? ? 近年來，物聯(lián)網(wǎng)（IoT）作為推動現(xiàn)代公司和智能城市發(fā)展的一個范式，已經(jīng)取得了顯著的發(fā)展。IoT使得分布式設(shè)備（如手機(jī)、平板電腦和計算機(jī)）能夠感知并從外部環(huán)境傳輸數(shù)據(jù)，以服務(wù)于最終用戶。IoT的概念主要依賴于設(shè)備之間的通信，以提供本地服務(wù)，例如協(xié)作數(shù)據(jù)收集，以及設(shè)備與服務(wù)器（如云服務(wù)器、邊緣服務(wù)器或數(shù)據(jù)中心）之間的互連，以提供高級服務(wù)，如數(shù)據(jù)管理和網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控。

? ? 智能解決方案與ML/AI在IoT網(wǎng)絡(luò)中的整合形成了一種新的網(wǎng)絡(luò)范式，即智能物聯(lián)網(wǎng)（IIoT）。IIoT已經(jīng)改變了智能醫(yī)療保健、智能交通和智能工業(yè)等IoT應(yīng)用。特別是，IIoT為設(shè)備進(jìn)步打開了眾多機(jī)會，例如為本地IoT設(shè)備配備由集成AI模型驅(qū)動的設(shè)備智能，以及服務(wù)提供，包括智能數(shù)據(jù)傳輸和AI輔助的數(shù)據(jù)處理。

1 智能物聯(lián)網(wǎng)的現(xiàn)狀

1.1 人工智能（AI）及其子領(lǐng)域如機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）、深度學(xué)習(xí)（DL）、聯(lián)邦學(xué)習(xí)（FL）和強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL）之間的關(guān)系及主要模型

• ML 是 AI 的基礎(chǔ)：ML 是 AI 技術(shù)的核心，它允許計算機(jī)從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)并改進(jìn)其性能。
• DL 是 ML 的一種特殊形式：DL 使用深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的復(fù)雜特征和模式，它在圖像和語音識別等領(lǐng)域取得了巨大成功。
• FL 是一種分布式 ML 技術(shù)，用于保護(hù)用戶隱私和數(shù)據(jù)安全：FL 允許多個設(shè)備在本地訓(xùn)練模型，同時保護(hù)用戶隱私和數(shù)據(jù)安全。
• RL 是一種 ML 技術(shù)，用于創(chuàng)建可以與周圍環(huán)境互動并學(xué)習(xí)如何做出最佳決策的智能體：RL 在游戲、機(jī)器人技術(shù)和推薦系統(tǒng)等領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。

1.2 AI的子領(lǐng)域在物聯(lián)網(wǎng)（IoT）系統(tǒng)中的應(yīng)用和發(fā)展

• 機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）：ML是一種讓計算機(jī)系統(tǒng)從經(jīng)驗中學(xué)習(xí)的技術(shù)，它在IoT中的應(yīng)用包括分類、檢測和數(shù)據(jù)加密等任務(wù)。ML方法如監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)和半監(jiān)督學(xué)習(xí)被廣泛用于IoT系統(tǒng)中，以提高系統(tǒng)的效率和準(zhǔn)確性。
• 深度學(xué)習(xí)（DL）：DL因其在處理大型數(shù)據(jù)集時的出色性能而在IoT系統(tǒng)中越來越受歡迎。DL模型的改進(jìn)可以歸因于其固有的非線性，這允許模型大小的增加，從而能夠更有效地擴(kuò)展到更大的數(shù)據(jù)集。此外，由IoT網(wǎng)絡(luò)生成的大量數(shù)據(jù)是DL成功的關(guān)鍵驅(qū)動力。DL模型采用復(fù)雜的線性和非線性函數(shù)組合來有效學(xué)習(xí)相關(guān)特征。在IoT中，DL模型能夠處理視覺數(shù)據(jù)、時間序列數(shù)據(jù)和視頻文本等多種類型的數(shù)據(jù)，并在智能醫(yī)療、智能電網(wǎng)和智能農(nóng)業(yè)等領(lǐng)域展現(xiàn)出顯著的性能提升。
• 聯(lián)邦學(xué)習(xí)（FL）：FL是一種分布式機(jī)器學(xué)習(xí)方法，它允許在不共享原始數(shù)據(jù)的情況下訓(xùn)練模型。這對于保護(hù)用戶隱私尤為重要，因此在IoT中得到了廣泛應(yīng)用，尤其是在處理敏感醫(yī)療數(shù)據(jù)時。FL技術(shù)還包括水平FL（HFL）、垂直FL（VFL）和聯(lián)邦遷移學(xué)習(xí)（FTL）等變體。
• 深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)（DRL）：DRL結(jié)合了深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)的原理，使代理能夠通過與環(huán)境互動來學(xué)習(xí)最優(yōu)策略。在IoT中，DRL被用于優(yōu)化資源分配、灌溉計劃和交通流量預(yù)測等任務(wù)，提高了系統(tǒng)的自主性和適應(yīng)性。

