Meta 发布新大语言模型，可免费商用，采用特别的“开源”方式

Meta 周二发布了 Llama 2：这是一套经过预训练和微调的基于文本的人工智能模型，有三种不同的规模，分别包含 70 亿、130 亿和 700 亿个参数。与之前的 LLaMA 模型不同的是，任何人都可以申请下载 Llama 2，开发人员可以用它来构建商业产品或服务，以及开展有趣的项目。Meta 表示，不会对访问或使用其开发的模型收费，而是通过向其他公司开放该技术，如与微软和亚马逊合作，在 Azure 和 AWS 上提供该模型。值得注意的是，Llama 2 采用了专门的 许可证，有一些独特的限制，因此不符合“开源”的定义。除了常见的免责声明外，开发人员不能利用其输出结果来改进其他类型的大型语言模型。以及，如果将 Llama 2 用于支持那些拥有超过 7 亿月活跃用户的应用程序的大公司，必须申请使用 Meta 技术的特殊许可。

消息来源：The Register

老王点评：虽然不是规范定义的“开源”软件，但至少是开放的。值得注意但是，从 LLaMA 到 Llama 2，Meta 都采用了非同寻常的“开源”方式，这或许是 Meta 既想利用开源的优势，又有一些不确定的担忧。也许人工智能领域需要一种独特的开放许可证。

美国启动物联网安全标签计划

该计划的正式名称为《美国网络信任标识》，旨在帮助美国人确保他们购买的互联网连接设备具有强大的网络安全保护措施，可防范网络攻击。长期以来，物联网一直被认为是网络安全的薄弱环节。符合该标准的设备将要求具有唯一且强大的默认密码、保护存储和传输的数据、提供定期的安全更新以及具备事故检测能力等。

消息来源：Tech Crunch

老王点评：越来越多的物联网设备，其实是埋在信息社会底层的空洞，你不知道它什么时候就会导致塌陷。

印度大部分外包程序员将在两年内因人工智能而消失

Stability AI 公司的 CEO 表示，印度的大多数外包程序员将在未来一两年内失业。不过他认为，在法国等受《劳动法》保护较强的国家受到这种影响的可能性较小。他重申了他之前的说法，五年后将 “不再有程序员”，不过，他也说明，他指的是传统意义上的程序员。他说，“当你把编程这件事从错误测试、单元测试到构思进行解构时，人工智能可以做到这一点，而且做得更好。但这不是自动完成的，而是人工智能‘辅助驾驶’完成的。”

消息来源：CNBC

老王点评：其实也不用特别慌，就像计算器、计算机出现，并没有让原来的财务和文员失业一样，只是如果你掌握不了新工具，那这种“古典程序员”被淘汰也是自然的。

Rust 叫好不叫座

据 2022 年 Stack Overflow 开发者调查，只有 9% 的开发者在使用 Rust，但它已经在“最受喜爱”的语言中占据了七年的位置。在今年的调查中，几乎有 87% 的开发者表示他们喜欢 Rust，这比第二大受欢迎的语言 Elixir 高出约 10 个百分点。

消息来源：Stack Overflow

老王点评：看起来发展很好，而且已经进入了 Linux 内核，但是离撼动 C 和 C++ 的位置还需要很长的时间。

Docker Hub 至少有 1600 个公开镜像带有恶意行为

Docker Hub 是一个基于云的容器库，允许人们自由搜索和下载 Docker 镜像。除了由 Docker 库项目审查的镜像之外，在该服务上还有数十万个状态不明的镜像。Sysdig 使用其自动扫描器仔细检查了 25 万个未经验证的镜像，并确定其中 1652 个镜像是恶意的。这些恶意行为包括加密矿工、隐藏的认证凭证等。

消息来源：Bleeping Computer

老王点评：未经验证的 Docker Hub 上的镜像是非常危险的。

新加坡将每棵大树都连上物联网

新加坡大约有 700 万棵树，他们通过一个巨大的物联网监测计划对 600 万棵大树进行监控。新加坡国家公园管理局用一个应用程序来管理它们，除了用 LiDAR 采集数据，对每棵植物进行地理定位之外，还通过卫星遥感进行多光谱分析，以确定叶绿素水平，确保树木仍然茁壮成长，以及在树木上安装倾斜传感器确保树木没有被移动或倾倒。

