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智慧農(nóng)業(yè)中的安全與隱私,挑戰(zhàn)與機(jī)遇

2021-08-27 15:42 物聯(lián)傳媒

導(dǎo)讀:未來(lái)農(nóng)業(yè)不再是汗水揮霍,智慧農(nóng)場(chǎng)已經(jīng)在邁向無(wú)人智能化。

聯(lián)合國(guó)稱:到2050年,世界人口預(yù)計(jì)將超過(guò)90億。根據(jù)聯(lián)合國(guó)糧食及農(nóng)業(yè)組織的數(shù)據(jù),人口的這種增長(zhǎng)需要將糧食生產(chǎn)率提高近 70%。這種快速增長(zhǎng)的人口還會(huì)帶來(lái)其他的問(wèn)題,例如競(jìng)爭(zhēng)日益激烈的土地、水和其他自然資源的競(jìng)爭(zhēng)和開(kāi)發(fā)。這些問(wèn)題迫切需要減少糧食系統(tǒng)對(duì)環(huán)境的依賴,因此需要一種新型農(nóng)業(yè)模式來(lái)滿足不斷增長(zhǎng)的糧食和作物生產(chǎn)需求。

智慧農(nóng)業(yè)技術(shù)和精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)模式因滿足全球糧食供應(yīng)需求的潛力而獲得越來(lái)越多的關(guān)注。智慧農(nóng)業(yè)技術(shù)涉及技術(shù)和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的農(nóng)業(yè)應(yīng)用程序的集成,以提高作物產(chǎn)量和食品質(zhì)量。全球范圍內(nèi)有許多智慧農(nóng)業(yè)的案例,例如,在智利使用放置在土壤中的遙感器測(cè)量藍(lán)莓灌溉量已將農(nóng)業(yè)用水量減少了 70%;在印度,農(nóng)場(chǎng)數(shù)據(jù)已被用于預(yù)測(cè)和預(yù)防作物病害,從而降低了與作物歉收相關(guān)的風(fēng)險(xiǎn)等。

智慧農(nóng)業(yè)通過(guò)采用大數(shù)據(jù)分析來(lái)提供有關(guān)整個(gè)農(nóng)業(yè)過(guò)程的方案,已經(jīng)影響了整個(gè)食品供應(yīng)鏈,通過(guò)促進(jìn)實(shí)時(shí)運(yùn)營(yíng)決策,并徹底改變現(xiàn)有的農(nóng)業(yè)商業(yè)模式。盡管有利于該行業(yè)的生產(chǎn)力,但異構(gòu)互聯(lián)網(wǎng)連接設(shè)備的使用暴露了智慧農(nóng)業(yè)存在潛在的網(wǎng)絡(luò)攻擊和漏洞風(fēng)險(xiǎn)。

2017 年,農(nóng)業(yè)、食品和相關(guān)行業(yè)為美國(guó)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值貢獻(xiàn)了 1.053 萬(wàn)億美元,農(nóng)業(yè)對(duì)歐盟GDP 的貢獻(xiàn)為 1.2%,而歐盟的農(nóng)業(yè)工業(yè)在 2017 年創(chuàng)造了1885 億歐元的總產(chǎn)值,創(chuàng)歷史新高。在 226 個(gè)國(guó)家中,有 9 個(gè)國(guó)家將農(nóng)業(yè)部門作為其經(jīng)濟(jì)的主導(dǎo)部門。全球大多數(shù)國(guó)家都出口農(nóng)產(chǎn)品,因此,網(wǎng)絡(luò)漏洞會(huì)對(duì)全球糧食安全產(chǎn)生重大影響。

根據(jù)世界衛(wèi)生組織的數(shù)據(jù),每年有420,000 人死于與食物有關(guān)的疾病,6 億人因食物被細(xì)菌、病毒、毒素或化學(xué)物質(zhì)污染而生病。針對(duì)農(nóng)場(chǎng)、運(yùn)輸系統(tǒng)或食品加工工業(yè)控制系統(tǒng) (ICS) 的食品生態(tài)系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)攻擊可能會(huì)成倍增加這些數(shù)字。如果沒(méi)有持續(xù)監(jiān)控,對(duì)智慧農(nóng)業(yè)技術(shù)的網(wǎng)絡(luò)攻擊可能會(huì)對(duì)生態(tài)系統(tǒng)中的多個(gè)利益相關(guān)者產(chǎn)生嚴(yán)重影響。這些群體包括農(nóng)民、最終消費(fèi)者、食品加工業(yè)、農(nóng)業(yè)合作社、牲畜、政府機(jī)構(gòu)和嚴(yán)重依賴進(jìn)出口農(nóng)業(yè)的國(guó)家。

