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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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该系统采用 FPGA实现了 ADC和 FIFO两种功能，具有很好的软件配置功能。FIFO容量的配置、采样逻辑均可针对实际应用环境进行优化。FPGA内部的所有电路均可由 Verilog实现。

网络数据采集系统不仅仅是一个数据采集系统，更是一个网络数据传输系统。网络数据的传输涉及到传输协议的处理，尤其是网络协议栈的处理。所以，在系统的设计实现过程中，需要利用 ARM处理器完成传输协议的处理。ARM处理器可实现轻量 TCP/IP协议栈和定制的上层传输协议。它的主要任务是将采集的数据传送给主机服务器，同时需要解决数据丢失、乱序等一系列问题。

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常用的网络接口控制器可在网络端实现以太网层的数据传输。它实现了以太网 PHY和 MAC层的数据传输。此外，为了方便调试和系统状态检测，需要外扩调试串口。

就整个电路结构而言，网络化数据采集系统的设计实现并不复杂，其研制工作主要集中在 FPGA和 ARM程序的开发、调试上。信号调理和数据采集电路易于调试，因为采样频率一般不会太高。

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。

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。

l攻击业务应用程序

不合法的改变应用或公共 API。通过执行恶意应用程序或重写应用程序 API来实现攻击。

利用程序的部署或升级漏洞。故障和有漏洞的部署和升级程序也可以作为一种渗入点，例如，错误或恶意的安装脚本以及被拦截过的数据通信，攻击者可以利用这些程序，然后在终端上恶意更新可执行脚本或软件包。

打开不需要的网络服务和接口，通信协议不加密或加密强过低，预留维修后门和通用弱密码等。

l其他类型的攻击

在开发中引入的漏洞。在架构、设计或编写代码时，常常会引入这些漏洞。举例来说，引入较低安全性或恶意的第三方代码库，使用不可信的开发框架，都会导致漏洞或恶意代码出现在运行软件的终端上。