2 智能物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用

2.1 智能醫(yī)療

智能醫(yī)療保健是IIoT系統(tǒng)應(yīng)用中的一個重要領(lǐng)域，特別是在患者監(jiān)測方面。IIoT系統(tǒng)的發(fā)展可以為醫(yī)療保健帶來顯著的好處，包括幫助醫(yī)療人員及早發(fā)現(xiàn)異常、監(jiān)測和預(yù)測嚴(yán)重疾病，并盡可能減少對重癥患者的潛在風(fēng)險?？纱┐髟O(shè)備、生活方式輔助設(shè)備和醫(yī)療輔助IoT設(shè)備的普及有助于收集大量數(shù)據(jù)，以訓(xùn)練和提高基于機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）模型的性能，進(jìn)而提供更好的醫(yī)療服務(wù)。

• 個性化醫(yī)療： 利用 IIoT 設(shè)備收集患者的健康數(shù)據(jù)，并結(jié)合 AI 技術(shù)進(jìn)行深度分析，為患者提供個性化的治療方案和健康建議。
• 藥物研發(fā)： IIoT 可以加速藥物研發(fā)過程，例如通過監(jiān)測動物實驗中的生理指標(biāo)，或利用傳感器收集患者對藥物的反應(yīng)數(shù)據(jù)。
• 遠(yuǎn)程醫(yī)療： IIoT 設(shè)備可以實現(xiàn)遠(yuǎn)程醫(yī)療診斷和治療，例如遠(yuǎn)程手術(shù)、遠(yuǎn)程監(jiān)測患者健康狀況等。
• 智慧養(yǎng)老： IIoT 設(shè)備可以幫助老年人進(jìn)行日常生活，例如自動開關(guān)家電、監(jiān)測健康狀況、預(yù)防跌倒等。

2.2 智能城市

IIoT在智能城市的發(fā)展中扮演著關(guān)鍵角色，它可以促進(jìn)數(shù)據(jù)收集、交換和分析，從而提高服務(wù)、效率和生活質(zhì)量。IIoT可以在智能城市的幾個關(guān)鍵領(lǐng)域提供有用的服務(wù)，包括智能電網(wǎng)和水管理。

• 智能交通管理： 利用 IIoT 設(shè)備收集交通數(shù)據(jù)，并結(jié)合 AI 技術(shù)進(jìn)行交通預(yù)測和優(yōu)化，例如實時路況顯示、智能交通信號燈控制、自動駕駛等。
• 智能環(huán)境監(jiān)測： IIoT 設(shè)備可以實時監(jiān)測空氣質(zhì)量、水質(zhì)、噪聲等環(huán)境指標(biāo)，并采取措施進(jìn)行改善。
• 智能能源管理： 利用 IIoT 設(shè)備進(jìn)行能源消耗監(jiān)測和管理，例如智能電表、智能家居等，實現(xiàn)節(jié)能減排和高效能源利用。
• 智能城市規(guī)劃： IIoT 可以幫助城市規(guī)劃者更好地了解城市運行狀況，并進(jìn)行更科學(xué)的規(guī)劃和決策。

2.3 智能交通

IIoT在智能交通系統(tǒng)的發(fā)展中取得了顯著進(jìn)展，提高了城市交通的安全性和可持續(xù)性，使日常生活更加便捷和高效。IIoT可以通過處理和分析從各種傳感器收集的數(shù)據(jù)來做出實時決策，從而促進(jìn)智能交通。