一、智慧農(nóng)業(yè)景觀與架構(gòu)

智慧農(nóng)業(yè)架構(gòu)在邊緣或云層收集的大量數(shù)據(jù),并強(qiáng)調(diào)了對(duì)各種多云或邊緣云場(chǎng)景的需求。總體架構(gòu)由四層組成:物理層、邊緣層、云層和網(wǎng)絡(luò)通信層。

1、物理層

該架構(gòu)的底層包括分布在農(nóng)業(yè)農(nóng)場(chǎng)或溫室建筑中的真實(shí)物理傳感器和網(wǎng)關(guān)設(shè)備。這些設(shè)備包括在空中飛行的無(wú)人機(jī)、自動(dòng)拖拉機(jī)、嵌入牲畜中的傳感器,或安裝用于在智能對(duì)象之間或與中央云之間提供通信的集線器設(shè)備。這些設(shè)備負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)感知,并根據(jù)收集到的信息,幫助驅(qū)動(dòng)其他設(shè)備實(shí)現(xiàn)各種智慧農(nóng)業(yè)用例。收集有關(guān)天氣狀況、土壤濕度水平或牛體溫的實(shí)時(shí)信息,這些信息可以發(fā)送到邊緣或云支持的智能決策系統(tǒng),以提供建議并實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化。例如,從田間土壤濕度傳感設(shè)備收集的數(shù)據(jù)在邊緣或云端處理后,可以幫助確定農(nóng)場(chǎng)所需的水量,優(yōu)化灌溉計(jì)劃并為最終農(nóng)民提供便利的體驗(yàn)。

2、邊緣層

該層靠近終端用戶和終端設(shè)備,用于本地實(shí)時(shí)計(jì)算和決策。它減少了集中式云層的計(jì)算負(fù)載以及網(wǎng)絡(luò)負(fù)載。邊緣計(jì)算層由多個(gè)邊緣節(jié)點(diǎn)組成。每個(gè)節(jié)點(diǎn)代表一個(gè)網(wǎng)關(guān),包括以下服務(wù):數(shù)據(jù)捕獲、安全監(jiān)控和檢測(cè)、預(yù)測(cè)和實(shí)時(shí)決策支持。數(shù)據(jù)捕獲服務(wù)包括實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流的數(shù)據(jù)聚合、過(guò)濾、加密和編碼。

它們可以在部署安全監(jiān)控和檢測(cè)機(jī)制時(shí),對(duì)異常事件進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控,并將這些事件分類為惡意或良性。例如作物產(chǎn)量的預(yù)測(cè)、植物或牲畜健康的分類、關(guān)于一塊土地所需的肥料和水量的預(yù)測(cè),以最大限度地提高產(chǎn)量,或估算土壤侵蝕。

3、云層

精準(zhǔn)農(nóng)業(yè) (PA) 和云計(jì)算范式為增強(qiáng) PA 連接提供了進(jìn)步。云層通常在數(shù)據(jù)中心進(jìn)行虛擬化,并使用 Internet 與其他層進(jìn)行通信。通常,這些云層平臺(tái)遵循PaaS架構(gòu)模型,用戶可以專注于運(yùn)行應(yīng)用程序和導(dǎo)入數(shù)據(jù)。

4、網(wǎng)絡(luò)通信層

目前大多數(shù)技術(shù)的共同主題是“連接性”,隨著對(duì)無(wú)邊界互聯(lián)網(wǎng)的需求不斷增長(zhǎng),智能設(shè)備網(wǎng)絡(luò)的想法已成為現(xiàn)實(shí)。這個(gè)概念被稱為物聯(lián)網(wǎng) (IoT),它允許對(duì)連接的設(shè)備進(jìn)行監(jiān)視、控制和共享數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)可以被多個(gè)應(yīng)用程序分析和使用。在智慧農(nóng)業(yè)中,網(wǎng)絡(luò)層不僅促進(jìn)邊緣層和物理層的連通,還提供了它們與云層交互的接口。從通過(guò)點(diǎn)對(duì)點(diǎn)傳感器通信系統(tǒng)交換土壤溫度,到通過(guò) 5G 等高速移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)將農(nóng)場(chǎng)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)發(fā)送到云數(shù)據(jù)存儲(chǔ),網(wǎng)絡(luò)層提供了一種通信手段來(lái)綁定所有其他層。

