数据的加密和解密往往具有很高的计算开销［４３］㊂差分隐私技术通过在私密数据中添加噪声来实现隐私保护［６８］，由于数据的值发生了改变，差分隐私会影响分析结果的准确性㊂由于联邦学习的研究涉及诸多领域（如：机器学习㊁数据库㊁网络通信及密码学等），因此通过联邦学习的基础模型，可以为诸多实际应用提供通用的解决方案㊂而对于特定的联邦学习任务，考虑到安全性㊁准确性和效率等诸多因素，需要研究定制化的方法㊂在联邦学习中，隐私保护的实现主要基于多方安全计算㊁同态加密和秘密共享㊂多方安全计算能够提供多种基本的运算操作，但其执行过程需要额外的计算和通信开销；同态加密能够方便地支持安全加法操作，但数据的加密和解密需要较高的计算代价；通过差分隐私技术，可以实现明文上的联邦计算，因而具有较高的计算效率㊂但噪声会影响联邦学习的准确性，因而基于差分隐私的方案常需要在隐私保护和准确性之间权衡㊂３㊀自监督表示学习３．１㊀概述表示学习也称特征学习，是通过机器学习模型自动从数据中提取对下游分析任务有效的特征㊂自监督表示学习不使用数据标签，仅利用数据自身的结构特点来学习表示，自监督表示学习在计算机视觉和自然语言处理领域已被广泛研究㊂例如：在计算机视觉领域，文献［６９］提出了一种简单有效的对比学习框架；文献［７０］利用表示向量的原型（Ｐｒｏｔｏｔｙｐｅ）作为参考，来提高对比学习的性能；文献［７１］通过同时考虑不同场景和实例间的相关性，提出了一种更加通用的自监督图像表示框架㊂在自然语言处理领域，文献［７２］是一个经典的自监督表示学习框架，其利用句子中相邻词之间的联系来学习词表征，文献［７３］通过掩码的方式预训练通用的编码器，从而获得有益于下游任务的表示；文献［７４］则通过对比学习范式来学习句子的表示㊂３．２㊀面向时间序列的自监督表示学习与计算机视觉和自然语言处理等领域不同，时间序列的自监督表示学习研究仍处于起步阶段㊂受自监督表示学习框架的启发，文献［７５］将三元组损失扩展到时间序列领域来解决表示学习问题㊂类似地，由于转换器（Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ）模型［７６］在自然语言建模中的成功，文献［３１］探索了Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ模型在自监督时间序列表示学习上的效果；文献［７７］提出通过在潜在空间中预测未来时间步的表示来实现自监督学习；文献［７８］在此基础上进行了扩展，通过联合利用预测和语义对比来提高表示的质量；文献［７９］将时间戳级别的对比与上下文对比结合起来，以实现层次化的表示；文献［８０］通过假设时间重叠序列之间的表示一致性，来建模随时间动态变化的潜在状态，而文献［８１］则利用时域和频域之间的一致性来丰富表示的信息㊂综上，自监督表示学习能够充分利用无标注的数据来学习有益于下游任务的表示（特征）㊂然而，对于时间序列的自监督表示学习研究方兴未艾㊂该５第１２期梁志宇，等：智能物联网时序数据分析关键技术研究综述。
当前电子信息工程技术的前沿进展
当前电子信息工程技术的前沿进展电子信息工程技术是当今世界科技领域中的重要学科之一。
它涵盖了电子、通信和计算机技术等多个领域，以推动科技创新和社会发展为目标。
当前，电子信息工程技术正处于不断发展和前沿进展的阶段。
本文将针对该任务名称，对当前电子信息工程技术的前沿进展进行论述。
一、人工智能与机器学习人工智能（Artificial Intelligence，AI）和机器学习（Machine Learning）是当前电子信息工程技术的热点领域。
随着计算能力的提升和数据集的增加，人工智能在诸多应用领域取得了重要突破。
例如，在自动驾驶、自然语言处理、医疗诊断等方面都有大量的研究和应用。
