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【行業(yè)透視】到2030年,智能農(nóng)業(yè)或?qū)B(yǎng)活85億人!但網(wǎng)絡(luò)安全威脅需要重視
智慧農(nóng)業(yè)
  
2022-01-01 19:16:31
[ 導讀 ] 未來,智能農(nóng)業(yè)的規(guī)模只會越來越大。

隨著智能化的逐漸落地,互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算和人工智能都有不俗的表現(xiàn)。

同樣,在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域,不少人也開始將這個時代稱為“智能農(nóng)業(yè)”時代。

可以料想到,未來,智能農(nóng)業(yè)的規(guī)模只會越來越大。到本十年末,世界人口預(yù)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(nóng)業(yè)肩上的擔子,就是要提高糧食的產(chǎn)量和效率。

但是有得就必有失,隨著數(shù)字技術(shù)發(fā)展起來的,還有潛在的網(wǎng)絡(luò)安全漏。

于是,隨著農(nóng)業(yè)4.0,也就是智能農(nóng)業(yè)的提出,產(chǎn)量問題自然是重點關(guān)注,更強大的數(shù)據(jù)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(nóng)業(yè)進行了廣泛的研究,但“尚未解決圍繞智能農(nóng)業(yè)的安全問題”,南京農(nóng)業(yè)大學的Xing Yang表示。

他補充到,迄今為止,該領(lǐng)域的研究主要涉及將傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)安全知識應(yīng)用于農(nóng)業(yè)背景。相比之下,農(nóng)業(yè)網(wǎng)絡(luò)安全沒有得到足夠的重視。

Yang和他的同事們調(diào)查了不同種類的智能農(nóng)業(yè),以及針對它們的關(guān)鍵技術(shù)和應(yīng)用。農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)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(yīng)的對策,并以論文的形式發(fā)表在了IEEE / CAA Journal of Automatica Sinica上。

文章中寫到,田間農(nóng)業(yè)可能會受到設(shè)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(tǒng)的入侵等。所有這些都可能導致IoT架構(gòu)(包括硬件和軟件)損壞,從而導致農(nóng)業(yè)運營失敗。

此外,數(shù)據(jù)采集技術(shù)面臨威脅,包括惡意攻擊、未經(jīng)授權(quán)的訪問、隱私泄露等,而區(qū)塊鏈技術(shù)可能容易受到訪問控制失敗和不安全的共識協(xié)議的攻擊。

Yang認為,智能農(nóng)業(yè)中最緊迫的安全問題涉及物理環(huán)境,例如工廠控制系統(tǒng)的入侵和無人機(UAV)的錯誤定位。他說:“農(nóng)村地區(qū)的網(wǎng)絡(luò)不如城市,這意味著,某些地區(qū)的網(wǎng)絡(luò)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(nóng)業(yè)設(shè)備潛在的安全威脅,Yang表示:“考慮到IoT設(shè)備在農(nóng)田中的部署相對稀疏且無法得到有效監(jiān)督,如何確保設(shè)備的物理安全也是一個挑戰(zhàn)?!薄按送?,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(jié)點傳輸惡意數(shù)據(jù)?!?/span>

例如,在他們的太陽能殺蟲燈實驗中,他們發(fā)現(xiàn),燈的高壓脈沖影響了基于Zigbee的IoT設(shè)備和數(shù)據(jù)采集傳感器的數(shù)據(jù)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(jù)實際在田間的部署情況研究每種設(shè)備,包括特定農(nóng)業(yè)設(shè)備可能的安全風險,這一點很重要。

該研究還總結(jié)了適用于智能農(nóng)業(yè)的現(xiàn)有安全和隱私對策,包括身份驗證和訪問控制協(xié)議、隱私保護框架、入侵檢測系統(tǒng)以及加密和密鑰管理。

Yang樂觀地認為,可以使用現(xiàn)有技術(shù)(例如邊緣計算,人工智能和區(qū)塊鏈)的應(yīng)用來緩解某些現(xiàn)有問題。他說,可以開發(fā)可能檢測惡意用戶存在的AI算法,而可以將現(xiàn)有的工業(yè)安全標準應(yīng)用于為農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)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(zhàn),因為深度學習方法中使用的當前數(shù)據(jù)集并不基于智能農(nóng)業(yè)環(huán)境。因此,需要新的數(shù)據(jù)集來在智能農(nóng)業(yè)環(huán)境中構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)入侵檢測器。

Yang說:“這些技術(shù)可以幫助發(fā)展智能農(nóng)業(yè)并解決一些現(xiàn)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?!?/span>

來源:IEEE

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