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RFID新聞動(dòng)態(tài)

2022 年值得關(guān)注的 10 大物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)

物聯(lián)網(wǎng)正在發(fā)展成為可持續(xù)發(fā)展中的一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)



在物聯(lián)網(wǎng)社區(qū)中,智能連接設(shè)備在實(shí)現(xiàn)和推進(jìn)環(huán)境監(jiān)測(cè)、地域管理和能源優(yōu)化等應(yīng)用領(lǐng)域的突出能力是有目共睹的。然而,這些智能連接設(shè)備的商業(yè)價(jià)值卻一直在被低估。


迄今為止,物聯(lián)網(wǎng)在可持續(xù)發(fā)展中的作用被大多數(shù)物聯(lián)網(wǎng)公司所忽略。隨著人們對(duì)建設(shè)綠色經(jīng)濟(jì)和減緩氣候變化的日益關(guān)注,物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)有可能為企業(yè)、城市和社區(qū)提供綠色解決方案。


這些應(yīng)用可以包括降低能源成本、實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程部署、監(jiān)控故障點(diǎn)等,這將使得物聯(lián)網(wǎng)能很快地從邊緣案例轉(zhuǎn)變?yōu)槲锫?lián)網(wǎng)擴(kuò)張的驅(qū)動(dòng)因素。物聯(lián)網(wǎng)社區(qū)的一個(gè)關(guān)鍵目標(biāo)應(yīng)該是強(qiáng)調(diào)將物聯(lián)網(wǎng)整合到任何可行的可持續(xù)全球經(jīng)濟(jì)模式中。




示例:


通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行環(huán)境監(jiān)測(cè)的例子很多,例如 Libelium和基于物聯(lián)網(wǎng)的領(lǐng)土管理(例如Dryad Networks或用于火災(zāi)管理的Kerlink和NetOp,或用于洪水管理的Opti)。


從政策角度來(lái)看, 歐盟委員會(huì)提出工業(yè)5.0理念,而其中多出來(lái)的1.0比現(xiàn)有4.0多的并不是新技術(shù),而是關(guān)于先進(jìn)技術(shù)在工業(yè)可持續(xù)發(fā)展中的作用。除此之外,歐盟對(duì)下一代歐洲投資的近8000億歐元中,主要集中在綠色發(fā)展(約30%)和數(shù)字化(約30%)上。


顧問(wèn)引述:


通過(guò)收集到的數(shù)據(jù),物聯(lián)網(wǎng)繪制了空間和領(lǐng)土的環(huán)境條件。物聯(lián)網(wǎng)成為我們應(yīng)對(duì)氣候變化的天文臺(tái)。讓我們明智地使用它,讓我們傾聽(tīng)它!

— 薩維里奧·羅密歐




2

平臺(tái)炒作正在從云端轉(zhuǎn)向邊緣



正如之前的物聯(lián)網(wǎng)分析研究所表明的那樣,自2015年開(kāi)始的物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)競(jìng)賽中,已經(jīng)出現(xiàn)了明顯的領(lǐng)導(dǎo)者。邊緣平臺(tái),特別是工業(yè)領(lǐng)域的平臺(tái),還處于起步階段,但2022年將會(huì)是物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)競(jìng)賽中的企業(yè)突圍的一年。


虛擬化技術(shù)(如 VM 和容器)支持跨計(jì)算硬件供應(yīng)商的應(yīng)用程序可移植性。這些技術(shù)被IT部門(mén)廣泛采用,但許多OT部門(mén)仍然通過(guò)購(gòu)買(mǎi)運(yùn)行該應(yīng)用程序的設(shè)備來(lái)獲得該應(yīng)用程序(例如,他們購(gòu)買(mǎi)協(xié)議轉(zhuǎn)換器以將一個(gè)以太網(wǎng)協(xié)議轉(zhuǎn)換為另一個(gè)以太網(wǎng)協(xié)議,或購(gòu)買(mǎi)PLC來(lái)運(yùn)行某些控制邏輯工作負(fù)載)。


冒著嚴(yán)重過(guò)度簡(jiǎn)化市場(chǎng)格局的風(fēng)險(xiǎn),邊緣平臺(tái)供應(yīng)商可以根據(jù)他們支持的硬件,云/物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)和邊緣應(yīng)用程序的類型進(jìn)行分組。供應(yīng)商也可以根據(jù)其核心業(yè)務(wù)進(jìn)行分組:硬件供應(yīng)商(包括西門(mén)子,鳳凰電氣和博世等OT硬件供應(yīng)商以及IT硬件,如思科,HPE等),云供應(yīng)商(例如AWS,Azure)和軟件供應(yīng)商(例如Zededa,CPLANE等)。