机器学习作为人工智能的一个重要分支，通过让机器从大量数据中学习并进行决策、预测等任务，已经实现了很多令人瞩目的成果。
二、物联网技术物联网（Internet of Things，IoT）是将各种物理设备通过互联网进行连接和通信的技术。
当前，物联网技术已经广泛应用于智能家居、智慧城市、智能交通等领域。
物联网技术的前沿进展主要体现在其应用的深化和技术的创新上，如更高效的传感器、更稳定的无线通信协议、更智能的数据处理和分析算法等。
三、无线通信技术无线通信技术一直是电子信息工程技术的研究重点。
当前，随着5G技术的快速发展和商用化进程，无线通信技术迎来了新的突破。
5G技术具有更高的数据传输速率、更低的延迟和更大的接入密度，可以支持更多用户同时连接，并为各种应用提供更好的通信性能。
同时，无线通信技术领域还涌现出一些新的研究方向，如毫米波通信、多天线技术、物理层安全等。
四、量子计算与量子通信量子计算和量子通信是电子信息工程技术的前沿领域之一。
量子计算利用量子力学的特性来进行计算，具有在某些特定任务上超越传统计算机的潜力。
目前，科学家们已经成功实现了包括纠缠态、量子比特（Qubit）等重要的量子计算基础技术，并且正在研究如何构建可扩展的量子计算机。
物联网技术在环境监测中的发展现状与未来趋势
物联网技术在环境监测中的发展现状与未来趋势随着科技的不断进步和人们对于环境问题的日益关注，物联网技术在环境监测领域的应用也逐渐得到了广泛的关注和应用。
物联网技术可以将传感器、设备等互联互通，使得环境监测系统更加智能化和高效化。
本文将探讨物联网技术在环境监测中的发展现状与未来趋势。
一、物联网技术在环境监测中的发展现状1.1 传统环境监测存在的问题传统的环境监测方式通常依赖于人工采集数据或者固定布设的传感器获取数据进行监测。
然而，这种方式需要大量人力物力投入，且数据采集和分析效率较低。
同时，针对大范围和复杂环境的监测也存在很大挑战。
1.2 物联网技术的应用优势物联网技术的应用为环境监测带来了新的机遇。
首先，物联网技术可以将传感器和设备实现互联互通，实时监测环境参数，大大提高了数据采集的效率。
其次，物联网技术还可以将数据通过云计算和大数据分析等技术进行处理，从而实现数据的智能分析和预测。
最后，物联网技术还能够将监测系统与其他领域的信息进行融合，如气象数据、地理信息等，提供更全面和准确的监测结果。
1.3 应用案例分析目前，物联网技术已经在环境监测领域得到了广泛的应用。
例如，在城市空气质量监测中，物联网技术可以通过布设传感器网络实时监测各个区域的空气质量，将数据传送到云端进行分析，从而为政府制定环境保护政策和居民提供空气质量预警。
在水质监测方面，物联网技术可以通过在河流、湖泊等水域布设传感器网络，实时监测水质指标，及时发现水污染问题。
在能源监测中，物联网技术可以通过智能电表和传感器，对能源消耗进行实时监测和节约，实现能源的可持续利用。
二、物联网技术在环境监测中的未来趋势2.1 人工智能结合物联网技术未来，随着人工智能的不断发展，物联网技术在环境监测中将更加智能化。
人工智能可以通过学习和分析环境数据，自动调整监测参数和预测环境变化趋势，使得监测系统更加智能高效。
2.2 区块链技术保障数据安全数据的安全性一直是物联网技术在环境监测中的重要问题。
物联网中的感知信息处理与传输技术研究
物联网中的感知信息处理与传输技术研究在物联网中，感知信息处理与传输技术是实现物联网智能化和互联互通的基础。
随着物联网应用场景的不断扩大和智能化水平的提升，感知信息处理与传输技术的研究变得尤为重要。
本文将探讨物联网中的感知信息处理与传输技术的研究进展和挑战，并讨论未来的发展方向。
感知信息处理是物联网中的重要环节。
