隨著智能化的逐漸落地，互聯網、物聯網、大數據、云計算和人工智能都有不俗的表現。

同樣，在農業領域，不少人也開始將這個時代稱為“智能農業”時代。

可以料想到，未來，智能農業的規模只會越來越大。到本十年末，世界人口預計將超過85億，其中超過8.4億人會受到嚴重饑餓的影響，落在智能農業肩上的擔子，就是要提高糧食的產量和效率。

但是有得就必有失，隨著數字技術發展起來的，還有潛在的網絡安全漏。

于是，隨著農業4.0，也就是智能農業的提出，產量問題自然是重點關注，更強大的數據分析以及更智能的自動化和決策能力同樣不可忽視。

盡管目前，研究人員們對智能農業進行了廣泛的研究，但“尚未解決圍繞智能農業的安全問題”，南京農業大學的Xing Yang表示。

他補充到，迄今為止，該領域的研究主要涉及將傳統的網絡安全知識應用于農業背景。相比之下，農業網絡安全沒有得到足夠的重視。

Yang和他的同事們調查了不同種類的智能農業，以及針對它們的關鍵技術和應用。農業物聯網應用程序具有引起安全問題的獨特特征，他們對此進行了列舉，也提出了相應的對策，并以論文的形式發表在了IEEE / CAA Journal of Automatica Sinica上。

文章中寫到，田間農業可能會受到設施損壞的影響，以及家禽和牲畜育種可能會遇到傳感器故障，溫室栽培可能會面臨控制系統的入侵等。所有這些都可能導致IoT架構（包括硬件和軟件）損壞，從而導致農業運營失敗。

此外，數據采集技術面臨威脅，包括惡意攻擊、未經授權的訪問、隱私泄露等，而區塊鏈技術可能容易受到訪問控制失敗和不安全的共識協議的攻擊。

Yang認為，智能農業中最緊迫的安全問題涉及物理環境，例如工廠控制系統的入侵和無人機（UAV）的錯誤定位。他說：“農村地區的網絡不如城市，這意味著，某些地區的網絡信號較差，這就會導致錯誤的基站信號。”

研究人員還特別注意了農業設備潛在的安全威脅，Yang表示：“考慮到IoT設備在農田中的部署相對稀疏且無法得到有效監督，如何確保設備的物理安全也是一個挑戰。”“此外，由長距離信號傳輸引起的延遲也增加了Sybil攻擊的風險，Sybil攻擊正在通過虛擬節點傳輸惡意數據。”

例如，在他們的太陽能殺蟲燈實驗中，他們發現，燈的高壓脈沖影響了基于Zigbee的IoT設備和數據采集傳感器的數據傳輸。因此，Yang說，為了最大程度地減少不必要的損失，必須根據實際在田間的部署情況研究每種設備，包括特定農業設備可能的安全風險，這一點很重要。

該研究還總結了適用于智能農業的現有安全和隱私對策，包括身份驗證和訪問控制協議、隱私保護框架、入侵檢測系統以及加密和密鑰管理。

Yang樂觀地認為，可以使用現有技術（例如邊緣計算，人工智能和區塊鏈）的應用來緩解某些現有問題。他說，可以開發可能檢測惡意用戶存在的AI算法，而可以將現有的工業安全標準應用于為農業物聯網設計目標明確的安全方案。

他說，這代表了一項重大的研究挑戰，因為深度學習方法中使用的當前數據集并不基于智能農業環境。因此，需要新的數據集來在智能農業環境中構建網絡入侵檢測器。

Yang說：“這些技術可以幫助發展智能農業并解決一些現有的安全問題，但是它們存在漏洞，因此也帶來了新的安全問題。”

來源：IEEE

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