與大多數(shù)技術(shù)土地爭(zhēng)奪戰(zhàn)一樣,客戶最終將決定誰(shuí)贏得這場(chǎng)競(jìng)賽。到底是云提供商會(huì)主導(dǎo)這個(gè)領(lǐng)域?還是硬件供應(yīng)商和軟件初創(chuàng)企業(yè)有空間?如果為非云參與者提供了空間,客戶會(huì)更喜歡與硬件無(wú)關(guān)的平臺(tái),并提供單一管理平臺(tái)來(lái)管理所有類型的設(shè)備上的所有工作負(fù)載?還是更愿意擁有一個(gè)特定于硬件的平臺(tái)(即,邊緣工作負(fù)載只能在邊緣平臺(tái)供應(yīng)商提供的硬件上運(yùn)行),該平臺(tái)在硬件和管理平臺(tái)之間提供更緊密的集成,以及單點(diǎn)聯(lián)系出現(xiàn)案例問(wèn)題?


如果后者屬實(shí),我們則可能會(huì)看到當(dāng)下物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的又一趨勢(shì),即在邊緣平臺(tái)上有更多的供應(yīng)商被鎖定,這些平臺(tái)僅適用于特定供應(yīng)商的硬件。


如果前者屬實(shí),那么構(gòu)建這些邊緣平臺(tái)的與硬件無(wú)關(guān)的軟件公司仍然需要與運(yùn)行邊緣應(yīng)用程序的硬件供應(yīng)商合作。




示例:


作為2021年底針對(duì)邊緣應(yīng)用的一系列舉措的一部分,戴爾宣布與靈活且可擴(kuò)展的物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)Litmus合作,幫助企業(yè)在整個(gè)IIoT邊緣(包括設(shè)備,應(yīng)用程序和數(shù)據(jù))上運(yùn)行,并具有"從工廠車(chē)間到企業(yè)云"的彈性和安全連接。


顧問(wèn)引述:


在任何結(jié)果中,云提供商肯定不會(huì)在競(jìng)爭(zhēng)中排名最后,因?yàn)樵S多公司將在其邊緣平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)化,大多數(shù)公司最終將至少將一些數(shù)據(jù)從邊緣發(fā)送到云提供商,無(wú)論他們使用哪個(gè)邊緣平臺(tái)。

— 馬修·沃帕塔




3

IIoT正在改變制造業(yè)



工程師傾向于將技術(shù)視為一種解決方案,而往往忽略了問(wèn)題的根源。物聯(lián)網(wǎng)的作用是超越SCADA(監(jiān)督控制和數(shù)據(jù)采集)進(jìn)行機(jī)器操作,提供及時(shí)做出維護(hù)資產(chǎn)決策所需的數(shù)據(jù)。在不久的過(guò)去,物聯(lián)網(wǎng)項(xiàng)目只是一個(gè)數(shù)字化過(guò)程。而現(xiàn)在,更多的數(shù)據(jù)可以得到訪問(wèn),制造專業(yè)人員需要問(wèn)這樣一個(gè)問(wèn)題:"我們正在解決什么特定的業(yè)務(wù)問(wèn)題?




示例:


許多營(yíng)銷(xiāo)人員將預(yù)測(cè)性維護(hù)視為物聯(lián)網(wǎng)的"殺手級(jí)應(yīng)用"。在2021年國(guó)際維護(hù)大會(huì)上,與會(huì)者和演講者之間的討論不是一些模糊的預(yù)測(cè)性維護(hù)策略。相反,他們正在預(yù)測(cè)分析應(yīng)用程序中使用從IIoT項(xiàng)目生成的數(shù)據(jù)。分析預(yù)測(cè)的問(wèn)題通常會(huì)自動(dòng)提供給工作流引擎,從而導(dǎo)致維護(hù)和可靠性活動(dòng),從而避免計(jì)劃外停機(jī),從而優(yōu)化生產(chǎn)。例如,當(dāng)巴斯夫通過(guò)施耐德電氣為其其中一家工廠增加預(yù)測(cè)性維護(hù)時(shí),它首先關(guān)注的是監(jiān)控為工廠供電的變電站,以及電機(jī)及其控制中心消耗該電力的健康狀況。存在特定的業(yè)務(wù)問(wèn)題,即為繁忙的工廠保持不間斷的電力,為預(yù)測(cè)性維護(hù)解決方案提供了一個(gè)狹窄且可實(shí)現(xiàn)的范圍。