它包括感知器件的选择、感知数据的采集和预处理、感知数据的融合与分析等。
感知器件种类繁多，包括传感器、执行器、RFID标签等。
不同的应用场景需要不同类型的感知器件来采集和处理数据。
为了提高感知信息的准确性和实时性，研究人员不断开发新的感知器件。
例如，基于MEMS技术的微型传感器具有体积小、能耗低等优势，可用于监测温度、湿度、光照等环境参数。
此外，感知数据的采集和预处理也是感知信息处理的重要环节。
采集到的感知数据可能存在噪声、缺失值等问题，需要经过滤波、插值等方法进行处理，以提高数据质量和准确性。
感知数据的融合与分析则旨在将来自不同感知器件的数据进行集成和融合，进一步挖掘数据背后的信息，并为其他系统提供有价值的决策依据。
感知信息传输是将感知数据从感知器件传输到云端或其他终端设备的过程。
传统的无线传输方式如Wi-Fi、蓝牙等已经无法满足物联网海量感知数据的传输需求。
为此，研究人员提出了许多新的感知信息传输技术。
一种常用的方法是利用低功耗广域网（LPWAN）技术，如LoRa、NB-IoT等。
这些技术能够实现长距离传输和低功耗，在城市范围内或广阔乡村地区提供物联网连接的基础设施。
此外，为了满足安全性、实时性、可靠性等要求，研究人员还提出了分布式感知信息传输架构、增强现实与虚拟现实技术等。
这些技术可以提高数据传输的效率和可靠性，并为物联网应用提供更好的用户体验。
然而，在感知信息处理与传输技术研究中，仍然存在一些挑战和问题。
首先是感知信息的隐私和安全问题。
物联网中涉及大量的个人和机密信息，如医疗数据、财务数据等，而这些信息的泄露可能导致严重后果。
物联网的国内外研究和发展现状
物联网的国内外研究和发展现状物联网（Internet of Things，简称IoT）是指通过互联网将各种物理设备连接起来，并使其能够相互通信、交互和共享信息的网络系统。
它不仅涵盖了传感器、无线通信技术、云计算等多个领域，还引发了智能家居、智慧城市、智能交通等众多应用场景的发展。
本文将介绍物联网的国内外研究和发展现状。
一、国内物联网研究现状1. 国内研究机构：中国的物联网研究得到了广泛关注和支持。
许多研究机构和高校设立了物联网专业或相关研究中心，如中国科学院自动化研究所、清华大学物联网技术研究中心等。
这些机构致力于物联网技术的研发和应用推广，为国内的物联网行业发展提供了坚实的基础。
2. 物联网标准和技术：国内相关标准和技术的制定和推广对物联网的发展起到了重要作用。
2010年，中国发布了《物联网技术体系架构》等一系列标准，推动物联网技术的统一和规范化。
同时，国内各大通信运营商相继推出了物联网专网，为物联网设备提供了更加稳定和高效的通信环境。
3. 应用场景：国内物联网应用场景广泛，从智能家居到智慧农业、智慧交通等领域都有涉及。
例如，智能家居产品的普及使得家庭生活更加便捷和舒适；智慧交通系统的建设提高了交通管理的智能化水平；智慧农业技术的引入提升了农业生产的效率和质量。
二、国外物联网研究现状1. 国外研究机构：国外物联网研究也处于蓬勃发展的阶段。
美国、欧洲等发达国家在物联网领域投入了大量研究资源，建立了一批著名的物联网研究中心，如美国麻省理工学院物联网实验室、德国嵌入式物联网研究中心等。
这些机构在传感器技术、网络通信、数据安全等方面取得了许多重要成果。
2. 物联网标准和技术：国外在物联网标准和技术方面也取得了许多进展。
国际标准化组织ISO、国际电信联盟ITU等机构制定了一系列物联网相关标准，促进了全球范围内物联网设备的互操作性和互连性。
此外，机器学习、大数据分析等先进技术的引入，也为物联网的发展提供了新的思路和方法。
《2024年国内BIM技术研究现状》范文
