因此,该研究明确呼吁对所包含的设备软件进行来源证明,从而也要求进行安全检查。作为“2022 年物联网安全报告”研究的一部分,在接受调查的 318 名 IT 行业专业人士和高管中,75% 的人赞成对所有软件组件进行精确证明,即对所有组件(包括端点中包含的所有软件)进行所谓的“软件物料清单”(SBOM)。总体而言,物联网领域的安全性并不好——该研究明确支持这一结论。公司几乎没有任何指导方针,制造商随机工作,只有在系统运行时才会进行安全性 beta 测试。随着经济网络化程度的提高,未来几年的损害可能会变得更糟。此外,责任问题将更加严格,这也将在未来把责任推给公司的决策者。显然,在可预见的未来,管理层将直接因 IT 安全方面的疏忽而承担责任。
到 2025 年,超过 750 亿台联网设备将把互联网扩展到物理世界,成为前所未有的通信和控制系统。 1 这个数字生态系统的变化——无论是有意还是无意的——首次能够在相隔数千英里的数千个系统中产生物理后果,矛盾的是,这既扩大了我们的控制范围,也扩大了我们的风险。这种感知、连接和引起变化的能力同样带来了机遇和威胁。物联网中威胁和机遇的联系集中在身份和权限上——目前还没有通用的方法来区分一个事物与所有其他事物,或者确定该事物被允许做什么。缺乏身份和权限阻碍了多方物联网服务和生态系统的发展,阻止了有价值的新用例的出现,也使得我们更难为日益增长的网络攻击威胁提供有效的解决方案。自主主权身份 (SSI) 为事物提供持久身份并刻意传达权威,提供了一种利用物联网商业机会和减轻网络威胁的新兴方法。
物联网 (IoT) 在每个应用领域的应用正在急剧增加,促进了当代社会的快速数字化。当前物联网场景的特点是对非功能性需求不断增加,从低延迟到高可靠性、可信赖性和动态资源分配。这种范式转变也被认为是物联网的下一个发展阶段,预计将为技术市场创造大量机会,支持多个领域的应用,即智能工厂、智能城市、关键基础设施、合作服务机器人等。为了满足这些苛刻的要求,正在研究多种新技术 - 例如边缘计算、人工智能和分析、数字孪生以及安全、隐私和信任方案 - 以便在当前的物联网架构标准中采用,确定具有适当设计模式的有效集成方案。因此,设计和管理下一代基于物联网的系统将变得更加复杂。本书包含第一届 Eclipse 下一代物联网安全、人工智能和建模国际会议 (SAM IoT 2020) 的会议记录。SAM IoT 2020 是 Eclipse 基金会组织的第一次科学会议,旨在促进研究界建立更丰富的公共领域文化,特别关注应用研究。SAM IoT 2020 组织了一次征文活动,以收集欧洲和世界各地的最新研究成果,特别关注与下一代物联网应用中的安全、人工智能和建模相关的未解决的问题。SAM IoT 还得到了欧盟资助的 H2020 BRAIN-IoT 项目的支持。BRAIN-IoT 是一个专注于定义和实施新架构和方法的项目,旨在支持现代物联网应用的开发人员和运营商应对智慧城市、工业和机器人领域日益复杂和动态的物联网系统,是下一代物联网范式的先驱项目之一。因此,LINKS 基金会作为 BRAIN-IoT 项目的协调者,参与组织 SAM IoT 2020,以促进围绕下一代物联网研究主题的讨论,将研究和工业界的参与者聚集在一起。已收到来自欧洲、亚洲和美国 16 个不同国家/地区的作者的投稿。为了评估每份提交的论文,技术计划委员会进行了盲审,该委员会的成员都是 SAM IoT 主题领域的资深研究人员。每篇论文至少经过三名审阅者审阅。根据这些审查,选出了在质量、原创性和与会议主题的相关性之间取得充分平衡的论文。根据提供的分类,选出了 11 篇论文。会议还举办了 2 场主题演讲,由专家发表,分别是 Henrik Plate(SAP 安全研究)和 Paul-Emmanuel Brun(AIRBUS 网络安全)。这些演讲有助于提高会议的整体质量,并加深对会议感兴趣领域的了解。SAM IoT 2020 的论文集将提交给 CEUR 研讨会论文集 (CEUR-WS.org) 进行出版,这是亚琛工业大学下属 Sun SITE Central Europe 的一项免费开放获取出版服务。CEUR-WS.org 是公认的 ISSN 出版物系列,ISSN 1613-0073。我们相信,已发表的论文集展示了新的创新解决方案,并突出了 SAM IoT 领域中具有挑战性的技术问题。为了表彰最佳提交作品,技术计划委员会在会议闭幕式上根据论文评审分数颁发了奖项。最后,我们首先要感谢技术论文的作者,他们的工作和奉献精神使我们能够制定出一个我们认为非常令人兴奋且技术质量很高的计划。接下来,我们要感谢项目委员会的所有成员,他们用专业知识和时间帮助了我们。
多年来,Honeypots成为了解攻击者意图并欺骗攻击者花时间和资源的重要安全工具。最近,正在为物联网(IoT)设备的蜜罐诱使攻击者并学习其行为。但是,大多数现有的物联网蜜饯,甚至是高相互作用的物联网,攻击者很容易检测到,由于缺乏来自蜜罐的真实网络流量,因此可以观察到蜜罐流量。这意味着,要建立更好的蜜罐并增强网络启示功能,物联网蜜饯需要产生逼真的网络流量。为了实现这一目标,我们提出了一种基于深度学习的新方法,用于产生流量,以模仿用户和物联网设备交互所致的真实网络流量。我们的方法克服的一个关键技术挑战是缺乏特定于设备的物联网流量数据来有效训练属性。我们通过利用序列的核心生成对抗学习算法以及物联网设备常见的主要特定知识来应对这一挑战。通过使用18个IoT设备进行广泛的实验评估,我们证明了所提出的合成IoT产生工具的表现明显优于最先进的序列和数据包生成器的状态,即使与自适应攻击者也无法区分。