消息来源：The Register

老王点评：这是不是可以叫做“树联网”。

数字化转型涉及数据驱动的决策与人工智能（AI）的结合。重要数据通过物联网（IoT）设备和智能组件进行传播。由于物联网设备常常处于不安全的环境，而且由于缺乏内生安全机制的脆弱性，很难免于潜在的网络攻击。以下是一些用于实现安全审计的开源工具，可以降低此类攻击风险。

网络攻击者和嗅探器可以从物联网设备中获取敏感数据，并利用这些信息对其他相关系统发起攻击。反病毒和计算机安全服务公司卡巴斯基表示，在 2021，物联网黑客数量同比增长了四倍多。

在很大程度上，黑客通过使用 Telnet 协议访问物联网网络，该协议为通过互联网与设备或服务器进行通信提供了命令行接口。根据研究报告，超过 58% 的物联网入侵使用各种协议以求实现挖掘加密货币、通过分布式拒绝服务（DDoS）攻击关闭系统、窃取机密数据的目的。

由于人们在疫情期间居家使用物联网设备的时间增加，安全风险也随之上升。这些物联网组件中的大部分无论是个人用还是商用，都缺乏基本的安全措施。人工智能和边缘计算等新技术也使网络和数据安全形势复杂化。卡巴斯基的一位安全专家 Dan Demeter 表示：智能组件变得流行，攻击的数量也随之上升了。

物联网组件的安全审计需求

网络攻击一直在演变，商业公司和政府部门都在采用越来越复杂的网络安全设施以防止他们的应用和基础设施免于在线攻击。全球渗透测试市场预计将从 2021 的 16 亿美元增长到 2026 年的 30 亿美元，2021 至 2026 年的复合年增长率为 13.8%。

物联网设备的渗透测试是一个热门话题，在这一领域有大量研究。即使采用“设计安全”的方法，渗透对于识别真正的安全危险并采取适当的预防措施也是至关重要的。

物联网部署中需要安全和隐私的关键部分和协议包括：

• 受限应用协议 Constraint application protocol （CoAP）
• 低功耗蓝牙 Bluetooth low energy （BLE）
• 高级消息队列协议 Advanced message queuing protocol （AMQP）
• 消息队列遥测传输 Message queuing telemetry transport （MQTT）

攻击者有多种可能的入口访问到联网设备。在物联网渗透测试（或安全审计）时，要测试完整的物联网场景和生态。测试内容包括从单个层和嵌入式软件到通信协议和服务器的所有内容。对服务器、在线接口和移动应用的测试并非物联网独有，但至关重要，因为它们涵盖了故障可能性很高的领域。物联网漏洞是电气、嵌入式软件和通信协议测试的重点。

在评估联网设备的安全性时会进行以下测试。这些测试都是使用不同的针对漏洞的高性能渗透测试和安全审计工具进行的：

• 通信端口中的攻击和操纵的测试
• 基于无线电信号捕获和分析的 IoT 嗅探
• 接口和后门测试
• 缓冲区溢出测试
• 密码破解测试
• 调试
• 密码学分析
• 固件操纵测试
• 逆向工程
• 内存转储

物联网安全审计使用的开源工具

物联网设备在我们的日常生活中变得越来越普遍，比如，智能自行车、健身跟踪器、医疗传感器、智能锁和联动工厂等。所有这些设备和组件都可以使用开源工具来抵御网络攻击，本文将简要介绍其中一些工具。

PENIOT

PENIOT 是一种物联网渗透测试工具，使安全审计团队能够通过利用设备的连接来测试和破坏具有各种安全威胁的设备。可以测试主动和被动安全威胁。在确定目标设备和相关信息（或参数）后，可以进行主动安全攻击，例如改变系统资源、重放合法通信单元等。还可以分析被动安全威胁，例如破坏敏感数据的机密性或访问网络流量分析。