網(wǎng)絡(luò)層在智慧農(nóng)業(yè)系統(tǒng)中主要有兩個(gè)職責(zé)。首先,智慧農(nóng)業(yè)系統(tǒng)的每一層都有不同的異構(gòu)設(shè)備集。網(wǎng)絡(luò)層提供了一個(gè)安全高效的網(wǎng)絡(luò)堆棧,有線、無(wú)線和移動(dòng)子網(wǎng)可以以兼容和跨層的方式進(jìn)行通信。第二個(gè)職責(zé)是保持連接性,從而提高可用性。從用于分析收集到的數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)到從現(xiàn)場(chǎng)收集信息的單個(gè)傳感器,整個(gè)系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)通信都需要依賴這一層。

二、安全和隱私問(wèn)題

在農(nóng)業(yè)中采用基于傳感器的技術(shù)和云支持的智能應(yīng)用程序?yàn)楣粽咛峁┝司W(wǎng)絡(luò)攻擊的入口。因此,在討論具體的網(wǎng)絡(luò)攻擊之前,首先了解智慧農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的主要安全和隱私問(wèn)題。

1、數(shù)據(jù)安全和隱私

在一個(gè)智慧農(nóng)場(chǎng)中,會(huì)有大量復(fù)雜的、動(dòng)態(tài)的和空間數(shù)據(jù)由許多異構(gòu)傳感器、設(shè)備和設(shè)備生成。未經(jīng)授權(quán)的訪問(wèn)或內(nèi)部人員泄露此類信息可能會(huì)導(dǎo)致潛在威脅。例如,農(nóng)業(yè)抗干擾設(shè)備信息的泄露可以幫助攻擊者繞過(guò)這些安全措施,而土壤、作物和農(nóng)業(yè)采購(gòu)信息的泄露如果被競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手或敵對(duì)行為者利用,則可能給農(nóng)民造成嚴(yán)重的經(jīng)濟(jì)損失。在更大范圍內(nèi),匯總特定國(guó)家的重要農(nóng)業(yè)信息也是一種潛在威脅。因此,數(shù)據(jù)安全和隱私是一項(xiàng)非常重要的要求。

智慧農(nóng)場(chǎng)利用物聯(lián)網(wǎng) (IoT)、通信技術(shù)和人工智能等將數(shù)據(jù)傳輸?shù)郊惺綌?shù)據(jù)中心(例如,云)進(jìn)行處理并將結(jié)果返回給用戶,此類系統(tǒng)大多需要快速響應(yīng)時(shí)間,因此,對(duì)邊緣云的需求正在上升。盡管將數(shù)據(jù)處理和分析轉(zhuǎn)移到邊緣可以提高敏捷性和效率,但同時(shí)它也帶來(lái)了巨大的安全風(fēng)險(xiǎn),這主要是由于物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的高度多樣化使用而增加的攻擊面。

2、授權(quán)和信任

在智慧農(nóng)業(yè)的應(yīng)用中,自動(dòng)拖拉機(jī)、飛行無(wú)人機(jī)、田間傳感器等連接實(shí)體之間相互通信和交互,并發(fā)出指揮和控制操作,以提供自動(dòng)化和高效的體驗(yàn)。這種通信可以是機(jī)器對(duì)機(jī)器的直接通信,也可以是通過(guò)云或邊緣輔助網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行的,這些網(wǎng)絡(luò)可以支持消息隊(duì)列遙測(cè)傳輸,受限應(yīng)用協(xié)議或其他物聯(lián)網(wǎng)通信協(xié)議。在任何一種情況下,都必須確保消息是從受信任的授權(quán)實(shí)體而不是不明來(lái)源發(fā)送的。