顧問(wèn)引述:


物聯(lián)網(wǎng)項(xiàng)目提供了現(xiàn)在用于預(yù)測(cè)機(jī)器問(wèn)題的數(shù)據(jù),并自動(dòng)指導(dǎo)技術(shù)人員找到解決方案,從而優(yōu)化生產(chǎn)。

— 加里·明切爾




4

云原生應(yīng)用正在興起




公司現(xiàn)在正將云采用和遷移作為短期內(nèi)的首要任務(wù),至少在未來(lái)幾年內(nèi)是這樣。那些已經(jīng)在云上投入巨資的公司正在尋求提高效率和提高功能的新方法,而其余的則需要快速制定遷移計(jì)劃。十年來(lái),云市場(chǎng)一直以穩(wěn)定的速度增長(zhǎng),但就整體采用和用例數(shù)量而言,疫情顯著加速了這一增長(zhǎng)。隨著云成為許多基礎(chǔ)設(shè)施、平臺(tái)或軟件級(jí)別的常態(tài),業(yè)界將看到一波針對(duì)云規(guī)模和性能開(kāi)發(fā)和優(yōu)化的全新應(yīng)用程序浪潮,這反過(guò)來(lái)將有助于提供更高的可靠性并縮短上市時(shí)間,這意味著軟件應(yīng)用程序可以更快、更靈活地部署,同時(shí)降低基礎(chǔ)架構(gòu)的復(fù)雜性和成本。




示例:


在疫情的第一波浪潮急劇并立即改變了工作模式之后,包括全球電信運(yùn)營(yíng)商,寬帶互聯(lián)網(wǎng)提供商和衛(wèi)星廣播服務(wù)提供商在內(nèi)的通信服務(wù)提供商(CSP)被迫快速升級(jí)其云服務(wù),以應(yīng)對(duì)前所未有的需求增長(zhǎng),包括來(lái)自相對(duì)新穎的用例,例如社交視頻聚會(huì)。他們必須進(jìn)行這些大規(guī)模的結(jié)構(gòu)升級(jí),同時(shí)還要將除最必要的員工以外的所有員工都從家中派出,這意味著需要改善基礎(chǔ)設(shè)施以減少維護(hù)和監(jiān)督。這反過(guò)來(lái)又是云原生應(yīng)用程序擴(kuò)展的巨大驅(qū)動(dòng)力,從本質(zhì)上講,云原生應(yīng)用程序能用更少的資源做更多的事情。TM Forum的一項(xiàng)調(diào)查報(bào)告稱,38%的CSP在2021年處于實(shí)施數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略的中途點(diǎn),同比增長(zhǎng)50%,其中45%涉及引入云原生應(yīng)用程序。例如,去年年底,沃達(dá)豐與Vmware建立了合作伙伴關(guān)系,為沃達(dá)豐在歐洲的所有業(yè)務(wù)提供一個(gè)單一的通用平臺(tái),從5G獨(dú)立開(kāi)始。


顧問(wèn)引述:


我在云原生應(yīng)用程序開(kāi)發(fā)中看到的兩個(gè)主要驅(qū)動(dòng)因素是無(wú)服務(wù)器計(jì)算和容器化,主要是因?yàn)閮烧叨紝⑻岣咴圃鷳?yīng)用程序的部署速度 - 更快的部署,加上更高的可靠性,將使采用成為何時(shí)而不是是否采用大量用例的情況。

— 杰夫·溫特




5

超自動(dòng)化正在改變運(yùn)營(yíng)



目前的傳統(tǒng)觀點(diǎn)認(rèn)為,人工智能是改造任何企業(yè)應(yīng)用的關(guān)鍵,但現(xiàn)實(shí)情況是,目前,大多數(shù)人工智能都需要認(rèn)真的"數(shù)據(jù)挖掘"才能使企業(yè)受益。人工智能只是轉(zhuǎn)型方程式的一部分,第二個(gè)(經(jīng)常缺失的)缺失部分是機(jī)器人流程自動(dòng)化或RPA。當(dāng)AI和RPA正確組合和應(yīng)用時(shí),結(jié)果是超自動(dòng)化。