• 智能駕駛： 利用 IIoT 設(shè)備實現(xiàn)自動駕駛，例如環(huán)境感知、路徑規(guī)劃、決策控制等。
• 智能物流： IIoT 可以優(yōu)化物流運輸路線和效率，例如實時追蹤貨物位置、智能調(diào)度車輛等。
• 智能交通基礎(chǔ)設(shè)施： IIoT 可以提高交通基礎(chǔ)設(shè)施的智能化水平，例如智能路網(wǎng)、智能停車場等。
• 智能出行： IIoT 可以提供更加便捷的出行方式，例如共享單車、共享汽車等。

2.4 智能工業(yè)

"智能工業(yè)"指的是將智能技術(shù)整合到生產(chǎn)過程中，IIoT在分析由工業(yè)機(jī)械和IoT設(shè)備產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)中起著至關(guān)重要的作用。在不同的生產(chǎn)階段，這些方法允許過程建模、監(jiān)控、預(yù)測和控制。

• 智能制造： 利用 IIoT 設(shè)備實現(xiàn)生產(chǎn)過程的智能化，例如智能機(jī)器人、智能生產(chǎn)線、智能倉儲等。
• 預(yù)測性維護(hù)： 利用 IIoT 設(shè)備收集設(shè)備運行數(shù)據(jù)，并結(jié)合 AI 技術(shù)進(jìn)行預(yù)測性維護(hù)，例如預(yù)測設(shè)備故障、提前進(jìn)行維修等。
• 智能供應(yīng)鏈： IIoT 可以優(yōu)化供應(yīng)鏈管理，例如實時追蹤貨物位置、智能調(diào)度運輸車輛等。
• 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺： IIoT 可以構(gòu)建工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺，實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)鏈上下游的協(xié)同和資源共享。

3 智能物聯(lián)網(wǎng)的安全問題

IIoT（智能物聯(lián)網(wǎng)）的快速發(fā)展為工業(yè)和商業(yè)領(lǐng)域帶來了革命性的變化，但同時也帶來了許多安全挑戰(zhàn)。由于 IIoT 網(wǎng)絡(luò)包含大量設(shè)備，且設(shè)備之間頻繁交互，因此更容易受到網(wǎng)絡(luò)攻擊和數(shù)據(jù)泄露等安全威脅。以下是一些主要的 IIoT 安全問題：

3.1 網(wǎng)絡(luò)攻擊

• 拒絕服務(wù)攻擊 (DoS): 攻擊者通過發(fā)送大量惡意請求或流量，使 IIoT 網(wǎng)絡(luò)或設(shè)備癱瘓，導(dǎo)致服務(wù)中斷。例如，攻擊者可以利用物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的資源限制，或利用 DNS、NTP 等協(xié)議的放大機(jī)制，發(fā)起反射型 DoS 攻擊。
• 中毒攻擊： 攻擊者將惡意數(shù)據(jù)注入訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，破壞或降低機(jī)器學(xué)習(xí)模型的性能和準(zhǔn)確性。例如，攻擊者可以修改醫(yī)療診斷系統(tǒng)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，導(dǎo)致誤診。
• 對抗性攻擊： 攻擊者生成稍作修改的輸入數(shù)據(jù)，欺騙機(jī)器學(xué)習(xí)模型產(chǎn)生錯誤或有害的輸出。例如，攻擊者可以利用對抗性樣本，使自動駕駛汽車忽略交通標(biāo)志。
• 成員推斷攻擊： 攻擊者試圖推斷某個用戶的隱私數(shù)據(jù)是否被用于訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型。例如，攻擊者可以分析機(jī)器學(xué)習(xí)模型的輸出，推斷出某個用戶的醫(yī)療記錄是否被用于訓(xùn)練模型。

3.2 機(jī)密性

• 數(shù)據(jù)泄露： 敏感或個人數(shù)據(jù)在傳輸或存儲過程中被未授權(quán)訪問或泄露。例如，攻擊者可以攔截智能電表的數(shù)據(jù)，獲取用戶的用電習(xí)慣。
• 設(shè)備仿冒或劫持： 攻擊者偽造設(shè)備身份，或控制真實設(shè)備，進(jìn)行惡意操作。例如，攻擊者可以偽造醫(yī)療設(shè)備，獲取患者的隱私數(shù)據(jù)。