Objection

Objective 是一个对物联网环境中使用的安卓和 iOS 应用程序进行详细分析和安全审计的工具。

目前许多智能组件和设备都在使用安卓和 iOS 平台，使用该工具可以通过详细的日志和安全审计报告对这些平台进行分析。

Routersploit

这个 针对嵌入式设备的开源开发框架具有多个用于渗透测试和安全审计的功能和模块：

• Exploits —— 漏洞评估
• Creds —— 网络服务和证书的测试
• Scanners —— 对目标进行详细的安全审计
• Payloads —— 有效载荷和注入关键点的生成
• Generic —— 执行和测试攻击

Wireshark

Wireshark 是一款功能丰富的、免费的网络协议分析器。MQTT 等多种物联网协议可通过该工具实现有效分析。为了发现弱点，可以根据协议配置安全规则并检查流量。可以使用 tcpdump 通过命令行访问网络数据包分析器。此类工具用于检查物联网设备和网络之间交换的数据包。

Binwalk

Binwalk 是一种逆向硬件设计的工具。它是 Kali Linux 的关键组件之一，用于渗透测试、服务器指纹识别、安全审计和取证应用。

Firmwalker

Firmwalker 是一款自由开源的工具，用于搜索和扫描固件文件系统，无论是否被提取或挂载。使用这个工具可以做一个详细的安全审计。

在物联网（IoT）和万物互联（IoE）的时代，有必要设计并使用高性能工具包进行渗透测试和安全审计。随着物联网设备数量的增加，安全风险也在增加。为了物联网和万物互联部署有更高级别的安全和隐私，有必要根据最新的协议和动态的流量定制化自由及开源的工具箱和软件包。

via: https://www.opensourceforu.com/2022/05/tools-you-can-use-for-the-security-audit-of-iot-devices/

作者：Dr Kumar Gaurav 选题：lkxed 译者：tendertime 校对：wxy

本文由 LCTT 原创编译，Linux中国 荣誉推出

微软阻止了所有绕过 Edge 浏览器的方法

微软在 Windows 11 发布会上告诉媒体，它知道它使改变应用程序默认值变得毫无意义的困难，但它不是恶意这样做的，并将修复该问题。但事实恰恰相反，在最近的 Windows 11 Insider 版本中，不再能使用 EdgeDeflector 等应用程序绕过微软的默认浏览器设置。即使你已经通过令人难以置信的、深思熟虑的步骤，使非 Edge 浏览器成为 Windows 11 的默认浏览器，微软仍然通过系统层面的 URL 请求迫使你使用 Edge。EdgeDeflector 以及 Firefox 等第三方浏览器通过拦截系统级的 URL 请求来使自己服务这些 URL 请求。但在最新的 Insider 版本中，微软正在改变这些 URL 请求的工作方式，导致这些 URL 不能再被拦截。微软会忽略所有这些方法，而默默打开 Edge，即便你野蛮清除了 Edge 浏览器，它也只是报错而坚持不使用你的默认浏览器。

老王点评：微软这是要掀起默认浏览器大战么？我觉得微软是忘记了当年是如何因为 IE 而被起诉的了。

预计到 2030 年中国将创造所有物联网价值的四分之一以上

麦肯锡全球研究院估计，到 2030 年，物联网可以在全球范围内实现 5.5 万亿美元至 12.6 万亿美元的价值。其中约 65% 的价值预计将在商业应用中创造，如智能工厂或办公室，而不是像联网的吸尘器这样的消费应用。他们预计到 2030 年，中国将创造所有物联网价值的四分之一以上。并且指出，对未来物联网价值的高端估计有四分之三取决于建立互操作性，而网络安全问题仍将是一个挥之不去的问题。

老王点评：在基础设施进一步发展的形势下，到时候我们身边会遍布物联网设备和机器人。

美国雇用机器人的数量创造了新纪录

根据 行业组织 A3 汇编的数据，美国的工厂和其他工业用户订购了价值 14.8 亿美元的 2.9 万台机器人，比去年同期多 37%。长期以来，汽车公司已经购买了大部分工业机器人。但在 2020 年，其他类型企业的销售总额首次超过了汽车行业，而且这一趋势在今年继续。根据 A3 的数据，今年前 9 个月，与汽车相关的机器人订单增长了 20%，而非汽车公司的订单扩大了 53%。