《国内BIM技术研究现状》篇一一、引言随着科技的快速发展，建筑信息模型（BIM）技术已成为现代建筑行业的重要工具。
BIM技术以其强大的信息集成、协调和优化能力，正在全球范围内得到广泛应用。
中国作为世界上最大的建筑市场，BIM技术的研究与应用也日益受到关注。
本文旨在探讨国内BIM技术的研究现状，分析其发展特点及存在的问题，并提出相应的建议。
二、国内BIM技术研究的发展历程自BIM技术引入中国以来，其发展历程大致可分为三个阶段：初步认知阶段、应用探索阶段和全面发展阶段。
在初步认知阶段，国内建筑行业对BIM技术的认识主要停留在理论层面，对其在建筑设计、施工和管理等方面的应用价值尚不清晰。
然而，随着对BIM技术的深入研究和实践，应用探索阶段开始形成。
在此阶段，BIM技术开始在建筑工程领域得到应用，为项目设计和施工带来了显著的效益。
进入全面发展阶段后，BIM技术在中国建筑行业的普及率显著提高，推动了相关软件的开发、标准和规范的形成以及行业内部人员技能的不断提升。
三、国内BIM技术研究现状1. 研发进展国内众多科研机构、高校和企业都在积极开展BIM技术研究，形成了良好的研发环境。
研究内容涵盖BIM软件平台开发、数据交互与共享、云计算和物联网技术在BIM领域的应用等。
其中，针对我国特有的建筑文化和环境，开发了适合本土的BIM软件和插件，提高了软件的适用性和易用性。
2. 应用领域目前，BIM技术已广泛应用于建筑设计、施工、运维等各个阶段。
在建筑设计阶段，BIM技术可以优化设计方案，提高设计质量；在施工阶段，BIM技术可以协调各专业间的信息，减少施工过程中的错误和浪费；在运维阶段，BIM技术可以实现设施的信息化管理，提高运维效率。
此外，BIM技术还广泛应用于绿色建筑、节能减排等领域，为我国的可持续发展做出了贡献。
3. 人才培养随着BIM技术的普及，越来越多的高校开设了BIM相关课程，培养了大批专业的BIM人才。
同时，企业也通过培训、实践等方式提高员工的BIM技能。
下一代网络技术发展趋势研究
下一代网络技术发展趋势研究随着互联网的普及和发展，网络技术也在不断地进步和创新。
目前，我们正处于一个网络技术变革的时代，各种新兴技术层出不穷，其中最引人关注的就是下一代网络技术。
下一代网络技术可以带来更快、更稳定、更安全的网络体验，同时也可以为未来的数字化和智能化社会提供更可靠的基础设施。
本篇文章将从几个方面来探讨下一代网络技术的发展趋势。
一、5G网络技术5G网络技术可以说是当前最热门的话题之一。
5G是第五代移动通信技术，具备更高的速率、更低的延时和更大的连接数。
相比于现有的4G网络，5G网络可以实现更广泛的应用，例如云游戏、远程医疗、自动驾驶等等。
目前，全球各大国家和地区都在积极推进5G网络的建设，并争相成为5G技术领导者。
中国在5G网络建设上也取得了长足的进展，通过5G网络技术的建设，可以为中国数字经济的发展提供有力的支持。
二、物联网技术物联网技术是指各种智能设备和传感器通过互联网连接在一起，构成一个巨大的系统网络。
物联网技术可以为人们提供更高效、更便捷、更智能的生活方式，同时也将对各行各业的生产和管理方式产生深远的影响。
目前，物联网技术已经被越来越广泛地应用。
例如，智能家居、智能工厂、智能城市等等。
未来，物联网技术还将延伸到更多的领域，例如环境监测、智慧农业、智慧医疗等等。
三、边缘计算技术边缘计算技术是指在物联网和云计算之间的一种计算模式，它将计算和存储的过程从云端移到网络的边缘设备上，以提高数据传输的效率和安全性。
边缘计算技术可以为智能设备提供更好的响应时间和更高的数据处理速度，同时也可以降低网络传输的负载。
当前，边缘计算技术正在逐渐成为下一代网络技术的重要组成部分。