3.3 完整性

• 數(shù)據(jù)損壞、刪除、泄露或篡改： 數(shù)據(jù)在傳輸、處理或存儲過程中被破壞或篡改，導(dǎo)致數(shù)據(jù)不可靠或不可信。例如，攻擊者可以篡改智能交通燈的數(shù)據(jù)，導(dǎo)致交通混亂。
• 模型行為異?；蚬收?#xff1a; 機(jī)器學(xué)習(xí)模型的預(yù)測結(jié)果或指導(dǎo)出現(xiàn)異常或錯誤，導(dǎo)致 IIoT 系統(tǒng)操作不安全或不穩(wěn)定。例如，攻擊者可以中毒自動駕駛汽車的數(shù)據(jù)，使其發(fā)生交通事故。

3.4 入侵

• 入侵檢測系統(tǒng) (IDS)： 攻擊者利用各種手段繞過或繞過入侵檢測系統(tǒng)，對 IIoT 網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行攻擊。例如，攻擊者可以利用對抗性樣本，繞過基于深度學(xué)習(xí)的入侵檢測系統(tǒng)。
• 入侵防御系統(tǒng) (IPS)： 攻擊者利用各種手段繞過或繞過入侵防御系統(tǒng)，對 IIoT 網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行攻擊。例如，攻擊者可以利用分布式拒絕服務(wù) (DDoS) 攻擊，使入侵防御系統(tǒng)失效。

3.5 常見安全對策

• 加密：使用強(qiáng)加密算法來保護(hù)數(shù)據(jù)傳輸和存儲過程中的安全。這包括在數(shù)據(jù)傳輸時使用SSL/TLS，以及在數(shù)據(jù)庫中存儲數(shù)據(jù)時使用透明數(shù)據(jù)加密（TDE）。
• 訪問控制：實施嚴(yán)格的訪問控制策略，確保只有授權(quán)用戶和設(shè)備能夠訪問網(wǎng)絡(luò)和數(shù)據(jù)。這包括使用多因素認(rèn)證（MFA）和最小權(quán)限原則。
• 網(wǎng)絡(luò)安全：部署防火墻、入侵檢測系統(tǒng)（IDS）和入侵防御系統(tǒng)（IPS）來監(jiān)控和控制進(jìn)出網(wǎng)絡(luò)的流量。
• 設(shè)備安全：確保IoT設(shè)備具有最新的固件和安全補丁，以防止已知漏洞被利用。此外，設(shè)備應(yīng)配置為僅接受來自可信來源的更新。
• 數(shù)據(jù)匿名化和脫敏：在處理和存儲數(shù)據(jù)時，去除或替換能夠識別個人身份的信息，以降低隱私泄露的風(fēng)險。
• 安全配置：對所有IoT設(shè)備進(jìn)行安全配置，關(guān)閉不必要的端口和服務(wù)，減少攻擊面。
• 安全審計和監(jiān)控：定期進(jìn)行安全審計，監(jiān)控系統(tǒng)活動，以便及時發(fā)現(xiàn)和響應(yīng)異常行為。
• 安全意識培訓(xùn)：對員工進(jìn)行安全意識培訓(xùn)，教育他們識別和防范潛在的安全威脅。
• 應(yīng)急計劃：制定應(yīng)急計劃，以便在發(fā)生安全事件時迅速采取行動，減少損失。
• 供應(yīng)鏈安全：確保供應(yīng)鏈中的所有組件和服務(wù)都符合安全標(biāo)準(zhǔn)，防止惡意組件被植入。
• 隱私保護(hù)技術(shù)：采用隱私保護(hù)技術(shù)，如差分隱私（DP）和聯(lián)邦學(xué)習(xí)（FL），以保護(hù)用戶數(shù)據(jù)的隱私。
• 標(biāo)準(zhǔn)化和合規(guī)性：遵循國際和國內(nèi)的安全標(biāo)準(zhǔn)和法規(guī)，如ISO/IEC 27001、NIST Cybersecurity Framework等。
• 邊緣計算：在邊緣設(shè)備上實現(xiàn)安全處理，以減少對中央服務(wù)器的依賴并提高響應(yīng)速度。
• 人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)：利用AI和ML技術(shù)來檢測和防御復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)攻擊，例如使用異常檢測算法來識別不尋常的系統(tǒng)行為。