老王点评：别说身边的机器人了，以后很多工作都是机器人的了。

物联网（IoT）是一个由智能设备连接起来的网络，并提供了丰富的数据，但是它也有可能是一场安全领域的噩梦。

物联网 Internet of Things （IoT）是一个统称，指的是越来越多不属于传统计算设备，但却连接到互联网接收或发送数据，或既接收也发送的电子设备组成的网络。

现在有数不胜数的东西可以归为这一类：可以联网的“智能”版传统设备，比如说电冰箱和灯泡；那些只能运行于有互联网环境的小设备，比如像 Alexa 之类的电子助手；与互联网连接的传感器，它们正在改变着工厂、医疗、运输、物流中心和农场。

什么是物联网？

物联网将互联网、数据处理和分析的能力带给了现实的实物世界。对于消费者来说，这就意味着不需要键盘和显示器这些东西，就能和这个全球信息网络进行互动；他们的日常用品当中，很多都可以通过该网络接受操作指令，而只需很少的人工干预。

互联网长期以来为知识工作提供了便利，在企业环境当中，物联网也能为制造和分销带来同样的效率。全球数以百万计甚至数十亿计的嵌入式具有互联网功能的传感器正在提供令人难以置信丰富的数据集，企业可以利用这些数据来保证他们运营的安全、跟踪资产和减少人工流程。研究人员也可以使用物联网来获取人们的喜好和行为数据，尽管这些行为可能会严重影响隐私和安全。

它有多大？

一句话：非常庞大。Priceonomics 对此进行了分析：在 2020 年的时候，有超过 50 亿的物联网设备，这些设备可以生成 4.4 泽字节 zettabyte （LCTT 译注：1 zettabyte = 10 ⁹ terabyte = 10 ¹² gigabyte）的数据。相比较，物联网设备在 2013 年仅仅产生了 1000 亿 千兆字节 gigabyte 的数据。在物联网市场上可能挣到的钱也同样让人瞠目；到 2025 年，这块市场的价值可以达到 1.6 万亿美元到 14.4 万亿美元不等。

物联网的历史

一个联网设备和传感器无处不在的世界，是科幻小说中最经典的景象之一。物联网传说中将 1970 年 卡耐基•梅隆大学的一台连接到 APRANET 的自动贩卖机 称之为世界上第一个物联网设备，而且许多技术都被吹捧为可以实现 “智能” 的物联网式特征，使其颇具有未来主义的光彩。但是“物联网”这个词是由英国的技术专家 Kevin Ashton 于 1999 年提出来的。

一开始，技术是滞后于当时对未来的憧憬的。每个与互联网相连的设备都需要一个处理器和一种能和其他东西通信的方式，无线的最好，这些因素都增加了物联网大规模实际应用的成本和性能要求，这种情况至少一直持续到 21 世纪头十年中期，直到摩尔定律赶上来。

一个重要的里程碑是 RFID 标签的大规模使用，这种价格低廉的极简转发器可以被贴在任何物品上，然后这些物品就可以连接到更大的互联网上了。对于设计者来说，无处不在的 Wi-Fi 和 4G 让任何地方的无线连接都变得非常简单。而且，IPv6 的出现再也不用让人们担心把数十亿小设备连接到互联网上会将 IP 地址耗尽。（相关报道：物联网网络可以促进 IPv6 的使用吗？）

物联网是如何工作的？

物联网的基本元素是收集数据的设备。广义地说，它们是和互联网相连的设备，所以每一个设备都有 IP 地址。它们的复杂程度不一，这些设备涵盖了从工厂运输货物的自动驾驶车辆到监控建筑温度的简单传感器。这其中也包括每天统计步数的个人手环。为了让这些数据变得有意义，就需要对其收集、处理、过滤和分析，每一种数据都可以通过多种方式进行处理。

采集数据的方式是将数据从设备上传输到采集点。可以通过各种无线或者有线网络进行数据的转移。数据可以通过互联网发送到具有存储空间或者计算能力的数据中心或者云端，或者这些数据也可以分段进行传输，由中间设备汇总数据后再沿路径发送。