在未来，边缘计算技术将与其他技术结合，构建出更加智能化、高效和安全的网络架构。
四、区块链技术区块链技术是近年来兴起的一种新型互联网技术，它的核心思想是去中心化和信任机制。
区块链技术可以为数字资产的交易提供更高的安全性和信任度。
物联网技术与应用第七章
相较于传统网络，物联网的感知节点大都部署在无人监控的环境，具有能力脆弱、资源受限等特点，并且 由于物联网是在现有的网络基础上扩展了感知网络和应用平台，传统网络安全措施不足以提供可靠的安全保障， 从而使得物联网的安全问题具有特殊性。
7.1 物联网安全概述
1 从物联网的构成要素分析
物联网的构成要素包括传感器、传输系统（泛在网）及处理系统，因此 物联网的安全形态表现在这3个要素上。就物理安全而言，主要表现在传感器 的安全方面，包括对传感器的干扰、屏蔽、信号截获等。就运行安全而言， 则存在于各个要素中，即涉及传感器、传输系统及处理系统的正常运行，这 方面与传统的信息安全基本相同。数据安全也是存在于各个要素中，要求在 传感器、传输系统、处理系统中的信息不会出现被窃取、被篡改、被伪造、 被抵赖等。传感器与无线传感器网络所面临的问题比传统的信息安全更为复 杂，因为传感器与无线传感器网络可能会因为能量受限的问题而不能运行过 于复杂的保护体系。
7.1 物联网安全概述
由于物联网的应用领域非常广泛，而这些应用在应用层 又没有统一的安全平台和标准，因此，各物联网企业在应用 层方面的研究也各有特点。应用层是物联网三层结构中的最 顶层，主要对感知层所采集数据进行计算、处理和知识挖掘， 从而实现对物理世界进行实时控制、精确管理和科学决策。 物联网的处理应用层主要是云计算平台及其服务，包括大数 据处理。因此物联网处理应用层的安全就是处理平台本身的 安全和其所提供的服务的安全。在这方面，几乎每个物联网 处理平台都有自己的特色。
7.1 物联网安全概述
7
物联网的安全需求
物联网系统的安全和一般IT系统的安全基本一样，主要有8个尺度：
读Hale Waihona Puke 控制隐私保护用户认证
研发进展报告
研发进展报告【研发进展报告】尊敬的各位领导和团队成员：我谨向大家汇报本期研发工作的进展情况。
经过团队的共同努力，我们在过去的一段时间取得了显著的成绩，详情如下：一、项目概述本次研发工作以开发一款创新的智能家居产品为目标，旨在提高家庭生活的便捷性和舒适度。
项目团队由硬件和软件工程师组成，共同合作完成产品的设计、开发和测试工作。
二、技术研究与优化在研发过程中，针对产品的核心技术进行了深入的研究和改进。
我们采用了最先进的物联网技术，提升了设备之间的互联性和通信效率。
同时，对硬件设备进行了优化，增加了产品的稳定性和可靠性。
三、功能开发与测试为了实现产品与用户的无缝连接，我们提供了丰富的功能。
通过手机APP，用户可以远程控制家居设备，包括灯光、温度、窗帘等，满足个性化的需求。
我们通过在不同环境和场景下进行反复测试，确保产品的功能达到预期效果。
四、用户体验优化为了提升用户体验，我们在产品的设计和界面交互上下了大量的工夫。
我们采用了直观简洁的操作界面，并提供了明确的操作指南，让用户能够轻松上手。
同时，我们接受了用户的反馈意见，并进行了相应的改进，进一步提升了产品的易用性和满意度。
五、安全性与稳定性提升在智能家居领域，保障用户信息和设备安全至关重要。
因此，我们在研发过程中注重安全性的保护，并进行了多次安全测试与漏洞修复。
此外，针对设备的稳定性，我们进行了长时间的稳定性测试，确保产品在长期使用中不出现故障。
六、下一步计划在已经取得的阶段性成果基础上，我们将继续深化技术研究，进一步完善产品功能。
同时，我们也将加强与市场部门的合作，根据市场需求进行产品定位和推广方案的制定，争取早日将产品投放市场。