单元 1 嵌入式系统和物联网简介 9 小时。嵌入式系统简介、应用领域、嵌入式系统类别、嵌入式系统架构概述、嵌入式系统的特点、嵌入式系统的最新趋势、ARM 处理器及其架构简介。物联网承诺 – 定义 – 范围 – 传感器、物联网应用 – 物联网结构 – 物联网地图设备;物联网传感器 – 特性 – 类型。物联网问题和挑战、应用。单元 2 嵌入式物联网平台设计方法 9 小时。目的和要求规范、流程规范、领域模型规范、信息模型规范、服务规范、物联网级别规范、功能视图规范、操作视图规范、设备和组件集成、应用程序开发。单元 3 嵌入式物联网和物理设备的支柱 9 小时。设备互联网、物体互联网、传感器互联网、o 控制器互联网、连接和管理设备、对话、连接。网络、物联网设备的基本构建块、示例设备:Raspberry Pi、Raspberry Pi 接口、使用 Python 编程 Raspberry Pi、▪ Beagle 板和其他物联网设备。单元 4 物联网和物联网云
“系统,决策和控制研究”(SSDC)(SSDC)涵盖了新的发展和进步,以及最新技术的状态,在广泛感知到的系统,决策和控制的各个领域,毫无疑问,最新,并具有高质量。目的是涵盖与系统,决策,控制,复杂的过程和相关领域相关的艺术状态和未来发展的理论,应用和观点,这些发展嵌入了工程,计算机科学,物理,物理,经济学,社会和生命科学,以及在其背后的帕拉迪格姆和方法论中。The series contains mono- graphs, textbooks, lecture notes and edited volumes in systems, decision making and control spanning the areas of Cyber-Physical Systems, Autonomous Systems, Sensor Networks, Control Systems, Energy Systems, Automotive Systems, Biolog- ical Systems, Vehicular Networking and Connected Vehicles, Aerospace Systems, Automation, Manufacturing, Smart Grids, Nonlinear Systems, Power Systems, Robotics, Social Systems,经济体系和其他。是简短的出版时间范围以及全球广泛的分布和曝光,可以使研究成果广泛而快速地传播。
Module I: P & N Type Semiconductors, Diodes and Power Supplies, Theory of P-N Junction Diode, Junction Capacitance, Halfwave & Fullwave, Rectifiers, Filters, Ripple-Factor, Characteristics & Applications of Following Diodes, Zener as Regulators, Schottkey, Photodiode, LED, LCD, Varactor Diode &Tunnel Diode.模块II:连接晶体管操作理论,静态特性,分解电压,当前电压限制,BJT的偏置不同的偏置布置,稳定性因子,热失控,功率晶体管。模块III:BJT CE,CB,CC放大器的小信号分析和高频分析以及频率响应,增益带宽产品的高频分析计算。功率放大器分类A,B,AB,C类,效率,推拉配置,免费对称性,第二次谐波和交叉扭曲。模块IV:正反馈放大器分类,实际电路,应用,优势。振荡器稳定性,Barkhausen标准,RC,LC和晶体振荡器。模块V:现场效应晶体管和MOSFET,操作和特征原理。
● 让您的专业员工从单调乏味且耗时的任务中解放出来:将智能技术融入工作场所可消除单调乏味、重复且耗时的任务。您的专业团队可以专注于充分利用他们的技能和专业知识。这大大提高了工作满意度,因为他们可以腾出时间进行更高层次的问题解决、批判性思考和决策。
摘要 —6G 技术的出现为物联网 (IoT) 的空前进步铺平了道路,开创了超连接和无处不在的通信时代。然而,随着 6G 物联网生态系统中互联设备的激增,恶意入侵和新网络威胁的风险变得更加突出。此外,人工智能融入 6G 网络带来了额外的安全问题,例如对抗性攻击人工智能模型的风险以及人工智能可能被滥用于网络威胁。因此,在 6G 环境中,保护广泛而多样的连接设备是一个巨大的挑战,需要重新考虑以前的安全传统方法。本文旨在通过提出一种依赖于人工智能和区块链技术的新型协作入侵检测系统 (CIDS) 来应对这些挑战。所提出的 CIDS 的协作性质促进了一种集体防御方法,其中物联网网络中的节点主动共享威胁情报,从而实现快速响应和缓解。通过全面的模拟和概念验证实验评估了所提系统的有效性。结果表明,该系统能够有效检测和缓解伪造和零日攻击,从而加强 6G 物联网环境的安全基础设施。索引术语 —AI、区块链、6G 网络、安全、协作入侵检测、零日攻击、安全