处理数据可以在数据中心或者云端进行，但是有时候这不太可行。对于一些非常重要的设备，比如说工业领域的关停设备，从设备上将数据发送到远程数据中心的延迟太大了。发送、处理、分析数据和返回指令（在管道爆炸之前关闭阀门）这些操作，来回一趟的时间可能要花费非常多的时间。在这种情况下， 边缘计算 edge-computing 就可以大显身手了，智能边缘设备可以汇总数据、分析数据，在需要的时候进行回应，所有这些都在相对较近的物理距离内进行，从而减少延迟。边缘设备可以有上游连接，这样数据就可以进一步被处理和储存。

物联网是如何工作的。

物联网设备的一些例子

本质上，任何可以搜集来自于真实世界数据，并且可以发送回去的设备都可以参与到物联网生态系统中。典型的例子包括智能家居设备、射频识别标签（RFID）和工业传感器。这些传感器可以监控一系列的因素，包括工业系统中的温度和压力、机器中关键设备的状态、患者身上与生命体征相关的信号、水电的使用情况，以及其它许许多多可能的东西。

整个工厂的机器人可以被认为是物联网设备，在工业环境和仓库中移动产品的自主车辆也是如此。

其他的例子包括可穿戴设备和家庭安防系统。还有一些其它更基础的设备，比如说树莓派和Arduino，这些设备可以让你构建你自己的物联网终端节点。尽管你可能会认为你的智能手机是一台袖珍电脑，但它很可能也会以非常类似物联网的方式将你的位置和行为数据传送到后端服务。

设备管理

为了能让这些设备一起工作，所有这些设备都需要进行验证、分配、配置和监控，并且在必要时进行修复和更新。很多时候，这些操作都会在一个单一的设备供应商的专有系统中进行；要么就完全不会进行这些操作，而这样也是最有风险的。但是整个业界正在向标准化的设备管理模式过渡，这使得物联网设备之间可以相互操作，并保证设备不会被孤立。

物联网通信标准和协议

当物联网上的小设备和其他设备通信的时候，它们可以使用各种通信标准和协议，这其中许多都是为这些处理能力有限和电源功率不大的设备专门定制的。你一定听说过其中的一些，尽管有一些设备使用的是 Wi-Fi 或者蓝牙，但是更多的设备是使用了专门为物联网世界定制的标准。比如，ZigBee 就是一个低功耗、远距离传输的无线通信协议，而 MQTT（ 消息队列遥测传输 Message Queuing Telemetry Transport ）是为连接在不可靠或者易发生延迟的网络上的设备定制的一个发布/订阅信息协议。（参考 Network World 的词汇表：物联网标准和协议。）

物联网也会受益于 5G 为蜂窝网络带来的高速度和高带宽，尽管这种使用场景会滞后于普通的手机。

物联网、边缘计算和云

边缘计算如何使物联网成为可能。

对于许多物联网系统来说，大量的数据会以极快的速度涌来，这种情况催生了一个新的科技领域， 边缘计算 edge computing ，它由放置在物联网设备附近的设备组成，处理来自那些设备的数据。这些机器对这些数据进行处理，只将相关的素材数据发送到一个更集中的系统系统进行分析。比如，想象一个由几十个物联网安防摄像头组成的网络，边缘计算会直接分析传入的视频，而且只有当其中一个摄像头检测到有物体移动的时候才向安全操作中心（SoC）发出警报，而不会是一下子将所有的在线数据流全部发送到建筑物的 SoC。

一旦这些数据已经被处理过了，它们又去哪里了呢？好吧，它也许会被送到你的数据中心，但是更多情况下，它最终会进入云。

对于物联网这种间歇或者不同步的数据来往场景来说，具有弹性的云计算是再适合不过的了。许多云计算巨头，包括谷歌、微软和亚马逊，都有物联网产品。

物联网平台

云计算巨头们正在尝试出售的，不仅仅是存放传感器搜集的数据的地方。他们正在提供一个可以协调物联网系统中各种元素的完整平台，平台会将很多功能捆绑在一起。本质上，物联网平台作为中间件，将物联网设备和边缘网关与你用来处理物联网数据的应用程序连接起来。也就是说，每一个平台的厂商看上去都会对物联网平台应该是什么这个问题有一些稍微不同的解释，以更好地与其他竞争者拉开差距。