疫情創(chuàng)造了一個(gè)拐點(diǎn),優(yōu)先考慮工人的安全和支持他們所需的技術(shù),并且在疫情之前開(kāi)始的勞動(dòng)力短缺變得更加具有挑戰(zhàn)性,這是一個(gè)需要處理的約束,這加速了使用超自動(dòng)化來(lái)改善從車(chē)間到頂層的過(guò)程性能。




示例:


在巴西,德勤使用IBM的AI增強(qiáng)型RPA解決方案來(lái)改變其每月報(bào)告周期,自動(dòng)生成和錯(cuò)誤檢查從數(shù)十個(gè)來(lái)源獲得的報(bào)告,并直接鏈接到中央銀行數(shù)據(jù),以便貨幣兌換數(shù)據(jù)不斷更新。在報(bào)告生成上花費(fèi)的總時(shí)間從幾乎兩個(gè)工作周增加到每月一個(gè)小時(shí),而每月相同的智能RPA將每月的差旅費(fèi)用報(bào)告準(zhǔn)備工作從三小時(shí)減少到十分鐘。


顧問(wèn)引述:


兩年前,我寫(xiě)了一篇關(guān)于制造業(yè)中"機(jī)器人帶來(lái)的沖擊"的文章,重點(diǎn)關(guān)注機(jī)器人流程自動(dòng)化如何消除大量重復(fù)性任務(wù),從而提高生產(chǎn)率并幫助消除錯(cuò)誤。現(xiàn)在,您可以將AI分層到等式中,并使用它來(lái)為RPA做出這些決策。這是IFTTT的最終延伸。

— 克里斯托弗·霍梅克



6

AI越來(lái)越多地出現(xiàn)在(薄)邊緣



組織一直在重新思考將AI工作負(fù)載放置在云中或邊緣的位置。到目前為止,AI邊緣應(yīng)用程序已在計(jì)算和功耗密集型邊緣設(shè)備上運(yùn)行,例如工業(yè)計(jì)算機(jī)和邊緣路由器。然而,兩個(gè)發(fā)展正在推動(dòng)向薄邊的轉(zhuǎn)變。


  1. 半導(dǎo)體的發(fā)展,特別是在低成本、低功耗的頻譜端,意味著人工智能可以更接近最小的設(shè)備水平。有充分的理由相信,在不久的將來(lái),大量的微控制器(MCU)將擁有設(shè)備上的AI。

  2. AI算法在過(guò)去5年中變得更加高效。例如,與幾年前相比,當(dāng)前的AI算法需要的計(jì)算能力要少得多,無(wú)法訓(xùn)練用于視覺(jué)對(duì)象識(shí)別的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。一些專家假設(shè)每16 個(gè)月所需的計(jì)算能力會(huì)降低 2 倍。



示例:


2021年,MCU巨頭瑞薩電子在其廣受歡迎的RZ/V產(chǎn)品陣容中推出了一款新產(chǎn)品,該產(chǎn)品采用GPU進(jìn)行薄邊圖像處理,為機(jī)器視覺(jué)應(yīng)用提供基于AI的實(shí)時(shí)色彩校正和降噪,所有這些都來(lái)自入門(mén)級(jí)產(chǎn)品。


顧問(wèn)引述:


我們將越來(lái)越多地看到AI應(yīng)用轉(zhuǎn)向Thin Edge,即在MCU上運(yùn)行的設(shè)備、內(nèi)存、計(jì)算能力和低功耗。

— 托馬斯·杜斯特




7

“隱形AI”的采用正在我們的眼皮底下發(fā)生



復(fù)制人類認(rèn)知的目標(biāo)已經(jīng)被討論和追捧了數(shù)千年。人工智能不是產(chǎn)品。你可以說(shuō)它甚至不是一種技術(shù)。就其本身而言,它也不是一項(xiàng)發(fā)明。不知道它源于何時(shí),我們也很可能不知道它何時(shí)結(jié)束。然而,它幾乎已經(jīng)無(wú)處不在了!由其他技術(shù)的進(jìn)步驅(qū)動(dòng),例如計(jì)算能力,計(jì)算資源成本,互聯(lián)網(wǎng),傳感器,以及最重要的復(fù)雜機(jī)器學(xué)習(xí)算法和模型的開(kāi)發(fā)。最重要的是,人工智能是一種追求。


這是一個(gè)朝著創(chuàng)造智能的目標(biāo)努力的旅程,因此它不斷改進(jìn),擴(kuò)展和變化。人工智能與大多數(shù)其他工業(yè)4.0技術(shù)的不同之處在于它能夠利用創(chuàng)造力和想象力。天空是它能做什么的極限。