畜牧業(yè)是農(nóng)業(yè)的重要組成部分,也是農(nóng)民收入的重要組成部分。傳感器可以嵌在牛身上監(jiān)測(cè)它們的健康狀況,并可用于遠(yuǎn)程注射藥物或便于醫(yī)生能夠采取預(yù)防措施。在購(gòu)買牲畜的情況下,買家也可以臨時(shí)訪問(wèn)他們感興趣的動(dòng)物的數(shù)據(jù),這可以幫助他們?cè)谫?gòu)買前進(jìn)行分析。

設(shè)備固件的無(wú)線 (OTA) 更新必須來(lái)自受信任方,關(guān)鍵農(nóng)業(yè)設(shè)備收到的錯(cuò)誤軟件補(bǔ)丁會(huì)限制農(nóng)民使用它。當(dāng)在不同云提供商處關(guān)聯(lián)的實(shí)體進(jìn)行遠(yuǎn)程交互和訪問(wèn)數(shù)據(jù)時(shí),需要跨云和多云信任模型。

3、認(rèn)證和安全通信

智慧農(nóng)業(yè)中安全和隱私最重要的方面之一是連接設(shè)備的身份驗(yàn)證。設(shè)備需要首先進(jìn)行身份驗(yàn)證才能連接到智能農(nóng)業(yè)系統(tǒng)上的各種服務(wù)。它們通常是低功耗設(shè)備,具有有限的處理能力、內(nèi)存和存儲(chǔ)空間,因此傳統(tǒng)的公鑰基礎(chǔ)設(shè)施 (PKI) 身份驗(yàn)證機(jī)制不能被視為可行的解決方案。

作為服務(wù)提供的安全輕量級(jí)多因素身份驗(yàn)證協(xié)議是智慧農(nóng)業(yè)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中更現(xiàn)實(shí)的解決方案。事實(shí)上,中間認(rèn)證機(jī)構(gòu)(CA)可以促進(jìn)連接設(shè)備的認(rèn)證,這種身份驗(yàn)證機(jī)制不會(huì)消耗設(shè)備有限的資源進(jìn)行身份驗(yàn)證處理,而且還會(huì)阻止未經(jīng)授權(quán)的設(shè)備以有效的方式連接和訪問(wèn)網(wǎng)絡(luò)。

在智慧農(nóng)業(yè)境中提供端到端安全通信需要保護(hù)特定層中設(shè)備之間的通信,并保護(hù)層之間的通信。雖然基于密碼學(xué)的解決方案證明了它們?cè)诒Wo(hù)層內(nèi)和層間通信方面的有效性,但在受限的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備上使用它們?nèi)匀皇且粋€(gè)大問(wèn)題。

三、智慧農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)攻擊

1、數(shù)據(jù)攻擊

1)云數(shù)據(jù)泄露

云數(shù)據(jù)中心分布在世界各地,在某些情況下,虛擬機(jī)可能位于不同國(guó)家的數(shù)據(jù)中心。如果數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在其他國(guó)家/地區(qū)的數(shù)據(jù)中心,則數(shù)據(jù)可能不太安全。例如,中國(guó)制定了新的網(wǎng)絡(luò)安全法2017 年生效,其中規(guī)定個(gè)人數(shù)據(jù)必須存儲(chǔ)在國(guó)內(nèi)服務(wù)器上。因此,微軟、谷歌和亞馬遜等公司開(kāi)始采取措施將中國(guó)數(shù)據(jù)的控制權(quán)轉(zhuǎn)移給中國(guó)公司。

2)虛假數(shù)據(jù)注入攻擊

在這種攻擊中,攻擊者試圖更改/偽造有助于重要實(shí)時(shí)決策的數(shù)據(jù),假設(shè)對(duì)手了解系統(tǒng)及其配置。例如,注入有關(guān)土壤濕度水平的虛假信息將導(dǎo)致過(guò)度澆水,進(jìn)而損壞作物。

3)錯(cuò)誤信息攻擊

在此攻擊中,目的是危及數(shù)據(jù)完整性。攻擊者可能會(huì)發(fā)布有關(guān)智慧農(nóng)場(chǎng)的虛假數(shù)據(jù),從而擾亂原本在實(shí)施的項(xiàng)目。

