物联网安全解决方案
物联网安全需求分析
物联网（IOT)技术在智能电网、智能交通系统、智能安全、智能家居等生活应用系统被广泛使用，但是如果不能保证用户隐私安全，会直接影响物联网整体信息安全。随着物联网的广泛应用和提供信息的范围更广，信息暴露的风险会进一步增加。
我们来介绍物联网安全体系结构和层次结构，并了解各层次的安全需求。
物联网体系架构
物联网作为互联网的延伸，将原有的用户端延伸和扩展到任何物品之上，从而实现了用户到物品，物品到物品之间的信息交换和通信。
物联网的典型系统架构如下图所示，主要划分为感知层、网络层、应用层：
一、感知层：主要完成物联网最后一段覆盖的信息采集的工作，通过各类传感器（温湿度、水浸、气体、光照、声音、视频等各种传感器）、RFID标签等实现环境感知，工业控制；感知层采用的技术方案目前比较灵活多样，一般包括Lora，NB-IoT，WIFI，485等通信技术，这里的图示是典型的广域低功耗NB-IoT网络的拓扑图。
二、网络层：主要通过各种通讯网络完成数据的回传工作，使用例如3G/4G网络、有线等通讯技术，通过加密隧道等实现数据的加密传输。
三、应用层：把感知层的得到的信息进行处理，并在此基础上实现具体的应用控制，如智能化识别、定位、跟踪、监控和管理等。
感知层安全需求
1.设备标识：接入的物联网终端设备、感知层实体应具备可用于识别的物联网系统中的唯一身份标识，该标识应通过专有的密钥管理平台分发，为每个设备生成唯一密钥，以标识私钥代表设备身份，防止设备伪造。
2.准入控制：具备通过第三方独立的准入控制系统，对接入的感知层终端进行身份审核，杜绝口令的网络传输，防止身份伪造。
3.网络控制：能够对承载网络进行实时监控，对其访问的网络资源进行控制与审查，具体包括：
◈基于IP地址、网段的资源访问控制；
◈ 基于TCP、DUP端口的资源访问控制；
◈基于终端/终端组的资源访问控制；
4.入侵防护：应具备对感知层接入终端，进行入侵防护监控和处置的能力，并满足以下要求；
◈拒绝和丢弃不可鉴别的感知层终端发来的数据；
◈支持对恶意攻击和异常行为的检测，并具备入侵报警能力；
网络层安全需求
最新等级保护要求在物联网感知层、网络传输层、处理应用层有相应安全防护措施，实现数据源认证，异构网络安全接入，应用和数据安全等。针对等级保护要求，需要部署基于等级保护三级要求的相应传统安全设备，如：防火墙，入侵防御，防病毒网关，web应用防火墙，抗DDos设备等安全产品。
应用层安全需求
当前物联网应用平台主要的安全需求如下：
（1）需要可靠的认证机制和秘钥管理方案，包括PKI和对称秘钥的有机结合机制；
（2）需要具备高强度数据机密性和完整性服务能力；
（3）需要具有入侵检测和病毒检测能力；
（4）需要具有访问控制和灾难恢复机制；
（5）需要建立保密日志跟踪和行为分析以及恶意行为模型；
（6）需要有效的数据库访问控制和内容筛选机制；
（7）需要有不同场景的隐私信息保护技术；
（8）需要有效的计算机取证技术；
（9）需要具有安全的计算机数据销毁技术；
物联网安全解决方案
背景：
随着互联网、大数据、人工智能云计算、物联网、5G等新需求和新技术的推动下，相关支持鼓励政策不断出台，物联网迎来了前所未有的发展高峰期。随着物联网设备的急剧增长，物联网安全威胁也受到非常大的威胁。
物联网安全-核心和难点
感知层终端设备和数据采集网关安全保障，物联网安全最后一公里，从最前端的物联网设备上阻断网络威胁攻击。
物联网安全-感知层的安全风险
边界风险大：
灯杆部署分散，感知层终端无人监管，边界安全风险极大，对边界安全无有效的安全解决方案，难以形成整体的安全防护体系；
设备多存在漏洞多，易被攻击：终端设备品类繁多且存在大量漏洞，一旦被攻击后不能及时发现，造成持续性大范围攻击，或被僵尸网络利用，难以快速发现及阻断；
攻击门槛低：
漏洞多存在时间久，且修复难度大成本高，已经形成系统化黑客攻击教程，导致攻击成本极低且成功率高
业务与安全发展不平衡：
物联网设备近年来发展迅猛如雨后春笋，生产终端生产企业遍地开花，但安全一直没有被重视。
解决方案-客户期待的解决方案
设备自动发现识别，资产家底清晰，灵活快速定位；
资产准入可控，仿冒实时监测，边缘威胁无处遁形；
网络行为可查可控，异常、威胁及时发现；
持续性监测内网设备状况，全网风险可视化。
解决方案-满足等保2.0
覆盖等保2.0在“物联网安全扩展要求”中提到的“安全区域边界”、“安全计算环境”及“安全运维管理”中3级安全规范要求
●接入控制、仿冒检测实现终端入侵防范，保障区域边界安全
●深入感知层，保障感知节点设备安全、网关节点设备安全
●机器学习搭建网络行为合规基线，实现异常行为发现，保障计算环境安全
●资产清点，权限验证，深入每个环境的安全运维管理
解决方案-系统架构
系统架构包括前端探针、AI中心和管理平台。在前端采用嵌入式SDK、硬件网关和流量检测引擎对网络数据进行采集，将数据样本反馈给AI中心，基于AI建立安全模型，包括网络行为基线、白名单模型建立，配合AI/ML辅助分析进行智能决策。管理平台对前端探针进行配置管理，安全威胁告警、资产测绘等安全可视化显示。从而对网络资产可见、网络流量行为可知以及网络威胁告警可视化。
解决方案-安全能力
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