综上所述，本期研发工作取得了可喜的进展，我们将继续加班加点，全力以赴，努力将产品打造成为市场的明星产品。
我们相信，在大家的共同努力下，我们定能迎来成功的明天！谢谢！。
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物联网安全技术研究进展学院：信息与通信工程学院班级：07604 姓名：朱洪学号：071841班内序号：16 联系方式：*********************.cn摘要随着网络技术的迅速发展和广泛应用，物联网的概念进入人们的视野。
物联网用途广泛，可遍及智能交通、环境保护、政府工作、公共安全、工业监测、老人护理、个人健康等多个领域。
专家预计物联网将是继计算机、互联网与移动通信网之后的又一次信息产业浪潮。
但是，在享受物联网带给人类便利的同时，物联网在信息安全方面也存在一定的局限性。
我们必须未雨绸缪，研究发展好物联网安全性问题。
关键词物联网安全性问题关键技术一．物联网概念物联网（The Internet of things）的定义是：通过射频识别（Radio Frequency Identification ，以下简称RFID）、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备，按约定的协议，把任何物品与互联网连接起来，进行信息交换和通讯，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。
物联网就是“物物相连的互联网”。
这有两层意思：第一，物联网的核心和基础仍然是互联网，是在互联网基础上的延伸和扩展的网络；第二，其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间，进行信息交换和通讯。
二．物联网安全性问题从物联网相关特点分析，存在如下问题：1．传感器的本体安全问题之所以物联网可以节约人力成本，是因为其大量使用传感器来标示物品设备，由人或机器远程操控它们来完成一些复杂、危险和机械的工作。
在这种情况下，物联网中的这些物品设备多数是部署在无人监控的地点工作的，那么攻击者可以轻易接触到这些设备，针对这些设备或其上面的传感器本体进行破坏，或者通过破译传感器通信协议，对它们进行非法操控。
如果国家一些重要机构依赖于物联网时，攻击者可通过对传感器本体的干扰，从而达到影响其标示设备的正常运行。
例如，电力部门是国民经济发展的重要部门，在远距离输电过程中，有许多变电设备可通过物联网进行远程操控。
在无人变电站附近，攻击者可非法使用红外装置来干扰这些设备上的传感器。
如果攻击者更改设备的关键参数，后果不堪设想。
传感器通常情况下，功能简单、携带能量少，这使得它们无法拥有复杂的安全保护能力，而物联网涉及的通信网络多种多样，它们的数据传输和消息也没有特定的标准，所以没法提供统一的安全保护体系。
2．核心网络的信息安全问题物联网的核心网络应当具有相对完整的安全保护能力，但是由于物联网中节点数量庞大，而且以集群方式存在，因此会导致在数据传输时，由于大量机器的数据发送而造成网络拥塞。
而且，现有通行网络是面向连接的工作方式，而物联网的广泛应用必须解决地址空间空缺和网络安全标准等问题，从目前的现状看物联网对其核心网络的要求，特别是在可信、可知、可管和可控等方面，远远高于目前的IP 网所提供的能力，因此认为物联网必定会为其核心网络采用数据分组技术。
此外，现有的通信网络的安全架构均是从人的通信角度设计的，并不完全适用于机器间的通信，使用现有的互联网安全机制会割裂物联网机器间的逻辑关系。
庞大且多样花的物联网核心网络必然需要一个强大而统一的安全管理平台，否则对物联网中各物品设备的日志等安全信息的管理将成为新的问题，并且由此可能会割裂各网络之间的信任关系。