人工智能在應(yīng)用中非常通用,它跨越每個(gè)行業(yè),幾乎影響著每個(gè)工作職能——從入門(mén)級(jí)工作到首席執(zhí)行官級(jí)別。它具有神秘的科幻魅力,吸引著人們的好奇心和想象力。然而,由于許多人難以確切地理解它是如何工作的,一部分人會(huì)害怕使用人工智能來(lái)幫助決策,絕大多數(shù)人在讓人工智能代表他們實(shí)施決策時(shí)會(huì)猶豫不決。




示例:


2021年,美國(guó)制藥公司Charles River Laboratories宣布與基于AI的藥物設(shè)計(jì)集團(tuán)Valence Discovery建立合作伙伴關(guān)系。該合作伙伴關(guān)系的目標(biāo)是利用Valence的REACTER技術(shù),該技術(shù)能夠模擬一旦藥物通過(guò)先進(jìn)的AI服用后發(fā)生的一系列單個(gè)化學(xué)反應(yīng)。開(kāi)藥的醫(yī)生和服用藥物的患者永遠(yuǎn)不會(huì)知道這種藥物是使用AI開(kāi)發(fā)的。


顧問(wèn)引述:


因?yàn)槿斯ぶ悄軣o(wú)處不在,它開(kāi)始以比我們意識(shí)到的更多的方式滲透到我們的生活,往往就在我們的眼皮底下。當(dāng)大多數(shù)人與人工智能互動(dòng)或計(jì)劃使用人工智能時(shí),他們這樣做的目的非常慎重,以解決特定問(wèn)題。我喜歡稱之為"有意的AI"。然而,現(xiàn)在有這么多公司將AI納入其產(chǎn)品、平臺(tái)和服務(wù)中,無(wú)論我們是否意識(shí)到這一點(diǎn),AI都被用來(lái)幫助我們。這被稱為"看不見(jiàn)的AI",如果完全理解,可以幫助解決那些猶豫是否使用AI的人的信任障礙。與其經(jīng)歷一個(gè)人工智能的大用例,我們都會(huì)定期進(jìn)行100多次互動(dòng)。

— 杰夫·溫特




8

沉浸式現(xiàn)實(shí)(VR/AR)正在進(jìn)入企業(yè)環(huán)境



雖然人類已經(jīng)在智能環(huán)境中生活和工作,但在這些空間中尋找更有效的共存方式已成為研究人員和公司的重要關(guān)注點(diǎn)。這意味著提高工作環(huán)境中的運(yùn)營(yíng)效率和質(zhì)量,同時(shí)也要開(kāi)發(fā)遠(yuǎn)程運(yùn)營(yíng)管理。疫情加強(qiáng)了對(duì)后者的關(guān)注。為此,物聯(lián)網(wǎng)與沉浸式現(xiàn)實(shí)技術(shù)和環(huán)境模擬技術(shù)(如數(shù)字孿生)的融合是必要的。考慮到這種融合將需要大量的數(shù)據(jù),5G的興起以及邊緣計(jì)算的興起將加速企業(yè)和工業(yè)應(yīng)用的VR和AR應(yīng)用的發(fā)展。




示例:


漢莎技術(shù)公司與沃達(dá)豐和諾基亞的合作將物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境與5G、AR和數(shù)字孿生體結(jié)合在一起。這家航空巨頭的服務(wù)部門(mén)在兩個(gè)獨(dú)立的維護(hù)園區(qū)部署了兩個(gè)獨(dú)立的私人5G網(wǎng)絡(luò)。增強(qiáng)視頻流的AR疊加層使客戶能夠遠(yuǎn)程觀察和診斷問(wèn)題,同時(shí)還允許該小組使用AR和數(shù)字孿生與全球合作伙伴進(jìn)行磋商。


顧問(wèn)引述:


由于物聯(lián)網(wǎng)與AR和VR等技術(shù)的融合,人與機(jī)器之間智能關(guān)系的時(shí)代即將到來(lái)。所有這些都是為了提高效率以及遠(yuǎn)程和內(nèi)場(chǎng)工作的新的和安全形式。

— 薩維里奧·羅密歐




9

5G正在成為"物聯(lián)網(wǎng)就緒"



以消費(fèi)者為導(dǎo)向的權(quán)威人士認(rèn)為5G只是一種更快下載的機(jī)制。工業(yè)和商業(yè)用途的真正力量在于基于5G的專用網(wǎng)絡(luò)。到2022年底,5G將被視為另一種工具。工程師使用它不是為了成為先驅(qū)者,而只是為了解決問(wèn)題。一旦他們開(kāi)始,這將是另一項(xiàng)提高生產(chǎn)和質(zhì)量的工程工作。