2、網(wǎng)絡(luò)和設(shè)備攻擊

1)射頻(FR)干擾攻擊

在許多情況下,智能農(nóng)業(yè)設(shè)備依賴于無(wú)線電頻率通信,如蜂窩或衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)。智能農(nóng)業(yè)設(shè)備通常使用全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng) (GNSS) 來(lái)通過(guò)路徑規(guī)劃、自動(dòng)轉(zhuǎn)向、播種和噴灑率等產(chǎn)品和技術(shù)提高效率。GNSS 是通過(guò)將 GPS 與實(shí)時(shí)運(yùn)動(dòng)學(xué) (RTK) 技術(shù)相結(jié)合來(lái)提高實(shí)時(shí)位置數(shù)據(jù)的精度來(lái)實(shí)現(xiàn)的。攻擊者可能會(huì)通過(guò)部署許多分布式低功率干擾器來(lái)破壞廣域的 GNSS,進(jìn)而阻止智能農(nóng)業(yè)設(shè)備正常運(yùn)行,從而惡意干擾 GNSS。

2) 惡意軟件注入攻擊

智慧農(nóng)業(yè)最普遍的威脅之一是惡意軟件注入攻擊,攻擊者將惡意軟件注入連接的智能設(shè)備。惡意軟件是大型系統(tǒng)中非常常見(jiàn)的威脅,因?yàn)樵诖蠖鄶?shù)情況下,它會(huì)自動(dòng)在系統(tǒng)中運(yùn)行和傳播。精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)的廣泛采用意味著更多的農(nóng)場(chǎng)連接到互聯(lián)網(wǎng)。通常,這些農(nóng)場(chǎng)部署中的大多數(shù)使用類似的通信技術(shù),例如LoRa和ZigBee。因此,這類惡意軟件很可能會(huì)廣泛攻擊到部署到相同組件技術(shù)的其他農(nóng)場(chǎng)。惡意軟件可以竊取有關(guān)農(nóng)業(yè)材料的消費(fèi)信息、水果、蔬菜和牲畜的購(gòu)買信息、農(nóng)業(yè)機(jī)械數(shù)據(jù)等。它還可以將智能設(shè)備作為僵尸網(wǎng)絡(luò)的一部分,用于實(shí)施由攻擊者控制的惡意行為。

3) 拒絕服務(wù)攻擊

一個(gè)農(nóng)場(chǎng)中通常有大量相互連接的節(jié)點(diǎn)和組,智慧農(nóng)業(yè)環(huán)境中使用的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備始終可用于發(fā)起大規(guī)模拒絕服務(wù) (DoS) 攻擊。這些攻擊不僅可以破壞單個(gè)農(nóng)場(chǎng)中不同模塊的正常功能,還可以用來(lái)中斷其他域中的合法網(wǎng)絡(luò)服務(wù)。

4)側(cè)信道攻擊

此類攻擊的根源在于從系統(tǒng)實(shí)施方式中獲取信息而不是系統(tǒng)實(shí)施中存在哪些弱點(diǎn)。例如,在時(shí)序通道攻擊中,計(jì)算時(shí)間以及緩存未命中和緩存命中時(shí)序模式是攻擊者可以利用的攻擊向量之一。在執(zhí)行任務(wù)期間以電壓波動(dòng)和系統(tǒng)時(shí)鐘周期變化形式出現(xiàn)的硬件故障是其他可能的攻擊渠道。發(fā)起成功攻擊的其他渠道是功耗模式、可能的電磁泄漏甚至聲音和聲學(xué)渠道。

3、供應(yīng)鏈攻擊

整個(gè)農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)和“從農(nóng)場(chǎng)到餐桌”的概念涉及多個(gè)實(shí)體,它們協(xié)同工作,在及時(shí)的環(huán)境中為最終消費(fèi)者提供優(yōu)質(zhì)食品。這個(gè)供應(yīng)鏈系統(tǒng)從農(nóng)場(chǎng)開(kāi)始,農(nóng)場(chǎng)生產(chǎn)原材料,然后由食品行業(yè)儲(chǔ)存和加工,加工過(guò)的食品被包裝并發(fā)送到分銷零售商,最終客戶從那里購(gòu)買加工產(chǎn)品。物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)應(yīng)用在供應(yīng)鏈的每個(gè)階段,更智能化的同時(shí)也引入了潛在的網(wǎng)絡(luò)安全威脅。

