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大数据和云计算和物联网的关系

云、大数据、物联网代表着 IT领域技术发展的新趋势，三者之间既有区别又有联系。云一开始主要有两种含义：一种是大规模分布式并行计算技术，代表着谷歌的 GFS和 MapReduce；另一种是“按需租赁”的商业模式，它代表着亚马逊的虚拟机和对象存储。然而，随着大数据概念的提出，大数据中的分布式计算技术开始被越来越多地纳入到大数据技术中，而人们提到云计算时，更多是指整合底层 IT资源和以服务方式提供 IT资源的商业模式(例如 IaaS、 PaaS、 SaaS)。自云计算和大数据概念诞生至今，它们之间的关系十分微妙，既密不可分，又千差万别。所以，我们不能将云计算与大数据割裂开来作为两种截然不同的技术。另外，物联网是与云计算、大数据相结合的技术。

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首先，大数据，云计算和物联网的区别。云计算本质上是为了整合和优化 IT资源，通过网络以服务的方式廉价地向用户提供服务，从海量数据中发现价值，从而为生产和生活服务提供服务；云计算本质上旨在整合和优化各类 IT资源，并以服务的方式廉价提供给用户；物联网的发展目标是实现物物连接，应用创新是物联网发展的***。

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对工业互联网终端的安全威胁：

现在物联网终端的安全建设还有很多工作要完成，特别是传统的部分终端，由于历史的原因，终端厂商在设计和生产时没有考虑到物联网的应用场景，导致终端在集成到物联网中时，成为物联网系统不可忽视的安全漏洞。

产业物联网终端是整个工业物联网的基础层，包括传统传感器、新型智能终端等多种功能节点。工业物联网终端的主要安全隐患包括但不限于：

l硬件设备故障

对终端硬件的组件和配置进行篡改。若对硬件体系结构的设计没有考虑安全问题，则可使用攻击者在接触终端硬件后，直接从硬件中抽取数据，找出漏洞，分析破i解i密码系统。他们甚至直接克i隆、篡改电路、添加恶意设备、绕过软件上的各种安全措施，导致数据外泄。

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l攻击操作系统

系统引导进程被拦截或覆盖。攻击者通过修改终端硬件平台固件之间的接口，比如 UEFI或 BIOS来改变终端的功能。

控制 Guest操作系统或进程管理程序。通过这种方法，攻击者可以控制硬件资源的分配，进而改变终端系统的行为，终能够绕过安全控制，获得对硬件和软件资源的访问权限。

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趋向特征：

一、智能化：一是多种传感器功能集成于数据处理、存储、双向无线通信等方面；软传感技术，即智能传感器与人工智能相结合。

二、微型化： MEMS传感器研发异军突起。伴随着微电子集成加工技术的日益成熟， MEMS传感器将半导体加工工艺(如氧化、光刻、扩散、沉积和蚀刻)引入到传感器的生产制造中，从而实现了大规模生产，并为传感器微型化发展提供了重要的技术支持。

三、集成化：多功能集成式传感器受到广泛关注。传感集成包括两大类：一是同类型多传感器集成；二是多功能集成，这是目前传感器集成发展的主流方向。

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四、多元化：新材料技术的突破促进了各种新型传感器的出现。新材料是传感器的技术基础，新材料的研究开发是提高产品性能、降低成本和技术升级的重要手段。有机物敏感材料、陶瓷材料、超导材料、纳米材料、生物材料等成为研究热点，液位传感器、生物传感器、光纤传感器、气敏传感器、数字传感器等新的传感器迅速涌现。