3. 物联网的加密机制问题互联网时代，网络层传输的加密机制通常是逐跳加密，即信息发送过程中，虽然在传输过程中数据是加密的，但是途经的每个节点上都是需要解密和加密，也就是说数据在每个节点都是明文。
而业务层传输的加密机制则是端到端的，即信息仅在发送端和接收端是明文，而在传输过程中途经的各节点上均是密文。
逐跳加密机制只对必须受保护的链接进行加密，并且由于其在网络层进行，所以可以适用所有业务，即各种业务可以在同一个物联网业务平台上实施安全管理，从而做到安全机制对业务的透明，保障了物联网的高效率、低成本。
但是，由于逐跳加密需要在各节点进行解密，因此中间所有节点都有可能解读被加密的信息，因此逐跳加密对传输路径中各节点的可信任度要求很高。
如果采用端到端的加密机制，则可以根据不同的业务类型选择不同等级的安全保护策略，从而可以为高安全要求的业务定制高安全等级的保护。
但是，这种加密机制不对消息的目的地址进行保护，这就导致此种加密机制不能掩盖传输消息的源地址和目标地址，并且容易受到网络嗅探而发起的恶意攻击。
从国家安全的角度来说，此种加密机制也无法满足国家合法监听的安全需要。
如何明确物联网中的特殊安全需要，考虑如何为其提供何种等级的安全保护，架构合理的适合物联网的加密机制亟待解决。
从网络层次结构层面来讲，有如下安全问题：1．信号泄露和干扰一般情况下，感知层采用射频自动识别技术(RFID)，节点之间是无线传播。
攻击者很容易在节点之间传播信号中获取敏感信息，从而伪造信号。
例如：身份证系统中，攻击者可以通过感知节点间信号交流，来获取机密信息、用户隐私，甚至可以据此伪造身份，其后果不言而喻，危害巨大。
如果安置物品上的标签或读写设备设备(如物流、门禁系统)信号受到恶意干扰，很容易造成重要物品损失。
在有些场合可以屏蔽信号来解决。
加密传输的信息、数字水印是解决信息泄露问题的一种方法。
某些重要场合加强授权验证，阻止未授权的阅读器读取信息也是一种方法。
加密算法和授权验证要适应单个节点的信息处理能力、存储能力和能量有限的特点。
当泄密不可避免，要通过授权验证发现泄密的标签，并发出警告或使标签失效。
发射大量干扰信号，产生大量重复访问请求，会导致有源标签耗尽能量或网关型汇聚节点被信息淹没、堵塞，使感知层工作失效。
因此，对节点大量的访问请求行为可设置计数警告或限制。
2．节点伪装感知层节点和设备大量部署在开放环境中，其节点和设备能量、处理能力和通讯范围有限，物联网数量庞大的每个节点都可能被破坏。
攻击者通过分析节点获取身份、密码信息，篡改软硬件，进而俘获节点，伪装为合法用户，就可进行各种攻击。
如：监听用户信息、发布虚假信息、置换设备、发起DoS 攻击等。
由于攻击者和节点的不对称性，因此节点被控制经常无法避免。
必须采取技术手段对节点进行合法性验证，攻击者即使操纵节点，也不能或很少能获取有用信息。
一方面，加强节点和汇聚节点之间以及节点和网络之间的认证来确认节点合法性；另一方面，可以引入相邻节点作为第三方认证排除非法节点，并对节点存储设备进行数据校验来发现非法设备。
同时，网络对节点的主动发起大量访问要做限制防止进行拒绝服务攻击。
敏感场合，节点要设置封锁或自毁程序，发现节点离开特定应用和场所，启动封锁或自毁，使攻击者无法完成对节点的分析。
3．数据融合与安全汇聚节点和大量感知节点共同提供监控、感知、搜集的信息。
英特网具有相对完整的安全保护能力，但是物联网中节点以集群方式存在、数量庞大，因此会导致大量的数据同时发送，使网络拥塞，产生拒绝服务攻击。
实际上，这种海量信息存在大量冗余。
因此，采用节点单独传送数据的方法显然不适合，为了避免浪费通信带宽和能量，必须把源信息处理、组合为符合需求的信息。