四、現(xiàn)有的技術(shù)研究

隨著越來(lái)越多的農(nóng)民和社區(qū)在農(nóng)場(chǎng)采用技術(shù),研究人員和聯(lián)邦機(jī)構(gòu)已經(jīng)開(kāi)始評(píng)估網(wǎng)絡(luò)攻擊的影響。美國(guó)國(guó)土安全部發(fā)布報(bào)告強(qiáng)調(diào)了精準(zhǔn)農(nóng)業(yè) (PA) 和相關(guān)網(wǎng)絡(luò)安全威脅和潛在漏洞的重要性。該報(bào)告強(qiáng)調(diào)了農(nóng)業(yè)信息安全的機(jī)密性、完整性和可用性模型。它定義了 PA 中涉及的不同技術(shù),包括農(nóng)場(chǎng)設(shè)備、定位和遙感技術(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)等。

區(qū)塊鏈在加密貨幣和金融交易以外的領(lǐng)域已經(jīng)得到一定的認(rèn)可,農(nóng)業(yè)和食品供應(yīng)鏈?zhǔn)菂^(qū)塊鏈技術(shù)展示其能力的領(lǐng)域之一。

人工智能 (AI) 和機(jī)器學(xué)習(xí) (ML) 等新時(shí)代技術(shù)的出現(xiàn)不僅促進(jìn)了智能農(nóng)業(yè)中高級(jí)分析的適應(yīng),而且還創(chuàng)建了一個(gè)用于改善服務(wù)網(wǎng)絡(luò)安全的生態(tài)系統(tǒng)。這些技術(shù)的融合使農(nóng)民能夠在競(jìng)爭(zhēng)激烈的市場(chǎng)中實(shí)現(xiàn)更高的平均產(chǎn)量和更好的產(chǎn)品價(jià)格控制。

遠(yuǎn)程農(nóng)場(chǎng)的實(shí)時(shí)安全監(jiān)控是 ML 在智慧農(nóng)場(chǎng)中的另一個(gè)前沿應(yīng)用。在實(shí)時(shí)監(jiān)控和通知對(duì)農(nóng)場(chǎng)和網(wǎng)絡(luò)安全至關(guān)重要的場(chǎng)景中,通過(guò)監(jiān)控系統(tǒng)檢測(cè)到的圖像可以由人工智能支持的開(kāi)源計(jì)算機(jī)視覺(jué)編程進(jìn)行處理。

過(guò)去十年低功耗廣域網(wǎng) (LPWAN) 的蓬勃發(fā)展,采用 LoRa 或 NB-IoT 等技術(shù),只能提供支持低功耗和遠(yuǎn)程傳輸?shù)南鄬?duì)便宜的基礎(chǔ)設(shè)施。邊緣計(jì)算和霧計(jì)算、移動(dòng)數(shù)據(jù)分析和靠近終端設(shè)備的壓縮的集成是擴(kuò)展功能的關(guān)鍵。

五、結(jié)論

隨著智能應(yīng)用、人工智能、智能農(nóng)業(yè)設(shè)備等的不斷發(fā)展,農(nóng)場(chǎng)內(nèi)和跨農(nóng)場(chǎng)操作需要傳感器和在多個(gè)農(nóng)場(chǎng)操作不同智能設(shè)備的勞動(dòng)力/農(nóng)民之間進(jìn)行授權(quán)交互。智慧農(nóng)場(chǎng)會(huì)生成多種多樣的大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),一方幾乎不可能分析和使用整個(gè)數(shù)據(jù)集。因此,威脅信息共享是一種可行的數(shù)據(jù)安全方法。

隨著5G、傳感器、自動(dòng)化無(wú)人機(jī)、區(qū)塊鏈、人工智能等技術(shù)的應(yīng)用,農(nóng)業(yè)不再僅僅依靠人工和傳統(tǒng)判斷來(lái)種植和養(yǎng)殖,并且在貨架上售賣的產(chǎn)品可以做到一一溯源,未來(lái)農(nóng)業(yè)不再是汗水揮霍,智慧農(nóng)場(chǎng)已經(jīng)在邁向無(wú)人智能化。

來(lái)源:IEEE