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实用AI,或许成为工业物联网的一个严重问题

放大字体  缩小字体 发布日期:2020-04-29  浏览次数:3
核心提示:尽管工业物联网(IIoT)迅速成熟,但通常存在与管理数据流的人工智能(AI)和机器学习(ML)工具的牢固链接。这带来了许多挑战,
 尽管工业物联网(IIoT)迅速成熟,但通常存在与管理数据流的人工智能(AI)和机器学习(ML)工具的牢固链接。这带来了许多挑战,包括连接性,安全性,存储和建模要求。IIoT设备和更大部署的设计人员必须内置应急措施,以应对这些领域的变化或存在风险。

真实世界的AI

尽管AI长期以来一直以概念形式存在,但将原理带入现实世界已证明是一项复杂的业务,但对于许多潜在的IIoT应用而言,这是必不可少的。监视来自微型传感器网络的多个数据流,检测异常和发现模式(这些标记可以标记为进行预防性维护或提高效率)是IIoT的重要组成部分–如果没有它,生成的大量数据就是噪音。

例如,一辆完全自动驾驶的AI车辆每行驶8个小时将产生大约40 TB的数据-如此庞大的数据量使它无法进行任何手动分析。对于IIoT和AI设计师而言,这是一个挑战-确保在部署之前,建模和训练数据集高度准确并经过现场测试。

网络注意事项

传输和接收IIoT生成的数据以及AI分析所需的数据量本身就带来了巨大的挑战,这导致了“ Edge AI”的发展,以便在给网络造成负担之前尽可能多地在设备上进行处理。从Wi-Fi到4G,再到光纤再到新频谱,该网络存在着令人困惑的现有可能性,旨在与5G一起运行的低低LoRa和NB-IoT网络。在这些网络中管理不可避免的中断和延迟无疑是一个持续的挑战,网状网络架构可能会克服这些挑战。但是即使是这些也可能会失败,尤其是在IIoT场景中,可能并非总是可以选择避免单点故障。

由于AI可以管理从IIoT生成的大量数据,因此其底层架构必须加强安全性并增强IIoT设计人员对面向未来的部署的可见性。点击鸣叫

数据挑战

自动化AI车辆处于规模的高端,不仅搭载各种传感器来检测其他车辆,危险和人员,还要求对刺激(例如突然出现的障碍物)做出即时响应,而且设备齐全且可移动。但是,这些要求的组合也与大多数IIoT场景相关。例如,部署用于检测工厂机械振动的声学传感器需要能够非常迅速地响应突然的音调变化,否则就有可能比笨拙的传感器好,因为后者会导致昂贵的机器崩溃。大多数IIoT场景将包括多种传感器类型,以滤除误报,更极端的应用也将涉及一定程度的冗余。

数据安全

可以说,最大的挑战是维护网络安全并确保操作,个人或审核数据不会泄漏。尽管对于大多数IIoT场景而言,个人/客户数据可能不是问题,但出于商业目的而进行的攻击可能会获取或破坏运营或审核数据的可能性很大。

正如任何设备所有者或企业IT团队所知道的那样,使设备保持最新漏洞的安全性是一场持续不断的战斗,但是IIoT设备的管理并不那么容易。对于主要设计用于传输数据的网络,低的下游带宽可能是一个挑战,而本地存储限制和电源限制可能会使定期更新出现问题或不可能。此外,将引导加载程序保持解锁状态以允许临时更新是潜在的问题,如果攻击者可以引入rootkit或类似的折衷办法,则攻击者可以长期在网络上获得有力的立足点。

HRoT – TPM,FPGA?

幸运的是,随着工业互联网协会最近发布了《数据保护最佳实践白皮书》,该文件旨在解决IIoT网络中的数据安全性问题,从而引起了IIoT安全性问题的广泛关注。核心建议是,IIoT部署应依赖于基于硬件的安全性(所谓的基于硬件的信任根或HRoT),它不仅可以对设备引导加载程序进行身份验证,而且可以从该点开始通过设备操作系统建立信任链,应用程序,然后再通过网络,以防止引导加载程序或操作系统操纵。不幸的是,这里的标准和方法可能会有所不同,一些制造商嵌入TPM芯片来满足加密要求,而其他制造商则使用基于FPGA的芯片来达到类似的效果。

前进之路

尽管乍看之下,IIoT和AI面临着巨大挑战,但早期采用者的辛勤工作,成熟的技术堆栈和简单的创新解决了许多最大的问题,而其他一些问题正在等待共识。尽管AI提供了管理和解释大量数据的机会,但基础架构必须加强安全性并增强可见性,并尽可能地确保面向未来的部署。这将是IIoT设计人员关注的重要领域。

 
 
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