目前对于数据融合的研究大量集中于节约资源方面，对于融合的安全很少注意。
例如：融合节点是否被攻击、数据是否被污染等，对于一些重要场合(比如军事上)，意义重大。
因此，节点要对接受的数据进行验证，防止有害数据被融合、上传，以保持数据的完整性和可靠性。
4．数据传送安全三层结构中，网络层因基于因特网或现有通信网络，互联网中存在的危害信息安全的因素同样也会造成对物联网的危害。
对物联网的恶意入侵，会侵犯用户隐私、造成用户实际损失。
目前方兴未艾的云计算可以收集全球黑客攻击节点地址、主控机等信息，在互联网中共享这些信息，全球的ASA、防火墙等都能实时的同步这些库，可以防止一些网络攻击、感染木马病毒等，实施IPS 联防。
但是，原有网络通讯技术不完全适应物联网，传统网络路由是相当简单的，并且不把安全放在主要目标。
物联网由于节点布置的随机性、自组性、能量的限制和通信的不可靠性，导致物联网无基础架构，拓扑结构动态变化。
入侵者可以通过虚拟节点、插入虚假路由信息等对物联网发起攻击。
目前常用的路由协议有Flooding、LEACH、PEGASIS、SPIN 等。
Flooding 协议简单易用，采用泛洪技术，导致大量信息重复，消耗大量能量；LEACH 协议簇的变化会带来额外资源开销，单跳路由网络规模小；PEGASIS 协议对LEACH做了改进，但链头会成为瓶颈；SPIN 协议采用了资源协商，适应资源的变化，但可靠性差，甚至有些数据不能转发。
可以看出，这些协议很少或没有考虑安全问题。
因此增加或改进路由安全机制，成为当务之急。
安全的路由出要适应物联网的动态性、资源有限性，主要从下面两个途径考虑路由的安全：一是采用点对点加密、路由信息认证、入侵检测等途径来对抗假冒路由；二是利用冗余性提供多条路由路径，提高系统的检错和容错能力。
5．应用安全物联网的核心不是识别，而是通过识别解决实际问题。
物联网的部署和连接是交叉进行的，运行时其拓扑结构不断发生变化，这就导致应用终端的输入、输出控制难题。
随着我国推进三网融合以及3G 广泛应用，其安全性进一步凸显。
存在着应用终端与感知节点的远程签约识别、病毒、黑客、恶意软件的攻击、3G 终端的不法利用等问题。
针对上述问题，终端设计时从以下三个方面考虑安全性：读取控制、用户认证、使用的不可抵赖性。
三．物联网与安全相关的特征1.可感知性物品与互联网相连接，是通过射频识别(RFID)、传感器、二维识别码和GPS 定位等技术随时随地的获取物体的信息。
换言之，无论何时何地，人们都可以知道物品的确切位置和周围环境。
物联网的应用，必须以物品的可感知为前提。
只有物品、设备和设施的相关信息均可惟一识别，并数据化描述，才可通过网络进行远程监控。
例如，当公安机关接到报案，有车辆丢失，警方只需通过GPS 定位系统就可实时获取车辆的状况、确切位置，周围环境等信息。
3．可传递性物品通过各种电信网络与互联网的融合，将物体的信息实时准确地传递出去，才能真正的实现远程的人物交互和智能管理控制。
因此，物联网是与互联网、无线网络高度融合的产物。
物品设备的信息通过各种通信网络进行传递，才能将各种物品相连接。
例如，易发生火灾的森林中布有相应的传感器，一旦发生火灾，传感器通过周围的无线网络将着火点的信息动态传播出去，无线网络与互联网或移动通信网相连接，将信息自动传递给距离着火点最近的森林警察，这样可以快速出警，有效防止火灾的蔓延。
3．可处理性所谓智能处理，就是利用云计算，模糊识别等各种智能计算技术，对海量的数据和信息进行分析和处理，对物体实施智能化的控制。
据美国权威咨询机构forrester 预测，到2020年，世界上物物互联的业务，跟人与人通信的业务相比，将达到30 比１。