物联网和数据

正如前面所提到的，所有这些物联网设备收集了 ZB 级的数据，这些数据通过边缘网关被发送到平台上进行处理。在很多情况下，这些数据就是要部署物联网的首要原因。通过从现实世界中的传感器搜集来的数据，企业就可以实时的作出灵活的决定。

例如，Oracle 公司假想了一个这样的场景，当人们在主题公园的时候，会被鼓励下载一个可以提供公园信息的应用。同时，这个程序会将 GPS 信号发回到公园的管理部门来帮助他们预测排队时间。有了这些信息，公园就可以在短期内（比如通过增加员工数量来提升景点的一些容量）和长期内（通过了解哪些设施最受欢迎，那些最不受欢迎）采取行动。

这些决定可以在没有人工干预的情况作出。比如，从化工厂管道中的压力传感器收集的数据可以通过边缘设备的软件进行分析，从而发现管道破裂的威胁，这样的信息可以触发关闭阀门的信号，从而避免泄漏。

物联网和大数据分析

主题公园的例子可以让你很容易理解，但是和许多现实世界中物联网收集数据的操作相比，就显得小菜一碟了。许多大数据业务都会使用到来自物联网设备收集的信息，然后与其他数据关联，这样就可以分析预测到人类的行为。Software Advice 给出了一些例子，其中包括由 Birst 提供的一项服务，该服务将从联网的咖啡机中收集的咖啡冲泡的信息与社交媒体上发布的帖子进行匹配，看看顾客是否在网上谈论咖啡品牌。

另一个最近才发生的戏剧性的例子，X-Mode 发布了一张基于位置追踪数据的地图，地图上显示了在 2020 年 3 月春假的时候，正当新冠病毒在美国加速传播的时候，人们在 劳德代尔堡 Ft. Lauderdale 聚会完最终都去了哪里。这张地图令人震撼，不仅仅是因为它显示出病毒可能的扩散方向，更是因为它说明了物联网设备是可以多么密切地追踪我们。（更多关于物联网和分析的信息，请点击此处。）

物联网数据和 AI

物联网设备能够收集的数据量远远大于任何人类能够以有效的方式处理的数据量，而且这肯定也不是能实时处理的。我们已经看到，仅仅为了理解从物联网终端传来的原始数据，就需要边缘计算设备。此外，还需要检测和处理可能就是完全错误的数据。

许多物联网供应商也同时提供机器学习和人工智能的功能，可以用来理解收集来的数据。比如，IBM 的 Jeopardy!-winning Watson 平台就可以在物联网数据集上进行训练，这样就可以在预测性维护领域产生有用的结果 —— 比如说，分析来自无人机的数据，可以区分桥梁上轻微的损坏和需要重视的裂缝。同时，ARM 也在研发低功耗芯片，它可以在物联网终端上提供 AI 的能力。

物联网和商业

物联网的商业用途包括跟踪客户、库存和重要部件的状态。IoT for All 列举了四个已经被物联网改变的行业：

• 石油和天然气：与人工干预相比，物联网传感器可以更好的检测孤立的钻井现场。
• 农业：通过物联网传感器获得的田间作物的数据，可以用来提高产量。
• 采暖通风：制造商可以监控全国各地的气候控制系统。
• 实体零售：当顾客在商店的某些地方停留的时候，可以通过手机进行微目标定位，提供优惠信息。

更普遍的情况是，企业正在寻找能够在四个领域上获得帮助的物联网解决方案：能源使用、资产跟踪、安全领域和客户体验。

via: https://www.networkworld.com/article/3207535/what-is-iot-the-internet-of-things-explained.html

作者：Josh Fruhlinger 选题：lujun9972 译者：Yufei-Yan 校对：wxy

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各个公司发现，物联网与最近其他许多流行的企业级计算技术有着良好的合作关系，以支持加密货币而闻名的创新的分布式信任系统的区块链也不例外。然而，在物联网应用中实施区块链可能具有挑战性，并且需要对技术有深入的了解。

区块链是一个跟踪各种交易的分布式账本。链上的每个“块”都包含要防止篡改的交易记录或其他数据，并通过加密散列链接到前一个，这意味着对块的任何篡改都将使该链接无效。节点（几乎可以是其中装有 CPU 的任何节点）通过分布式的对等网络进行通信，以共享数据并确保链中数据的有效性。