示例:


諾基亞已經(jīng)為大眾汽車(chē)在德國(guó)沃爾夫斯堡的主要工廠部署了一個(gè)私有的5G獨(dú)立無(wú)線網(wǎng)絡(luò)。專用園區(qū)網(wǎng)絡(luò)使用諾基亞數(shù)字自動(dòng)化云 (DAC) 解決方案提供可靠、安全、實(shí)時(shí)的連接,并使大眾汽車(chē)能夠試用新的智能工廠用例。大眾汽車(chē)網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃Klaus-Dieter Tuchs博士說(shuō):"可預(yù)測(cè)的無(wú)線性能和5G的實(shí)時(shí)功能在不久的將來(lái)對(duì)智能工廠具有巨大的潛力。通過(guò)這次試點(diǎn)部署,我們正在探索5G提供的可能性,并正在建立我們?cè)诠I(yè)環(huán)境中運(yùn)營(yíng)和使用5G技術(shù)的專業(yè)知識(shí)。


顧問(wèn)引述:


"我們甚至不記得猜測(cè)5G是否會(huì)發(fā)生。我們將忙于使用它來(lái)解決網(wǎng)絡(luò)和物聯(lián)網(wǎng)安裝問(wèn)題。

— 加里·明切爾




10

資產(chǎn)的安全遠(yuǎn)程訪問(wèn)越來(lái)越重要



能夠遠(yuǎn)程訪問(wèn)其機(jī)器的公司將實(shí)現(xiàn)多項(xiàng)好處,包括設(shè)備供應(yīng)商的更好支持,這些設(shè)備供應(yīng)商可以實(shí)時(shí)遠(yuǎn)程排除和分析機(jī)器數(shù)據(jù),以及訪問(wèn)遠(yuǎn)程主題專家和低成本勞動(dòng)力(例如,來(lái)自低工資國(guó)家的高技能工人)。


但隨著訪問(wèn)的增加,網(wǎng)絡(luò)安全攻擊媒介也隨之增加,因此公司隨后增加了在網(wǎng)絡(luò)安全方面的支出以解決這個(gè)問(wèn)題。2022年網(wǎng)絡(luò)安全的三個(gè)關(guān)鍵用例是資產(chǎn)可見(jiàn)性、深度數(shù)據(jù)包檢測(cè)和零信任架構(gòu)。資產(chǎn)可視性軟件提供有關(guān)連接到網(wǎng)絡(luò)的所有節(jié)點(diǎn)和用戶的詳細(xì)信息,使管理員能夠快速識(shí)別可疑用戶或設(shè)備。深度數(shù)據(jù)包檢測(cè)可以在運(yùn)行工業(yè)網(wǎng)絡(luò)的工業(yè)協(xié)議中發(fā)現(xiàn)可疑活動(dòng)時(shí)向工業(yè)網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)營(yíng)商發(fā)出警報(bào)。零信任架構(gòu)基本上給予零信任,即網(wǎng)絡(luò)是安全的,并且(根據(jù)NIST)“......將防御從靜態(tài)的、基于網(wǎng)絡(luò)的邊界轉(zhuǎn)移到專注于用戶、資產(chǎn)和資源。”




示例:


SANS 2021 OT / ICS網(wǎng)絡(luò)安全報(bào)告發(fā)現(xiàn),遠(yuǎn)程訪問(wèn)服務(wù)是受訪者的主要威脅媒介,37%的人認(rèn)為遠(yuǎn)程訪問(wèn)是初始訪問(wèn)點(diǎn)。由于隨著遠(yuǎn)程點(diǎn)數(shù)量的增加,緩解這些攻擊的需求急劇增加,物聯(lián)網(wǎng)安全公司Claroty將其員工人數(shù)從大流行前的水平增加到2021年12月的75%。


顧問(wèn)引述:


在疫情期間,“遠(yuǎn)程”成為一個(gè)家喻戶曉的術(shù)語(yǔ),因?yàn)閿?shù)百萬(wàn)人首次開(kāi)始在家工作,包括管理OT網(wǎng)絡(luò)和資產(chǎn)的人員,但這種遠(yuǎn)程性增加了不安全的遠(yuǎn)程設(shè)備可能構(gòu)成的威脅規(guī)模。

— 馬修·沃帕塔





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