4 未來方向

4.1 資源管理

IIoT網(wǎng)絡(luò)的異構(gòu)性、動態(tài)性和安全性對資源管理提出了挑戰(zhàn)。未來的研究需要考慮如何有效地管理這些資源，包括：

• 異構(gòu)性：IoT設(shè)備的種類繁多，具有不同的處理能力、存儲容量和能源需求，需要標(biāo)準(zhǔn)化的資源管理協(xié)議。
• 可擴(kuò)展性：IIoT網(wǎng)絡(luò)預(yù)計將大幅增長，需要能夠適應(yīng)不同部署場景的集成學(xué)習(xí)框架。
• 動態(tài)性：設(shè)備頻繁加入和離開網(wǎng)絡(luò)，管理解決方案需要能夠適應(yīng)這些變化。
• 安全性：IoT設(shè)備容易受到攻擊，需要在設(shè)備上部署學(xué)習(xí)模型以執(zhí)行分類、檢測和數(shù)據(jù)加密等多重任務(wù)。

4.2 學(xué)習(xí)模型設(shè)計

設(shè)計適用于IIoT的輕量級學(xué)習(xí)模型是未來研究的關(guān)鍵任務(wù)。需要考慮的因素包括：

• 模型大小：影響模型的加載時間、傳輸成本和能源消耗。
• 模型復(fù)雜性：影響模型的計算負(fù)擔(dān)和執(zhí)行速度。
• 模型準(zhǔn)確性：通過準(zhǔn)確度、精確度、召回率等指標(biāo)來評估。

4.3 公平性問題

IIoT中的公平性問題涉及到資源分配、學(xué)習(xí)過程和區(qū)塊鏈共識機(jī)制?？赡艿慕鉀Q方案包括：

• 數(shù)據(jù)增強(qiáng)：通過變換現(xiàn)有數(shù)據(jù)來生成新數(shù)據(jù)，提高數(shù)據(jù)集的平衡性。
• 數(shù)據(jù)加權(quán)：通過過采樣或欠采樣等技術(shù)平衡數(shù)據(jù)集。
• 遷移學(xué)習(xí)：將知識從預(yù)訓(xùn)練模型轉(zhuǎn)移到新模型。
• 公平性指標(biāo)：使用適當(dāng)?shù)膶W(xué)習(xí)技術(shù)來衡量模型預(yù)測的公平性。

4.4 ?經(jīng)濟(jì)問題

IIoT網(wǎng)絡(luò)的經(jīng)濟(jì)問題包括基礎(chǔ)設(shè)施部署和維護(hù)成本、安全成本、數(shù)據(jù)所有權(quán)和隱私問題，以及標(biāo)準(zhǔn)和互操作性問題。未來的研究需要探索如何降低成本、保護(hù)數(shù)據(jù)隱私，并制定統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)。

4.5 IIoT在未來網(wǎng)絡(luò)中的角色

IIoT在未來6G網(wǎng)絡(luò)中的角色，特別是在與新技術(shù)和計算范式的集成中，需要進(jìn)一步研究。例如，"元宇宙"（Metaverse）作為一個潛在的AI愿景，在無線通信網(wǎng)絡(luò)中受到了廣泛關(guān)注。未來的研究需要考慮如何在保護(hù)用戶隱私的同時，利用收集到的用戶數(shù)據(jù)提供個性化服務(wù)。

4.6 模型漂移

IIoT生態(tài)系統(tǒng)中數(shù)據(jù)流的動態(tài)性和不斷變化的特性導(dǎo)致了所謂的概念漂移，這要求預(yù)測模型能夠適應(yīng)新的數(shù)據(jù)模式。應(yīng)對這一挑戰(zhàn)的方法包括：

• 在線學(xué)習(xí)算法：能夠持續(xù)地吸收和適應(yīng)新數(shù)據(jù)。
• 集成學(xué)習(xí)：通過動態(tài)修改集成的組成來響應(yīng)數(shù)據(jù)變化。
• 機(jī)器忘卻：選擇性地移除或"忘記"可能不再相關(guān)或可能引入偏見的數(shù)據(jù)。