北卡罗来纳大学格林波若分校的管理学教授 Nir Kshetri 表示，区块链系统之所以有效，是因为所有的块都必须就它们所保护的数据的细节达成一致。如果有人尝试更改给定节点上先前的事务，则存储在网络上的其余数据会回推回来。“数据的旧记录仍然存在，” Kshetri 说。

这是一项强大的安全技术 —— 如果没有坏人成功控制给定区块链上的所有（LCTT 译注：应为“大部分”）节点（著名的“51％ 攻击”），那么该区块链保护的数据就不会被伪造或以其他方式弄乱。因此，对于在物联网世界某些角落的公司来说，使用区块链是一种有吸引力的选择也就不足为奇了。

物联网安全初创企业 NXMLabs 的首席技术官兼联合创始人 Jay Fallah 认为，除了区块链能够在网络上安全地分发可信信息的能力这一事实之外，部分原因还在于区块链在技术堆栈中的地位。

“区块链站在一个非常有趣的交叉点。在过去的 15 年中，在存储、CPU 等方面，计算技术一直在加速发展，但是直到最近，网络技术并没有发生太大变化。”他说，“ 区块链不是网络技术、不是数据技术，而是二者兼具。”

区块链和物联网

区块链作为物联网世界的部分意义取决于你在和谁交谈以及他们在出售什么，但是最接近的概括可能来自企业区块链供应商 Filament 的首席执行官 Allison Clift-Jenning。

她说：“在任何地方，人们都想互相信任，并且用的是非常古老的方式，这通常是进入场景的好地方。”

直接从 Filament 自己的客户群中挑选出来的一个例子是二手车销售。Filament 与“一家主要的底特律汽车制造商”合作，创建了一个受信任的车辆历史平台，该平台基于一种设备，该设备可插入二手车的诊断端口，从那里获取信息，并将该数据写入区块链。像这样，二手车的历史记录就是不可变的，包括它的安全气囊是否曾经打开过，是否被水淹过等等。任何不道德的二手车或不诚实的前车主都无法更改数据，甚至拔掉设备也将意味着记录中存在可疑的空白期。

SAP 物联网高级副总裁兼全球负责人 Elvira Wallis 表示，当今大多数区块链物联网方案都与信任和数据验证有关。

她说：“我们遇到的大多数用例都在项目的跟踪和溯源领域，”她举例说明了高端食品的农场到餐桌跟踪系统，该系统使用安装在板条箱和卡车上的区块链节点，这样就可以为物品在运输基础设施中创建无懈可击的记录。（例如，该牛排在这样的温度下冷藏了多长时间，今天运输了多长时间，等等。）

将区块链与物联网一起使用是个好主意吗？

不同的供应商针对不同的用例出售不同的基于区块链的产品，这些产品使用不同的区块链技术实现，其中一些与加密货币中所使用的经典的、线性的、挖矿式交易区块链不太一样。

这意味着你目前需要从供应商那里购买特定功能。451 Research 高级分析师 Csilla Zsigri 表示，很少有客户组织拥有可以实施区块链安全系统的内部专家。

她说，区块链技术的任何智能应用的想法都是发挥其优势，为关键信息创建可信赖的平台。

Zsigri 说：“这就是我真正看到增值的地方，只是增加了一层信任和验证。”

专家们一致认为，尽管相当了解基于区块链的物联网应用程序的基本概念，但它并不适用于每个物联网用例。 将区块链应用于非交易系统（尽管有例外，包括 NXM Labs 的用于物联网设备的基于区块链配置的产品）通常不是正确的举动。

如果不需要在两个不同的参与方之间共享数据，而是简单地将数据从传感器移到后端，那么区块链通常就没有意义，因为它实际上并没有为当前大多数物联网实现中的数据分析增加任何关键的增值。

“今天，我们仍处于区块链的早期拨号时代。”Clift-Jennings 说，“它比典型的数据库要慢，它甚至无法读取，也常常没有查询引擎。从本质上讲，你并没有真正获得隐私。”

via: https://www.networkworld.com/article/3386881/why-blockchain-might-be-coming-to-an-iot-implementation-near-you.html

作者：Jon Gold 选题：lujun9972 译者：wxy 校对：wxy

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